基于Curvelet变换的多次波去除技术 被引量：13

1

作者 张素芳 徐义贤 雷栋 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期262-265,共4页

本文基于波动方程的自由表面多次波压制预测减去法,采用近期迅速发展的多尺度变换系统中的Curvelet变换替代减去法,收到了较好的效果。该变换具有最优稀疏约束条件,能使一次波在一组基函数上的投影能量尽可能小。其主要实现过程为:对地... 本文基于波动方程的自由表面多次波压制预测减去法,采用近期迅速发展的多尺度变换系统中的Curvelet变换替代减去法,收到了较好的效果。该变换具有最优稀疏约束条件,能使一次波在一组基函数上的投影能量尽可能小。其主要实现过程为:对地震记录数据进行Curvelet变换,以预测多次波的Curvelet域的系数为阈值,采用类似去噪的手段去除多次波。该方法能满足去除多次波过程的能量最小准则。文中在Curvelet算法数值实验中尝试了先把地震记录做Radon变换,并用Curvelet阈值法减去Radon域的多次波,再把去除了多次波的数据做反Radon变换即为多次波去除结果。数值实验结果表明,在Radon域进行Curvelet变换去除多次波的效果更好,并能更好地保留一次波的能量。 展开更多

关键词 curvelet变换 多次波 衰减 稀疏表达

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基于Curvelet方向特征的样本块图像修复算法 被引量：11

2

作者 李志丹 和红杰 +1 位作者 尹忠科 陈帆 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期150-154,共5页

能否保持修复后图像的结构连贯性和邻域一致性决定了修复性能的优劣.为提高现有样本块修复算法性能,本文提出基于Curvelet变换的样本块图像修复算法.首先利用Curvelet变换估计待修复图像的4方向特征.然后利用颜色信息与方向信息共同衡... 能否保持修复后图像的结构连贯性和邻域一致性决定了修复性能的优劣.为提高现有样本块修复算法性能,本文提出基于Curvelet变换的样本块图像修复算法.首先利用Curvelet变换估计待修复图像的4方向特征.然后利用颜色信息与方向信息共同衡量样本块间的相似度,在此基础上构造颜色-方向结构稀疏度函数.同时根据构造的加权颜色-方向距离寻找合适的多个匹配块,并利用多个匹配块在构造的颜色和方向空间内的邻域一致性约束下稀疏表示目标块,同时根据目标块所处区域特性自适应确定误差容限.实验结果表明提出算法较现有算法可获得更优的修复效果,尤其是在修复富含结构纹理破损类型的图像时. 展开更多

关键词 图像修复 方向特征 加权的颜色-方向距离 颜色-方向结构稀疏度 curvelet变换 稀疏表示

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基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化 被引量：4

3

作者 王军华 方勇 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期161-166,共6页

针对盲分离初始化问题提出一种基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化方法.该方法充分利用信号Curvelet变换的稀疏特性,选取稀疏性最好的高频系数组,采用聚类方法估计聚轴中心,寻求混合矩阵估计值,实现对盲分离学习算法的初始化.实验... 针对盲分离初始化问题提出一种基于Curvelet稀疏表示的图像盲分离初始化方法.该方法充分利用信号Curvelet变换的稀疏特性,选取稀疏性最好的高频系数组,采用聚类方法估计聚轴中心,寻求混合矩阵估计值,实现对盲分离学习算法的初始化.实验结果表明,该初始化方法能避免盲分离算法在收敛时陷入局部最小,加快收敛,并提高分离精度. 展开更多

关键词 盲源分离 稀疏表示 curvelet变换 初始化

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基于Curvelet域自适应数学形态学降噪的含噪图像盲分离方法 被引量：2

4

作者 王军华 方勇 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期336-341,共6页

针对含有噪声情况下的盲分离问题,提出一种基于Curvelet域自适应数学形态学降噪的含噪图像盲分离方法.该方法在对含噪混合图像进行Curvelet多尺度几何分析的基础上,根据Curvelet变换域信号稀疏的特点,采用位置相关自适应数学形态学降噪... 针对含有噪声情况下的盲分离问题,提出一种基于Curvelet域自适应数学形态学降噪的含噪图像盲分离方法.该方法在对含噪混合图像进行Curvelet多尺度几何分析的基础上,根据Curvelet变换域信号稀疏的特点,采用位置相关自适应数学形态学降噪算子进行降噪,选取最稀疏的子带图像寻求分离矩阵,进而实现全局分离.仿真结果显示,该方法对于含噪图像的盲分离具有良好的性能. 展开更多

