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目的 跨模态像素级医学图像融合是精准医疗领域的研究热点。针对传统的像素级图像融合算法存在融合图像对比度不高和边缘细节不能较好保留等问题,本文提出并行分解图像自适应融合模型。方法 首先,使用NSCT(non-subsampled contourlet transform)提取原图像的细节方向信息,将原图像分为低频子带和高频子带,同时使用潜在低秩表示方法(latent low-rank representation, LatLRR)提取原图像的显著能量信息,得到低秩部分、显著部分和噪声部分。然后,在低频子带融合方面,NSCT分解后得到的低频子带包含原图像的主要能量,在融合过程中存在多对一的模糊映射关系,因此低频子带融合规则采用基于模糊逻辑的自适应方法,使用高斯隶属函数表示图像模糊关系;在高频子带融合方面,NSCT分解后得到高频子带系数间有较强的结构相似性,高频子带包含图像的轮廓边缘信息,因此高频子带采用基于Piella框架的自适应融合方法,引入平均结构相似性作为匹配测度,区域方差作为活性测度,设计自适应加权决策因子对高频子带进行融合。结果 在5组CT(computed tomography... 相似文献
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针对多聚焦图像和多模态医学图像的成像特性,结合剪切波变换可以捕捉图像更多的方向和其他几何信息的特点,提出一种利用非下采样剪切波变换的压缩感知与区域特性相结合的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将源图像进行多方向、多尺度的分解,将得到的低频子带系数采取区域能量与区域方差加权的自适应融合方式处理。由于分解后的高频子带系数具有高稀疏性,可将高频子带系数通过高斯随机测量矩阵进行压缩处理之后,采用基于压缩感知的绝对值取大的融合方式处理;然后利用正交匹配追踪算法重构,经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法的图像融合效果无论是在主观感觉还是客观指标评价方面较传统的融合方法都具有较大优势。 相似文献
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传统小波独立分量分析(ICA)提取合成孔径雷达(SAR)目标特征时大都采用单一的小波基函数,并且仅利用小波分解低频子带数据进行ICA处理,而忽略了高频子带信息。针对这一问题,采用多类小波基函数对SAR目标图像进行分解;针对得到的所有低频和高频子带数据,引入子带加权的判别熵准则,结合现有的小波ICA算法,提出多小波子带加权判别熵的SAR目标图像ICA特征提取算法。采用MSTAR实测SAR目标图像数据,根据提出算法进行特征抽取,利用最近邻准则进行SAR目标识别。识别结果表明提出算法优于仅利用小波分解低频子带ICA算法。 相似文献
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为了解决红外与可见光图像融合中显著特征不突出、图像对比度低的问题,提出一种混合模型驱动的融合算法.首先,采用潜在低秩表示模型分别提取红外与可见光图像的基础子带、显著子带及稀疏噪声子带;其次,采用非下采样剪切波变换模型将基础子带分解为低频系数和高频系数,对低频系数采用字典学习和稀疏表示进行精确拟合,对高频系数采用局部窗口结合逻辑加权进行选择;再次,显著子带采用区域能量比阈值自适应加权法进行融合;最后,对融合后的低频系数和高频系数进行一级重建,得到融合基础子带,舍弃稀疏噪声子带,再结合融合显著子带进行二级重建,得到融合图像.实验结果表明:所提出算法能够得到蕴含丰富信息且较为清晰的融合图像,具有可行性;融合结果的对比度较高,目标轮廓显著,能够提升场景的辨识度,具有有效性. 相似文献
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针对小波阈值法在去除遥感图像高斯噪声时,所存在的由于过度"扼杀"小波系数而引起的模糊边缘问题,以及P-M模型通常会使图像的灰度趋于分段常量而产生所谓的"块状"效应问题。提出小波域偏微分方程(PDE)遥感图像去噪模型,该模型通过对遥感图像进行小波分解,保持低频子带信息,而只对含有噪声、图像边缘的高频子带进行基于子带方向特性的非线性异性扩散,使模型在有效去除高斯噪声的同时,能够很好地保护遥感图像中的边缘特征和细节纹理信息,避免了去噪后的结果图像出现分段常量现象。实验结果表明,对于相同的遥感图像高斯噪声,基于所提出混合模型的去噪图像的PSNR较基于类零树的Bayes阈值法和P-M模型提高了1~2dB。 相似文献
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基于非下采样Contourlet系数局部特征的遥感图像融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据多光谱图像和全色图像非下采样Contourlet变换(NSCT)后低频子带和高频方向子带不同的融合目的,提出了一种基于NSCT系数局部特征的遥感图像融合方法。首先将全色图像和多光谱图像的I分量进行NSCT变换,在低频子带采用有选择的加权求和规则,对于高频方向子带系数,在最高分解层上,采用高频方向子带系数绝对值较大的算子,而在其它的分解层,根据高频方向子带系数的区域方差,比较一定区域内各个系数区域方差的大小,采用有选择的融合方法,然后对融合的高频方向子带系数进行一致性检验。实验表明:融合图像在最大限度保持源图像光谱信息的同时,其清晰度较其它的融合方法得到了较大的提高。 相似文献
