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全变分流边与M^(2)GGD相结合的自然图像分割方法 被引量:1
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作者 杨勇 郭玲 叶阳东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期202-210,共9页
提出了一种全变分流边与M^(2)GGD概率密度分布相结合的自然图像分割方法。由于自然图像经常受噪声的污染,导致分割的区域结果视觉效果差,而区域间的边界具有较好的非同质区域区分能力,于是提出了利用全变分流来提取边界,并结合M^(2)GGD... 提出了一种全变分流边与M^(2)GGD概率密度分布相结合的自然图像分割方法。由于自然图像经常受噪声的污染,导致分割的区域结果视觉效果差,而区域间的边界具有较好的非同质区域区分能力,于是提出了利用全变分流来提取边界,并结合M^(2)GGD概率密度分布构建具有空间约束能力更强的图像分割方法。由于其能量最小化是NP难问题,通过设计最大期望最大似迭代优化方法,将待优化模型的区域项和边缘项,分别转化为多层图割模型的t-link以及n-link,并利用最大流/最小割算法,可求得全局近似最优解。最终,通过在合成的噪声污染图像以及自然场景图像上进行实验对比与分析,实验验证了提出的方法具有较好的抗噪能力,较高的量化准确率,且最终分割的结果接近于地面真实分割结果。 展开更多
关键词 全变分流 多变量混合泛化高斯分布(M^(2)ggd) 自然图像 图像分割
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基于最小Bayes风险的小波域局部自适应图像去噪 被引量:5
2
作者 武海洋 王慧 程宝琴 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A12期3238-3240,3245,共4页
简要介绍了广义高斯分布的基本概念和小波系数的分布特性,分析了BayesShrink法的原理并指出其存在的不足。以冗余小波变换为基础,利用子带内小波系数之间的相关性,提出了一种局部自适应的图像去噪策略。以当前小波系数为中心,选取尺寸... 简要介绍了广义高斯分布的基本概念和小波系数的分布特性,分析了BayesShrink法的原理并指出其存在的不足。以冗余小波变换为基础,利用子带内小波系数之间的相关性,提出了一种局部自适应的图像去噪策略。以当前小波系数为中心,选取尺寸合适的邻域窗口,以该窗口为单位估计相应的理想标准差和局部阈值,再通过软化处理达到系数收缩的目的。实验表明,该算法能有效滤除图像噪声,较好地保留了图像纹理和细节等重要信息,取得了较高的峰值信噪比和较好的视觉效果。 展开更多
关键词 图像去噪 广义高斯分布 最小贝叶斯风险 冗余小波变换 阈值
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基于连分式的广义高斯分布的参数估计 被引量:4
3
作者 杨兴明 陈海燕 王刚 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期991-996,共6页
近年来,使用广义高斯分布拟合的子带小波系数的统计模型被广泛地用于图像分类、修复、去噪和分析等图像处理中,而广义高斯分布的参数拟合问题一直是该领域中的一个重要的瓶颈问题。文章针对该问题提出用连分式迭代来实现广义高斯分布的... 近年来,使用广义高斯分布拟合的子带小波系数的统计模型被广泛地用于图像分类、修复、去噪和分析等图像处理中,而广义高斯分布的参数拟合问题一直是该领域中的一个重要的瓶颈问题。文章针对该问题提出用连分式迭代来实现广义高斯分布的参数估计,连分式迭代具有算法稳定、收敛域广、计算精度高、迭代速度快等特性;构造了基于连分式的广义高斯分布形状参数β的迭代格式。实验结果表明在不同方差噪声时,基于连分式迭代算法在计算时间复杂度和精度上优于牛顿迭代算法,而且收敛性不受初始值等参数制约,总能收敛到最优值附近。 展开更多
关键词 图像处理 广义高斯分布 连分式迭代 牛顿-拉夫森迭代 矩估计
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基于广义高斯最大似然估计的小波域类LMMSE滤波算法 被引量:5
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作者 李军侠 水鹏朗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2853-2857,共5页
基于小波系数服从广义高斯分布,该文采用最大似然(ML)准则估计普通图像在子带上的系数方差。该文提出的估计子是一个子带自适应因子和一个β次幂均值的乘积。与最近提出的SI-AdaptShr,LAWMAP和其它一些算法相比,所提出的算法取得了更好... 基于小波系数服从广义高斯分布,该文采用最大似然(ML)准则估计普通图像在子带上的系数方差。该文提出的估计子是一个子带自适应因子和一个β次幂均值的乘积。与最近提出的SI-AdaptShr,LAWMAP和其它一些算法相比,所提出的算法取得了更好的去噪效果。进一步,一种简化的算法产生用于去除SAR图像的斑点噪声。这种新算法可以大大减少运算量,对大尺度的SAR图像后处理有帮助。 展开更多
关键词 SAR图像去噪 广义高斯分布 口次方平均值 方差估计子
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改进的小波域自适应阈值煤尘图像去噪 被引量:6
5
作者 张伟 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第8期247-249,共3页