关键词 盲源分离 稀疏表示 curvelet变换 数学形态学 自适应

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基于Curvelet变换特征的人脸识别算法 被引量：5

5

作者 杨晋吉 李亚文 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第1期169-174,共6页

针对小波变换无法准确表达二维奇异曲线的弱点,提出基于曲波(Curvelet)变换特征的人脸识别算法。Curvelet变换可以很好地去逼近奇异曲线,对于人脸图像能实现最优的稀疏表示。该算法采用基于Wrapping的离散Curvelet变换加权算法对训练集... 针对小波变换无法准确表达二维奇异曲线的弱点,提出基于曲波(Curvelet)变换特征的人脸识别算法。Curvelet变换可以很好地去逼近奇异曲线,对于人脸图像能实现最优的稀疏表示。该算法采用基于Wrapping的离散Curvelet变换加权算法对训练集的人脸图像进行特征提取生成特征矩阵,再通过PCA方法降低维数后结合稀疏表示分类算法(SRC)进行人脸识别。通过在ORL、Yale和AR三个人脸数据库上的仿真实验以及和基于小波变换类识别算法、LDA算法和SRC算法等比较,实验结果表明该算法在人脸遮挡、姿态变换、表情变换和光照变换等干扰因素的作用下具有较高的人脸识别率和较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 小波变换 奇异曲线 曲波变换 稀疏表示 鲁棒性

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基于Curvelet变换的图像压缩感知重构 被引量：5

6

作者 叶慧 孔繁锵 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第2期233-236,共4页

压缩感知主要采用离散余弦变换(DCT)和正交小波进行图像的稀疏表示,但是DCT时频分析性能不佳,小波方向选择性差,不能很好地表示图像边缘的信息。为此,利用Curvelet变换具有的多尺度、各向奇异性、更高稀疏表示性能等特性,提出基于Curve... 压缩感知主要采用离散余弦变换(DCT)和正交小波进行图像的稀疏表示,但是DCT时频分析性能不佳,小波方向选择性差,不能很好地表示图像边缘的信息。为此,利用Curvelet变换具有的多尺度、各向奇异性、更高稀疏表示性能等特性,提出基于Curvelet变换的图像压缩感知重构算法,采用Curvelet对图像进行稀疏表示和小波域阈值处理,以此解决信号重构噪声问题。实验结果证明,与传统小波变换和Contourlet变换相比,该算法在Lena图像上峰值信噪比平均提高了1.86 dB和1.15 dB。将Curvelet变换应用于压缩感知,能使图像边缘和平滑部分得到最优的表示,图像细节部分重构效果得到大幅提升,有效提高图像整体重构质量。 展开更多

关键词 图像处理 压缩感知 稀疏表示 阈值处理 信号重构 curvelet变换

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基于离散曲波变换字典和二维局部离散余弦变换字典组合的面波压制 被引量：6

7

作者 毕云云 汪金菊 +2 位作者 徐小红 屈光中 张洋 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期222-231,共10页

根据地震记录中面波和反射波形态结构的差异性,将基于离散曲波变换字典和二维局部离散余弦变换字典(2D-LDCT)组合的形态成分分析法应用于地震数据的面波压制。首先选取离散曲波变换字典来稀疏表示面波分量,选取二维局部离散余弦变换字... 根据地震记录中面波和反射波形态结构的差异性,将基于离散曲波变换字典和二维局部离散余弦变换字典(2D-LDCT)组合的形态成分分析法应用于地震数据的面波压制。首先选取离散曲波变换字典来稀疏表示面波分量,选取二维局部离散余弦变换字典来稀疏表示反射波分量,然后建立地震记录在两种字典下的面波分离模型,最后通过块协调松弛算法求解该模型来分离出两种分量,实现对面波的有效压制。合成地震记录及实际地震记录试验处理结果表明,该方法在有效压制强面波干扰的同时,能够较好地保护反射波信号。 展开更多

