国家高技术研究发展计划(2007AA12Z136)
- 作品数：12 被引量：71H指数：5
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- 基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型的SAR图像噪声抑制被引量：13
- 2008年
- 提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度(GSM)模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlets通过多方向选择来捕捉图像中各向异性特征,滤波器结构为可分离设计;采用提升方案进一步减小变换的运算量.文中对相邻位置和尺度的系数建立GSM模型,能较好地描述系数的边缘分布,充分体现邻域间系数的相关性.对大量真实SAR图像的去噪实验表明,文中方法取得了比空域滤波及小波方法更优的去噪性能,同时在图像边缘等细节特征保持方面具有明显优势.
- 白静侯彪王爽焦李成
- 关键词：SAR图像斑点噪声
- 一种结构自适应免疫抗体竞争网络的非监督图像分割被引量：3
- 2008年
- 提出一种新的结构自适应免疫抗体竞争网络,无须预先设定聚类数目,实现了完全非监督的图像分割.基于自组织特征映射神经网络的基本概念,提出一个新的免疫抗体邻域概念,增强了网络的鲁棒性.根据大脑皮层长期记忆的形成原理提出一个长期记忆因子,提高了算法收敛的速度.为了抑制噪声抗原对抗体网络的影响,提出3种抗体死亡操作.以上这些改进措施可使生成的抗体网络更好地反映抗原的分布特征,得到自适应的网络结构.将此算法用于合成纹理图像、遥感图像和合成孔径雷达图像的分割,都取得了较好的分割结果.
- 黄文龙焦李成贾建
- 关键词：人工免疫网络结构自适应数据聚类
- 用于SAR图像分割的第二代Bandelet域HMT-3S模型被引量：4
- 2010年
- 针对传统的基于变换域隐马尔可夫树(Hidden Markov Tree,HMT)模型的SAR图像分割方法不能得到较满意的区域一致性结果和较准确的分割边缘的问题,提出了一种基于第二代Bandelet域HMT-3S模型的SAR图像分割方法(BHMT-3Sseg).HMT-3S模型是一种融合了子带间相关性的HMT模型,在描述图像纹理特征时,更具合理性.BHMT-3Sseg方法采用HMT-3S模型对图像的第二代Bandelet系数建模,通过HMT-3S模型参数的训练、各尺度似然值的计算和基于邻域背景的多尺度融合,实现对SAR图像的分割,既能得到较为准确和连续的边缘,也增强了分割结果的区域一致性.实验表明,本文方法BHMT-3Sseg对SAR图像分割是可行有效的.
- 侯彪翟艳霞焦李成
- 关键词：SAR图像分割多尺度融合
- 基于第二代Bandelet域隐马尔可夫树模型的图像分割被引量：12
- 2009年
- 第二代Bandelet可以充分利用图像的内在几何正则性特点,并能自适应获得图像的最优表示.本文采用隐马尔可夫树(Hidden Markov tree,HMT)模型对图像的第二代Bandelet系数建模,通过多尺度参数训练和基于上下文的最大后验概率进行图像分割.为了评价本文方法的性能,我们分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMT模型分割方法(WD-HMTseg)和Contourlet域HMT模型分割方法(CHM Tseg)进行比较说明算法的有效性.实验结果表明本文方法不但在边缘准确性和区域一致性上有明显改进,而且也降低了纹理图的错分概率.
- 侯彪徐婧刘凤焦李成
- 关键词：图像分割隐马尔可夫树模型小波CONTOURLET变换
- 基于改进Wedgelet变换的SAR图像边缘检测被引量：3
- 2009年
- 针对SAR图像边缘检测中,传统算法很难同时兼顾噪声抑制和对边缘完整准确定位的缺点,利用多尺度Wedgelet变换能够有效检测线目标的特点,提出了一种新的Wedgelet变换的代价函数,增强了其抑噪能力,同时选择了适当的分解尺度,在没有降低逼近图像质量的情况下提高了变换速度.基于此变换,对SAR图像进行自适应的边缘检测.实验结果表明该方法有效克服了斑点噪声的影响,对SAR图像的边缘检测是可行、有效的.
