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基于NSST域增强的直流XLPE电缆局放识别方法 被引量:15
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作者 许永鹏 杨丰源 +3 位作者 钱勇 陈孝信 盛戈皞 江秀臣 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期3617-3625,共9页
针对直流交联聚乙烯(XLPE)电缆局放信号图的对比度差和边缘清晰度低,影响电缆缺陷识别率的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)域增强的直流电缆局放识别方法。首先采用NSST对不同缺陷类型的电缆局放信号图进行分解,得到低频子... 针对直流交联聚乙烯(XLPE)电缆局放信号图的对比度差和边缘清晰度低,影响电缆缺陷识别率的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)域增强的直流电缆局放识别方法。首先采用NSST对不同缺陷类型的电缆局放信号图进行分解,得到低频子带图和高频方向子带图,其中,低频子带图进行布谷鸟优化多尺度Retinex算法(CS-MSR)增强处理,高频方向子带图进行亮度保持动态模糊直方图均衡算法(BPDFHE)增强处理。然后对NSST各子带图进行加权重构,得到增强的直流电缆局放信号图。最后提取直流电缆局放信号图中每个子带图的最大放电次数、平均放电时间间隔、平均放电量等共计72个特征参数,并代入到线性核支持向量机(L-SVM),高斯核支持向量机(G-SVM),多项式核支持向量机(P-SVM)和多核支持向量机(M-SVM)识别模型中进行分析。实验结果证明:基于NSST域增强的直流电缆局放信号图与原始信号图相比,在M-SVM情况下,整体缺陷识别准确率提高9.46%以上。运用新提出的方法进行局放识别时,信号图细节更加丰富,且提高了电缆局放信号图的缺陷识别率,为直流电缆局放缺陷识别提供了新的思路。 展开更多
关键词 直流电缆 局部放电 信号图增强 nsst MSR BPDFHE
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基于NSST和自适应PCNN的图像融合算法 被引量:38
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作者 江平 张强 +1 位作者 李静 张锦 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期108-113,共6页
针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相... 针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相结合的融合规则,对高频子带系数采用一种改进的空间频率作为PCNN输入,且采用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的链接强度,利用PCNN全局耦合性和脉冲同步性选择高频子带系数,最后经NSST逆变换后得到融合结果。实验结果表明,本文提出的算法与传统的图像融合算法相比不仅在主观视觉上取得较好的效果,而且在客观标准上也有了一定的提高。 展开更多
关键词 关键词 图像融合 非下采样剪切波变换(nsst) 脉冲耦合神经网络(PCNN) 空间频率 拉普拉斯能量和
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一种基于NSST和字典学习的红外和可见光图像融合算法 被引量:10
3
作者 刘战文 冯燕 +2 位作者 李旭 丁鹏飞 徐继明 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期408-413,共6页
近年来随着多尺度分析和压缩感知成为研究的热点,字典学习算法在图像融合领域得到了广泛应用,但是其算法应用于可见光和红外图像的融合,容易出现块状噪声,边缘有振铃现象。基于此,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和字典学... 近年来随着多尺度分析和压缩感知成为研究的热点,字典学习算法在图像融合领域得到了广泛应用,但是其算法应用于可见光和红外图像的融合,容易出现块状噪声,边缘有振铃现象。基于此,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和字典学习的红外和见光图像融合算法研究,对NSST分解的低频分量利用滑动窗口得到图像块序列,并对其进行零均值化后再稀疏分解,选择区域能量的融合规则,高频子带选择拉普拉斯能量和的融合规则。仿真结果表明,本文的算法在视觉和客观评价指标上优于现有几种融合算法。 展开更多
关键词 图像融合 nsst 稀疏表示 字典学习 拉普拉斯能量和
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基于NSST域的自适应区域和SCM相结合的多聚焦图像融合 被引量:6
4
作者 赵杰 温馨 +1 位作者 刘帅奇 张宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第3期318-322,共5页
