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联合VMD和Shearlet变换的去噪方法研究
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作者 聂荣 许辉群 赵桠松 《工程地球物理学报》 2024年第1期176-186,共11页
地震数据中的噪声信号会很大程度上降低地震数据的信噪比,对后续的处理和解释工作造成一定的难度,因此研究一种去噪方法具有十分重要的意义。本文构建一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和Shearlet变换联合去噪的方... 地震数据中的噪声信号会很大程度上降低地震数据的信噪比,对后续的处理和解释工作造成一定的难度,因此研究一种去噪方法具有十分重要的意义。本文构建一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和Shearlet变换联合去噪的方法,首先通过VMD将地震数据分解为一系列不同中心频率分布的模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),然后使用Shearlet变换对含噪的IMF分量进行去噪并对处理后的分量进行重构,最终达到去噪目的。该方法引入基于稀疏表示的地震数据去噪方法,兼顾VMD和Shearlet变换的优点,可以有效去除噪声。经过合成信号、模型及实际数据测试结果表明,本文方法处理合成信号结果显示,与VMD和小波变换方法相比,信噪比分别提高1.69、1.87,均方误差数值上减少近一半,在去除噪声的同时能更好地保留地震数据特征,提高地震资料的信噪比。 展开更多
关键词 地震信号去噪 变分模态分解 shearlet变换 地震勘探
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Applying the Shearlet-Based Complexity Measure for Analyzing Mass Transfer in Continuous-Flow Microchannels
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作者 Elena Mosheva Ivan Krasnyakov 《Fluid Dynamics & Materials Processing》 EI 2024年第8期1743-1758,共16页
Continuous-flow microchannels are widely employed for synthesizing various materials,including nanoparticles,polymers,and metal-organic frameworks(MOFs),to name a few.Microsystem technology allows precise control over... Continuous-flow microchannels are widely employed for synthesizing various materials,including nanoparticles,polymers,and metal-organic frameworks(MOFs),to name a few.Microsystem technology allows precise control over reaction parameters,resulting in purer,more uniform,and structurally stable products due to more effective mass transfer manipulation.However,continuous-flow synthesis processes may be accompanied by the emergence of spatial convective structures initiating convective flows.On the one hand,convection can accelerate reactions by intensifying mass transfer.On the other hand,it may lead to non-uniformity in the final product or defects,especially in MOF microcrystal synthesis.The ability to distinguish regions of convective and diffusive mass transfer may be the key to performing higher-quality reactions and obtaining purer products.In this study,we investigate,for the first time,the possibility of using the information complexity measure as a criterion for assessing the intensity of mass transfer in microchannels,considering both spatial and temporal non-uniformities of liquid’s distributions resulting from convection formation.We calculate the complexity using shearlet transform based on a local approach.In contrast to existing methods for calculating complexity,the shearlet