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为了更精确地描述文本图像的纹理特征进行文种识别,提出了一种利用可控金字塔对图像进行分解并提取子带系数的特征量进行文种识别的方法.通过在两个不同质量图像库上进行的对比实验,证实了基于子带能量均值和标准差的方法具有更高的识别准确率,而基于广义高斯模型的方法对文本行倾斜更具有鲁棒性. 相似文献
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传统火灾探测技术存在许多缺陷.提出了一种基于图像的火焰识别方法.首先将图像由RGB模式转换为YCbCr模式,以Cb,Cr为轴建立坐标系并绘出火焰样本的Cb,Cr值.用一个椭圆将绘出的坐标点包括起来,并创建椭圆方程和二维正态分布函数,使正态分布函数在椭圆外部的值为零,并用L-M算法对正态分布函数中的参数进行优化.对火焰的识别转换为判断正态分布函数在像素对应的Cb,Cr处的值是否大于零.该方法具有很好的实时性和识别效果. 相似文献
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在HSI颜色空间提出了一种基于视觉特性和最大模糊熵的多尺度彩色图像增强算法。对亮度分量I进行小波多尺度分解,对于不同分解尺度的高频小波子带,采用不同的非线性函数进行处理,以实现图像细节的增强,同时最大限度地抑制噪声。对包含亮度信息的低频小波子带,首先进行基于最大模糊熵的模糊化处理,其中模糊化隶属度函数采用遗传算法进行优化;然后,对经过模糊化的低频小波子带,采用基于人眼视觉特性的线性矫正函数(LRF)进行处理,以实现对图像亮度更好的动态调节。对饱和度分量S,采用指数拉伸方法进行增强处理,色调H保持不变。实验证明,增强后的彩色图像更加清晰,色彩更加鲜艳而不失真。 相似文献
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标签作为用户生成的对资源的描述,反映了资源的语义和用户的兴趣。由于Web资源的动态性,标签数据相应地表现出较为明显的时态特征,已有相关研究中标签的时态特征却很少受到关注。针对这方面的不足,对标签数据的时态特征以及基于时态特征的标签间语义关联进行分析,并提出发现标签时态特征的时间段划分准则;为了评价标签时态特征的价值,以经典的统计主题模型为基础,提出新的模型用于分析数据时态特征对所生成主题的影响,并将其用于标签预测。在多个数据集上的测试验证了标签数据的时态特性及其对提高标签预测性能的影响。 相似文献
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基于模型诊断是针对系统或设备的行为和结构建立模型,从而进行诊断的.但是基于模型诊断的方法存在不确定性问题,诊断的结果可能为一组故障部件.为解决不确定性问题,很多学者在基于模型诊断中使用了概率的方法,利用待诊断设备组成部件的故障概率信息来寻找最可能的诊断.通过对模型诊断中存在的不确定性问题的深入研究,在基于模型诊断中提出了概率的贝叶斯解释,从而利用后验概率形式量化了元件故障的可能性的衡量标准,并且改进了计算元件后验概率的方法,分析了改进后算法的复杂性和完备性,证明了改进后的方法降低了时间和空间的复杂性.实验结果表明,改进后算法的执行效率较原有的算法有明显的提高,且有些问题可以提高两个数量级. 相似文献
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基于自动机的构件实时交互行为的形式化模型 总被引:2,自引:1,他引:1
采用形式化方法对复杂实时构件系统交互行为进行描述和验证,对于提高系统的正确性、可靠性等可信性质具有重要意义.分析了基于进程代数和自动机的构件交互行为形式化建模方法各自的优缺点,在此基础上提出了基于时间构件交互自动机的建模方法,给出了时间构件交互自动机的相关定义、组合和验证算法.时间构件交互自动机引入了时间限制、时间代价、时间代价计算半环、构件组合层次等概念,既能够描述构件交互情况,又能够清楚地表示出构件系统的体系结构信息和实时信息,便于对系统进行描述和验证.最后,结合具体应用给出了应用示例. 相似文献
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作为中国提出的国际第三代移动通信标准,TD-SCDMA制式已得到越来越广泛的应用。但现今全球多种通信制式共存,这使得制式间的干扰问题越来越突出,并推动着相关领域的研究。在频段密集分配的现实条件下,杂散干扰很大程度上影响着通信质量。现基于杂散辐射原理,参照各通信制式的标准,对多制式共存中TI}SCDMA受到的杂散干扰进行了定量分析;并用MontcCarlo方法进行仿真,得出不同干扰源造成的杂散干扰的详细数据。在此基础上通过杂散电平、杂散隔离度等参数来表述干扰状态,为多制式共存时通信平台的建设指标提供有效参考。 相似文献