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基于深度学习的高分辨率遥感影像分类研究 被引量：161
1
作者 刘大伟 韩玲 韩晓勇 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期298-306,共9页
针对高空间分辨率遥感影像的分类问题,提出了基于深度学习的分类方法。该方法通过非下采样轮廓波变换计算影像的纹理特征,利用深度学习的常用模型—深度信念网络(DBN)对高分辨率遥感影像进行了基于光谱-纹理特征的分类,并与基于单源光... 针对高空间分辨率遥感影像的分类问题,提出了基于深度学习的分类方法。该方法通过非下采样轮廓波变换计算影像的纹理特征,利用深度学习的常用模型—深度信念网络(DBN)对高分辨率遥感影像进行了基于光谱-纹理特征的分类,并与基于单源光谱信息的DBN分类方法、支持向量机(SVM)分类方法、传统神经网络(NN)分类方法进行了比较分析。研究结果表明:相对于单源光谱信息,利用影像的光谱-纹理特征能够有效提高高分辨率遥感影像的分类精度;相对于SVM、NN等分类方法,DBN能够更加准确地挖掘高分辨率遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度。 展开更多
关键词 遥感 深度学习 深度信念网络 高空间分辨率 遥感影像分类 非下采样轮廓波变换 纹理
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利用多尺度特征与深度网络对遥感影像进行场景分类 被引量：62
2
作者 许夙晖 慕晓冬 +1 位作者 赵鹏 马骥 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期834-840,共7页
针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采... 针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。 展开更多
关键词 遥感图像 场景分类 深度卷积神经网络 非下采样轮廓波变换 多核支持向量机
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基于非抽样Contourlet变换的自适应阈值图像增强算法 被引量：33
3
作者 梁栋 殷兵 +2 位作者 于梅 李新华 王年 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期527-530,共4页
提出了一种基于非抽样Contourlet变换的自适应阈值图像增强算法,首先对图像进行非抽样Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的变换系数,然后由变换系数自适应地确定阈值和调整增强函数,并对变换系数做增强处理,最后对增强处理后的变换... 提出了一种基于非抽样Contourlet变换的自适应阈值图像增强算法,首先对图像进行非抽样Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的变换系数,然后由变换系数自适应地确定阈值和调整增强函数,并对变换系数做增强处理,最后对增强处理后的变换系数进行反变换,实现图像增强.实验结果表明,与其他基于变换域的算法相比,该算法可以得到更好的增强效果. 展开更多
关键词 非抽样contourlet变换 自适应阚值 图像增强
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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
4
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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基于局部能量的NSCT域红外与可见光图像融合算法 被引量：33
5
作者 郭明 符拯 奚晓梁 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期2229-2235,共7页
提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合方法。首先对红外和可见光源图像进行多尺度、多方向分解;在低频系数上,采用基于局部能量比与基于局部能量加权相结合的方法进行融合;在高频系数上,定义了局部尺度方... 提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合方法。首先对红外和可见光源图像进行多尺度、多方向分解;在低频系数上,采用基于局部能量比与基于局部能量加权相结合的方法进行融合;在高频系数上,定义了局部尺度方差的概念,并以局部尺度方差为测度进行取大融合;最后对融合系数进行重构得到融合图像。使用该算法对两类不同目的的红外与可见光图像进行了融合实验,实验结果表明,文中提出的算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样contourlet变换 局部能量 红外与可见光图像
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基于NSCT变换的高分三号SAR与光学图像融合 被引量：31
6
作者 易维 曾湧 原征 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期68-77,共10页