煤尘图像在采集和传输过程中受到了噪声的污染。基于Bayes shrinke的小波域自适应阈值去噪算法取得了较好的图像去噪效果,但其阈值的参数估计是在假定噪声和信号不相关情况下得到的,使得其去噪效果降低。提出了一种改进的小波域自适应... 煤尘图像在采集和传输过程中受到了噪声的污染。基于Bayes shrinke的小波域自适应阈值去噪算法取得了较好的图像去噪效果,但其阈值的参数估计是在假定噪声和信号不相关情况下得到的,使得其去噪效果降低。提出了一种改进的小波域自适应阈值去噪算法,从而改进了广义高斯分布模型参数的估计方法,并在增加计算量不大的情况下提高了参数估计精度。用改进的小波域自适应阈值去噪算法对煤尘图像进行去噪处理。仿真结果表明,新算法提高了煤尘图像的去噪效果,并且计算量较小,能够满足对煤尘浓度实时测量的要求。 展开更多
关键词 广义高斯分布 小波域自适应阈值 图像去噪 煤尘图像
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基于冗余小波变换的医学超声图像去斑噪算法 被引量:1
6
作者 鄢薇 侯建华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第26期174-176,共3页
医学超声图像中固有的斑点噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续的图像分析和诊断。提出了一种基于冗余小波变换的超声图像去斑算法,首先对含斑图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声;再对转换后图像做冗余小波分解;在小波系... 医学超声图像中固有的斑点噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续的图像分析和诊断。提出了一种基于冗余小波变换的超声图像去斑算法,首先对含斑图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声;再对转换后图像做冗余小波分解;在小波系数服从广义高斯分布的前提下,计算每个小波高频子带的贝叶斯萎缩阈值,利用软阈值方法修正小波系数。实验结果表明,该算法去斑性能优于传统的空间域滤波和正交小波阈值去噪方法。 展开更多
关键词 医学超声图像 斑点噪声 冗余小波变换 广义高斯分布 贝叶斯萎缩阈值
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小波域图像水印的最优相关检测器
7
作者 周四清 陈潮填 余英林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第5期64-65,共2页
假设水印是已知二值序列,原图像小波系数是取值广义高斯分布的独立同分布随机变量,对于乘性水印嵌入方法,基于水印嵌入强度的最大似然估计,该文推导出小波域图像水印的一个最优相关检测器,即水印相关检测必须与检测数据的β次幂作相关运... 假设水印是已知二值序列,原图像小波系数是取值广义高斯分布的独立同分布随机变量,对于乘性水印嵌入方法,基于水印嵌入强度的最大似然估计,该文推导出小波域图像水印的一个最优相关检测器,即水印相关检测必须与检测数据的β次幂作相关运算,其中是广义高斯分布的形状因子。 展开更多
关键词 小波域 图像水印 最优相关检测器 广义高斯模型
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基于广义高斯模型的多时相SAR图像变化检测 被引量:2
8
作者 袁增云 胡召玲 《江苏师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2013年第1期74-78,共5页
基于广义高斯模型和Kittler-Illingworth(KI)准则获取SAR比值差异图像的最佳分割阈值,实现多时相SAR图像的非监督变化检测.以徐州市云龙湖畔同一地区2个时相的SAR图像为例进行了试验研究.试验结果表明:与其它的变化检测方法相比,所采用... 基于广义高斯模型和Kittler-Illingworth(KI)准则获取SAR比值差异图像的最佳分割阈值,实现多时相SAR图像的非监督变化检测.以徐州市云龙湖畔同一地区2个时相的SAR图像为例进行了试验研究.试验结果表明:与其它的变化检测方法相比,所采用的变化检测算法能更有效地从多时相SAR图像中提取变化信息. 展开更多
关键词 广义高斯分布(ggd) 变化检测 Kittler-Illingworth(KI)算法 多时相SAR图像
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低分辨率视觉条件下二维工件的精确测量 被引量:2
9
作者 化春键 陈莹 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2010年第8期126-128,共3页
针对低分辨率图像边缘模糊,难以精确定位和测量的问题,分析高低分辨率边缘梯度沿梯度方向的统计特性,以广义高斯分布对梯度统计特性进行描述。通过大量训练样本建立高低分辨率梯度统计特性之间的关系,从而在低分辨率视觉图像中重建高分... 针对低分辨率图像边缘模糊,难以精确定位和测量的问题,分析高低分辨率边缘梯度沿梯度方向的统计特性,以广义高斯分布对梯度统计特性进行描述。通过大量训练样本建立高低分辨率梯度统计特性之间的关系,从而在低分辨率视觉图像中重建高分辨率边缘梯度图。并在此基础上实现边缘的精确定位,完成工件的准确测量。实验结果证明:所提出的方法要优于单纯基于高精度插值的亚像素方法。 展开更多
关键词 二维测量 高分辨率重建 梯度图 广义高斯分布
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Speckle Reduction Based on Contourlet Transform Using Scale Adaptive Threshold for Medical Ultrasound Image 被引量:1
