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基于深度神经网络的多聚焦红外图像非线性增强: 1; 作者代文征杨志武余建国《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第5期104-109,共6页; 当红外图像中含有多个聚焦目标主体时,会导致红外图像质量下降,部分区域出现模糊,因此,提出基于深度神经网络的多聚焦红外图像非线性增强方法。在引导滤波的作用下,从红外图像中获取细节层图像和背景层图像,在细节层图像中建立局部清晰... 展开更多; 关键词多聚焦红外图像细节层图像局部清晰度评价函数子带系数非线性增益函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 2; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

Curvelet变换域侧扫声纳图像增强算法被引量：6: 3; 作者盛惠兴孟凡玲 +2 位作者李庆武马国翠曹晔锋《海洋测绘》 2012年第1期8-10,17,共4页; 针对海底侧扫声纳图像对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的声纳图像增强算法。首先对原始声纳图像进行多尺度、多方向的Curvelet变换分解,得到低频子带和高频子带;然后引入非线性S型函数对低频系数进... 展开更多; 关键词 CURVELET变换 S型函数非线性增益函数侧扫声纳图像图像增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的NSCT域图像增强算法被引量：3: 4; 作者全永奇邓家先 +1 位作者寇计萍霍荣《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第3期206-209,221,共5页; 针对实际应用中所采集的部分图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的多尺度Retinex与非线性增益函数相结合的图像增强算法。使用改进的多尺度Retinex算法对... 展开更多; 关键词图像增强非下采样CONTOURLET变换多尺度Retinex法非线性增益函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非下采样Contourlet变换的织物疵点检测方法: 5; 作者张莹莹韩润萍《丝绸》 CAS 北大核心 2014年第5期38-42,共5页; 提出了一种基于非下采样Contourlet变换的织物疵点检测新方法。首先对织物疵点图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)得到一个低频子带和多个高频子带;然后通过代价函数在高频子带中挑选最优子带并阈值化,同时对低频子带采用非线性增益... 展开更多; 关键词织物疵点检测非下采样CONTOURLET变换非线性增益函数图像分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度神经网络的多聚焦红外图像非线性增强: 1; 作者代文征杨志武余建国; 机构黄河科技学院郑州航空航天大学智能工程学院; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第5期104-109,共6页; 基金国家自然科学基金项目(No.61502432) 河南省民办高等学校品牌专业建设项目(No.ZLG201903)。; 文摘当红外图像中含有多个聚焦目标主体时,会导致红外图像质量下降,部分区域出现模糊,因此,提出基于深度神经网络的多聚焦红外图像非线性增强方法。在引导滤波的作用下,从红外图像中获取细节层图像和背景层图像,在细节层图像中建立局部清晰度评价函数,得到清晰的细节层和背景层并融合二者。利用构建的深度神经网络结构,建立非线性增益函数,通过设定阈值和调整子带系数,实现对多聚焦红外图像的非线性增强。测试结果表明,所提方法在增强图像过程中,并没有改变原始图像的亮度和纹理波动;增强后的图像信息熵比原图像提高了57%左右,图像抗噪性能值更高,平均为7.4 dB,图像更清晰,SSIM值更趋近于1,平均为0.98,增强后的图片与原图片图像相似度更高,更接近于真实图像。; 关键词多聚焦红外图像细节层图像局部清晰度评价函数子带系数非线性增益函数; Keywords multi focus infrared images detail layer images local clarity evaluation function subband coefficient nonlinear gain function; 分类号 TN209 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 2; 作者吴一全孟天亮吴诗婳; 机构南京航空航天大学电子信息工程学院华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室国土资源部地质信息技术重点实验室东华理工大学江西省数字国土重点实验室; 出处《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; 基金国家自然科学基金资助项目(60872065) 数字制造装备与技术国家重点实验室开放基金项目(DMETKF2014010) +1 种基金江西省数字国土重点实验室开放基金项目(DLLJ201412); 文摘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%。