许亚男
- 作品数：3 被引量：0H指数：0
- 供职机构：池州学院机械与电子工程系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于自适应Bandelet变换的图像去噪
- 2011年
- 本文提出了一种基于自适应Bandelet变换的BayesShrink软阈值图像去噪方法。根据图像和噪声的特点,在Bandelet化的过程中采用Visu shrink方法中基于最大最小原则所定义的阈值来寻找各个剖分子块的最佳几何流方向和完成最优四叉树分割,从而计算出较为精确的图像几何方向,然后对各个Bandelet块进行BayesShrink软阈值去噪。实验表明,本文提出的算法比基于小波的图像去噪法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,同时能够避免小波变换所带来的边界振铃效应,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。
- 许亚男汪贤才
- 关键词：图像去噪BAYES
- 基于频繁闭模式的故障状态简洁关联规则挖掘
- 2013年
- 利用关联规则建立故障与故障表象之间的关系,对故障进行分析和预测是一种重要的故障检测手段.然而普通关联规则具有表达冗余量大和计算复杂的缺点,为此,提出采用频繁闭模式的方法来挖掘故障特征间的关联关系,并以此建立故障分析过程.由于频繁闭模式挖掘剔除冗余复杂,计算量大,在挖掘简洁故障状态关联规则过程中,采用搜索空间提前剪枝的方法直接生成频繁闭模式,避免了保存频繁模式并反复扫描原始数据和过滤候选频繁闭模式的过程.同时整个挖掘结构在挖掘过程中由于不断被删除回收,占用内存会越来越少,最终在枚举出的基于闭模式简洁规则的基础上,建立故障事件转换图,进行故障诊断.实验部分验证了方法的有效性.
- 陈艳徐华结钱叶旺许亚男
- 关键词：关联规则故障检测
- 基于BayesShrink软阈值的Bandelet域SAR图像去噪
- 2011年
- 合成孔径雷达(SAR)图像产生的相干斑噪声是一种乘性噪声,严重影响SAR图像的质量。本文提出一种新的极化SAR图像的去噪方法,该方法对极化SAR图像进行自适应Bandelets阈值方法,阈值采用BayesShrink软阈值方法,将其应用于自适应Bandelets系数。通过实验对比,证实此法与小波阈值去噪相比,能够更好地保持图像纹理和边缘特征。
- 许亚男汪贤才
- 关键词：小波去噪SAR图像
