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基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面缺陷检测 被引量:11
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作者 杨成立 殷鸣 +2 位作者 向召伟 殷国富 范奎 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期217-224,共8页
针对磁瓦表面缺陷对比度低,图像受不均匀背景和磨削纹理干扰大等问题,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)的磁瓦表面缺陷检测方法。首先,对磁瓦图像进行多尺度多方向NSST分解,得到一个低频子... 针对磁瓦表面缺陷对比度低,图像受不均匀背景和磨削纹理干扰大等问题,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)的磁瓦表面缺陷检测方法。首先,对磁瓦图像进行多尺度多方向NSST分解,得到一个低频子带图像及多个频率和方向变化的高频子带图像。然后对缺陷在高低频域表现出的不同特征进行针对性的处理,在低频子带中分别计算行均值线图像和列均值线图像,将列均值线图像沿行均值线图像扩展,构造基于均值的自适应阈值对低频子带进行滤波,以去除不均匀背景;同时,利用同一分解尺度下各高频子带系数中微弱缺陷信号的方差较大,显著缺陷信号的能量较大,而噪声和背景干扰信号的方差和能量均较小的差异,构造基于Shearlet高频分解系数方差和能量的综合高频缺陷识别算子,滤除高频子带中的噪声和背景干扰。最后,对修正后的分解系数进行逆NSST重构,得到背景均匀,磨削纹理和噪声干扰被充分抑制的高对比度图像,并采用自适应阈值分割方法提取出缺陷区域。实验结果表明,该方法的假阳性率、假阴性率和检测准确率分别达到8.8%、5.0%和93.1%;本文算法在MATLAB仿真平台中平均运行时间为0.629 s;相较于现有的磁瓦表面缺陷检测算法,该方法能够有效地去除不均匀背景、磨削纹理和噪声干扰,检测结果更加准确,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 磁瓦 非下采样shearlet变换 自适应阈值面 图像去噪 缺陷检测
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基于非下采样shearlet变换的微地震随机噪声压制 被引量:6
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作者 刘昕 陈祖斌 +1 位作者 王东鹤 文晓哲 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2016年第1期128-129,共2页
基于非下采样shearlet变换的微地震资料去噪方法,相比于其他多尺度变换方法具有更好的方向敏感性和最优稀疏表示性能,具有更强的去除随机噪声的能力,信号保真度更好。同时较传统的shearlet变换具有平移不变性,克服了伪吉布斯现象。利用... 基于非下采样shearlet变换的微地震资料去噪方法,相比于其他多尺度变换方法具有更好的方向敏感性和最优稀疏表示性能,具有更强的去除随机噪声的能力,信号保真度更好。同时较传统的shearlet变换具有平移不变性,克服了伪吉布斯现象。利用非下采样shearlet变换阈值去噪法与小波和曲波阈值变换方法对微地震仿真和实际资料的随机噪声的压制进行对比分析,结果表明非下采样shearlet变换具有更好的去噪能力。 展开更多
关键词 shearlet变换 非下采样 微地震 随机噪声 去噪
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基于非下采样Shearlet变换与压缩感知的图像融合 被引量:8
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作者 陈贞 邢笑雪 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1024-1031,共8页
针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、... 针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、融合及重构;然后利用"局部区域能量和局部区域方差"联合指导待融合图像的低频系数的融合;最后利用NSST逆变换重构融合图像。由于只需要对高频系数的压缩值进行融合,因此算法可以在不影响图像融合效果的同时加快代码的运行速度。仿真实验表明,该算法不需要原图像的先验知识就可以完成图像的融合,当图像的尺寸较大时,该算法牺牲了微小的融合图像质量,但却可以显著提高算法的运行速度,减小代码的时间代价,降低对硬件系统的要求。该算法对于融合系统的实时性要求提供了一种思路,具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样剪切波变换 压缩感知 局部区域能量 局部区域方差
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PCA结合非下采样Shearlet变换的遥感图像融合算法 被引量:8
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作者 符娇 刘荣 林凯祥 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第1期108-119,共12页
为了提高遥感图像的融合质量(quality)及应用价值,解决融合中存在的光谱失真和空间细节损失问题,文章新提出了一种主成分变换(PCA)结合非下采样Shearlet变换(NSST)的遥感图像融合算法。首先利用PCA提取多光谱图像的第一主成分;然后引入... 为了提高遥感图像的融合质量(quality)及应用价值,解决融合中存在的光谱失真和空间细节损失问题,文章新提出了一种主成分变换(PCA)结合非下采样Shearlet变换(NSST)的遥感图像融合算法。首先利用PCA提取多光谱图像的第一主成分;然后引入加权最小二乘滤波通过全色图像获取空间细节信息,并将其注入第一主成分后与全色图像分别进行NSST变换;再对高频和低频系数分别采用基于相位一致性和基于局部拉普拉斯能量的规则进行融合;最后进行NSST逆变换和PCA逆变换得到融合图像。文章采用三种卫星数据进行验证,对比传统方法文章算法的融合质量明显提升,融合图像纹理清晰、色彩自然,且在多个客观评价指标上均达到较高水平。因此,文章算法对遥感图像具有较强适用性,能够在提高细节信息的同时,避免光谱失真。 展开更多