为了提高多聚焦图像的融合效果,结合多源图像之间的共享相似性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet Transform,NSST)域的自适应区域与脉冲发放皮层模型(Spiking Cortical Model,SCM)结合的新型图像融合算法。... 为了提高多聚焦图像的融合效果,结合多源图像之间的共享相似性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet Transform,NSST)域的自适应区域与脉冲发放皮层模型(Spiking Cortical Model,SCM)结合的新型图像融合算法。首先用NSST分解源图像,然后计算边缘能量(Energy Of Edge,EOE),在自适应区域用投票加权法融合低频系数,高频系数由边缘能量作为输入的SCM点火图融合,最后通过逆NSST获得该融合图像。该算法既可以很好地保持源图像的信息,又可以抑制在变换域因非线性运算产生的像素失真。实验结果表明,该方法优于最新的变换域和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)融合方法。 展开更多
关键词 图像融合 nsst 共享相似性 自适应区域 SCM EOE
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结合NSST和颜色对比度增强的彩色夜视方法 被引量:6
5
作者 吴燕燕 王亚杰 +1 位作者 石祥滨 王琳霖 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期88-94,共7页
针对夜视图像彩色融合通常存在细节信息不够丰富、颜色对比度低的问题,为了获得更为理想的彩色融合效果,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)和颜色对比度增强的彩色融合方法。首先,分别设计基... 针对夜视图像彩色融合通常存在细节信息不够丰富、颜色对比度低的问题,为了获得更为理想的彩色融合效果,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)和颜色对比度增强的彩色融合方法。首先,分别设计基于S函数和局部方向对比度的低频与高频融合规则,完成源可见光与红外图像在NSST域的融合;其次,将灰度融合图像赋给Y分量,源图像的差值信号赋给U和V色差分量,形成YUV空间的伪彩色融合图像。最后,选择一幅与待上色图像具有相似颜色分布的自然日光图像作为彩色参考图像,在YUV空间对伪彩色融合图像进行颜色对比度增强的非线性色彩传递。与近年方法相比,该方法所得彩色融合效果细节信息丰富、热目标突出。将该方法运用于彩色夜视领域,可有效增强场景深度感知和目标的可探测性。 展开更多
关键词 图像融合 nsst 彩色夜视 颜色对比度增强 YUV空间
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基于NSST和稀疏表示的多源异类图像融合方法 被引量:10
6
作者 王志社 杨风暴 彭智浩 《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第3期210-217,共8页
针对SAR、红外和可见光图像的灰度差异性大,融合图像感兴趣目标不突出的问题,提出一种基于NSST和稀疏表示的多源异类图像融合方法。首先将训练图像进行NSST变换,在低频系数上构建多尺度学习字典;对SAR、红外和可见光图像进行NSST变换,... 针对SAR、红外和可见光图像的灰度差异性大,融合图像感兴趣目标不突出的问题,提出一种基于NSST和稀疏表示的多源异类图像融合方法。首先将训练图像进行NSST变换,在低频系数上构建多尺度学习字典;对SAR、红外和可见光图像进行NSST变换,利用滑动窗口分解低频系数为图像块序列,对图像块序列零均值化后再稀疏分解,采用稀疏系数绝对值取大的融合规则;高频子带系数采用局部方向信息熵显著性因子取大的融合规则;最后对融合系数进行NSST逆变换得到最终的融合图像。 展开更多
关键词 图像融合 nsst 多尺度学习字典 稀疏表示 方向信息熵
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基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强 被引量:18
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作者 朱颖 王昕 +1 位作者 王爱平 粟莲 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期179-185,共7页
针对电力设备红外图像细节模糊、边缘不清等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)域的电力设备红外图像处理方法。该方法采用NSST将原始图像分为高频部分和低频部分。为了精确分割低频电力设... 针对电力设备红外图像细节模糊、边缘不清等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)域的电力设备红外图像处理方法。该方法采用NSST将原始图像分为高频部分和低频部分。为了精确分割低频电力设备与背景环境并提高二者对比度,低频部分设计了一种结合均值与方差的MVOtsu(mean and variation otsu)算法,并分别对设备和背景进行线性增强和直方图均衡增强。为了增强高频边缘细节,抑制非边缘噪声,高频部分提出一种对数型模糊隶属度函数,将隶属度值域下界拓展到0,解决经典Pal-King隶属度增强后逆映射时低灰度值区域扁平化问题。最后按照NSST变换合成增强结果。该算法与相关算法相比,边缘强度、信息熵、对比度、标准差等评价指标至少增长15.06%、2.03%、33.78%、1.28%。实验结果表明:文中算法能有效的提高电力设备红外图像整体对比度,对细节和边缘增强效果明显,便于人眼识别和智能故障定位,适用于变电站、巡线等多种环境红外图像增强处理。 展开更多
