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基于多尺度边缘保持分解与PCNN的医学图像融合
被引量:
8
1
作者
郭淑娟
高媛
+1 位作者
秦品乐
王丽芳
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期276-283,共8页
在医学图像融合过程中,传统多尺度分析方法多采用线性滤波器,由于无法保留图像边缘特征导致分解阶段的强边缘处出现模糊,从而产生光晕。为提高融合图像的视觉感知效果,通过结合多尺度边缘保持分解方法与脉冲耦合神经网络(PCNN),提出一...
在医学图像融合过程中,传统多尺度分析方法多采用线性滤波器,由于无法保留图像边缘特征导致分解阶段的强边缘处出现模糊,从而产生光晕。为提高融合图像的视觉感知效果,通过结合多尺度边缘保持分解方法与脉冲耦合神经网络(PCNN),提出一种新的图像融合方法。对源图像进行加权最小二乘滤波分解得到图像的基础层和细节层,采用高斯滤波器对基础层进行二次分解得到低频层和边缘层,将分解过程中每级边缘层和细节层叠加构建高频层,并引入非下采样方向滤波器组进行方向分析。在此基础上,利用改进的空间频率以及区域能量激励PCNN融合高频层和低频层,通过逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该方法能够突出医学图像的边缘轮廓并增强图像细节,可将更多的显著特征从源图像分离并转移到融合图像中。
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关键词
加权最小二乘滤波
非下采样方向滤波器组
边缘保持分解
多尺度分析
脉冲耦合神经网络
医学图像融合
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职称材料
基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的红外与可见光图像融合
被引量:
18
2
作者
朱浩然
刘云清
张文颖
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1294-1300,共7页
在低照度环境下拍摄的可见光图像可视性较差,若将其与红外图像直接融合会导致融合结果清晰度不理想。针对这一问题,该文提出一种基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的图像融合方法。首先,在融合之前采用基于导向滤波的自适应增强算法...
在低照度环境下拍摄的可见光图像可视性较差,若将其与红外图像直接融合会导致融合结果清晰度不理想。针对这一问题,该文提出一种基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的图像融合方法。首先,在融合之前采用基于导向滤波的自适应增强算法提高可见光图像中暗区内容的可视性。其次,通过一种尺度感知边缘保持滤波器对输入图像进行多尺度分解。再次,应用频率调谐滤波构造显著图。最后,利用由导向滤波生成的权重图重构融合图像。实验结果表明,所提方法不仅可以使细节信息更突出,而且还能够有效地抑制伪影。
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关键词
图像融合
对比度增强
多尺度
边缘保持分解
导向滤波器
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职称材料
自相似性和边缘保持分解的超分辨率重建算法
被引量:
2
3
作者
郑艳
何欢
+1 位作者
卜丽静
金鑫
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第7期54-59,共6页
针对目前遥感图像超分辨率重建中存在边缘细节信息重建效果不佳的问题,本文提出了—种自相似性特征和边缘特征保持分解的超分辨率重建方法。首先,为了充分利用原始低分辨率图像自身的相似性信息,通过局部自相似性重建方法得到图像的初...
针对目前遥感图像超分辨率重建中存在边缘细节信息重建效果不佳的问题,本文提出了—种自相似性特征和边缘特征保持分解的超分辨率重建方法。首先,为了充分利用原始低分辨率图像自身的相似性信息,通过局部自相似性重建方法得到图像的初始重建结果;然后,为进一步增加不同尺度的边缘信息,采用加权最小二乘法对初始重建结果进行多尺度边缘保持分解,并对分解的细节层进行加权线性组合;最后,通过优化计算,得到融合多尺度边缘、细节信息及局部相似性特征的超分辨率重建图像。利用多组仿真和遥感卫星图像进行对比试验。结果表明,该方法可有效提升遥感图像的边缘信息和细节信息。
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关键词
自相似性
边缘保持分解
超分辨率重建
细节信息
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职称材料
基于简化脉冲耦合神经网络和改进稀疏表示的脑部图像融合算法
4
作者
张亚加
邱啟蒙
+1 位作者
高智强
邵建龙
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期1225-1232,共8页
为解决单一模态脑部图像存在的局限性,进一步突出细节特征,增强视觉效果,提出一个基于多尺度边缘保持分解和改进稀疏表示(improved sparse representation,ISR)的算法框架。首先,分解源图像获得高频子带和低频子带。其次,采用多范数加...
