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基于改进的引导滤波和双通道脉冲耦合神经网络的医学图像融合 被引量：12
1
作者 王建 吴锡生 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第15期73-80,共8页
为解决多模医学图像融合边缘模糊,互补信息不充分的问题,提出一种基于改进的引导滤波和双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合算法。利用非下采样轮廓波对医学源图像进行变换,采用双通道PCNN融合图像的低频部分,将改进的拉普拉斯... 为解决多模医学图像融合边缘模糊,互补信息不充分的问题,提出一种基于改进的引导滤波和双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合算法。利用非下采样轮廓波对医学源图像进行变换,采用双通道PCNN融合图像的低频部分,将改进的拉普拉斯能量和作为双通道PCNN的激励输入,将改进的空间频率作为链接强度;采用改进的引导滤波算法融合图像的高频部分。融合后的低频和高频信号进行非下采样轮廓波变换逆变换即可得到融合图像。实验结果表明,多模医学图像融合中,所提算法有效保留了源图像的特征信息,并在互信息量、信息熵、空间频率等客观评价指标上取得了良好的效果。 展开更多
关键词 图像处理 医学图像融合 引导滤波 非下采样轮廓波 双通道脉冲耦合神经网络 改进的拉普拉斯能量和
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视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法 被引量：10
2
作者 易翔 王炳健 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期27-32,38,共7页
为了获取适合人眼观测的高质量红外与可见光融合图像,提出了一种基于视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法。首先,利用改进的流形排序法分别检测红外与可见光图像的视觉显著性区域;然后,采用非下采样轮廓波变换对红外和可见光图像... 为了获取适合人眼观测的高质量红外与可见光融合图像,提出了一种基于视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法。首先,利用改进的流形排序法分别检测红外与可见光图像的视觉显著性区域;然后,采用非下采样轮廓波变换对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,从而获取各自低频子带和高频子带,并将视觉显著性的检测结果用于指导分配低频子带的融合权重,即依据显著度大小赋予不同的权值,而高频子带的融合则依据局部标准差准则赋值;最后,通过非下采样轮廓波逆变换获得融合图像。实验结果表明:这种算法不仅可以保全可见光图像中的细节信息,而且能够精确地突显出红外目标信息,具有较好的视觉效果,增强了红外与可见光复合前视系统的识别性能。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 非下采样轮廓波 视觉显著性
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基于非下采样轮廓波的多曝光工件图像Retinex增强方法 被引量：6
3
作者 李骜 李一兵 +1 位作者 刘丹丹 杨晓冬 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1592-1596,共5页
针对多曝光工件图像动态范围低、反光面多、易产生过饱和现象等问题,提出了一种针对工件图像序列的Retinex方法。引入光照模型,解决现有方法中没有充分考虑光照条件与曝光时间的缺陷。增强不同曝光时间的LDR(Low dynamic range)图像序列... 针对多曝光工件图像动态范围低、反光面多、易产生过饱和现象等问题,提出了一种针对工件图像序列的Retinex方法。引入光照模型,解决现有方法中没有充分考虑光照条件与曝光时间的缺陷。增强不同曝光时间的LDR(Low dynamic range)图像序列,并将一般的单个图像Retinex处理过程扩展至图像序列,综合序列中各幅图像提供的信息。为了更好地保护边缘信息,还采用具有多方向带通特性的非下采样轮廓波(Non-subsample contourlettransform,NSCT)变换先分解出细节、近似分量子图,再分离近似分量图像的照射、反射分量,从序列中选取各分量图像的最优组合用于增强。试验结果表明:该方法能够有效去除工件图像反光面的过饱和现象,同时提升了图像的视觉动态范围。 展开更多
关键词 信息处理技术 图像增强 多曝光图像 非下采样轮廓波 RETINEX
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多尺度分解结合卷积神经网络的SAR图像识别 被引量：2
4
作者 高志帮 刘以安 《火控雷达技术》 2019年第1期1-6,共6页