关键词 电力设备 红外图像 nsst变换 MVOtsu算法 模糊隶属度 边缘增强
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基于NSST和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合 被引量:7
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作者 侯思祖 陈宇 《半导体光电》 CAS 北大核心 2019年第3期401-406,411,共7页
针对紫外成像仪中紫外光图像与可见光图像的灰度值特点及传统的图像融合方法在图像融合时存在紫外光斑信息丢失的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合方法。首先用NSST变换分解源图像,... 针对紫外成像仪中紫外光图像与可见光图像的灰度值特点及传统的图像融合方法在图像融合时存在紫外光斑信息丢失的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合方法。首先用NSST变换分解源图像,得到低频子带系数和高频子带系数;然后采用邻域标准偏差取大的融合规则融合低频子带系数,生成近似融合图像;根据自适应稀疏思想指导高频子带系数的融合;最后通过逆NSST变换重构得到融合图像。实验结果表明,该方法在保留可见光背景信息的基础上,很好地融合了紫外光斑信息,改善了图像的主观视觉质量,在客观评价指标上也有所提高。 展开更多
关键词 nsst变换 自适应稀疏表示 紫外光与可见光图像融合 邻域标准偏差取大
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NSST域下SPCNN与SR结合的多源图像融合 被引量:3
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作者 张丽霞 曾广平 宣兆成 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第11期2042-2049,共8页
为了凸显不同源图像的不同特征,提出了基于图像特征的参数自动设定的SPCNN模型。结合稀疏表示,提出了一种适合多源图像融合的方法。首先源图像经NSST变换分解为高频系数和低频系数。对高频系数利用图像固有特征自动设置参数的SPCNN模型... 为了凸显不同源图像的不同特征,提出了基于图像特征的参数自动设定的SPCNN模型。结合稀疏表示,提出了一种适合多源图像融合的方法。首先源图像经NSST变换分解为高频系数和低频系数。对高频系数利用图像固有特征自动设置参数的SPCNN模型实现点火,并依据点火总次数和加权融合规则完成融合。对低频系数采用稀疏表示实现融合。最后,通过逆NSST变换重构图像。实验结果表明,本文所提融合方法优于其他5种经典方法,融合图像符合人眼视觉感知系统,结构清晰,细节明显。 展开更多
关键词 自适应参数SPCNN 稀疏表示 nsst 图像融合
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Infrared polarization image fusion based on combination of NSST and improved PCA 被引量:3
10
作者 杨风暴 董安冉 +1 位作者 张雷 吉琳娜 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2016年第2期176-184,共9页
In view of the problem that current mainstream fusion method of infrared polarization image—Multiscale Geometry Analysis method only focuses on a certain characteristic to image representation.And spatial domain fusi... In view of the problem that current mainstream fusion method of infrared polarization image—Multiscale Geometry Analysis method only focuses on a certain characteristic to image representation.And spatial domain fusion method,Principal Component Analysis(PCA)method has the shortcoming of losing small target,this paper presents a new fusion method of infrared polarization images based on combination of Nonsubsampled Shearlet Transformation(NSST)and improved PCA.This