transform based approach provides a more detailed representation of local heterogeneities.Our analysis involves experimental images illustrating the mixing process of two non-reactive liquids in a Y-type continuous-flow microchannel under conditions of double-diffusive convection formation.The obtained complexity fields characterize the mixing process and structure formation,revealing variations in mass transfer intensity along the microchannel.We compare the results with cases of liquid mixing via a pure diffusive mechanism.Upon analysis,it was revealed that the complexity measure exhibits sensitivity to variations in the type of mass transfer,establishing its feasibility as an indirect criterion for assessing mass transfer intensity.The method presented can extend beyond flow analysis,finding application in the controlling of microstructures of various materials(porosity,for instance)or surface defects in metals,optical systems and other materials that hold significant relevance in materials science and engineering. 展开更多
关键词 shearlet analysis complexity measure entropy measure CONVECTION microchannels double-diffusive instability
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基于Shearlet变换的地震随机噪声压制 被引量:23
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作者 刘成明 王德利 +3 位作者 王通 冯飞 程浩 孟阁阁 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期692-699,共8页
地震勘探中的噪声对地震信号产生严重的畸变和干扰,常规的地震去噪方法已经不能满足当前高精度地震勘探的要求。提出了基于Shearlet变换的地震数据去噪方法,Shearlet变换是一种新的多尺度变换方法,具有多方向、多分辨率及最佳稀疏逼近性... 地震勘探中的噪声对地震信号产生严重的畸变和干扰,常规的地震去噪方法已经不能满足当前高精度地震勘探的要求。提出了基于Shearlet变换的地震数据去噪方法,Shearlet变换是一种新的多尺度变换方法,具有多方向、多分辨率及最佳稀疏逼近性质,并且计算效率高。Shearlet变换在去除随机噪声的同时能最大程度保留有效信号,有效地提高信噪比。利用Shearlet变换阈值去噪法与其他地震去噪方法分别对不同信噪比的合成地震记录和实际地震记录进行对比,结果表明Shearlet变换具有更强的去噪能力和更高的运算效率。 展开更多
关键词 shearlet变换 去噪 信噪比 多尺度 随机噪声 稀疏变换
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基于Shearlet变换的自适应图像融合算法 被引量:38
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作者 石智 张卓 岳彦刚 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期115-120,共6页
针对多聚焦图像与多光谱和全色图像的成像特点,结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质,提出了一种新的图像融合规则.并基于此融合规则,提出了基于Shearlet变换的自适应图像融合算法.在多聚焦图像的融合算法中,分别对聚焦不... 针对多聚焦图像与多光谱和全色图像的成像特点,结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质,提出了一种新的图像融合规则.并基于此融合规则,提出了基于Shearlet变换的自适应图像融合算法.在多聚焦图像的融合算法中,分别对聚焦不同的图像进行Shearlet变换,并基于本文提出的融合规则,对分解后的高低频系数进行融合处理.通过与多种算法的比较实验证明了本文提出的算法融合的图像具有更高的清晰度和更加丰富的细节信息.在多光谱和全色图像的融合处理中,提出了一种基于Shearlet变换与HSV变换相结合的图像融合方法.该算法首先对多光谱图像作HSV变换,将得到的V分量与全色图像进行Shearlet分解与融合,在融合过程中对分解系数选用特定的融合准则进行融合,最后将融合生成新的分量与H、S分量进行HSV逆变换产生新的RGB融合图像.该算法在空间分辨率和光谱特性两方面达到了良好的平衡,融合后的图像在减少光谱失真的同时,有效增强了空间分辨率.仿真实验证明,本文算法融合的图像与传统的多光谱和全色图像融合算法相比,具有更佳的融合性能和视觉效果. 展开更多