关键词 稀疏表示 面波压制 形态成分分析 离散曲波变换 二维局部离散余弦变换

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合成孔径雷达图像舰船尾迹检测算法 被引量：10

8

作者 赵婷 王申涛 +2 位作者 牛林 席沛丽 蔡云泽 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1259-1268,共10页

针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船尾迹检测问题,提出了基于解析字典的相干斑噪声抑制算法和基于Radon变换的尾迹检测算法.首先,利用基于解析字典的形态成分分离算法对SAR图像进行成分分离,得到含有舰船尾迹的结构成分图像和含有相干斑噪... 针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船尾迹检测问题,提出了基于解析字典的相干斑噪声抑制算法和基于Radon变换的尾迹检测算法.首先,利用基于解析字典的形态成分分离算法对SAR图像进行成分分离,得到含有舰船尾迹的结构成分图像和含有相干斑噪声及海杂波的纹理成分图像.然后,对包含舰船尾迹的结构成分进行局部Radon变换,并通过基于峰值聚类决策的舰船尾迹识别算法对真假局部峰值点进行判别,得到真实尾迹产生的局部峰值点,确定舰船尾迹的具体位置.实验结果表明,该算法能有效地完成SAR图像舰船尾迹检测. 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像 舰船尾迹 乘性噪声去噪 稀疏表示 RADON变换

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基于曲线波和稀疏表达的卡通—纹理模型 被引量：2

9

作者 康晓东 王昊 +1 位作者 郭宏 郭军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第10期2786-2789,共4页

CT图像去噪恢复是医学影像图像处理的基础环节。为解决卡通—纹理模型在医学图像去噪应用中计算困难和精度低的问题,对卡通—纹理模型分解方法进行了扩展。首先,以曲线波变换描述图像卡通—纹理模型中的结构部分;其次,以更稀疏的对偶树... CT图像去噪恢复是医学影像图像处理的基础环节。为解决卡通—纹理模型在医学图像去噪应用中计算困难和精度低的问题,对卡通—纹理模型分解方法进行了扩展。首先,以曲线波变换描述图像卡通—纹理模型中的结构部分;其次,以更稀疏的对偶树复小波变换描述图像卡通—纹理模型中的纹理部分;最后,建立了结合曲线波和稀疏表达的图像卡通—纹理分解模型,并讨论了模型的分解算法。仿真实验结果表明,新方法可有效地解决医学影像图像去噪算法中迭代计算量大的问题,并可提高处理后图像的质量。 展开更多

关键词 图像恢复 卡通-纹理分解 曲线波变换 稀疏表达 对偶树复小波变换

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联合纹理提取和边缘检测的新方法 被引量：2

10

作者 殷海青 江玲玲 刘红卫 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期846-850,共5页

结合稀疏表示和半二次规整化方法,提出了一种联合纹理特征提取和边缘检测的新算法。该算法是基于稀疏表示的形态学成分分解方法的直接推广。其基本思想是用两个适合的字典:一个用来描述纹理部分——对偶树复小波变换,另一个用来描述结... 结合稀疏表示和半二次规整化方法,提出了一种联合纹理特征提取和边缘检测的新算法。该算法是基于稀疏表示的形态学成分分解方法的直接推广。其基本思想是用两个适合的字典:一个用来描述纹理部分——对偶树复小波变换,另一个用来描述结构部分——第二代曲线波变换,得到了一种新的分解模型。接着运用半二次规整化方法推广这个分解模型,提出了一种联合纹理特征提取和边缘检测的变分模型。数值计算的结果表明,新模型对图像的结构纹理分解,以及边缘的提取都有较好的效果。 展开更多

关键词 图像分解 边缘检测 曲线波变换 小波变换 稀疏表示 半二次规整化

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多种表示的图像分类方法 被引量：1

11

作者 陈德运 付立军 +3 位作者 张学松 于梁 陈海龙 李骜 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第12期2138-2148,共11页