关键词 图像融合 主成分分析法 非下采样剪切波变换 加权最小二乘滤波 遥感图像
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人工蜂群优化的非下采样Shearlet域引导滤波图像增强 被引量:7
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作者 吴一全 孟天亮 吴诗婳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期39-45,共7页
针对现有图像增强算法边缘保持性能不佳、抗噪性弱的问题,提出了一种改进的引导滤波图像增强算法——ABCO-NSST-GF。通过非下采样Shearlet变换(NSST)将图像分解成低频和高频2部分,利用引导滤波来增强低频系数,避免了高频噪声的放大;对... 针对现有图像增强算法边缘保持性能不佳、抗噪性弱的问题,提出了一种改进的引导滤波图像增强算法——ABCO-NSST-GF。通过非下采样Shearlet变换(NSST)将图像分解成低频和高频2部分,利用引导滤波来增强低频系数,避免了高频噪声的放大;对图像的高频系数进行非线性增益函数变换,在增强边缘及细节的同时抑制噪声。最后,对处理后的低频和高频系数实施NSST反变换,重构出最终的增强图像。由于引导滤波中的盒滤波半径与正则化参数对增强结果有较大影响,采用了混沌蜂群算法搜索其最佳值,确保增强结果达到最优。针对约70幅实际工程图像进行了实验,结果表明,ABCO-NSST-GF算法能够明显改善图像视觉效果,与NSCT自适应阈值法等4种算法相比,所得图像清晰度、对比度和信息熵平均提高25.2%,与空域引导滤波算法相比,P峰值信噪比平均提高20.9%。 展开更多
关键词 图像增强 非下采样shearlet变换 引导滤波 人工蜂群优化 非线性增益函数
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基于方向增强邻域窗和非下采样Shearlet描述子的非局部均值图像去噪 被引量:9
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作者 张小华 陈佳伟 +2 位作者 孟红云 焦李成 孙翔 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2634-2639,共6页
非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法。然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差。针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet的描述子(NSSD),它能更好... 非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法。然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差。针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet的描述子(NSSD),它能更好地描述图像块的特征,基于此构造的相似性度量具有较强的鲁棒性。本文基于此描述子与非局部计算模型提出了一种更加有效的非局部均值去噪算法(SNLM)。其次,针对明显包含纹理和方向的图像块,提出了一种方向增强邻域窗,使得邻域窗内主导方向像素点在相似度计算中权重增加。实验结果证明,新方法在自然图像去噪中优于传统的NLM算法。特别地,对于纹理图像去噪,基于方向增强邻域窗的算法,能够在去除噪声的同时很好地保留纹理边缘等细节信息。 展开更多
关键词 图像处理 非局部均值 非下采样shearlet描述子 方向增强邻域窗
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基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合 被引量:29
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作者 贾建 焦李成 孙强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1934-1938,共5页
根据非下采样Contourlet变换同时具有多尺度多分辨分析和平移不变性质的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合方法,将其应用于多传感器图像融合的两个重要领域——多聚焦图像融合和高分辨、多光谱图像融合,从视... 根据非下采样Contourlet变换同时具有多尺度多分辨分析和平移不变性质的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合方法,将其应用于多传感器图像融合的两个重要领域——多聚焦图像融合和高分辨、多光谱图像融合,从视觉效果和信息量指标方面对融合图像进行主观评判和数值评价.实验中将本文方法与Contourlet变换、小波变换、主成分分析等方法进行了比较,结果表明本文方法得到的融合结果具有更优的视觉质量和量化指标,能很好地将源图像的细节信息融合在一起,拓广了NSCT的应用范围. 展开更多
关键词 图像融合 非下采样CONTOURLET变换 小波变换
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基于非下采样Contourlet变换和稀疏表示的红外与可见光图像融合方法 被引量:19
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作者 王珺 彭进业 +2 位作者 何贵青 冯晓毅 阎昆 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期815-820,共6页
