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基于剪切波变换的偶极远探测声波测井数据去噪方法
1
作者 岳文正 李羽飞 +1 位作者 刘鑫 张恒 《地球物理学报》 北大核心 2025年第5期1984-2002,共19页
偶极远探测声波测井是在阵列声波测井的基础上发展起来的成像探测方法,其中如何有效从全波列中分离出反射波是该方法的重点.由于井下的高温、高压环境影响,反射波信号经常受到随机噪声的干扰,因此通常利用带通滤波进行噪声压制,但分离... 偶极远探测声波测井是在阵列声波测井的基础上发展起来的成像探测方法,其中如何有效从全波列中分离出反射波是该方法的重点.由于井下的高温、高压环境影响,反射波信号经常受到随机噪声的干扰,因此通常利用带通滤波进行噪声压制,但分离出的反射波信噪比较低.针对传统带通滤波方法的不足,本文结合剪切波变换的稀疏表示最优和方向敏感性等优点,基于该算法提出了能同时对偶极声波测井数据进行波场分离和随机噪声压制的新方法.新方法利用剪切波变换进行波场分离,基于不同信号在剪切波域内的幅度不同,采用标准差自适应确定每一分解尺度的阈值,实现直达波和噪声的同步滤除.通过对模拟和实际测井数据的处理,展示了偶极全波场的反射波提取效果,并对比基于该方法的阈值去噪算法与带通滤波方法在理论和实际数据中的随机噪声压制效果.波场分离和最终成像结果表明:剪切波变换能够有效地分离出反射波,并且在信噪比较低时,基于该方法的阈值去噪算法具有更强的随机噪声压制能力,有效提升了反射波的信噪比. 展开更多
关键词 偶极远探测 反射波提取 随机噪声压制 剪切波变换 阈值去噪
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基于变换域多尺度加权神经网络的全色锐化
2
作者 马飞 孙陆鹏 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第3期76-84,共9页
为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)和低秩稀疏分解的全... 为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)和低秩稀疏分解的全色图像和多光谱图像的锐化模型。该模型分为低频和高频处理模块,对于高频子带,提出了一种适用于不同尺度不同方向高频子带的加权方式,并针对其不同方向上的特性,采用一种自适应PCNN模型;对于低频子带,首先将其分解为低秩与稀疏2部分,并根据低秩部分与稀疏部分特点设计相应的融合规则,再采取逆NSST变换得到融合图像。实验在GeoEye,QuickBird与Pléiades数据集上进行,并针对高频信息多尺度加权模块设计了消融实验,相比于次优模型,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)值分别提高了约1 dB,1.6 dB和2.2 dB。实验结果表明,该模型在指标评估中优于其他算法,并有效解决高频信息提取困难问题。 展开更多
关键词 全色锐化 非下采样剪切波变换 多尺度加权 脉冲耦合神经网络 低秩稀疏分解
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浮选泡沫低照度图像颜色深度编解码校正及多尺度增强
3
作者 孙磊 唐倩 +3 位作者 廖一鹏 廖玉华 董则希 何建军 《光学精密工程》 北大核心 2025年第10期1609-1626,共18页
浮选现场环境恶劣、光照条件复杂多变,针对现场采集的浮选图像易出现曝光不足、颜色失真等问题,提出了一种低照度图像颜色深度编解码校正及多尺度增强方法。首先,将低照度图像从RGB转换至HSV空间,针对明度(V)分量,采用非下采样剪切波变... 浮选现场环境恶劣、光照条件复杂多变,针对现场采集的浮选图像易出现曝光不足、颜色失真等问题,提出了一种低照度图像颜色深度编解码校正及多尺度增强方法。首先,将低照度图像从RGB转换至HSV空间,针对明度(V)分量,采用非下采样剪切波变换(NSST)进行多尺度分解;其次,提出基于全局空间模块的色彩编解码网络,通过挤压提取、色彩编码、色彩解码、颜色校正构建颜色深度编解码校正网络模型,对色度(H)、饱和度(S)分量进行颜色校正;然后,采用自适应模糊集增强V分量的低频子带图像,利用尺度相关系数有效滤除V分量中各高频子带的噪声成分,同时使用非线性增益函数对高频边缘系数进行显著增强处理;最后,对增强后的V分量各子带图像作NSST反变换重构,并将重构后的V分量与校正后的H分量、S分量融合转换回RGB空间。通过实验验证,与当前的主流方法相比,本文方法CIEDE平均降低14.8358,PSNR平均提高8.48 dB,结构相似度平均提高31.32%,连续边缘像素比保持在91%以上。本文方法显著改善了图像的亮度,提升了对比度、清晰度和信息熵,使图像颜色更接近真实色彩,保留了更多纹理细节,并在有效抑制噪声的同时,实现了边缘增强。 展开更多
关键词 浮选泡沫 低照度图像 颜色校正 颜色深度编解码网络 多尺度增强与去噪 非下采样剪切波变换 模糊集
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基于Shearlet变换的自适应图像融合算法 被引量：38
4
作者 石智 张卓 岳彦刚 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期115-120,共6页