针对合成孔径雷达(SAR)图像由于相干斑的影响而导致的识别率低,耗时长等问题,提出一种基于多尺度分解和卷积神经网络的SAR图像识别方法。首先将输入的图像进行数据增强,并利用非下采样轮廓波变换(NSCT)进行尺度分解,获得图像的高低频特... 针对合成孔径雷达(SAR)图像由于相干斑的影响而导致的识别率低,耗时长等问题,提出一种基于多尺度分解和卷积神经网络的SAR图像识别方法。首先将输入的图像进行数据增强,并利用非下采样轮廓波变换(NSCT)进行尺度分解,获得图像的高低频特征分量;然后将原图像、高频分量和低频分量空间连结,输入进网络进行训练、识别。以RELU为激活函数,交叉熵函数为损失函数,SoftMax为分类器,并使用TensorFlow框架进行训练。实验结果表明,提出算法的识别率高于其他几种典型算法,在MSTAR数据库上的识别率达到了93. 3%;同时,在五级椒盐噪声的影响下,识别率仅下降0. 5%,鲁棒性远高于其他几种算法。 展开更多
关键词 图像识别 卷积神经网络 非下采样轮廓波 合成孔径雷达
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基于非下采样轮廓波变换的智能化红外空中小目标检测 被引量：1
5
作者 刘刚 徐兴元 +1 位作者 周珩 张喜涛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1490-1495 1510,1510,共7页
针对复杂背景下的远距离红外空中弱小目标检测问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换和BP神经网络的智能化检测方法。通过自适应结构元素的灰度形态学顶帽变换实现复杂背景的空域抑制。在非下采样轮廓波域构造高频子带系数的中心向量... 针对复杂背景下的远距离红外空中弱小目标检测问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换和BP神经网络的智能化检测方法。通过自适应结构元素的灰度形态学顶帽变换实现复杂背景的空域抑制。在非下采样轮廓波域构造高频子带系数的中心向量并进行综合形成距离像,实现复杂背景的频域抑制。以像素的灰度、水平、垂直和对角梯度、邻域均值和方差6个特征为输入量,通过大样本训练构造3层BP神经网络,实现空中弱小目标检测。仿真实验结果表明:可以实现对红外复杂背景的有效抑制,稳定准确地检测出信噪比大于2的空中弱小目标。 展开更多
关键词 红外小目标 背景抑制 非下采样轮廓波变换 顶帽变换 BP神经网络
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基于非下采样Contourlet的熵测度图像融合算法
6
作者 李骜 李一兵 刘丹丹 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1348-1352,共5页
活性测度是图像融合过程中的重要衡量工具。通过其提取的某种特征信息,来决定哪幅输入图像的特征更为明显。在基于多分辨率分解的融合算法中,常用的活性测度只考虑各层高频子带系数本身,忽略了低频系数所提供的信息。考虑到综合高、低... 活性测度是图像融合过程中的重要衡量工具。通过其提取的某种特征信息,来决定哪幅输入图像的特征更为明显。在基于多分辨率分解的融合算法中,常用的活性测度只考虑各层高频子带系数本身,忽略了低频系数所提供的信息。考虑到综合高、低频系数对于活性测度的影响,基于非下采样Contourlet变换良好的平移不变性、多方向等特性,提出了一种在一般方法的基础上,添加由低频系数所得的掩模,再作为活性测度的融合算法。给出了不同活性测度的融合图像以及客观性能评价指标。结果表明,熵掩模测度的融合结果优于其他几种传统测度。 展开更多
关键词 信息处理技术 熵 活性测度 图像融合 非下采样contourlet 多分辨率分析
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基于多尺度Retinex的非下采样Contourlet域图像增强 被引量：40
7
作者 吴一全 史骏鹏 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期79-88,共10页
针对部分遥感图像和高光谱图像中存在的对比度不足、整体偏暗等问题,提出了一种基于多尺度Retinex(MSR)和混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法,用于改善图像质量。对图像进行NSCT分解,得到一个低... 针对部分遥感图像和高光谱图像中存在的对比度不足、整体偏暗等问题,提出了一种基于多尺度Retinex(MSR)和混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法,用于改善图像质量。对图像进行NSCT分解,得到一个低频分量和多个不同方向的高频分量;在低频分量上进行混合灰度函数的多尺度Retinex增强;同时利用非线性增益函数调整高频分量系数,将兼顾对比度和信息熵的定量综合评价函数作为NCPSO的适应度,寻找非线性增益函数所涉及的最优参数。大量实验结果表明,与双向直方图均衡方法、NSCT方法、多尺度Retinex方法、平稳小波变换和Retinex方法等4种增强方法相比,提出的方法能更有效地提高图像的对比度和信息熵,增强图像的整体视觉效果。 展开更多
关键词 遥感 高光谱图像 图像增强 非下采样contourlet变换 多尺度RETINEX 混沌小生境粒子群优化
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基于非下采样轮廓波变换遥感影像超分辨重建方法 被引量：37
8
作者 周靖鸿 周璀 +1 位作者 朱建军 樊东昊 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期98-106,共9页