针对非下采样Contourlet变换(NSCT)中低频子带系数稀疏度较低不利于融合的问题,提出基于NSCT和稀疏表示的图像融合方法。对红外与可见光图进行NSCT变换;对稀疏度较低的低频子带系数提取共有和特有系数,并按照特有系数的活动水平自适应... 针对非下采样Contourlet变换(NSCT)中低频子带系数稀疏度较低不利于融合的问题,提出基于NSCT和稀疏表示的图像融合方法。对红外与可见光图进行NSCT变换;对稀疏度较低的低频子带系数提取共有和特有系数,并按照特有系数的活动水平自适应调整权重融合;对稀疏度较高的高频方向子带系数,采用同一尺度下系数绝对值之和最大的方法进行融合。经NSCT逆变换后得到融合图像。实验结果表明,与传统基于变换的DWT、NSCT融合方法以及基于稀疏表示的SOMP、JSR算法比较,文中方法可以获得更好的融合效果。 展开更多
关键词 信息处理技术 图像融合 非下采样CONTOURLET变换 稀疏表示 红外图像 可见光图像
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基于非下采样Shearlet和方向权值邻域窗的非局部均值SAR图像相干斑抑制 被引量:8
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作者 张小华 陈佳伟 +2 位作者 孟红云 焦李成 孙翔 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期159-165,共7页
非局部均值算法将传统的图像去噪算法由局部计算模型推广到非局部计算模型,取得了良好的效果.但对于合成孔径雷达图像,使用观测值和各向同性邻域窗来度量相似性,缺乏鲁棒性和方向性,不利于捕获图像边缘结构信息.提出了基于非下采样Shear... 非局部均值算法将传统的图像去噪算法由局部计算模型推广到非局部计算模型,取得了良好的效果.但对于合成孔径雷达图像,使用观测值和各向同性邻域窗来度量相似性,缺乏鲁棒性和方向性,不利于捕获图像边缘结构信息.提出了基于非下采样Shearlet特征描述子和方向权值邻域窗的非局部均值算法.实验表明,该算法不但有效地去除了相干斑,而且很好地保持了图像的几何结构信息,为后期SAR图像的理解与解译奠定了良好的基础. 展开更多
关键词 非局部均值 非下采样shearlet特征描述子 方向邻域窗 SAR图像降斑
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改进的非下采样Contourlet变换红外弱小目标检测方法 被引量:16
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作者 马科 彭真明 +2 位作者 何艳敏 高原 张萍 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2811-2815,共5页
针对存在复杂背景干扰和噪声的红外图像弱小目标检测问题,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)的改进的红外弱小目标检测方法。首先对含弱小目标的红外图像进行预处理,然后利用NSCT进行变换,并利用改进的非线性映射函数和能量交叉... 针对存在复杂背景干扰和噪声的红外图像弱小目标检测问题,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)的改进的红外弱小目标检测方法。首先对含弱小目标的红外图像进行预处理,然后利用NSCT进行变换,并利用改进的非线性映射函数和能量交叉融合相结合的方法实现了背景杂波的抑制,最后引入Otsu算法进行阈值分割分离出红外弱小目标。通过与同类弱小目标检测算法的对比实验,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 红外图像 非下采样CONTOURLET变换 非线性映射函数 交叉融合 弱小目标检测
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基于非下采样轮廓波变换的全色图像与多光谱图像融合方法研究 被引量:15
11
作者 傅瑶 孙雪晨 +3 位作者 薛旭成 韩诚山 赵运隆 曲利新 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期429-434,共6页
为了同时改善遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率,提高遥感图像信息量,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的全色图像与多光谱图像的融合方法。首先,对多光谱图像进行HIS变换,获取其亮度分量;分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像进行非... 为了同时改善遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率,提高遥感图像信息量,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的全色图像与多光谱图像的融合方法。首先,对多光谱图像进行HIS变换,获取其亮度分量;分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像进行非下采样轮廓波变换,获取其高低频系数;采用脉冲耦合神经网络算法和加权融合对高低频系数进行选取;最后,经过逆HIS变换和逆非下采样轮廓波变换获得最终融合后图像。实验结果表明,本文融合方法处理后遥感图像的光谱失真少,信息量和清晰度都优于其他传统遥感图像融合方法。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样轮廓波变换 脉冲耦合神经网络
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基于非下采样Contourlet变换的SAR图像增强 被引量:12
12
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... 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。 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