针对多聚焦图像与多光谱和全色图像的成像特点,结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质,提出了一种新的图像融合规则.并基于此融合规则,提出了基于Shearlet变换的自适应图像融合算法.在多聚焦图像的融合算法中,分别对聚焦不... 针对多聚焦图像与多光谱和全色图像的成像特点,结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质,提出了一种新的图像融合规则.并基于此融合规则,提出了基于Shearlet变换的自适应图像融合算法.在多聚焦图像的融合算法中,分别对聚焦不同的图像进行Shearlet变换,并基于本文提出的融合规则,对分解后的高低频系数进行融合处理.通过与多种算法的比较实验证明了本文提出的算法融合的图像具有更高的清晰度和更加丰富的细节信息.在多光谱和全色图像的融合处理中,提出了一种基于Shearlet变换与HSV变换相结合的图像融合方法.该算法首先对多光谱图像作HSV变换,将得到的V分量与全色图像进行Shearlet分解与融合,在融合过程中对分解系数选用特定的融合准则进行融合,最后将融合生成新的分量与H、S分量进行HSV逆变换产生新的RGB融合图像.该算法在空间分辨率和光谱特性两方面达到了良好的平衡,融合后的图像在减少光谱失真的同时,有效增强了空间分辨率.仿真实验证明,本文算法融合的图像与传统的多光谱和全色图像融合算法相比,具有更佳的融合性能和视觉效果. 展开更多
关键词 多聚焦图像 多光谱图像 全色图像 shearlet变换 HSV变换
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基于粒子群优化的Shearlet自适应图像去噪 被引量：15
5
作者 赵嘉 孙辉 +1 位作者 邓承志 陈习 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第6期1147-1150,共4页
研究Shearlet变换域图像去噪阈值选取的问题,提出Shearlet变换域图像去噪自适应阈值选取方法.该方法根据Shear-let变换域不同尺度和方向系数的分布特性,采用粒子群优化算法自适应地确定各尺度和方向的最优阈值,实现基于图像内容的自适... 研究Shearlet变换域图像去噪阈值选取的问题,提出Shearlet变换域图像去噪自适应阈值选取方法.该方法根据Shear-let变换域不同尺度和方向系数的分布特性,采用粒子群优化算法自适应地确定各尺度和方向的最优阈值,实现基于图像内容的自适应去噪.仿真实验表明,该方法能有效滤除图像的噪声,较好地保留图像的边缘信息.同时,去噪后图像具有更高的峰值信噪比(PSNR). 展开更多
关键词 shearlet变换 粒子群优化算法 图像去噪 峰值信噪比
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Shearlet域稀疏约束地震数据重建 被引量：7
6
作者 刘成明 王德利 +1 位作者 胡斌 王通 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1855-1864,共10页
在地震数据处理流程中,通常对不规则的、稀疏的或者缺失的地震数据进行插值处理,通过插值方法来避免多次波的预测错误和成像假频等现象,使地震数据处理更加精准。Shearlet变换是一种多尺度变换,具有最佳的稀疏性、方向性以及局部化特性... 在地震数据处理流程中,通常对不规则的、稀疏的或者缺失的地震数据进行插值处理,通过插值方法来避免多次波的预测错误和成像假频等现象,使地震数据处理更加精准。Shearlet变换是一种多尺度变换,具有最佳的稀疏性、方向性以及局部化特性。将Shearlet变换与基于Landweber加速下降迭代方法结合起来对地震数据进行插值,在保证求解精度的同时提高了计算效率。信号和噪声在Shearlet域具有不同的分布特点,通过阈值法压制随机噪声,可提高算法的抗噪性。此外,采用jitter采样的方式,更好地压制了假频信息。理论和实际地震数据验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 shearlet变换 插值 稀疏变换 压缩感知 jitter采样
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基于Shearlet变换稀疏约束地震数据重建 被引量：21
7
作者 冯飞 王征 +1 位作者 刘成明 王德利 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期682-691,共10页
地震数据重建是地震数据处理流程中关键步骤之一,重建效果的好坏直接影响到后续的多次波消除以及偏移成像效果。为了获得更好的重建效果,提出了以压缩感知为理论基础,采用jitter欠采样的Shearlet变换稀疏约束地震数据重建方法。将Shear... 地震数据重建是地震数据处理流程中关键步骤之一,重建效果的好坏直接影响到后续的多次波消除以及偏移成像效果。为了获得更好的重建效果,提出了以压缩感知为理论基础,采用jitter欠采样的Shearlet变换稀疏约束地震数据重建方法。将Shearlet变换与凸集投影(POCS)算法结合起来在动校正预处理后对地震数据进行重建,增强了地震数据在Shearlet域的稀疏性。理论分析和实际地震数据验证结果表明,该方法可以在部分地震数据缺失的情况下取得很好的重建效果,有效地解决了假频问题。 展开更多
关键词 shearlet变换 数据重建 稀疏变换 压缩感知 jitter欠采样
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基于Shearlet变换的图像去噪算法 被引量：23
8
