魏远远
- 作品数:6 被引量:44H指数:3
- 供职机构:合肥工业大学数学学院更多>>
- 发文基金:安徽省自然科学基金国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于非下采样双树复小波域的双变量模型去噪算法被引量:8
- 2014年
- 提出一种基于非下采样双树复小波域的图像去噪算法.首先分析非下采样双树复小波变换同一方向实部与虚部小波系数之间的相关性,通过实例及统计规律得到其联合概率分布近似服从于椭圆边界的单峰各向异性二维非高斯分布.然后把双变量统计模型引入到非下采样双树复小波变换实部和虚部小波系数中,将实部与虚部小波系数的联合概率分布作为双变量先验模型,得到了非下采样双树复小波变换自适应各向异性双变量去噪模型.该模型可以很好地体现实部与虚部小波系数之间的相关性.运用最大后验概率来估计从含噪图像的小波系数恢复原图像的系数,达到去噪目的.最后根据该模型得到了一种具有闭式解的去噪算法.实验表明:该算法比经典算法提高了一定的峰值信噪比,且有良好的视觉效果,较好地保持了图像中的纹理特征.
- 殷明白瑞峰邢燕庞纪勇魏远远
- 关键词:双变量模型最大后验概率
- 基于多分辨共生矩阵纹理特征的图像检索研究
- 随着互联网、通信技术和存储技术的迅速发展,大量的图片信息不断涌现。如何高效、准确地从海量的图像中检索出人们所需要的图像是图像分析和应用领域的一个重要问题。在进行海量数据检索时,基于内容的图像检索(Content Base...
- 魏远远
- 关键词:图像检索纹理特征
- 基于插值与NSQCT域融合的图像超分辨率重建被引量:3
- 2015年
- 为了提高图像的分辨率和较好地保留图像的细节信息,提出一种基于插值与非下采样四元数轮廓波变换(NSQCT)域融合相结合的单幅图像超分辨率重建算法。首先对源图像进行软判决自适应插值和三次样条插值;然后对两幅插值图像进行NSQCT分解,对于低频子带系数,提出了基于区域平均梯度、区域能量和S函数相结合的自适应加权融合规则;对于高频子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和与加权分析法相结合的融合规则;最后对融合系数进行NSQCT逆变换得到高分辨率重建图像。实验结果表明,本文方法在峰值信噪比、结构相似性及视觉效果上均优于一些经典的重建算法。
- 殷明庞纪勇褚标魏远远
- 关键词:超分辨率重建自适应加权
- 结合NSDTCT和稀疏表示的遥感图像融合被引量:19
- 2016年
- 为了提高全色图像与多光谱图像的融合质量,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的图像融合算法.对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度变换,再对亮度分量和全色图像进行直方图匹配及亮度平滑滤波处理.利用非下采样双树复轮廓波变换处理亮度分量和全色图像,得到对应的高低频系数.对于低频系数,利用稀疏表示进行融合,采用空间频率和l1范数双指标取大的融合规则得到稀疏表示系数;对于高频系数,将改进的拉普拉斯能量和作为脉冲耦合神经网络的外部输入项,提出了改进的脉冲耦合神经网络的融合策略.最后进行非下采样双树复轮廓波逆变换和亮度-色度-饱和度逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留光谱信息的同时可以提高空间分辨率,视觉效果及客观指标均优于经典的融合算法.
- 殷明庞纪勇魏远远段普宏
- 关键词:图像处理遥感图像融合脉冲耦合神经网络
- 结合NSDTCT和压缩感知PCNN的图像融合算法被引量:14
- 2016年
- 针对基于传统小波变换的图像融合算法存在的不足,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和压缩感知脉冲耦合神经网络(CS-PCNN)的图像融合算法.首先将源图像经过NSDTCT分解后得到低频子带及高频子带系数;对于低频子带系数,提出了基于区域平均梯度、区域能量和S函数相结合的自适应加权融合规则;对于数据量较大的高频子带系数,提出了基于CS-PCNN理论的融合规则,并将改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的外部输入;最后对融合系数进行NSDTCT逆变换,得到融合图像.实验结果表明,该算法可以有效地提高图像融合的计算效率和质量,在视觉效果及客观指标上均优于一些经典的融合算法.
- 殷明庞纪勇魏远远段普宏
- 关键词:图像融合压缩感知脉冲耦合神经网络
- 基于NSST和MCM纹理特征提取算法
- 2016年
- 纹理特征提取作为图像处理的重要环节,对图像的后续处理有着至关重要的影响.文中在多分辨共生矩阵算法的基础上,针对标准Brodatz纹理图像检索,通过非下采样剪切波变换的多分辨共生矩阵和混合高斯模型相结合,提出了一种纹理特征提取算法.文中首先对Brodatz纹理图像进行非下采样剪切波变换得到子带系数,通过对细节子带直方图分析,引入了拟合效果较好的混合高斯模型.然后利用优化的非均匀量化策略,提取多分辨共生矩阵纹理特征F2和F10.最后将提取的纹理特征与统计特征级联融合并结合具有权重系数的相似性度量公式,用于最终纹理图像检索.仿真实验表明:与传统多分辨共生矩阵的方法相比,文中所提算法的平均检索率分别提高了2.01%和8.87%.
- 魏远远殷明
- 关键词:混合高斯模型纹理特征提取