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非下采样小波变换红外光谱数据去噪 被引量:15
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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... 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。 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
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基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪 被引量:14
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作者 贾建 焦李成 项海林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期532-536,共5页
系数阈值是流行的去噪方法,其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题。该文依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布,对该模型应用Bayes估值理论推导得到相应的非线性双变量阈值函数,综合非... 系数阈值是流行的去噪方法,其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题。该文依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布,对该模型应用Bayes估值理论推导得到相应的非线性双变量阈值函数,综合非下采样Contourlet分解和双变量阈值函数,提出一种基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪方法(NSCTBI)。对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验中将NSCTBI方法与非下采样Contourlet变换、小波域双变量阈值去噪等方法进行了比较,结果表明在大多数情况下,NSCTBI的PSNR结果相比这些方法高出0.5至2.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果。 展开更多
关键词 去噪 非下采样CONTOURLET变换 双变量阈值 BAYES估计
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基于非下采样Contourlet变换的自适应图像融合算法 被引量:12
15
作者 郭雷 刘坤 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期255-259,共5页
Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,但Contourlet分解和重构时需要采样因此不具有平移不变性,因此根据átrous算法构造了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)。NSCT比Contourlet变... Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,但Contourlet分解和重构时需要采样因此不具有平移不变性,因此根据átrous算法构造了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)。NSCT比Contourlet变换具有更灵活的方向性、且具有平移不变性。因此将NSCT变换应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息。基于NSCT的自适应图像融合算法是将图像进行NSCT分解后,针对在不同频率域特点选择不同的融合规则,最后通过重构得到融合图像。通过对试验结果进行的主观和客观的对比,试验结果表明NSCT能够为融合图像保留更全面的原始图像信息,且基于NSCT的自适应图像融合算法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 非下采样CONTOURLET变换 融合规则
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基于双变量模型和非下采样Contourlet变换的SAR图像相干斑抑制 被引量:14
16
作者 贾建 陈莉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期1088-1094,共7页
该文根据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,应用贝叶斯估值理论推导得到该模型相应的非线性双变量阈值函数。综合SAR图像非对数加性模型和双变量阈值函数,提出基于双变量模型的非下采样Conto... 该文根据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,应用贝叶斯估值理论推导得到该模型相应的非线性双变量阈值函数。综合SAR图像非对数加性模型和双变量阈值函数,提出基于双变量模型的非下采样Contourlet变换域SAR图像相干斑抑制方法(SNSCTBI)。实验通过对幅度格式和强度格式的SAR图像做相干斑抑制,结果表明该文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,有效抑制了同质区域的相干斑,同时边缘等纹理信息保持清晰。 展开更多
关键词 SAR图像抑斑 非下采样CONTOURLET变换 Bayesian估计
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非下采样Contourlet变换医学图像融合性能研究 被引量:5