作者 胡海智 孙辉 +3 位作者 邓承志 陈习 柳枝华 占惠星 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期1562-1564,共3页
针对传统变换域去噪算法的不足,提出一种基于Shearlet变换的图像去噪算法。该算法首先在Shearlet变换理论基础上实现了一种分解和重构的方法,然后用Monte-Carlo方法对高频系数进行估计,最后通过阈值函数进行收缩去噪。实验结果表明,该... 针对传统变换域去噪算法的不足,提出一种基于Shearlet变换的图像去噪算法。该算法首先在Shearlet变换理论基础上实现了一种分解和重构的方法,然后用Monte-Carlo方法对高频系数进行估计,最后通过阈值函数进行收缩去噪。实验结果表明,该算法在抑噪和保持边缘的同时,取得了较好的视觉效果和更高的PSNR值。 展开更多
关键词 shearlet变换 去噪 峰值信噪比 图像处理 多尺度几何分析
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shearlet变换和区域特性相结合的图像融合 被引量：14
9
作者 郑伟 孙雪青 李哲 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期50-56,共7页
为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高... 为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 shearlet变换 加权融合 区域方差 区域能量
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基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面裂纹检测 被引量：7
10
作者 杨成立 殷鸣 +2 位作者 蒋红海 向召伟 殷国富 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期405-412,共8页
针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多... 针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多个高频子带,然后利用各向异性扩散和改进的γ增强方法对高频子带进行滤波和增强;同时利用二维高斯函数对低频子带进行卷积操作来构造高斯多尺度空间,估计出图像的主要背景,并通过背景差法得到均匀的低频目标图像。最后通过重构NSST系数得到去噪和增强后的均匀目标图像,利用自适应阈值分割和区域连通法提取裂纹缺陷。实验结果表明,所提方法检测准确率达92.5%,优于基于形态学滤波方法、基于Curvelet变换方法和基于Shearlet变换方法等现有磁瓦表面裂纹检测方法。 展开更多
关键词 磁瓦 非下采样shearlet变换 高斯多尺度空间 各向异性扩散 裂纹检测
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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
11
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Context模型的Shearlet变换地面微地震随机噪声压制 被引量：5
12
作者 李月 邵丹 +1 位作者 张超 马海涛 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期4997-5006,共10页
地面微地震监测采集到的微地震信号通常能量微弱,信噪比低,如何提高微震数据的信噪比是数据处理的难题.Shearlet变换是一种新型的多尺度几何分析方法,具有敏感的方向性和较强的稀疏表示特性,能起到很好的随机噪声压制效果.由于地面微震... 地面微地震监测采集到的微地震信号通常能量微弱,信噪比低,如何提高微震数据的信噪比是数据处理的难题.Shearlet变换是一种新型的多尺度几何分析方法,具有敏感的方向性和较强的稀疏表示特性,能起到很好的随机噪声压制效果.由于地面微震数据的有效信号大多被淹没在噪声中,基于传统阈值的Shearlet变换(the traditional threshold-based Shearlet transform TST)只考虑到尺度或方向的阈值,在去噪过程中会过度扼制有效信号系数,造成有效信号能量损失.因而,本文建立Context模型,得到基于Context模型的Shearlet变换(the Context-model-based Shearlet transform CMST)方法,改进传统Shearlet阈值方法的不足.我们通过所建立的Context模型将能量相近的各方向系数划分为同一组,并分组估计阈值,分别处理各部分系数,达到微弱同相轴有效恢复的目的.通过TST及CMST的模拟实验与实际地面微震记录处理结果对比可知,本文方法在低信噪比条件下比对比方法更加有效地恢复地面微震数据的微弱信号,随机噪声压制效果明显,在-10dB条件下,提升信噪比18.3741dB. 展开更多
关键词 地面微地震监测 随机噪声 shearlet变换 Context模型
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迭代离散Shearlet变换异类源遥感图像融合 被引量：7
13
作者 柴勇 何友 曲长文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期174-176,共3页