method can make full use of the effectiveness to image details expressed by NSST and the characteristics that PCA can highlight the main features of images.The combination of the two methods can integrate the complementary features of themselves to retain features of targets and image details fully.Firstly,intensity and polarization images are decomposed into low frequency and high frequency components with different directions by NSST.Secondly,the low frequency components are fused with improved PCA,while the high frequency components are fused by joint decision making rule with local energy and local variance.Finally,the fused image is reconstructed with the inverse NSST to obtain the final fused image of infrared polarization.The experiment results show that the method proposed has higher advantages than other methods in terms of detail preservation and visual effect. 展开更多
关键词 image fusion infrared image polarization image nonsubsampled shearlet transformation(nsst) principal com ponent analysis(PCA)
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基于NSST域方向性加权的多聚焦图像融合方法 被引量:3
11
作者 刘健 程英蕾 聂玉泽 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2017年第2期74-82,共9页
传统区域特性方法在进行图像融合时,一方面,低频子带融合规则不能同时充分利用区域内能量信息和边缘信息,另一方面,高频子带融合规则没有充分利用子带的方向性信息。针对传统区域融合方法存在上述局限性的问题,提出了基于NSST域方向性... 传统区域特性方法在进行图像融合时,一方面,低频子带融合规则不能同时充分利用区域内能量信息和边缘信息,另一方面,高频子带融合规则没有充分利用子带的方向性信息。针对传统区域融合方法存在上述局限性的问题,提出了基于NSST域方向性加权的区域特性图像融合方法。首先对图像进行NSST分解,得到一个表征图像概貌的低频子带和多个表征图像细节的高频子带;针对低频子带含有轮廓能量的特点,提出采用基于区域能量匹配的空间频率融合规则,从能量和区域变换2个方面对邻域信息加以利用。针对高频子带含有方向性信息的特点,提出采用带有方向加权的改进拉普拉斯能量和的融合规则,并通过实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 nsst 图像融合 Shearlet
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基于NSST多尺度自适应的Retinex低照度图像增强算法 被引量:15
12
作者 王晓红 翟焱修 麻祥才 《包装工程》 CAS 北大核心 2020年第3期211-217,共7页
目的在对低照度图像进行增强时,针对传统频率域方法由于尺度不够丰富而不能很好保留图像高频细节的问题,提出一种基于NSST多尺度自适应的Retinex低照度图像增强算法。方法首先将低照度图像转化至HSI颜色空间后,单独对I通道进行处理,实... 目的在对低照度图像进行增强时,针对传统频率域方法由于尺度不够丰富而不能很好保留图像高频细节的问题,提出一种基于NSST多尺度自适应的Retinex低照度图像增强算法。方法首先将低照度图像转化至HSI颜色空间后,单独对I通道进行处理,实现对图像色彩信息的保真效果;然后对I通道进行Retinex算法得到反射分量,从而去除照度信息对图像亮度的影响;对反射分量进行伽马调整后,进行基于La(平均亮度)、Pa(平均对比度)、Ia(信息熵)等3个特征值的自适应NSST分解,从而得到最佳参数的高频分量。结果在主观观察和客观无参考图像质量评价中,文中算法的增强效果和评价得分都要优于其他算法。结论经过自适应参数优化之后,低照度图像的对比度得到了提高,可视性和图像质量都得到了显著提升。 展开更多
关键词 低照度图像增强 RETINEX 自适应nsst
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NSST域内基于压缩感知和PCNN的遥感图像融合 被引量:2
13
作者 赵学军 刘静 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第14期259-262,共4页