17
作者 胡俊峰 唐鹤云 钱建生 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期509-516,共8页
通过对非下采样Contourlet变换(NSCT)滤波器组合及图像融合规则性能的研究,比较了不同条件得到的融合结果,全面分析了各种融合规则对融合性能的影响。提出低通子带区域能量取大,高频子带方差加权取大和绝对值取大相结合的融合算法。相... 通过对非下采样Contourlet变换(NSCT)滤波器组合及图像融合规则性能的研究,比较了不同条件得到的融合结果,全面分析了各种融合规则对融合性能的影响。提出低通子带区域能量取大,高频子带方差加权取大和绝对值取大相结合的融合算法。相比基于传统规则的NSCT算法,所提出算法的融合质量及各项指标都有明显提高。实验结果表明,选取合适的滤波器组合和融合规则,即使分解层数较少,方向数不大,也能够获得理想的融合效果,同时还可有效减少融合算法的复杂度。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样CONTOURLET变换 滤波器组合 融合规则 效果评价
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基于正态逆高斯模型的非下采样Contourlet变换图像去噪 被引量:11
18
作者 贾建 陈莉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1563-1568,共6页
提出一种基于正态逆高斯先验模型的非下采样Contourlet变换图像去噪算法.在非下采样Contourlet变换域中,以正态逆高斯模型为先验模型,对图像分解系数的稀疏分布统计建模,估计每个子带内的模型参数,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导... 提出一种基于正态逆高斯先验模型的非下采样Contourlet变换图像去噪算法.在非下采样Contourlet变换域中,以正态逆高斯模型为先验模型,对图像分解系数的稀疏分布统计建模,估计每个子带内的模型参数,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导出与正态逆高斯模型相应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验结果表明该去噪算法能有效地去除图像中的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比值,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果. 展开更多
关键词 去噪 非下采样CONTOURLET变换 正态逆高斯模型 Bayesian估计
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非下采样Contourlet变换域统计模型红外图像去噪 被引量:5
19
作者 殷明 刘卫 王治成 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期46-54,共9页
对红外图像进行非下采样Contourlet变换,分析其系数的统计特征,采用广义高斯分布来模拟系数的概率分布。根据非下采样Contourlet变换的带通子带各方向能量不同的特点,提出修正的贝叶斯阈值公式,为了克服软、硬阈值函数的缺点,又提出一... 对红外图像进行非下采样Contourlet变换,分析其系数的统计特征,采用广义高斯分布来模拟系数的概率分布。根据非下采样Contourlet变换的带通子带各方向能量不同的特点,提出修正的贝叶斯阈值公式,为了克服软、硬阈值函数的缺点,又提出一种具有可调节自适应性的新阈值函数,最后利用新阈值函数估计出不含噪声的变换系数,并通过非下采样Contourlet逆变换得到去噪后的红外图像。仿真实验表明,文中方法在峰值信噪比及视觉效果上均优于经典的小波阈值去噪算法。 展开更多
关键词 非下采样CONTOURLET变换 红外图像 广义高斯分布 峰值信噪比
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基于非下采样轮廓波变换的中子/X射线图像融合算法研究 被引量:4
20
作者 贺林峰 张晓敏 +4 位作者 武梅梅 林强 袁石磊 刘晓光 杨民 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期662-674,共13页
由于中子与X射线的成像特性存在很好的互补性,将这两种成像模式下的DR(Digital Radiography)图像进行融合,可以丰富图像细节的信息量。本研究提出了基于简化脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样轮廓波变换(NSCT)域中子/X射线图像融合算法... 由于中子与X射线的成像特性存在很好的互补性,将这两种成像模式下的DR(Digital Radiography)图像进行融合,可以丰富图像细节的信息量。本研究提出了基于简化脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样轮廓波变换(NSCT)域中子/X射线图像融合算法,所提出的方法通过NSCT算法对源图像进行多尺度、多方向分解,有效地保留了各层信息,使得融合图像展现出良好的清晰度和对比度。同时,为了更好地保留源图像的信息,本研究对图像的不同频带分别采用取平均、绝对值取大和结合PCNN系数的融合规则进行融合。通过选取结构较为复杂的石英表、机械表以及结构相对较为简单的U盘进行中子与X射线图像采集,并利用多种客观评价指标定量评价基于小波变换融合、拉普拉斯变换融合、NSCT融合、NSCT-PCNN融合、Zhu的方法以及本文提出的方法生成中子与X射线融合图像的质量。实验结果证明,本文所提出的融合算法能够显著提高图像融合效果,获得清晰的目标信息,提高了图像对比度,同时保留丰富的细节信息,在客观评价标准和视觉效果上均优于其他典型方法。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样轮廓波变换 脉冲耦合神经网络 中子图像 X射线图像
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