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冗余轮廓波变换的构造及其在SAR图像降斑中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
构造了由非抽样塔式分解和方向滤波器组实现的冗余轮廓波变换。文中利用McClellan变换设计非抽样塔式分解中满足精确重构条件的圆对称滤波器组。利用冗余轮廓波变换系数的自适应局部统计模型及最大后验概率法对SAR图像进行降斑处理,并与基于平稳小波和轮廓波变换的降斑算法进行比较。结果表明,提出的算法能有效地去除散斑噪声,并且具有更强的边缘保持能力。 相似文献
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基于两级字典与分频带字典的图像超分辨率算法 总被引:3,自引:0,他引:3
常规基于稀疏表示的超分辨率算法使用一级高低分辨字典重构图像, 恢复细节信息不充分. 本文利用两级字典恢复尽可能多的细节信息; 然后构造联合低频字典、中频字典、高频字典的分频带字典, 利用图像低频、中频、高频三者之间的预测关系, 恢复图像中的高频信息. 利用图像的非局部相似性, 将其与迭代反向投影算法相结合, 进行图像的后处理. 实验结果表明, 与其他几种基于学习的算法相比, 本算法无论是在峰值信噪比、结构相似性指标, 还是视觉效果上都有显著的提高. 相似文献
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现有的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)和极化参数估计方法大多基于子空间理论.本文从稀疏信号重构角度出发,提出了一种新的DOA和极化角度估计算法.该算法首先构建一个只包含DOA信息的累积量矩阵模型,然后基于加权l?1范数最小化获得DOA估计.在DOA估计的基础上,进一步通过求和平均运算构建三个包含不同极化信息的累积量向量模型,利用Zhang惩罚进行稀疏性约束,获得近似无偏的极化角度估计.阐述了如何利用极化信息来区分两个入射角度一样的信源信号.计算机仿真结果验证了所提算法的有效性. 相似文献
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圆对称轮廓波变换的构造 总被引:5,自引:3,他引:5
提出了具有类似于视皮层变换频带划分的圆对称轮廓波变换.在该变换中,圆对称滤波器组将图像分解为多个不同分辨率的细节子带和一个低频子带,方向滤波器组再将各细节子带分解为方向子带.文中利用遗传算法设计满足重构要求的圆对称滤波器组,应用伯恩斯坦多项式设计的映射函数将9/7双正交滤波器组映射为扇形滤波器组.利用自适应阈值法对Lena图像去噪的实验结果表明,两种圆对称轮廓波变换(CSCT1和CSCT2)的去噪性能与轮廓波变换相比有显著提高. 相似文献
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针对指纹图像的特点,对形态学成分分析进行改造,将其与角点检测器相结合,提出了一种指纹分离算法。算法基于基追踪去噪算法,首先对重叠指纹图像或者指纹与背景纹理重叠的图像采用两个相同的纹理词典进行稀疏表示,对稀疏系数软门限收缩之后进行反变换得到两幅纹理图像,然后使用梯度下降法最小化分离出来的两幅纹理图像的harris-like算子,使得两幅图像的角点均最少,再对其中一幅图像进行全方差调整,从而达到分离的目的。实验结果表明此方法能够实现指纹分离。 相似文献
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提出了一种应用离散小波变换(DWT)结合主分量分析(PCA)进行特征提取,然后用支持向量机(SVM)对P300进行分类的算法.该算法首先在一定预处理基础上使用离散小波变换对P300脑电信号分解,然后选取蕴含P300大多数信息的特征尺度进行小波重构,从而达到去噪增强的效果.然后使用PCA进行特征的提取和集中.最后使用支持向量机对提取到的特征分量进行分类.该算法将小波分解和主分量分析结合起来进行特征增强与提取,实验结果表明,该算法能够达到令人满意的正确分类率. 相似文献
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基于Gabor滤波器和LBP的分级掌纹识别 总被引:1,自引:0,他引:1
首次提出将局部二进制模式(LBP)应用到掌纹识别中.借鉴分级检索的思想,先采用Gabor滤波器提取掌纹的全局能量特征,后采用LBP算子提取局部特征实现两次分类.实验结果表明,与单纯的Gabor滤波器方法相比,系统的识别率可进一步提高. 相似文献
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