针对NSCT融合算法运算数据量大、计算复杂度较高、实时性较低的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)和压缩感知(compressed sensing,CS)的遥感图像融合方法。首先,对待融合图像进行NSST变换,... 针对NSCT融合算法运算数据量大、计算复杂度较高、实时性较低的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)和压缩感知(compressed sensing,CS)的遥感图像融合方法。首先,对待融合图像进行NSST变换,分解后得到的低频子带系数采用区域能量的融合规则;分解后的高频子带系数具有较高稀疏性。通过CS进行压缩后采用PCNN的融合规则,最后对重构系数进行NSST逆变换。实验结果表明,与传统经典算法相比,新方法不仅有效提高了图像融合效果,而且加快了算法的运行速度,满足融合系统实时性的要求。 展开更多
关键词 图像融合 nsst 区域能量 压缩感知 PCNN
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NSST域改进NMF的红外与可见光图像融合 被引量:5
14
作者 葛雯 姬鹏冲 赵天臣 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期73-77,83,共6页
针对红外与可见光图像融合时细节信息提取不充分、算法复杂度高等缺点,本文提出一种降低算法复杂度、丰富细节信息的基于非降采样剪切波变换(NSST)和非负矩阵分解(NMF)的红外与可见光图像融合算法。该方法根据NSST算法对源图像分别进行... 针对红外与可见光图像融合时细节信息提取不充分、算法复杂度高等缺点,本文提出一种降低算法复杂度、丰富细节信息的基于非降采样剪切波变换(NSST)和非负矩阵分解(NMF)的红外与可见光图像融合算法。该方法根据NSST算法对源图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频部分和高频部分。对低频部分采用基于改进的NMF融合规则;对高频部分采用拉普拉斯能量和视觉敏感度系数相结合的融合规则。最后,对低频融合部分和高频融合部分执行NSST逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该融合方法不仅可以保证融合图像的清晰度,同时还可以缩短算法的运行时间。 展开更多
关键词 图像融合 nsst NMF SML
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基于NSST和CS的红外与可见光图像融合 被引量:5
15
作者 葛雯 姬鹏冲 赵天臣 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期502-506,共5页
针对红外与可见光图像需要实时融合的特点,提出一种降低算法复杂度的基于非降采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform)和压缩感知域的红外与可见光图像融合算法。利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向... 针对红外与可见光图像需要实时融合的特点,提出一种降低算法复杂度的基于非降采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform)和压缩感知域的红外与可见光图像融合算法。利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频系数和各带通方向子带系数。对低频子带系数采用基于目标特征的加权平均融合规则;压缩感知理论的测量矩阵采用哈达马阶快速沃尔什矩阵,对细节信息保留较多的各带通子带系数进行观测测量,得到更稀疏的各带通子带系数测量值,对此测量值采用基于区域方差选大的融合规则得到融合测量值,运用基于增广的拉格朗日乘子和交叠方向恢复算法对融合测量值进行重构得到近似精确的各带通子带融合系数,最后对低频子带融合系数和各带通方向子带融合系数执行NSST逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该融合方法不仅可以保证融合清晰度,同时还可以缩短算法的运行时间。 展开更多
关键词 图像融合 nsst 红外图像 可见光图像 压缩感知 哈达玛矩阵
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基于NSST和PCNN的多聚焦图像融合算法
16
作者 张璐璐 吴粉侠 《微型电脑应用》 2025年第7期27-30,共4页
针对多聚焦图像的特点,采用非下采样剪切波变换(NSST)对源图像进行多尺度分解,从而获得低频系数和高频系数。对于低频系数,采用改进的空间频率作为脉冲耦合神经网络(PCNN)输入,基于PCNN加权规则进行融合;对于高频系数,使用区域能量、区... 针对多聚焦图像的特点,采用非下采样剪切波变换(NSST)对源图像进行多尺度分解,从而获得低频系数和高频系数。对于低频系数,采用改进的空间频率作为脉冲耦合神经网络(PCNN)输入,基于PCNN加权规则进行融合;对于高频系数,使用区域能量、区域方差和绝对值取大的多特征规则进行融合。经NSST逆变换重构图像。实验表明,所提算法生成的融合图像边缘清晰、细节丰富,可以得到较好的视觉效果和较优的评价指标。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样剪切波变换 脉冲耦合神经网络 多特征融合
