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非下采样小波变换红外光谱数据去噪被引量：15: 1; 作者宗靖国秦翰林 +3 位作者何国经袁胜春刘德连赵小明《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1105-1109,共5页; 为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分... 展开更多; 关键词红外光谱数据光谱去噪非下采样小波变换变分偏微分方程; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非下采样Contourlet变换的SAR图像增强被引量：12: 2; 作者沙宇恒刘芳焦李成《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1716-1721,共6页; 该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性,提出一种SAR图像增强方法,给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法。该文在不同方向子代进行斑点方差估计,利用局部方... 展开更多; 关键词 SAR图像增强几何多尺度分析非下采样CONTOURLET变换非下采样小波变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用冗余提升的不可分离小波变换的点扩散函数估计: 3; 作者孙李辉李俊山 +1 位作者卢美玲张雄美《电光与控制》北大核心 2013年第10期47-50,55,共5页; 针对点扩散函数估计(Point Spread Function,PSF)不准确导致在气动退化图像盲复原处理后易造成振铃效应的问题,提出了一种改进的PSF估计方法,并将之应用于气动退化图像的复原处理中。具体做法是:构建平移不变的非下采样小波变换(NSWT),... 展开更多; 关键词图像复原目标探测气动退化图像冗余提升非下采样小波变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波变换和深度网络的着陆地貌图像分类被引量：2: 4; 作者刘芳韩笑《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2171-2176,共6页; 针对无人机着陆地貌图像场景复杂、纹理特征丰富等问题,提出一种基于小波变换和深度网络的无人机着陆地貌图像分类算法.利用非下采样小波变换(Non-Subsampled Wavelet Transform,NSWT)的快速压缩能力,将小波变换后的前两层子图系数引入... 展开更多; 关键词非下采样小波变换卷积神经网络支持向量机图像分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多分辨率Trace变换的纹理图像分类被引量：5: 5; 作者黎明邢冬冬汪宇玲《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期962-969,共8页; 针对Trace变换提取的图像特征缺乏对纹理边缘信息描述和计算代价高的问题,利用小波变换对图像轮廓的表征优势,提出了多分辨率Trace变换并应用于纹理图像分类.首先,将小波变换引入到Trace变换中,对纹理图像进行非下采样小波变换,得到不... 展开更多; 关键词纹理分类 Trace变换非下采样小波变换多分辨率; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非下采样小波变换红外光谱数据去噪被引量：15: 1; 作者宗靖国秦翰林何国经袁胜春刘德连赵小明; 机构西安电子科技大学技术物理学院; 出处《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1105-1109,共5页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金项目(K50511050003 K50510050003 72005623); 文摘为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分方程方法调整分解后的各子带系数;重构各子带就可以将原始光谱信号中真实信号和噪声分离,从而达到剔除噪声的目的。通过两组实验对比传统小波和该方法针对红外光谱数据的消噪效果,实验结果表明:非下采样小波变换在红外光谱数据去噪方面具有明显的优势,不仅能够有效地去除噪声,很好地保持信号的形状,并且均方误差较小;在实际的红外光谱数据处理中能够获得较好的去噪效果。; 关键词红外光谱数据光谱去噪非下采样小波变换变分偏微分方程; Keywords infrared spectral data spectral denoising non-subsampled wavelet transform variational partial differen-tial equation; 分类号 TN219 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于非下采样Contourlet变换的SAR图像增强被引量：12: 2; 作者沙宇恒刘芳焦李成; 机构西安电子科技大学信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1716-1721,共6页; 基金国家自然科学基金(60472084) 国家863计划项目(2007AA12Z136) 国家部委科技项目(9140A07020706DZ01)资助课题; 文摘该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性,提出一种SAR图像增强方法,给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法。该文在不同方向子代进行斑点方差估计,利用局部方向统计信息对NSCT系数并进行强边缘、弱边缘和噪声分类并进行弱边缘的增强和噪声的抑制。实验结果表明,该方法在方向信息保留和斑点抑制上优于非下采样小波变换(NSWT)相应方法。