针对不同图像提取出显著的特征对于图像分类是非常有意义的,然而单一图像分类方法不能在所有图像上都取得好的鲁棒性,通过多视角来提取不同特征,并将其融合来有效地解决这个难题。首先,利用二维主成分分析(2DPCA)提取图像的特征,然后根... 针对不同图像提取出显著的特征对于图像分类是非常有意义的,然而单一图像分类方法不能在所有图像上都取得好的鲁棒性,通过多视角来提取不同特征,并将其融合来有效地解决这个难题。首先,利用二维主成分分析(2DPCA)提取图像的特征,然后根据获取特征进行图像重构(虚拟图像)。其次,利用快速傅里叶变换(FFT)获取图像的频谱特征。接着,将原始图像、虚拟图像、频谱特征分别利用稀疏方法获取得分。最后,利用一种新颖融合机制将上述得分进行融合,并根据新获取得分进行图像分类。获取的多特征和原始图像进行了互补,使该算法更具有鲁棒性;该方法具有稀疏性,提高了图像分类的性能;此外,它能自动获取参数,不需要手动调参。实验结果表明,该方法在不同情景下具有高的图像分类准确率。 展开更多

关键词 图像分类 二维主成分分析(2DPCA) 快速傅里叶变换(FFT) 稀疏方法 多种表示方法

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基于稀疏表达的OBS去噪方法 被引量：6

12

作者 南方舟 徐亚 +3 位作者 刘伟 刘丽华 郝天珧 游庆瑜 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期1519-1528,共10页

海底地震仪(OBS)采集数据的去噪处理是开展OBS震相分析及后续处理反演的基础.本文结合曲波(Curvelet)变换及压缩感知提出一种稀疏化表达的OBS去噪方法,并通过与小波变化对比等探讨去噪效果.曲波变换具有抛物尺度及识别线性异常的优点,... 海底地震仪(OBS)采集数据的去噪处理是开展OBS震相分析及后续处理反演的基础.本文结合曲波(Curvelet)变换及压缩感知提出一种稀疏化表达的OBS去噪方法,并通过与小波变化对比等探讨去噪效果.曲波变换具有抛物尺度及识别线性异常的优点,可以稀疏地表示OBS数据,再结合压缩感知思想对稀疏表达OBS数据进行去噪处理和重构.通过对变换后的系数进行基于L1范数的冷却阈值迭代滤波,获得最优的变换系数,本文指出基于曲波变换的冷却阈值迭代法能够很好地对OBS数据去噪.对比小波和曲波两种变换在相同迭代次数下对理论模型数据进行去噪处理,表明曲波变换得到的结果信噪比更高.利用本文方法对渤海地区采集的OBS数据进行去噪处理获得了更加清晰连续的震相,噪声压制效果更明显,为震相拾取及后续速度模型反演奠定了良好的基础. 展开更多

关键词 OBS 稀疏表达 字典 压缩感知 曲波变换 L0/L1反演

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形态分量分析在地震数据重建中的应用 被引量：16

13

作者 李海山 吴国忱 印兴耀 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期236-243,181-182,共8页

本文从稀疏信号恢复理论出发,采用形态分量分析(MCA)方法重建地震数据。MCA方法的核心是选取合适的字典。首先从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取非抽样小波变换(UWT)字典和曲波变换(Curve-let)字典,UWT字典用来稀疏表示地震数据的... 本文从稀疏信号恢复理论出发,采用形态分量分析(MCA)方法重建地震数据。MCA方法的核心是选取合适的字典。首先从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取非抽样小波变换(UWT)字典和曲波变换(Curve-let)字典,UWT字典用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分,Curvelet字典用来稀疏表示地震数据平滑和线状变化部分;其次将数据分解为形态特征不同的两个分量,采用BCR(Block Coordinate Relaxation)算法求解目标函数;最后对两个分量进行插值重建、合并得到最终的重建结果。模型测试和实际资料处理结果表明:利用MCA方法不仅可以对非均匀和大间距数据进行插值重建,而且可消除空间假频;同时该方法本身还具有去噪功能,不受数据带宽的限制。 展开更多