针对现有非下采样轮廓波变换(NSCT)超分辨率重建方法的不足提出了一种改进的重建方法。空间频率大小反映图像细节信息丰富的程度,改进方法将区域窗口内空间频率的大小作为定权的标准对NSCT分解获得的各对应高频图像进行自适应加权融合。... 针对现有非下采样轮廓波变换(NSCT)超分辨率重建方法的不足提出了一种改进的重建方法。空间频率大小反映图像细节信息丰富的程度,改进方法将区域窗口内空间频率的大小作为定权的标准对NSCT分解获得的各对应高频图像进行自适应加权融合。将NSCT分析与自适应加权融合相结合用以实现影像超分辨率重建,其中利用自适应加权融合方法将各高频图像分别进行融合,同时将低频图像进行取均值处理,分别获得处理后的高低频图像,通过NSCT逆变换获得最终的超分辨图像。通过仿真实验与工程应用验证了改进方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 图像处理 超分辨率重建 非下采样轮廓波变换 区域自适应融合 二维小波变换 双三次插值
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基于NSCT的红外与可见光图像融合方法研究 被引量：32
9
作者 陈木生 蔡植善 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2015年第6期114-119,共6页
针对红外与可见光融合的特点，提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）和区域能量判断的图像融合方法。利用NSCT变换对两原图像进行分解，得到一个低频子图像和多个不同方向的高频子图像，对低频子带采用最大值的方法进行融合，而... 针对红外与可见光融合的特点，提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）和区域能量判断的图像融合方法。利用NSCT变换对两原图像进行分解，得到一个低频子图像和多个不同方向的高频子图像，对低频子带采用最大值的方法进行融合，而高频子带先计算各个系数的区域能量匹配度，再计算判断阈值。当高频系数中各点的匹配度大于阈值时，采用区域能量加权融合方法；当对应点的匹配度小于阈值时，采用区域能量最大值的方法进行融合，通过NSCT逆变换获得融合图像。该方法的特点是算法简单，阈值选取具有自适应性。实验结果表明该方法能够取得较好的视觉效果和量化数据，相比于其他基于NSCT的融合方法，熵值提高了0．5％～6．8％，空间频率提高了1％～13％，标准方差提高了0～24．1％，是～种简单有效的融合方法。 展开更多
关键词 图像处理 非下采样轮廊波变换 图像融合 红外图像 可见光图像 区域能量
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基于非下采样轮廓波变换和直觉模糊集的红外与可见光图像融合 被引量：25
10
作者 蔡怀宇 卓励然 +2 位作者 朱攀 黄战华 武晓宇 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期219-228,共10页
针对传统图像融合方法造成的边缘模糊、细节损失、图像对比度与清晰度容易降低等问题,利用非下采样轮廓波变换,提出一种基于直觉模糊集和区域对比度的红外与可见光图像融合算法.首先,使用非下采样轮廓波变换将源图像分解,分别得到源图... 针对传统图像融合方法造成的边缘模糊、细节损失、图像对比度与清晰度容易降低等问题,利用非下采样轮廓波变换,提出一种基于直觉模糊集和区域对比度的红外与可见光图像融合算法.首先,使用非下采样轮廓波变换将源图像分解,分别得到源图像的高频和低频成分.其次,利用直觉模糊集灵活准确描述模糊概念的特性,构建双高斯隶属函数对低频成分进行融合;利用区域对比度详细描述图像纹理信息的特点,采用多区域特征对比度结合距离分析的融合规则,对高频成分进行融合.最后使用非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法提高了图像对比度,保留了源图像中的边缘和细节信息,且得到的融合结果具有更优的客观评价值. 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 非下采样轮廓波变换 直觉模糊集 区域对比度
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基于改进型NSCT变换的灰度可见光与红外图像融合方法 被引量：24
11
作者 孔韦韦 雷英杰 +1 位作者 雷阳 华继学 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期1607-1612,共6页
针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分... 针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分解;然后,分别采用基于区域平均能量匹配度、邻域系数差和信息熵的融合规则,得到融合图像的低频系数和高频系数;最后,通过改进型NSCT逆变换得到了融合图像.实验结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 图像融合 冗余提升不可分离小波 非下采样轮廓波变换 平移不变性