- 侯彪刘佩焦李成
- 关键词：边缘检测多尺度分析SAR图像
- 基于方向对比度和局部方差的双树复小波图像融合算法被引量：1
- 2009年
- 本文提出了一种在双树复小波(Dual-Tree ComplexW avelet Transform,DT-CWT)变换域下的融合策略,将小波域的方向对比度推广到复小波变换域,并将其与局部方差结合形成新的融合规则,实验结果表明该融合规则可以更好的突出融合图像的对比度信息,更有效的保留纹理和细节等局部特性。
- 王爽侯彪付海军焦李成
- 关键词：双树复小波方向对比度局部方差图像融合
- 基于自适应窗口固定及传播的多尺度纹理图像分割被引量：2
- 2009年
- 本文提出一种基于自适应窗口固定及传播的多尺度纹理图像分割方法,在小波域隐马尔科夫树模型(WHMT)的初始分割基础上,根据分割粗尺度上的区域一致性好,细尺度上的边缘准确的特点,利用上下尺度像素之间以及本层邻域像素的马尔科夫性,标记出图像的一致性区域和边缘区域,将一致性区域固定,类标直接下传到下一尺度,边缘区域则利用邻域信息确定出上文权值背景传播到下一尺度,与下尺度一起共同指导图像分割,从而很好的保持了区域均匀性和边缘准确性.同时根据纹理图像区域聚集性的特性,利用基于多项式展开和置信区间交叉(LPA-ICI)方法找出各类区域聚集的物理位置中心,融入上下文权值背景中,使得指导分割策略能够更好的进行.实验表明,对于合成纹理图像来说,本文提出的多尺度融合算法在均匀区域内部及区域边界都大为改善,而且无须进行参数的训练,使算法快速的完成.
- 侯彪刘凤焦李成包慧东
- 关键词：位置信息
- 基于自适应窗和形状自适应小波变换的SAR图像相干斑抑制被引量：4
- 2009年
- 结合SAR图像空域的先验知识和小波域系数的特性,提出了一种新的SAR图像相干斑抑制算法.使用最近提出的局部多项式近似-置信区间交叉(local polynomial approximation-intersection of confidence intervals(LPA-ICI))构造自适应窗,寻找到与SAR图像中每个像素点相对应的同质区域,在每个同质区域内利用本文给出的快速形状自适应小波变换进行硬阈值收缩抑斑,最后根据本文提出的稀疏加权方法融合多个估计样本获得最终抑斑图像.实验结果表明本文提出的算法有着很好的抑斑性能,尤其是在去除重构图像中的"振铃"效应以及有效保留原始SAR图像中的点目标方面性能更突出.
- 凤宏晓侯彪王爽焦李成
- 关键词：SAR图像相干斑抑制
- 基于空间映射复Directionlet变换的图像纹理分类被引量：2
- 2009年
- Directionlet变换具有多方向各向异性基函数,能有效捕捉图像的奇异性特征。该文在此基础上构造了一种空间映射的复Directionlet变换,使其具备了更为灵活的方向选择性和近似的平移不变性。利用空间映射方法获得Directionlet变换的复函数空间,对多尺度各方向子带系数提取能量特征用于图像纹理分类。通过对Brodatz图像库及真实SAR图像的纹理分类实验表明,该文算法较之小波分析及其它多尺度几何分析方法,具有更优的纹理分类性能,也验证了Directionlet工具在图像分析中的应用潜力。
- 白静贾建华焦李成
- 关键词：SAR图像空间映射纹理分类
- 基于Contourlet域HMT模型的SAR图像相干斑抑制被引量：8
- 2009年
- 将Contourlet变换用于SAR图像的统计特性研究中.基于Contourlet域隐马尔可夫树模型(CHMT),从图像复原的角度出发,结合最小均方误差估计和Bayes估计给出一种SAR图像相干斑抑制的新方法.并给出基于拉普拉斯金字塔算法(LP)分解的斑点方差估计方法.实验中与小波域HMT算法进行了比较,本文方法在方向信息的保留和斑点的抑制上均有明显改进.
- 沙宇恒丛琳孙强焦李成
- 关键词：SAR图像处理SAR图像相干斑抑制CONTOURLET域HMT模型