; 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; Keywords image enhancement non-subsampled Shearlet transform guided filtering artificialbee colony optimization nonlinear gain function; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Curvelet变换域侧扫声纳图像增强算法被引量：6: 3; 作者盛惠兴孟凡玲李庆武马国翠曹晔锋; 机构河海大学计算机与信息学院常州市传感网与环境感知重点实验室; 出处《海洋测绘》 2012年第1期8-10,17,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60972101); 文摘针对海底侧扫声纳图像对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的声纳图像增强算法。首先对原始声纳图像进行多尺度、多方向的Curvelet变换分解,得到低频子带和高频子带;然后引入非线性S型函数对低频系数进行处理,提高图像整体的对比度;采用一种可以避免过度增强的新型非线性函数对各尺度的高频子带系数进行处理,提高图像整体的对比度,增强图像边缘和纹理细节,并通过估计噪声水平设定阈值进行阈值降噪。最后经Curvelet逆变换得到增强图像。实验表明,该方法不仅改善了海底侧扫声纳图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了声纳图像的边缘和纹理细节。; 关键词 CURVELET变换 S型函数非线性增益函数侧扫声纳图像图像增强; Keywords Curvelet transform Sigmoid function nonlinear gain function side-scan sonar image image enhancement; 分类号 P237 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的NSCT域图像增强算法被引量：3: 4; 作者全永奇邓家先寇计萍霍荣; 机构海南大学信息科学技术学院; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第3期206-209,221,共5页; 基金海南省自然科学基金项目(613155) 海南省科技兴海专项资金项目(XH201311); 文摘针对实际应用中所采集的部分图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的多尺度Retinex与非线性增益函数相结合的图像增强算法。使用改进的多尺度Retinex算法对低频子带系数进行处理,以提升图像的灰度动态范围并改善图像的亮度均匀性;采用非线性增益函数和贝叶斯萎缩阈值相结合的方法对各个高频子带系数进行处理,在提升图像纹理细节的同时抑制噪声。实验结果表明:该算法能够有效提升图像对比度和清晰度,增强图像细节信息,有效改善视觉效果。; 关键词图像增强非下采样CONTOURLET变换多尺度Retinex法非线性增益函数; Keywords Image enhancement Nonsubsampled Contourlet transform（NSCT） Multiscale Retinex algorithm Nonlinear gain function; 分类号 TP751.1 [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

题名基于非下采样Contourlet变换的织物疵点检测方法: 5; 作者张莹莹韩润萍; 机构北京服装学院信息工程学院; 出处《丝绸》 CAS 北大核心 2014年第5期38-42,共5页; 基金北京市教委科技创新平台项目(PXM2014_014216_000059); 文摘提出了一种基于非下采样Contourlet变换的织物疵点检测新方法。首先对织物疵点图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)得到一个低频子带和多个高频子带;然后通过代价函数在高频子带中挑选最优子带并阈值化,同时对低频子带采用非线性增益函数进行增强及阈值化处理;最后将经上述处理后的低频子带与高频子带进行融合与分割,以二值图像的方式从织物背景中提取出疵点。对比实验结果表明,该方法具有较高的检出率及良好的适应性。; 关键词织物疵点检测非下采样CONTOURLET变换非线性增益函数图像分割; Keywords fabric defects detection non-subsampled contourlet transformation nonlinear gain function image segmentation; 分类号 TP391.4 [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	基于深度神经网络的多聚焦红外图像非线性增强	代文征杨志武余建国	《激光杂志》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	人工蜂群优化的非下采样Shearlet域引导滤波图像增强	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	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	Curvelet变换域侧扫声纳图像增强算法	盛惠兴孟凡玲李庆武马国翠曹晔锋	《海洋测绘》	2012	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种新的NSCT域图像增强算法	全永奇邓家先寇计萍霍荣	《计算机应用与软件》 CSCD	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于非下采样Contourlet变换的织物疵点检测方法	张莹莹韩润萍	《丝绸》 CAS 北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料