高分三号卫星是世界上成像模式最多的合成孔径雷达(SAR)卫星,高分三号SAR图像与多光谱图像融合可以改善图像视觉效果。因此提出一种新的研究思路,即利用非下采样轮廓波变换(NSCT)模拟出既包含多光谱谱段信息又体现SAR图像细节信息的高... 高分三号卫星是世界上成像模式最多的合成孔径雷达(SAR)卫星,高分三号SAR图像与多光谱图像融合可以改善图像视觉效果。因此提出一种新的研究思路,即利用非下采样轮廓波变换(NSCT)模拟出既包含多光谱谱段信息又体现SAR图像细节信息的高分辨率图像,则融合可不拘泥于具体算法。同时提出两种基于NSCT的高分辨率图像模拟方法,利用高分三号3 m、5 m分辨率SAR图像和高分一号16 m分辨率图像进行实验,采用不同融合算法验证了该思路的有效性。研究结果表明:传统的SAR和多光谱图像直接融合的方法能够保持SAR的细节信息,但噪声明显,且光谱信息损失大;而所提出的NSCT平均图像和平均NSCT图像可以保留融合结果的光谱信息,且模拟的光谱信息前者比后者更贴近多光谱。 展开更多
关键词 图像处理 合成孔径雷达与可见光图像 非下采样轮廓波变换 高分三号卫星 评价指标
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NSCT域内结合相位一致性激励PCNN的多聚焦图像融合 被引量：29
7
作者 刘栋 周冬明 +1 位作者 聂仁灿 侯瑞超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期3006-3012,共7页
针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)无法准确提取多聚焦图像聚焦区域的问题,提出一种利用相位一致性(PC)来检测图像清晰区域,并结合PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的高... 针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)无法准确提取多聚焦图像聚焦区域的问题,提出一种利用相位一致性(PC)来检测图像清晰区域,并结合PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的高频子带和低频子带;其次,通过计算高频系数的空间频率值(SF)与低频系数的相位一致性值来提取图像高低频子带中的聚焦区域;然后,将SF与PC作为PCNN外部激励来刺激PCNN神经元点火,分别对图像高低频系数进行融合;最后,利用逆NSCT得到最终融合图像。实验采取多聚焦图像Clock、Pepsi和Lab作为三组实验数据集,与传统融合算法及新近提出的几种算法进行对比,所提算法的客观评价参数:互信息、边缘信息度、信息熵、标准差和平均梯度的数值均大于或十分接近于对比算法的最大值;同时从实验结果图与源图像的差值图中可以发现所提算法的差值图包含源图像清晰区域的痕迹明显更少。实验结果表明所提算法能更加准确地提取出图像的清晰区域,更好地保留图像的边缘与纹理等细节信息,得到更好的融合效果。 展开更多
关键词 相位一致性 空间频率 脉冲耦合神经网络 非下采样轮廓波变换 多聚焦图像融合
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结合NSCT和压缩感知的红外与可见光图像融合 被引量：28
8
作者 陈木生 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期39-44,共6页
目的红外成像传感器只敏感于目标场景的辐射,对热目标的探测性能较好,但其对场景的成像清晰度低;可见光图像只敏感于目标场景的反射,场景图像较为清晰,但目标不易被清晰观察。因而将两者图像进行融合,生成具有较好目标指示特性和可见光... 目的红外成像传感器只敏感于目标场景的辐射,对热目标的探测性能较好,但其对场景的成像清晰度低;可见光图像只敏感于目标场景的反射,场景图像较为清晰,但目标不易被清晰观察。因而将两者图像进行融合,生成具有较好目标指示特性和可见光图像的清晰场景信息,有利于提高目标识别的准确性和降低高分辨图像传感器研究的技术难度。方法结合非下采样contourlet变换(NSCT)和压缩感知的优点,研究一种新的红外与可见光图像融合方法。首先对两源图像进行NSCT变换,得到一个低频子带和多个不同方向、尺度的高频子带。然后对两低频子带采用压缩感知理论获得测量向量,利用方差最大的方法对测量向量进行融合,再进行稀疏重建;高频子带采用区域能量最大的方法进行融合。最后利用NSCT逆变换获得融合图像。结果为了验证本文方法的有效性,与其他几种方法相比较,并利用主观和客观的方法对融合结果进行评价。提出的新方法融合结果的熵、空间频率、方差明显优于其他几种方法,运行时间居中。主观上可以看出,融合结果在较好地显示目标的基础上,能够较为清晰地保留场景图像的信息。结论实验结果表明,该方法具有较好的目标检测能力,并且方法简单,具有较强的适应性,可应用于航空、遥感图像、目标识别等诸多领域。 展开更多
关键词 图像融合 非下抽样contourlet变换 压缩感知 红外图像 可见光图像
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NSCT域内结合边缘特征和自适应PCNN的红外与可见光图像融合 被引量：24
9
作者 闫利 向天烛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期761-766,共6页