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基于补偿机制的NSCT域红外与可见光图像融合 被引量：20
12
作者 陈震 杨小平 +1 位作者 张聪炫 段兴旺 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期860-870,共11页
针对传统基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法易出现图像失真的缺点,本文提出一种基于小波变换与PCNN补偿的NSCT域内红外与可见光图像融合方法。首先将红外和可见光图像分别进行NSCT分解,得到低频分量和高频分... 针对传统基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法易出现图像失真的缺点,本文提出一种基于小波变换与PCNN补偿的NSCT域内红外与可见光图像融合方法。首先将红外和可见光图像分别进行NSCT分解,得到低频分量和高频分量;然后对低频分量进行二维小波分解,得到1个低频子带和3个方向子带,对其低频子带采用局部能量加权的方法进行融合,其余3个子带采用绝对值取大的方法进行融合;NSCT分解的高频子带融合规则分为对最高层的融合和其他层的融合,最高层采用绝对值取大的方法进行融合,而其余层采用的是基于改进型的PCNN的方法进行融合;最后将得到的低频子带和高频子带进行NSCT重构获得融合图像。合成及真实图像集实验结果表明,本文算法相对于传统的融合方法增加了图像的纹理和细节信息,有效地抑制了图像失真问题,具有较高的融合精度与较快的融合效率。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样contourlet变换 脉冲耦合神经网络 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
13
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NSCT的红外图像小目标检测技术 被引量：18
14
作者 吴一全 罗子娟 吴文怡 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第3期477-481,共5页
红外图像小目标检测是精确制导武器的关键技术之一。将小波或Contourlet多尺度分析用于红外小目标检测具有一定的局限性。无下采样Contourlet变换(NSCT)是基于Contourlet变换的一种扩展,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变... 红外图像小目标检测是精确制导武器的关键技术之一。将小波或Contourlet多尺度分析用于红外小目标检测具有一定的局限性。无下采样Contourlet变换(NSCT)是基于Contourlet变换的一种扩展,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解。提出了一种基于NSCT的红外小目标检测算法。该算法首先对图像进行NSCT变换;然后利用能量法提取其局部纹理特征,并计算各点的特征向量与中心向量间的距离,得到一个相关的多尺度距离像;最后根据该距离像进行直方图统计,从而实现红外小目标的检测。与基于小波变换的红外小目标检测算法进行了比较。实验结果表明,该算法能较精确地检测出红外小目标,优于基于小波变换的方法。 展开更多
关键词 红外小目标检测 无下采样contourlet变换 纹理分析
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基于MSSTO与NSCT变换的可见光与红外图像增强融合 被引量：17
15
作者 王峰 程咏梅 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期269-274,共6页
针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有... 针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性. 展开更多
关键词 图像融合 非下采样轮廓波变换 多尺度顺序翻转算子 数学形态 局部空间频率
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基于NSCT和稀疏表示的多聚焦图像融合 被引量：17
16
作者 欧阳宁 郑雪英 袁华 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第1期177-182,共6页
非下采样轮廓波变换(NSCT)中存在低频子带系数不稀疏、分解级数难以选择的缺点,而稀疏表示的融合方法易造成图像的纹理和边缘等细节趋于平滑。针对上述问题,提出一种基于NSCT和稀疏表示的多聚焦图像融合算法。对图像进行1级NSCT分解;对... 非下采样轮廓波变换(NSCT)中存在低频子带系数不稀疏、分解级数难以选择的缺点,而稀疏表示的融合方法易造成图像的纹理和边缘等细节趋于平滑。针对上述问题,提出一种基于NSCT和稀疏表示的多聚焦图像融合算法。对图像进行1级NSCT分解;对低频子带系数采用稀疏表示的方法进行融合,对高频子带系数采用一种方向特征对比度取大的方法进行融合;经NSCT逆变换后得到最终的融合图像。实验结果表明,该算法提高了图像的主观视觉质量,在客观评价指标上也有所提高。 展开更多
关键词 多尺度变换 非下采样轮廓波变换 稀疏表示 图像融合 K-SVD字典