10
作者 宋晓阳 陈亚珠 +1 位作者 张素 阳维 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2008年第5期553-558,共6页
A new speckle suppression method in contourlet domain was presented. By modeling the subband contourlet coefficients of the ultrasound images after logarithmic transform as generalized Gaussian distribution (GGD), we ... A new speckle suppression method in contourlet domain was presented. By modeling the subband contourlet coefficients of the ultrasound images after logarithmic transform as generalized Gaussian distribution (GGD), we gave a scale-adaptive threshold in Bayesian framework. Experimental results of both synthetic and clinical ultrasound images show that our method has a better performance on speckle suppressing than the wavelet-based method while well preserving the feature details. 展开更多
关键词 contourlet transform speckle reduction ultrasound image generalized gaussian distribution(ggd
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基于Q-shift双树复数小波系数的纹理图像检索 被引量:2
11
作者 蔡蕾 张春雨 +1 位作者 李斌 王琪 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1252-1257,共6页
提出了基于Q-shift双树复数小波变换(DT-CWT)系数统计模型的纹理图像检索。与实数小波变换不同的是,Q-shift DT-CWT交替地使用近似1/4群延迟采样的滤波器组,提取具有平移不变性和良好方向选择性的图像特征。为了减少特征向量的维数,提... 提出了基于Q-shift双树复数小波变换(DT-CWT)系数统计模型的纹理图像检索。与实数小波变换不同的是,Q-shift DT-CWT交替地使用近似1/4群延迟采样的滤波器组,提取具有平移不变性和良好方向选择性的图像特征。为了减少特征向量的维数,提出用广义高斯分布(GGD)统计模型拟合Q-shift DT-CWT系数的分布,克服了传统使用均值和方差描述图像特征缺乏分类准确性和检索精度不高的缺点,最后用KLD(Kullback-Leibler distance)测度进行纹理图像检索。对Brodatz图像库的仿真表明,新方法较DT-CWT+GGD+KLD组合算法查准率提高3.75%,较基于Gabor+加权均值方差(WMV)组合算法查准率提高了22.56%。 展开更多
关键词 纹理图像检索 Q-shift双树复数小波变换(DT-CWT) 广义高斯分布(ggd) KLD
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使用柯西分布点扩散函数模型的单幅散焦图像深度恢复 被引量:3
12
作者 明英 蒋晶珏 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期708-714,共7页
目的当前,大多数单幅散焦图像的3维(3D)场景深度恢复方法,通常使用高斯分布描述点扩散函数(PSF)模型,依据图像边缘散焦模糊量与场景深度的对应关系获得稀疏深度图,采用不同的扩展方法得到整个场景图像的全深度图。鉴于现有方法的深度恢... 目的当前,大多数单幅散焦图像的3维(3D)场景深度恢复方法,通常使用高斯分布描述点扩散函数(PSF)模型,依据图像边缘散焦模糊量与场景深度的对应关系获得稀疏深度图,采用不同的扩展方法得到整个场景图像的全深度图。鉴于现有方法的深度恢复结果还不够精准,对各种噪声干扰还不够健壮,提出一种基于柯西分布的点扩散函数模型计算物体图像边缘散焦模糊量的方法。方法将输入的单幅散焦图像分别用两个柯西分布重新模糊,利用图像边缘两次重新模糊图像间梯度比值和两个柯西分布的尺度参数,可以计算出图像中边缘处的散焦模糊量。使用matting内插方法将边缘模糊量扩展到整个图像,即可恢复场景的全深度图。结果将原始Lenna图像旋转并加入高斯噪声以模拟图像噪声和边缘位置误差,用原图与噪声图比较了柯西分布图像梯度比值与高斯分布图像梯度比值的平均误差。使用多种真实场景图像数据,将本文方法与现有的多种单幅散焦图像深度恢复方法进行了比较。柯西分布图像梯度比值的平均误差要小于高斯分布图像梯度比值的平均误差。本文方法能够从非标定单幅散焦图像中较好地恢复场景深度,对图像噪声、不准确边缘位置和邻近边缘具有更好的抗干扰能力。结论本文方法可以生成优于现有基于高斯模型等方法的场景深度图。同时,也证明了使用非高斯模型建模PSF的可行性和有效性。 展开更多
关键词 图像处理 深度恢复 深度估计 散焦深度法 散焦模糊 gaussian梯度 柯西分布
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