Shearlet变换是一种多尺度几何分析算法,适用于遥感这类纹理丰富、边缘复杂的图像处理。提出了一种基于迭代离散Shearlet变换的图像融合算法,将源图像进行分解,得到图像的多尺度、多方向树型结构表示;对粗糙分量和带通细节分量分别采用... Shearlet变换是一种多尺度几何分析算法,适用于遥感这类纹理丰富、边缘复杂的图像处理。提出了一种基于迭代离散Shearlet变换的图像融合算法,将源图像进行分解,得到图像的多尺度、多方向树型结构表示;对粗糙分量和带通细节分量分别采用不同的融合规,得到融合图像的树型结构表示;最后进行Shearlet反变换得到融合图像。仿真结果表明,提出的算法比基于Contourlet变换的图像融合算法有更好的效果,更有利于保留纹理和边缘信息。 展开更多
关键词 遥感 图像融合 shearlet变换 融合评价
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Shearlet多方向特征融合与加权直方图的人脸识别算法 被引量：9
14
作者 周霞 张鸿杰 王宪 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期89-94,共6页
针对Shearlet变换在提取特征数据时存在冗余性以及无法对全局特征进行稀疏表征的缺点,提出了一种Shearlet多方向特征融合与加权直方图的人脸识别算法。首先,对原始图像采用Shearlet变换得到多尺度多方向的人脸特征,然后按照两种编码方... 针对Shearlet变换在提取特征数据时存在冗余性以及无法对全局特征进行稀疏表征的缺点,提出了一种Shearlet多方向特征融合与加权直方图的人脸识别算法。首先,对原始图像采用Shearlet变换得到多尺度多方向的人脸特征,然后按照两种编码方式将同一尺度下不同方向的特征进行编码融合,并将融合后的尺度图像划分为若干大小相等的不重叠矩形块,利用Shannon熵理论对各子模式进行加权融合。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验,充分证明该算法相对于传统Shearlet滤波器在分类识别上更具有优势。 展开更多
关键词 人脸识别 加权直方图 特征融合 shearlet变换
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基于局部Shearlet相位量化特征的人脸识别算法 被引量：4
15
作者 王宪 秦磊 +2 位作者 孙子文 宋书林 丁志涵 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期106-112,共7页
针对LPQ算子提取的纹理特征易受光照、噪声影响,提出了一种在Shearlet变换幅值域内提取局部相位量化标记直方图的人脸描述方法。首先采用Shearlet滤波器提取其对应不同方向、不同尺度的多个Shearlet幅值域图谱,然后按照平均值融合法将... 针对LPQ算子提取的纹理特征易受光照、噪声影响,提出了一种在Shearlet变换幅值域内提取局部相位量化标记直方图的人脸描述方法。首先采用Shearlet滤波器提取其对应不同方向、不同尺度的多个Shearlet幅值域图谱,然后按照平均值融合法将相同尺度不同方向的幅值域图谱融合到一起,并对融合图谱进行分块,分别采用LPQ算子标记幅值域图谱,最后由这些标记直方图形成的序列来描述人脸。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验并分别取得了98%、95%及97.33%的识别率,充分验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 shearlet变换 特征融合 局部相位量化 多尺度
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Shearlet域自适应阈值地震数据随机噪声压制 被引量：8
16
作者 薛林 程浩 +1 位作者 巩恩普 陈毅军 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期282-291,I0002,I0003,共12页
Shearlet变换因其最优的稀疏表示和多尺度、多方向特性,对地震数据噪声有很好的压制效果。但基于Shearlet变换的传统阈值法仅考虑了信号的稀疏性在尺度上的特征,没有考虑在方向上的分布特征,不能使去噪效果达到最佳。结合Shearlet变换... Shearlet变换因其最优的稀疏表示和多尺度、多方向特性,对地震数据噪声有很好的压制效果。但基于Shearlet变换的传统阈值法仅考虑了信号的稀疏性在尺度上的特征,没有考虑在方向上的分布特征,不能使去噪效果达到最佳。结合Shearlet变换多尺度、多方向特性,在尺度自适应阈值基础上,研究信号在Shearlet域不同方向上的分布规律,提出一种随尺度和方向同时自适应变化的阈值。通过求取同一尺度、不同方向的L2范数,统计有效信号的分布规律,进而在阈值计算过程中添加方向自适应项,达到随尺度和方向同时自适应的目的。理论和实际数据的试验结果表明,基于尺度和方向同时自适应的阈值相对于传统阈值能够更有效压制随机噪声,最大限度地保留有效地震信息。 展开更多
关键词 shearlet变换 随机噪声 方向自适应阈值
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基于Shearlet框架的多尺度去噪算法 被引量：4
17
作者 王晓明 冯鑫 党建武 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2733-2736,共4页