关键词 多聚焦图像 多光谱图像 全色图像 shearlet变换 HSV变换
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基于粒子群优化的Shearlet自适应图像去噪 被引量:15
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作者 赵嘉 孙辉 +1 位作者 邓承志 陈习 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第6期1147-1150,共4页
研究Shearlet变换域图像去噪阈值选取的问题,提出Shearlet变换域图像去噪自适应阈值选取方法.该方法根据Shear-let变换域不同尺度和方向系数的分布特性,采用粒子群优化算法自适应地确定各尺度和方向的最优阈值,实现基于图像内容的自适... 研究Shearlet变换域图像去噪阈值选取的问题,提出Shearlet变换域图像去噪自适应阈值选取方法.该方法根据Shear-let变换域不同尺度和方向系数的分布特性,采用粒子群优化算法自适应地确定各尺度和方向的最优阈值,实现基于图像内容的自适应去噪.仿真实验表明,该方法能有效滤除图像的噪声,较好地保留图像的边缘信息.同时,去噪后图像具有更高的峰值信噪比(PSNR). 展开更多
关键词 shearlet变换 粒子群优化算法 图像去噪 峰值信噪比
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基于Shearlet变换的图像去噪算法 被引量:23
6
作者 胡海智 孙辉 +3 位作者 邓承志 陈习 柳枝华 占惠星 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期1562-1564,共3页
针对传统变换域去噪算法的不足,提出一种基于Shearlet变换的图像去噪算法。该算法首先在Shearlet变换理论基础上实现了一种分解和重构的方法,然后用Monte-Carlo方法对高频系数进行估计,最后通过阈值函数进行收缩去噪。实验结果表明,该... 针对传统变换域去噪算法的不足,提出一种基于Shearlet变换的图像去噪算法。该算法首先在Shearlet变换理论基础上实现了一种分解和重构的方法,然后用Monte-Carlo方法对高频系数进行估计,最后通过阈值函数进行收缩去噪。实验结果表明,该算法在抑噪和保持边缘的同时,取得了较好的视觉效果和更高的PSNR值。 展开更多
关键词 shearlet变换 去噪 峰值信噪比 图像处理 多尺度几何分析
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基于Shearlet变换稀疏约束地震数据重建 被引量:20
7
作者 冯飞 王征 +1 位作者 刘成明 王德利 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期682-691,共10页
地震数据重建是地震数据处理流程中关键步骤之一,重建效果的好坏直接影响到后续的多次波消除以及偏移成像效果。为了获得更好的重建效果,提出了以压缩感知为理论基础,采用jitter欠采样的Shearlet变换稀疏约束地震数据重建方法。将Shear... 地震数据重建是地震数据处理流程中关键步骤之一,重建效果的好坏直接影响到后续的多次波消除以及偏移成像效果。为了获得更好的重建效果,提出了以压缩感知为理论基础,采用jitter欠采样的Shearlet变换稀疏约束地震数据重建方法。将Shearlet变换与凸集投影(POCS)算法结合起来在动校正预处理后对地震数据进行重建,增强了地震数据在Shearlet域的稀疏性。理论分析和实际地震数据验证结果表明,该方法可以在部分地震数据缺失的情况下取得很好的重建效果,有效地解决了假频问题。 展开更多
关键词 shearlet变换 数据重建 稀疏变换 压缩感知 jitter欠采样
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Shearlet与改进PCNN相结合的图像融合 被引量:22
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作者 廖勇 黄文龙 +1 位作者 尚琳 李鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第2期142-146,共5页
为提高多聚焦和医学图像融合的性能,提出了一种基于Shearlet变换的新型图像融合算法。与小波变换类似,Shearlet具有简单的数学结构,这使其可以很方便地和多分辨分析关联起来。在对一幅图像作Shearlet变换时,可以将其在任意尺度和方向上... 为提高多聚焦和医学图像融合的性能,提出了一种基于Shearlet变换的新型图像融合算法。与小波变换类似,Shearlet具有简单的数学结构,这使其可以很方便地和多分辨分析关联起来。在对一幅图像作Shearlet变换时,可以将其在任意尺度和方向上进行解构,因而Shearlet比传统小波可以捕获更多的方向和其他几何信息。所以对于图像融合来说,Shearlet是一种很好选择。对于Shearlet子带系数的选择,采用了一种改进的PCNN的点火幅度来得到融合策略,而不是传统PCNN方法中的点火次数,点火幅度通过一个Sigmoid函数来得到。并且采用改进拉普拉斯能量和(SML)这一有效的聚焦度量作为PCNN的输入,以提高其性能。实验结果表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都要优于小波和非下采样Contourle(tNSCT)方法。 展开更多
关键词 shearlet变换 脉冲耦合神经网络(PCNN) 图像融合
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Shearlet域稀疏约束地震数据重建 被引量:7
9