; 关键词 SAR图像增强几何多尺度分析非下采样CONTOURLET变换非下采样小波变换; Keywords SAR image enhancement Geography multi-scale analysis NonSubsampled Contourlet Transform （NSCT） NonSubsampled Wavelet Transform（NSWT）; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用冗余提升的不可分离小波变换的点扩散函数估计: 3; 作者孙李辉李俊山卢美玲张雄美; 机构中国人民解放军第二炮兵工程大学; 出处《电光与控制》北大核心 2013年第10期47-50,55,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61175120); 文摘针对点扩散函数估计(Point Spread Function,PSF)不准确导致在气动退化图像盲复原处理后易造成振铃效应的问题,提出了一种改进的PSF估计方法,并将之应用于气动退化图像的复原处理中。具体做法是:构建平移不变的非下采样小波变换(NSWT),从而使之更易于处理图像奇异信息;基于小波变换模极大值和点扩散函数方差之间的关系,提出基于冗余提升NSWT的PSF估计方法;最后,将之应用于气动退化图像的盲复原中进行仿真验证。实验结果表明,使用改进后的PSF估计方法复原后的图像振铃效应等伪像程度显著减轻,图像质量明显改善,从而验证了构建的平移不变NSWT及改进PSF估计方法的有效性。; 关键词图像复原目标探测气动退化图像冗余提升非下采样小波变换; Keywords image restoration target detection aero-optics Wavelet Transform degraded image redundancy lift Nonsubsampled; 分类号 V271 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] TN391 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波变换和深度网络的着陆地貌图像分类被引量：2: 4; 作者刘芳韩笑; 机构北京工业大学信息学部; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2171-2176,共6页; 基金国家自然科学基金(No.61171119)。; 文摘针对无人机着陆地貌图像场景复杂、纹理特征丰富等问题,提出一种基于小波变换和深度网络的无人机着陆地貌图像分类算法.利用非下采样小波变换(Non-Subsampled Wavelet Transform,NSWT)的快速压缩能力,将小波变换后的前两层子图系数引入到卷积神经网络(CNN)中,压缩数据量.根据无人机着陆地貌图像的特点,采用轻量化卷积模块设计了15层卷积神经网络.通过支持向量机(SVM)实现复杂地貌场景的正确分类.实验结果表明:所提算法具有良好的特征表达能力,提升了着陆地貌图像的分类准确率.; 关键词非下采样小波变换卷积神经网络支持向量机图像分类; Keywords non-subsampled wavelet transform convolutional neural network support vector machine image clas⁃sification; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多分辨率Trace变换的纹理图像分类被引量：5: 5; 作者黎明邢冬冬汪宇玲; 机构南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌航空大学信息工程学院东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期962-969,共8页; 基金国家自然科学基金(No.61866025) 江西省优势创新团队(No.20113BCB24009 +3 种基金 No.20181BCB24008) 江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金(No.JELRGBDT201804); 文摘针对Trace变换提取的图像特征缺乏对纹理边缘信息描述和计算代价高的问题,利用小波变换对图像轮廓的表征优势,提出了多分辨率Trace变换并应用于纹理图像分类.首先,将小波变换引入到Trace变换中,对纹理图像进行非下采样小波变换,得到不同频率的低频特征子图及高频边缘子图;其次,在各级子图上进行一组泛函的Trace变换,获取纹理图像的融合特征,在获得图像边缘信息的同时避免了Trace变换不同泛函组合计算代价过高的问题;最后,把融合特征送入支持向量机对图像进行分类.实验结果表明,对图像采用多分辨率Trace变换提取的融合特征具有更好的纹理描述能力,相对于传统Trace变换及MCM等对比方法具有更高的鉴别性能,且在时间效率上相对于传统Trace变换有大幅提升.; 关键词纹理分类 Trace变换非下采样小波变换多分辨率; Keywords texture classification trace transform nonsubsampled wavelet transform multi-resolution; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	非下采样小波变换红外光谱数据去噪	宗靖国秦翰林何国经袁胜春刘德连赵小明	《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	15	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于非下采样Contourlet变换的SAR图像增强	沙宇恒刘芳焦李成	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2009	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	采用冗余提升的不可分离小波变换的点扩散函数估计	孙李辉李俊山卢美玲张雄美	《电光与控制》北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于小波变换和深度网络的着陆地貌图像分类	刘芳韩笑	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多分辨率Trace变换的纹理图像分类	黎明邢冬冬汪宇玲	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料