您的位置: 专家智库 > >

梅珍

作品数:3 被引量:6H指数:2
供职机构:西北工业大学理学院应用数学系更多>>
发文基金:中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇SAR图像
  • 2篇特征提取
  • 2篇边缘检测
  • 1篇多尺度
  • 1篇多尺度积
  • 1篇下采样
  • 1篇线特征
  • 1篇线特征提取
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇滤波
  • 1篇滤波算法
  • 1篇孔径雷达
  • 1篇雷达
  • 1篇雷达图像
  • 1篇合成孔径
  • 1篇合成孔径雷达
  • 1篇合成孔径雷达...
  • 1篇仿真
  • 1篇非下采样CO...

机构

  • 3篇西北工业大学

作者

  • 3篇林伟
  • 3篇梅珍
  • 2篇王瑞霞

传媒

  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机仿真
  • 1篇传感技术学报

年份

  • 1篇2010
  • 2篇2009
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于特征提取的SAR图像滤波算法被引量:2
2009年
针对SAR图像所包含的地物目标比较复杂的特点,提出一种新的SAR图像滤波算法。该算法利用Contourlet变换能保持边界,结合特征提取可以获得区域目标点特征的特点,利用自适应阈值的方法对SAR图像进行滤波。与传统Lee滤波和保持边缘特征滤波算法进行比较,实验表明新的算法不仅提高了图像的质量,其量化指标也得到了提高。作为该算法的应用,利用变换域内低频图像和子带图像的融合规则对L和C两个波段的SAR图像进行去噪融合,可以看出该算法的去噪效果。
王瑞霞林伟梅珍
关键词:CONTOURLET变换特征提取滤波
SAR图像道路检测及其仿真被引量:1
2010年
针对图像边缘定位易发生偏移且对噪声比较敏感的问题,传统检测方法有缺点,现从小波理论出发,提出了一种基于beamlet变换的SAR图像道路线特征提取方法。首先对未经斑点噪声抑制的原始SAR图像进行非下采样小波分解,在变换域中利用beamlet变换进行道路线特征提取,最后采用识别算法检测了道路。实验结果显示方法与传统检测算子相比,具有很好的抗噪性能,检测到更多细节特征且道路识别效果更好。
梅珍林伟
关键词:小波变换线特征提取边缘检测
变换域SAR图像边缘检测被引量:3
2009年
针对合成孔径雷达(SAR)图像含有大量相干斑噪声,采用变换域中多尺度乘积进行边缘提取。该方法利用信噪比最大自动选取阈值,在非下采样Contourlet变换(NSCT)域中,进行不同方向高频系数多尺度乘积以达到SAR图像检测边缘。实验结果显示,与传统的边缘检测方法相比,在非下采样Contourlet变换域中多尺度积的信噪比最大的边缘检测方法得到更好的结果。
梅珍林伟王瑞霞
关键词:非下采样CONTOURLET变换合成孔径雷达图像多尺度积边缘检测
共1页<1>
聚类工具0