针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合,对比度不高,边缘等细节信息保留不充分等问题,结合NSCT变换的多分辨率、多方向特性和PCNN全局耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSCT变换结合边缘特征和自适应PCNN红外与可见光图... 针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合,对比度不高,边缘等细节信息保留不充分等问题,结合NSCT变换的多分辨率、多方向特性和PCNN全局耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSCT变换结合边缘特征和自适应PCNN红外与可见光图像融合算法.对于低频子带,采用一种基于边缘的融合方法;对于高频方向子带,采用方向信息自适应调节PCNN的链接强度,使用改进的空间频率特征作为PCNN的外部激励,根据脉冲点火幅度融合子带系数.实验结果验证了该算法的有效性. 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 边缘特征 空间频率 红外图像
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生猪轮廓红外与光学图像的融合算法 被引量：23
10
作者 刘波 朱伟兴 霍冠英 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第17期113-120,共8页
该文针对生猪红外热图像和光学图像的融合,提出一种基于非子采样轮廓波的图像融合算法。在图像多尺度、多方向分解的基础上,设计了基于邻域平均能量和邻域方差的低频子带系数加权融合规则,以及基于邻域能量最大的带通系数融合规则。针... 该文针对生猪红外热图像和光学图像的融合,提出一种基于非子采样轮廓波的图像融合算法。在图像多尺度、多方向分解的基础上,设计了基于邻域平均能量和邻域方差的低频子带系数加权融合规则,以及基于邻域能量最大的带通系数融合规则。针对亮度-色度-饱和度变换法(intensity-hue-saturation transform,IHS)、小波变换法(discrete wavelet transform,DWT)、轮廓波变换法(contourlet transform,CT)等融合方法以及非子采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)域下不同融合规则进行了对比试验,试验结果表明该文算法具有较好的融合效果。定量融合评价指标中,平均梯度指标高于IHS、DWT、CT等方法25%以上,边缘信息保持指标高于其他3种方法23%以上。该文方法的提出对于改善生猪异常视觉监测中的前景轮廓提取具有较大意义;同时,对进一步开展猪体部位区域温度特征提取,建立生猪多源特征融合的计算机视觉异常监测系统,提高生猪异常预警可靠性具有积极意义。 展开更多
关键词 红外图像 图像融合 光学 非子采样轮廓波 生猪异常监测
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基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法 被引量：22
11
作者 张强 郭宝龙 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期74-80,共7页
为了使融合后的多光谱图像在尽可能保持原始多光谱图像光谱特性的同时,显著提高空间分辨力,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像融合算法。算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换,得到全色波段图像的低频子... 为了使融合后的多光谱图像在尽可能保持原始多光谱图像光谱特性的同时,显著提高空间分辨力,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像融合算法。算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换,得到全色波段图像的低频子带系数和各带通方向子带系数;然后针对多光谱图像的每一个波段,将其进行双线性插值后作为融合后多光谱图像的低频子带系数,对全色波段图像的各带通方向子带系数采用基于成像系统物理特性的注入模型(调整系数)进行局部调整后,作为融合后多光谱图像的各带通方向子带系数,从而得到融合后多光谱图像的非采样Contourlet变换系数;最后再经非采样Contourlet逆变换得到该波段具有高空间分辨力的多光谱图像。采用IKONOS卫星遥感图像进行了仿真实验,实验结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面优于其它传统的遥感图像融合算法。 展开更多
关键词 信息处理 图像融合 非采样contourlet变换 成像系统物理特性
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非下采样Contourlet域自适应阈值面的磁瓦表面缺陷检测 被引量：22
12
作者 李雪琴 蒋红海 +1 位作者 刘培勇 殷国富 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期553-558,共6页
为提高磁瓦表面缺陷人工检测效率、防止缺陷漏检,针对经典缺陷检测算法不能很好地提取颜色暗、对比度低的磁瓦图像缺陷问题,提出一种非下采样Contourlet域自适应阈值面的磁瓦缺陷自动检测方法.该方法根据非下采样Contourlet变换(NSCT)... 为提高磁瓦表面缺陷人工检测效率、防止缺陷漏检,针对经典缺陷检测算法不能很好地提取颜色暗、对比度低的磁瓦图像缺陷问题,提出一种非下采样Contourlet域自适应阈值面的磁瓦缺陷自动检测方法.该方法根据非下采样Contourlet变换(NSCT)子带系数所在不同区域的特性,采用线扫描的方式对NSCT系数进行阈值处理,给出不同尺度、不同方向的归一化自适应阈值面;并与原始NSCT各子带归一化系数对比分割,以实现对磁瓦图像NSCT系数逐列自适应修正;最后重构NSCT系数提取出磁瓦缺陷.实验结果表明,文中方法能够有效地去除磁瓦表面纹理,提取出磁瓦表面缺陷的准确率可达95%. 展开更多