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基于NSST和SLIC的多聚焦图像融合算法 被引量:1
17
作者 苗娜 杨静 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第12期156-160,共5页
为了解决多聚焦图像融合方法中局部图像细节不清晰的问题以及提高聚焦区域的准确性,提出一种将非下采样剪切波变换(NSST)与超像素分割方法中的简单线性迭法(SLIC)相结合的多聚焦图像融合算法.该算法的主要思想是利用NSST对源图像做多尺... 为了解决多聚焦图像融合方法中局部图像细节不清晰的问题以及提高聚焦区域的准确性,提出一种将非下采样剪切波变换(NSST)与超像素分割方法中的简单线性迭法(SLIC)相结合的多聚焦图像融合算法.该算法的主要思想是利用NSST对源图像做多尺度和多方向的分解,然后用SLIC分割法以及区域梯度分别对高频和低频系数进行融合.超像素可以保留图像的局部细节特征而且可以很好地保持目标边缘信息,将SLIC用于高频系数的融合可以提升融合图像的清晰度.实验表明该算法在主观视觉效果和客观评价指标上都取得了良好的效果. 展开更多
关键词 图像融合 多聚焦图像 超像素分割 非下采样剪切波变换(nsst)
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NSST域三维块匹配的SAR图像相干斑抑制算法 被引量:1
18
作者 余翔 李娅 王诗言 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2022年第3期433-443,共11页
为了降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中相干斑噪声对后续应用的影响,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)域三维块匹配的相干斑抑制算法。该方法能够充分利用图像的自相似性... 为了降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中相干斑噪声对后续应用的影响,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)域三维块匹配的相干斑抑制算法。该方法能够充分利用图像的自相似性和稀疏性,在抑制相干斑的同时保留图像的细节。为了较少计算量并增强相似块匹配的鲁棒性,使用灰度理论(grey theory,GT)进行相似性度量得到相似块组;为了获得更多方向的细节信息,将相似块组变换到NSST域实现多尺度多方向的分解并对系数进行收缩滤除相干斑噪声;将NSST系数反变换并利用相似性作为权重得到相干斑抑制后的SAR图像。通过在真实SAR图像上进行测试实验,进一步验证了相似块匹配方法及相干斑抑制算法的有效性,有利于SAR图像的后续应用。 展开更多
关键词 相干斑噪声 三维块匹配 灰度理论(GT) 非下采样剪切波变换(nsst)
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基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合 被引量:2
19
作者 王兴龙 朱芳 《平顶山学院学报》 2020年第2期55-61,共7页
针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图... 针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进. 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 非下采样剪切波变换(nsst) 小波变换(DWT) 显著图 双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)
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基于四元数小波变换和2APCNN的NSST域图像融合
20
作者 凌雪岷 朱芳 《玉溪师范学院学报》 2019年第3期76-84,共9页
针对传统基于非下采样剪切波变换(NSST)的图像融合算法中存在的不足,提出一种基于四元数小波变换(QWT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的NSST域图像融合算法.这种算法结合了两种变换域算法的优势,在图像细节和纹理信息的保留方面取得了... 针对传统基于非下采样剪切波变换(NSST)的图像融合算法中存在的不足,提出一种基于四元数小波变换(QWT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的NSST域图像融合算法.这种算法结合了两种变换域算法的优势,在图像细节和纹理信息的保留方面取得了很大的改进.从多组实验的对比分析发现,该算法能够在红外与可见光图像融合上达到较好的视觉效果. 展开更多
关键词 图像融合 非下采样剪切波变换(nsst) 四元数小波变换(QWT) 局部区域方差匹配 双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)
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