关键词 地震数据重建 形态分量分析 稀疏表示 假频 曲波变换 非抽样小波变换

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基于混合稀疏表示的二维压缩感知SAR成像 被引量：2

14

作者 熊世超 倪嘉成 +2 位作者 张群 罗迎 王岩松 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2314-2324,共11页

压缩感知(CS)理论在合成孔径雷达(SAR)成像中应用广泛。针对包含城市、河流等区域的非稀疏场景压缩感知SAR成像,提出基于近似观测模型的混合稀疏表示(MSR)压缩感知SAR成像方法。该方法将复杂的SAR图像分解成点、线、面,并将线、面分别... 压缩感知(CS)理论在合成孔径雷达(SAR)成像中应用广泛。针对包含城市、河流等区域的非稀疏场景压缩感知SAR成像,提出基于近似观测模型的混合稀疏表示(MSR)压缩感知SAR成像方法。该方法将复杂的SAR图像分解成点、线、面,并将线、面分别通过离散余弦变换和曲波变换转换到稀疏域,使压缩感知的稀疏性条件得以满足,通过求解基于近似观测模型的二维压缩感知优化问题重建非稀疏场景的SAR图像。所提方法能够实现降采样率条件下对包含城市、河流等非稀疏场景区域的成像,仿真场景和实测场景成像结果表明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 压缩感知 稀疏表示 近似观测 曲波变换

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三维曲波变换在地震资料去噪处理中的应用研究 被引量：21

15

作者 张之涵 孙成禹 +1 位作者 姚永强 肖广锐 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期421-430,共10页

考虑到二维曲波变换对于三维地震数据难以达到理想的去噪效果,提出了一种基于三维曲波变换的地震资料去噪方法。通过三维曲波变换使三维地震数据变换到曲波域,将三维地震数据分为多个方向和尺度,利用相关计算法判别代表有效信号和随机... 考虑到二维曲波变换对于三维地震数据难以达到理想的去噪效果,提出了一种基于三维曲波变换的地震资料去噪方法。通过三维曲波变换使三维地震数据变换到曲波域,将三维地震数据分为多个方向和尺度,利用相关计算法判别代表有效信号和随机噪声的曲波系数,并根据曲波变换的性质,采用改进的非线性阈值方法对曲波系数进行处理,最后通过三维曲波反变换得到去噪后的地震信号。模型数据及实际地震资料的处理结果表明,三维曲波变换去噪处理方法可以有效压制三维地震资料中的随机噪声,同时较好地保护有效信号,提高了地震资料的信噪比。 展开更多

关键词 三维曲波变换 稀疏表示 非线性阈值法 三维地震资料去噪 随机噪声

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形态分量分析在去除地震资料随机噪声中的应用 被引量：14

16

作者 李海山 吴国忱 印兴耀 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期554-561,共8页

以数学形态学和稀疏信号理论为依据,采用形态分量分析(MCA)方法去除地震数据中的随机噪声。应用MCA方法的关键在于选取合适的字典,从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取UWT字典和Curvelet字典,一个用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分... 以数学形态学和稀疏信号理论为依据,采用形态分量分析(MCA)方法去除地震数据中的随机噪声。应用MCA方法的关键在于选取合适的字典,从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取UWT字典和Curvelet字典,一个用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分,一个用来稀疏表示地震数据的线状变化部分。采用BCR算法求解目标函数,通过将数据分解为形态特征不同的2个分量,舍弃在字典中不能有效稀疏表示的随机噪声来达到去噪目的。作为一种二维去噪方法,MCA去噪方法在时间和空间方向上都具有很强的随机噪声抑制能力;由于UWT字典和Curvelet字典能够比传统的小波变换有更强的稀疏表示能力,MCA去噪方法对有效信息的损害较小,是一种保真保幅的去噪方法。模型测试和实际资料处理验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 地震数据去噪 形态分量分析 稀疏表示 曲波变换 小波变换

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Application of Morphological Component Analysis in Seismic Data Reconstruction

17

作者 Li Haishan Wu Guochen Yin Xingyao 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2012年第A02期48-56,共9页

关键词 石油 地球物理勘探 地质调查 油气资源

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