关键词 磁瓦 非下采样contourlet变换 缺陷检测 自适应阈值面
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基于斑点方差估计的非下采样Contourlet域SAR图像去噪 被引量：16
13
作者 常霞 焦李成 +1 位作者 刘芳 沙宇恒 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1328-1333,共6页
合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重影响图像质量,使得SAR图像的自动解译十分困难.本文联合SAR图像的统计特性和非下采样Contourlet对SAR图像细节信息的良好刻画能力,提出一种新的非下采样Contourlet域SAR图像去噪算法,通过估... 合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重影响图像质量,使得SAR图像的自动解译十分困难.本文联合SAR图像的统计特性和非下采样Contourlet对SAR图像细节信息的良好刻画能力,提出一种新的非下采样Contourlet域SAR图像去噪算法,通过估计到的各个高频方向子带的斑点噪声方差和变换系数模值的局部均值,对非下采样Contourlet变换系数进行判定,保留信号系数,抑制斑点噪声系数,实现SAR图像去噪.仿真实验结果表明,本文方法在斑点抑制的同时可以有效保持细节信息. 展开更多
关键词 SAR图像去斑 非下采样contourlet变换 小波变换
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基于区域分割的序列红外图像融合算法 被引量：20
14
作者 刘坤 郭雷 陈敬松 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期553-558,共6页
针对传统的基于像素点和窗口策略的融合算法对图像特征表征的失真,提出了一种基于区域分割的序列图像融合算法。首先将序列红外图像分割为3个不同的特征区域,目标区域、背景区域以及灰度区域,并将分割结果映射到可见光图像中。随后,利... 针对传统的基于像素点和窗口策略的融合算法对图像特征表征的失真,提出了一种基于区域分割的序列图像融合算法。首先将序列红外图像分割为3个不同的特征区域,目标区域、背景区域以及灰度区域,并将分割结果映射到可见光图像中。随后,利用多尺度几何分析工具非下采样Contourlet变换(NSCT)有效提取图像特征的特点,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则。对试验结果进行主观和客观的对比,结果表明:基于区域分割的序列图像融合算法不仅能够为融合图像保留更全面、丰富的背景信息,还能够更加有效、准确地提取图像中的目标特征。该算法优于传统的基于像素点和窗口规则的融合算法,是一种有效可行的图像融合算法。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样contourlet变换 区域分割 序列图像
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基于Contourlet变换和多尺度Rentinex的水下图像增强算法 被引量：20
15
作者 石丹 李庆武 +1 位作者 范新南 霍冠英 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2010年第4期41-45,共5页
针对水下图像对比度低、边缘模糊、噪声大等特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex的水下图像增强算法。将水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换;利用多尺度Retinex算法调整低频系数,提高图像整体对比度... 针对水下图像对比度低、边缘模糊、噪声大等特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex的水下图像增强算法。将水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换;利用多尺度Retinex算法调整低频系数,提高图像整体对比度;在各带通方向子带上估计噪声,抑制模值小于阈值的系数,改进神经网络中的Sigmoid函数用于调节模值大于阈值的系数;经非下采样Contourlet逆变换得到增强图像。与几种传统增强算法相比,本算法处理的图像达到了抑制噪声、改善图像对比度、突出目标轮廓的目的,具有较高的对比度评估值。 展开更多
关键词 图像处理 图像增强 非下采样contourlet变换 水下图像 多尺度Rentinex SIGMOID函数
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可见光与红外图像自适应加权平均融合方法 被引量：20
16
作者 甄媚 王书朋 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第4期341-346,共6页