目前的经典多尺度系统Curverlet、Contourlet存在的主要缺点之一是它们无法将连续性与数字世界进行统一处理,而Shearlet系统是目前多尺度领域内唯一满足这一性质同时还提供对图像的最优稀疏表示的多尺度系统。提出一种用限制频带的Shear... 目前的经典多尺度系统Curverlet、Contourlet存在的主要缺点之一是它们无法将连续性与数字世界进行统一处理,而Shearlet系统是目前多尺度领域内唯一满足这一性质同时还提供对图像的最优稀疏表示的多尺度系统。提出一种用限制频带的Shearlet变换来进行多尺度分析,其主要通过对图像进行快速PPFT变换,以及加权和加窗处理得到Shearlet系数,通过SURE-LET变换进行噪声估计优化分解系数,最后进行Shearlet重构得到去噪图像。实验结果表明,相比于目前的去噪算法,在PSNR、SSIM和时间上,该算法都有一定的优势。 展开更多
关键词 图像去噪 shearlet变换 稀疏表示 SURE-LET变换 快速PPFT
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基于Shearlet变换和TV模型的医学图像融合 被引量：8
18
作者 吴一全 殷骏 朱丽 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第5期565-571,共7页
为了综合多模态医学图像的互补信息,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,提出了一种基于Shearlet变换和全变差(Total variation,TV)模型的含噪医学图像融合方法。首先对源图像(CT/MRI图像或CT/PET图像)进行Shearlet变换,产生... 为了综合多模态医学图像的互补信息,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,提出了一种基于Shearlet变换和全变差(Total variation,TV)模型的含噪医学图像融合方法。首先对源图像(CT/MRI图像或CT/PET图像)进行Shearlet变换,产生一个低频子带和若干高频子带。然后对低频子带采用基于区域方差的融合策略,以完整地保留源图像的解剖信息或功能信息;对于高频子带,则利用TV模型进行去噪预处理,避免噪声对融合结果的干扰,再采用改进拉普拉斯能量和(Sum-modified-Laplacian,SML)的融合策略,最大程度地融合边缘、细节信息。大量实验结果表明,与近年来提出的3种融合方法相比,本文提出的方法对无噪声和有噪声的医学图像都能取得更好的融合效果,融合图像完整地保留了源图像的信息,目标的边缘、细节清晰,计算效率也有所提高。 展开更多
关键词 医学图像融合 shearlet变换 全变差模型 区域方差
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稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的多聚焦图像融合 被引量：9
19
作者 杨勇 万伟国 +1 位作者 黄淑英 姚丽 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第2期386-392,共7页
针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法... 针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法效率和更好地逼近低频系数,将初始融合的低频子图直接作为训练样本自适应构造过完备字典,高频系数采用改进拉普拉斯能量和取大的融合规则,然后重构低高频融合系数得到最终的融合图像.通过和多种融合方法进行对比实验,本文方法融合结果无论从主观视觉还是客观评价上都能得到很好的效果. 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 非下采样shearlet变换 稀疏表示 改进拉普拉斯能量和
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Shearlet变换和稀疏表示相结合的甲状腺图像融合 被引量：7
20
作者 郑伟 孙雪青 +1 位作者 郝冬梅 吴颂红 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期77-83,共7页
针对甲状腺肿瘤超声图像对比度低和SPECT图像边界模糊的特点,结合多尺度几何分析和单尺度稀疏表示的思想,提出了一种Shearlet变换与稀疏表示相结合的图像融合算法。首先,用该变换对已经精确配准的源图像进行分解,得到图像的高低频子带... 针对甲状腺肿瘤超声图像对比度低和SPECT图像边界模糊的特点,结合多尺度几何分析和单尺度稀疏表示的思想,提出了一种Shearlet变换与稀疏表示相结合的图像融合算法。首先,用该变换对已经精确配准的源图像进行分解,得到图像的高低频子带系数。对稀疏性较差的低频子带系数进行字典训练并求解其稀疏表示系数,并采用能量值取大的规则进行融合。高频子带系数采用区域拉普拉斯能量和的规则。最后,用Shearlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于多尺度融合方法和单尺度下基于稀疏表示的图像融合方法。 展开更多
关键词 图像融合 甲状腺肿瘤 shearlet变换 稀疏表示 区域拉普拉斯能量和
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