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基于人眼视觉特性的非下采样轮廓波变换域红外图像增强算法 被引量：17
17
作者 朱国庆 李庆武 +1 位作者 林少飞 周亮基 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2015年第1期49-54,共6页
针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出了一种基于人类视觉系统的亮度掩蔽和对比度掩蔽特性的非下采样轮廓波变换(NSCT)域红外图像增强算法,在NSCT域中定义一种带参数的对比度,对高频系数计算其带参数的对比度,用非线性增益函数对其... 针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出了一种基于人类视觉系统的亮度掩蔽和对比度掩蔽特性的非下采样轮廓波变换(NSCT)域红外图像增强算法,在NSCT域中定义一种带参数的对比度,对高频系数计算其带参数的对比度,用非线性增益函数对其进行增强,低对比度区域进行高增益,高对比度区域进行低增益,从而突出图像细节与提高图像对比度,同时通过估计噪声水平设置阈值,抑制绝对值小于阈值的系数,用以抑制噪声。对表示图像概貌的低频系数采用非完全贝塔函数进行非线性调整,从而提高图像的整体亮度。实验结果表明,该算法能够有效地对图像局部和整体进行增强,同时能够避免产生过增强现象,具有良好的视觉效果。 展开更多
关键词 图像处理 红外图像 图像增强 非下采样轮廓波变换 人眼视觉系统 非线性增益函数
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基于非下采样轮廓小波变换增强的从粗到精的显著性检测 被引量：16
18
作者 刘冬梅 常发亮 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期380-387,共8页
随着机器视觉和人工智能的快速发展,视觉注意机制作为机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注。提出一种建立在非下采样轮廓小波变换(NSCT)基础上的从粗到精的显著性检测方法,该方法作为一种基于频域分析的显著性检测算法,能够充分... 随着机器视觉和人工智能的快速发展,视觉注意机制作为机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注。提出一种建立在非下采样轮廓小波变换(NSCT)基础上的从粗到精的显著性检测方法,该方法作为一种基于频域分析的显著性检测算法,能够充分利用图像的低频和高频信息,并能抑制光照对检测造成的影响。模型首先对输入图像进行非下采样轮廓小波分解,对低频分量进行Retinex增强以改善图像亮度的均匀性,从而抑制光照对显著性检测带来的影响,随后对其进行粗糙显著性检测;对高频分量进行非线性增强以抑制噪声并增强细节,重构得到高频特征图,在低频粗糙显著图的范围内对高频特征图进行全局和局部的显著性分析;最后经过融合得到精细显著图。在三个数据集上进行对比实验,验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 机器视觉 显著性检测 RETINEX 非下采样轮廓小波变换 非线性增益
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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
19
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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结合分数阶微分的浮选泡沫图像NSCT多尺度增强 被引量：15
20
作者 廖一鹏 王卫星 +1 位作者 付华栋 王焕清 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期92-102,共11页
针对浮选槽低照度环境下采集的泡沫图像对比度低、边缘弱、噪声干扰等问题,提出了一种结合自适应分数阶微分和非下采样Contourlet变换(NSCT)的泡沫图像多尺度增强算法.首先对泡沫图像进行NSCT多尺度分解,根据低频子带的梯度特征构造自... 针对浮选槽低照度环境下采集的泡沫图像对比度低、边缘弱、噪声干扰等问题,提出了一种结合自适应分数阶微分和非下采样Contourlet变换(NSCT)的泡沫图像多尺度增强算法.首先对泡沫图像进行NSCT多尺度分解,根据低频子带的梯度特征构造自适应分数阶微分阶次函数,结合改进的带亮度控制参数的Tiansi算子对低频子带图像进行增强处理;然后对各高频方向子带,根据能量分布特征自适应计算阈值,再结合尺度相关系数去除噪声,并通过非线性增益函数增强边缘系数;最后对处理后的图像进行NSCT重构.对不同大小类型的泡沫图像进行实验,结果表明:与现有算法相比,文中算法改善了图像的亮度,具有更高的对比度、清晰度和信息熵,保留更多的纹理细节,在有效抑制噪声的同时气泡边缘得到明显增强,为后续的泡沫图像分割和边缘检测奠定了基础. 展开更多
关键词 浮选泡沫图像 图像多尺度增强 自适应分数阶微分 非下采样contourlet变换 尺度相关系数
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