针对传统可见光图像与红外图像融合存在显著性信息保留不完整的问题,本文提出了一种新的自适应加权平均融合算法。首先,该方法通过非下采样轮廓波变换将源图像分解为不同尺度、不同方向的高低频分量。然后,针对低频分量的特点提出了一... 针对传统可见光图像与红外图像融合存在显著性信息保留不完整的问题,本文提出了一种新的自适应加权平均融合算法。首先,该方法通过非下采样轮廓波变换将源图像分解为不同尺度、不同方向的高低频分量。然后,针对低频分量的特点提出了一种基于显著性的自适应加权平均融合规则,用于保留源图像中的重要信息。对于高频分量,本文采用绝对值取大的融合策略。最后,根据融合后的高低频分量重构出最终的融合图像。实验结果表明,本文算法与传统融合算法相比,在主观视觉和客观指标上都具有优势。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样轮廓波变换 显著性 融合规则
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基于非下采样Contourlet域局部高斯模型和MAP的SAR图像相干斑抑制 被引量：18
17
作者 凤宏晓 侯彪 +1 位作者 焦李成 卜晓明 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期811-816,共6页
对SAR图像应用非对数加性模型,通过研究SAR图像中同质区域在非下采样Contourlet域的分布特性,提出对非下采样Contourlet域中、与同质区域相对应的平稳区域的非对数加性噪声使用高斯分布建模.基于该模型,利用局部滑动窗口和对非对数加性... 对SAR图像应用非对数加性模型,通过研究SAR图像中同质区域在非下采样Contourlet域的分布特性,提出对非下采样Contourlet域中、与同质区域相对应的平稳区域的非对数加性噪声使用高斯分布建模.基于该模型,利用局部滑动窗口和对非对数加性噪声方差的自适应估计,在最大后验准则的基础之上求得真实信号的非下采样Con-tourlet系数.由于未对图像进行对数变换,本文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,相干斑被有效地抑制,均匀区域很少有伪吉布斯效应,同时边缘纹理清晰.无论视觉效果还是客观评价指标本文算法都优于许多现存的抑斑算法. 展开更多
关键词 SAR图像抑斑 非下采样contourlet变换 局部高斯模型 最大后验
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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
18
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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一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法(英文) 被引量：15
19
作者 张强 郭宝龙 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期838-843,共6页
针对现有小波类图像融合算法的不足,提出了一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法,并在Contourlet域中引入了局部区域可见度以及局部方向能量的概念.针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于局部区域可见度以... 针对现有小波类图像融合算法的不足,提出了一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法,并在Contourlet域中引入了局部区域可见度以及局部方向能量的概念.针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于局部区域可见度以及基于局部方向能量的系数选择方案.通过对多聚焦图像融合的仿真实验,表明该算法相对于传统的基于离散小波变换和离散小波框架变换融合算法能够有效减少有用信息的丢失以及虚假信息的引入,同时能够从源图像中提取更多的有用信息并注入到融合图像中,得到更好视觉效果和更优量化指标的融合图像. 展开更多
关键词 图像融合 非下采样contourlet变换 局部区域可见度 局部方向能量
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基于无下采样Contourlet变换和独立分量分析的红外弱小目标检测 被引量：15
20
作者 吴一全 纪守新 占必超 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期82-89,共8页
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于无下采样contourlet变换(NSCT)和独立分量分析(ICA)的检测方法。首先原始图像减去通过快速ICA分离出的背景图像,再经NSCT去噪,接着利用新型Top-hat变换滤波得到预处理... 针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于无下采样contourlet变换(NSCT)和独立分量分析(ICA)的检测方法。首先原始图像减去通过快速ICA分离出的背景图像,再经NSCT去噪,接着利用新型Top-hat变换滤波得到预处理图像;然后采用基于类内方差及背景与目标面积差的阈值选取方法来分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并和基于快速ICA、基于NSCT的红外目标检测方法进行了比较,结果表明所提出的方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。 展开更多
关键词 图像处理 红外弱小目标检测 无下采样contourlet变换 独立分量分析 类内方差 背景与目标面积差
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