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脊波理论:从脊波变换到Curvelet变换 被引量:40
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作者 焦李成 谭山 刘芳 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2005年第5期761-773,共13页
本文旨较系统地评述继小波理论后,新近发展起来的具有变革意义的脊波理论的发展沿革、研究现状、应用前景和存在的问题。在信号处理、数据压缩、模式识别、统计估值等领域,获得对某些函数类的高的非线性逼近能力是至关重要的。由一维小... 本文旨较系统地评述继小波理论后,新近发展起来的具有变革意义的脊波理论的发展沿革、研究现状、应用前景和存在的问题。在信号处理、数据压缩、模式识别、统计估值等领域,获得对某些函数类的高的非线性逼近能力是至关重要的。由一维小波张成的二维小波虽然能有效表示含“点奇异”的二维函数,但对于含“线奇异”的二维函数,却不能获得最优的甚至哪怕是“近似最优”的非线性逼近阶。Candes提出的脊波变换巧妙地将二维函数中的“直线奇异”转化为“点奇异”,再用小波进行处理,能获得对含“直线奇异”的二维或高维函数最优的非线性逼近阶。正交脊波,则延续了脊波变换将“直线奇异”转化为“点奇异”进行处理的思想,并且构成一组L2(R2)上的标准正交基。单尺度脊波和Curvelet变换由脊波变换发展而来,分别利用了函数局部化和频带剖分的思想,将脊波理论发展到了一个更高的阶段,这两种变换都能“近似最优”的表示直线和曲线奇异,因而具有更好的应用前景。 展开更多
关键词 稀疏表示 最优基 脊波 CURVELET 图像去噪 非参数估计
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基于改进活动轮廓模型的图像边界分割 被引量:2
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作者 王红梅 冯义东 《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》 CAS 北大核心 2016年第1期17-20,25,共5页
针对传统活动轮廓模型分割精度低和鲁棒性差的缺陷,提出一种改进的活动轮廓模型的图像边界分割方法.首先在图像分割中引入灰度信息,解决灰度不均匀性带来的不利影响,然后引入了图像梯度信息,避免噪声对边界分割的干扰,并通过最小化能量... 针对传统活动轮廓模型分割精度低和鲁棒性差的缺陷,提出一种改进的活动轮廓模型的图像边界分割方法.首先在图像分割中引入灰度信息,解决灰度不均匀性带来的不利影响,然后引入了图像梯度信息,避免噪声对边界分割的干扰,并通过最小化能量函数保证轮廓向目标边缘不断演化,最后采用多种类型的图像对其有效性和优越性进行仿真测试.结果表明,改进后的模型可以对灰度不均匀性和噪声图像进行准确的边界分割,分割精度优于传统活动轮廓模型,并且有良好的通用性. 展开更多
关键词 活动轮廓模型 图像边界 分割模型 局部灰度 局部梯度
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DNAS-Net:一种用于肺炎分割的新型密集嵌套网状编码器 被引量:1
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作者 刘庭江 周凯 +1 位作者 章毅 徐修远 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期49-58,共10页
自2019年新型冠状病毒肺炎迅速传播以来,肺炎的检测和治疗逐渐成为一个热门话题.基于深度学习的计算机辅助筛查作为提高肺炎筛查和临床诊断准确性的辅助手段,受到了广泛关注.然而,由于医学图像中病变的形状、大小和位置存在显著差异,传... 自2019年新型冠状病毒肺炎迅速传播以来,肺炎的检测和治疗逐渐成为一个热门话题.基于深度学习的计算机辅助筛查作为提高肺炎筛查和临床诊断准确性的辅助手段,受到了广泛关注.然而,由于医学图像中病变的形状、大小和位置存在显著差异,传统的深度学习方法在有限的医学图像数据集上表现不佳.我们提出了一种新的密集嵌套网状肺炎分割模型(Dense Nested Anastomosing Segmentation Network,DNAS-Net),它是一种从CT图像中分割肺炎区域的有效模型.首先,该模型使用注意层次空间金字塔模块(Attentive Hierarchical Spatial Pyramid Module,AHSP)和注意可分离特征金字塔模块(Attentive Separable Feature Pyramid Module,ASFP)建立了一种用于深度特征提取的密集嵌套网状编码器.其次,在跳跃连接中,模型不再只连接来自对应阶段的编码器和解码器,而是使用密集跳跃特征融合模块(Dense Skip Feature Fusion Module,DSFF)来弥合低级和高级特征之间的语义差距,以促进语义分割.大量实验表明,提出的DNAS-Net具有更好的分割准确性. 展开更多
关键词 深度学习 图像分割 肺炎 多尺度 跳跃连接
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