为解决单一模态脑部图像存在的局限性,进一步突出细节特征,增强视觉效果,提出一个基于多尺度边缘保持分解和改进稀疏表示(improved sparse representation,ISR)的算法框架。首先,分解源图像获得高频子带和低频子带。其次,采用多范数加权度量改进的稀疏表示融合低频子带,以多尺度形态学梯度(multiscale morphological gradient,MSMG)改进的引导滤波器去除细节特征;同时,经简化的脉冲耦合神经网络(simplified pulseoupled neural network,SPCNN)融合其高频子带。最后,逆变换得到融合后的脑部图像。实验证明,本文在边缘信息的保护,融合效率的提高,时间成本的节约等方面优势显著。
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关键词
简化脉冲耦合神经网络(SPCNN)
改进稀疏表示(ISR)
多尺度
边缘保持分解
多尺度形态学梯度(MSMG)
多范数加权度量
原文传递
题名
基于多尺度边缘保持分解与PCNN的医学图像融合
被引量:
8
1
作者
郭淑娟
高媛
秦品乐
王丽芳
机构
中北大学大数据学院山西省生物医学成像与影像大数据重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期276-283,共8页
基金
山西省自然科学基金(201901D111152)。
文摘
在医学图像融合过程中,传统多尺度分析方法多采用线性滤波器,由于无法保留图像边缘特征导致分解阶段的强边缘处出现模糊,从而产生光晕。为提高融合图像的视觉感知效果,通过结合多尺度边缘保持分解方法与脉冲耦合神经网络(PCNN),提出一种新的图像融合方法。对源图像进行加权最小二乘滤波分解得到图像的基础层和细节层,采用高斯滤波器对基础层进行二次分解得到低频层和边缘层,将分解过程中每级边缘层和细节层叠加构建高频层,并引入非下采样方向滤波器组进行方向分析。在此基础上,利用改进的空间频率以及区域能量激励PCNN融合高频层和低频层,通过逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该方法能够突出医学图像的边缘轮廓并增强图像细节,可将更多的显著特征从源图像分离并转移到融合图像中。
关键词
加权最小二乘滤波
非下采样方向滤波器组
边缘保持分解
多尺度分析
脉冲耦合神经网络
医学图像融合
Keywords
Weighted Least Square(WLS)filtering
Non-subsampled Directional Filter Bank(NDFB)
edge-preserving decomposition
multi-scale analysis
Pulse Coupled Neural Network(PCNN)
medical image fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的红外与可见光图像融合
被引量:
18
2
作者
朱浩然
刘云清
张文颖
机构
长春理工大学电子信息工程学院
长春理工大学光电工程学院
中国科学院光电研究院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1294-1300,共7页
文摘
在低照度环境下拍摄的可见光图像可视性较差,若将其与红外图像直接融合会导致融合结果清晰度不理想。针对这一问题,该文提出一种基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的图像融合方法。首先,在融合之前采用基于导向滤波的自适应增强算法提高可见光图像中暗区内容的可视性。其次,通过一种尺度感知边缘保持滤波器对输入图像进行多尺度分解。再次,应用频率调谐滤波构造显著图。最后,利用由导向滤波生成的权重图重构融合图像。实验结果表明,所提方法不仅可以使细节信息更突出,而且还能够有效地抑制伪影。
关键词
图像融合
对比度增强
多尺度
边缘保持分解
导向滤波器
Keywords
Image fusion
Contrast enhancement
Multi-scale edge-preserving decomposition
Guided filter
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
自相似性和边缘保持分解的超分辨率重建算法
被引量:
2
3
作者
郑艳
何欢
卜丽静
金鑫
机构
广东工贸职业技术学院测绘遥感信息学院
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
湘潭大学自动化与电子信息学院
北京城建勘测设计研究院有限责任公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第7期54-59,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(41801294)
广东省教育厅2021年度广东省普通高校特色创新类项目(2021KTSCX207)。
文摘
针对目前遥感图像超分辨率重建中存在边缘细节信息重建效果不佳的问题,本文提出了—种自相似性特征和边缘特征保持分解的超分辨率重建方法。首先,为了充分利用原始低分辨率图像自身的相似性信息,通过局部自相似性重建方法得到图像的初始重建结果;然后,为进一步增加不同尺度的边缘信息,采用加权最小二乘法对初始重建结果进行多尺度边缘保持分解,并对分解的细节层进行加权线性组合;最后,通过优化计算,得到融合多尺度边缘、细节信息及局部相似性特征的超分辨率重建图像。利用多组仿真和遥感卫星图像进行对比试验。结果表明,该方法可有效提升遥感图像的边缘信息和细节信息。
关键词
自相似性
边缘保持分解
超分辨率重建
细节信息
Keywords
self-similarity
edge-preserving decomposition
super-resolution reconstruction
detail information
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于简化脉冲耦合神经网络和改进稀疏表示的脑部图像融合算法
4
作者
张亚加
邱啟蒙
高智强
邵建龙
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期1225-1232,共8页
基金
国家自然科学基金(61302042)
昆明理工大学教育技术研究项目(2506100219)资助项目
文摘
为解决单一模态脑部图像存在的局限性,进一步突出细节特征,增强视觉效果,提出一个基于多尺度边缘保持分解和改进稀疏表示(improved sparse representation,ISR)的算法框架。首先,分解源图像获得高频子带和低频子带。其次,采用多范数加权度量改进的稀疏表示融合低频子带,以多尺度形态学梯度(multiscale morphological gradient,MSMG)改进的引导滤波器去除细节特征;同时,经简化的脉冲耦合神经网络(simplified pulseoupled neural network,SPCNN)融合其高频子带。最后,逆变换得到融合后的脑部图像。实验证明,本文在边缘信息的保护,融合效率的提高,时间成本的节约等方面优势显著。
关键词
简化脉冲耦合神经网络(SPCNN)
改进稀疏表示(ISR)
多尺度
边缘保持分解
多尺度形态学梯度(MSMG)
多范数加权度量
Keywords
simplified pulse-coupled neural network(SPCNN)
improved sparse reresentation(ISR)
multi-scale edge preservation decomposition
multiscale morphological gradient(MSMG)
multi-norm weighted metric
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度边缘保持分解与PCNN的医学图像融合
郭淑娟
高媛
秦品乐
王丽芳
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
下载PDF
职称材料
2
基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的红外与可见光图像融合
朱浩然
刘云清
张文颖
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
18
下载PDF
职称材料
3
自相似性和边缘保持分解的超分辨率重建算法
郑艳
何欢
卜丽静
金鑫
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
4
基于简化脉冲耦合神经网络和改进稀疏表示的脑部图像融合算法
张亚加
邱啟蒙
高智强
邵建龙
《光电子.激光》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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