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1.
为了提高增强图像边缘和纹理的能力,分析了分数阶微分算子频域特性,大幅提升信号高频成分同时增强信号的中频成分以及非线性保留信号的甚低频成分,据此可增强图像的边缘信息和纹理细节信息。从分数阶微分定义出发,构建了近似微分算子模板及线性滤波算法。考虑到边缘和纹理具有方向性、空间邻域内像素的关联性以及相邻像素灰度值的相近性,提出在3×3模板窗口内,取中心点四个方向最大值为增强值。实验结果表明,本文提出的分数阶微分算子能明显地增强图像的边缘和纹理信息,增强后图像清晰度提高,视觉效果明显。  相似文献   
2.
提出了基于类间方差参数活动轮廓模型图像分割法.该方法将气球力参数活动轮廓模型中的恒定气球力替换为包含区域信息的变力,最大化目标和背景两区域类间方差,引导轮廓曲线进化.实验结果表明:对于初始轮廓位置不论是处于目标区域内部,或者是处于背景区域内部,还是与目标和背景区域相交,该模型都能获得正确分割结果.  相似文献   
3.
针对LDPC码(Low Density Parity Check Codes)译码算法的特点和最新一代Impulse C语言的并行编程技术,提出一种对LDPC码译码器进行FPGA(Field Programmable Gate Array)设计与实现的便捷新方案,以获得译码速率和硬件资源消耗的平衡.在XC2V2000芯片上实现了一种码率1/2,码长2500的(3,6)LDPC码译码器.实验表明当最大迭代次数为10次,主频50MHz时,译码速率可达10Mbps.  相似文献   
4.
针对毫米波图像数据量少和图像分辨率低的特点,提出基于局部方差自蛇模型平滑毫米波图像的方法.3×3窗口内的局部方差使毫米波图像在边缘和细节附近,其边缘停止函数接近为0,执行较小的平滑;在区域内部其边缘停止函数接近为1,进行较大的平滑,从而能够自适应地控制平滑过程.实验结果表明,所提出的平滑方法与传统自蛇模型相比,在消除噪声的同时更能够保留图像中的边缘和细节特征.  相似文献   
5.
利用对特征函数求留数的方法,导出GMSK二比特差分检测的平均误码率公式的简单表达式和采用L重分集合并技术的平均误码率公式的封闭形式.结果表明,采用检波后等增益分集合并技术的GMSK二比特差分检测系统具有简单、信号频谱窄、领道干抗小、抗衰落、抗同频道干扰性能好的特点.  相似文献   
6.
许多水平集图像分割模型需要不断重新初始化水平集函数,或需要图像的梯度信息来约束曲线进化。提出最大化区域间差异性和距离约束函数水平集图像分割模型,该模型引入距离约束函数作为内部能量保证水平集函数始终为符号距离函数(SDF),避免了进化过程中对水平集函数的不断初始化。基于目标和背景两区域平均灰度值之差的平方构造外部能量函数(区域间差异性函数),并使其最大化,确保零水平集曲线稳定地收敛于目标边界。实验结果表明,提出的模型不仅有效地克服了传统模型需重新初始化的缺点,并且由于外部能量函数融合了区域信息,对弱边界图像以及含噪声图像具有较好分割能力。  相似文献   
7.
轮廓波和非负稀疏编码收缩的毫米波图像恢复   总被引:1,自引:0,他引:1  
尚丽  苏品刚  周昌雄 《激光与红外》2011,41(9):1049-1053
针对毫米波图像存在的分辨率较低的问题,结合局部非负稀疏编码(non-negative sparse coding,NNSC)算法的自适应高阶统计特性以及轮廓波分解的方向性和能量变化特性,提出了一种新的基于轮廓波和NNSC收缩的毫米波图像恢复方法。NNSC算法是近年来发展起来的模拟人类视觉系统信息处理的有效方法。使用NNSC训练得到的特征基向量和最大似然估计(MLE),能够自适应地确定收缩去噪阈值,并把该收缩技术应用到轮廓波变换域,则能够大大减少毫米波图像中的大量未知噪声,提高毫米波图像的恢复质量。采用无噪自然图像验证基于轮廓波和NNSC收缩的图像恢复方法,实验结果证实了所提出的算法的有效性和实用性,表明该方法能够有效地用于低分辨率图像的恢复。  相似文献   
8.
在毫米波的图像恢复中,L-R算法是一种简单而有效的非线性方法,但当噪声不可忽略时,L-R算法难以获得较好的复原结果。针对毫米波图像数据量少和图像分辨率低的特点,提出基于改进自蛇模型和L-R算法毫米波图像恢复方法,以局部方差构造自蛇模型的边缘停止函数,其改进自蛇模型在消除噪声的同时更能够保留图像中的边缘和细节特征,然后使用L-R算法进行图像恢复,这种改进算法通过使用基于改进自蛇模型去噪能有效地减少噪声对L-R算法的影响。实验结果表明:在信噪比和相关度方面本文算法提高了L-R算法的性能,可用于含噪声的图像复原。  相似文献   
9.
在掌纹识别的实际操作过程中,不可避免地会受到噪声的影响,为了增强掌纹图像信息,需要去噪。轮廓波变换能够便捷地描述自然图像中的方向和纹理信息,掌纹图像纹理信息丰富,所以应在掌纹识别中引入轮廓波去噪,以突出纹理特征,进而提高识别率。提出基于轮廓波去噪的ICA(Independent component analysis)掌纹识别算法,先对掌纹图像进行轮廓波去噪,利用ICA实现掌纹特征提取与识别。基于香港理工大学掌纹数据库的仿真结果显示,轮廓波去噪方法的识别率高于小波去噪方法,说明这种方法具有一定的理论研究意义和实用价值。  相似文献   
10.
基于L-曲率流滤波器的图像降噪算法   总被引:2,自引:2,他引:0  
提出了L-曲率流滤波器的图像降噪(滤波)算法,该方法按图像信噪比大小分高、中、低3类,分别由L滤波器降噪、多级L滤波器降噪以及多次迭代的组合滤波器降噪,并进行了实验研究。结果表明:该算法与均值和中值滤波器相比,输入图像信噪比越低,滤波效果越明显。当输入图像为低信噪比时,对于受高斯噪声污染的图像,该算法滤波比均值滤波平均提高2.98 dB;对于受脉冲噪声污染的图像,该算法滤波比中值滤波平均提高11.09 dB,说明该算法对降低不同种类和不同信噪比的图像噪声有较强的适应性。  相似文献   
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