教育部留学回国人员科研启动基金([2004]517)
- 作品数：7 被引量：79H指数：5
- 相关作者：尹忠科王建英龙奕解梅张悦庭更多>>
- 相关机构：西南交通大学电子科技大学贵州大学更多>>
- 发文基金：四川省应用基础研究计划项目教育部留学回国人员科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于稀疏分解的图像去噪被引量：30
- 2006年
- 基于稀疏分解的图像去噪处理是将被噪声污染的图像分解成图像的稀疏成分和其他成分。稀疏成分对应于图像中的有用信息,其他成分对应于图像中的噪声。由图像的稀疏成分重建图像,可达到去除图像噪声的目的。实验结果表明基于稀疏分解的图像去噪处理具有一定的效果。
- 尹忠科解梅王建英
- 关键词：图像处理图像去噪稀疏分解峰值信噪比
- 基于FFT的MP信号稀疏分解算法的改进被引量：12
- 2006年
- 针对基于FFT的MP信号稀疏分解算法中存在的计算量过大的问题,提出了改进算法.改进算法充分利用了当FFT算法的变换长度是2的整数次幂时运算速度最快的性质,用基2 FFT实现信号稀疏分解中的相关运算.理论分析显示,当数字信号长度为1 024采样点时,用FFT算法计算互相关的速度为直接计算的10.6倍.仿真实验结果表明,改进算法的计算速度为直接计算的8.05倍,为原基于FFT的MP算法的3.64倍.
- 邵君尹忠科王建英
- 关键词：稀疏分解MP算法快速傅立叶变换
- 一种新的图像边缘检测方法被引量：24
- 2008年
- 针对基于空间域或小波变换域图像边缘检测算法提取的边缘只是具有有限方向的问题,该文提出使用具有抛物线型尺度和足够方向消失矩的Contourlet变换来更有效地表示自然图像中的奇异曲线。Contourlet子带比小波子带具有更强的方向性,在其子带上检测系数模极大值,运算复杂度更低。实验结果表明,与基于小波模极大值的图像边缘检测方法相比,该文算法有较低的计算复杂度,所提取的边缘更加逼近图像真实边缘。
- 张悦庭尹忠科王建英
- 关键词：图像处理边缘检测CONTOURLET模极大值
- Daubechies提升小波在图像去噪中的仿真研究被引量：7
- 2008年
- 在介绍了一般小波理论和小波图像去噪的基础上。重点阐述了提升小波算法(lifting scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的普遍实现方法,按照提升小波的一般理论,对Daubechies(9/7)小波进行提升格式处理,并将Dau- bechies(9/7)提升格式小波应用到二维图像去噪研究中。计算机仿真试验结果表明,在去掉噪声后图像信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单,编程容易,速度快。
- 刘浩尹忠科王建英
- 关键词：小波变换提升小波图像去噪软阈值
- 滤除图像椒盐噪声的自适应加权均值滤波器
- 充分利用图像椒盐噪声的特点,提出了一种用于滤除椒盐噪声的自适应加权均值滤波器。该滤波算法以加权均值滤波器为基础,在滤波窗口内只处理噪声像素,且模板权值依据滤波窗口中所含噪声像素个数自适应调整;同时,滤波窗口大小依据噪声斑...
- 杨美英王建英尹忠科
- 文献传递
- 信号过完备稀疏表示的唯一解及其边界条件
- 2006年
- 在探讨应用冗余字典寻找信号稀疏表示算法的基础上,简介信号过完备表示产生的背景和发展过程,认为信号表示的稀疏性与冗余字典的非相干性存在某种必然联系;结合正在进行的信号过完备稀疏表示理论与应用研究的专项课题,理论上讨论了满足基追踪算法和匹配追踪算法精确重构条件以及多个正交基级联字典的非相干系数与精确重构条件的某些研究进展,并提出对于非正交基联合而成的级联字典有待进一步研究的相关问题。
- 张春梅尹忠科
- 关键词：冗余字典稀疏分解
- 自适应Bandelet框架及其在图像去噪中的应用被引量：5
- 2008年
- 在Bandelet变换中噪声影响了对图像实际几何方向的寻找。针对这一问题,提出了一种自适应Bandelet框架——根据图像去噪这一应用目标,重新修定建立四叉树结构和确定图像几何方向的若干规则,从而计算出较为精确的图像几何方向,并且实现了基于自适应Bandelet框架的去噪算法。实验表明同传统的小波子带多阈值去噪法相比,该算法不仅提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且更好地保留了图像的细节特征。
- 龙奕尹忠科王建英李恒建
- 关键词：四叉树
- NA-Bandelet基的构造及其在图像去噪中的应用被引量：3
- 2008年
- 构造了具有抗噪性能的自适应Bandelet基。文中首先在带噪信号的二进剖分块内,利用软阈值函数和在SURE准则下获得的阈值T,计算出对无噪信号的逼近结果,再按照最小化逼近误差原则,寻找出二进剖分块的几何方向。然后在最小化均分误差(MMSE)的原则下合并二进剖分块,最终确定了NA-Bandelet的方向。提出了基于NA-Bandelet基去噪算法,分别对光学图像和SAR图像进行去噪和降斑处理。与基于正交小波基、Bandelet基的去噪、降斑算法相比较,结果表明,提出的算法能有效地去除噪声,并且具有更强的边缘保持能力。
- 龙奕尹忠科王建英刘明坤
- 关键词：BANDELET变换CART算法