作者 刘成明 王德利 +1 位作者 胡斌 王通 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1855-1864,共10页
在地震数据处理流程中,通常对不规则的、稀疏的或者缺失的地震数据进行插值处理,通过插值方法来避免多次波的预测错误和成像假频等现象,使地震数据处理更加精准。Shearlet变换是一种多尺度变换,具有最佳的稀疏性、方向性以及局部化特性... 在地震数据处理流程中,通常对不规则的、稀疏的或者缺失的地震数据进行插值处理,通过插值方法来避免多次波的预测错误和成像假频等现象,使地震数据处理更加精准。Shearlet变换是一种多尺度变换,具有最佳的稀疏性、方向性以及局部化特性。将Shearlet变换与基于Landweber加速下降迭代方法结合起来对地震数据进行插值,在保证求解精度的同时提高了计算效率。信号和噪声在Shearlet域具有不同的分布特点,通过阈值法压制随机噪声,可提高算法的抗噪性。此外,采用jitter采样的方式,更好地压制了假频信息。理论和实际地震数据验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 shearlet变换 插值 稀疏变换 压缩感知 jitter采样
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shearlet变换和区域特性相结合的图像融合 被引量:14
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作者 郑伟 孙雪青 李哲 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期50-56,共7页
为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高... 为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 shearlet变换 加权融合 区域方差 区域能量
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基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面缺陷检测 被引量:10
11
作者 杨成立 殷鸣 +2 位作者 向召伟 殷国富 范奎 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期217-224,共8页
针对磁瓦表面缺陷对比度低,图像受不均匀背景和磨削纹理干扰大等问题,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)的磁瓦表面缺陷检测方法。首先,对磁瓦图像进行多尺度多方向NSST分解,得到一个低频子... 针对磁瓦表面缺陷对比度低,图像受不均匀背景和磨削纹理干扰大等问题,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)的磁瓦表面缺陷检测方法。首先,对磁瓦图像进行多尺度多方向NSST分解,得到一个低频子带图像及多个频率和方向变化的高频子带图像。然后对缺陷在高低频域表现出的不同特征进行针对性的处理,在低频子带中分别计算行均值线图像和列均值线图像,将列均值线图像沿行均值线图像扩展,构造基于均值的自适应阈值对低频子带进行滤波,以去除不均匀背景;同时,利用同一分解尺度下各高频子带系数中微弱缺陷信号的方差较大,显著缺陷信号的能量较大,而噪声和背景干扰信号的方差和能量均较小的差异,构造基于Shearlet高频分解系数方差和能量的综合高频缺陷识别算子,滤除高频子带中的噪声和背景干扰。最后,对修正后的分解系数进行逆NSST重构,得到背景均匀,磨削纹理和噪声干扰被充分抑制的高对比度图像,并采用自适应阈值分割方法提取出缺陷区域。实验结果表明,该方法的假阳性率、假阴性率和检测准确率分别达到8.8%、5.0%和93.1%;本文算法在MATLAB仿真平台中平均运行时间为0.629 s;相较于现有的磁瓦表面缺陷检测算法,该方法能够有效地去除不均匀背景、磨削纹理和噪声干扰,检测结果更加准确,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 磁瓦 非下采样shearlet变换 自适应阈值面 图像去噪 缺陷检测
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基于方向增强邻域窗和非下采样Shearlet描述子的非局部均值图像去噪 被引量:9
12
作者 张小华 陈佳伟 +2 位作者 孟红云 焦李成 孙翔 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2634-2639,共6页
非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法。然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差。针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet的描述子(NSSD),它能更好... 非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法。然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差。针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet的描述子(NSSD),它能更好地描述图像块的特征,基于此构造的相似性度量具有较强的鲁棒性。本文基于此描述子与非局部计算模型提出了一种更加有效的非局部均值去噪算法(SNLM)。其次,针对明显包含纹理和方向的图像块,提出了一种方向增强邻域窗,使得邻域窗内主导方向像素点在相似度计算中权重增加。实验结果证明,新方法在自然图像去噪中优于传统的NLM算法。特别地,对于纹理图像去噪,基于方向增强邻域窗的算法,能够在去除噪声的同时很好地保留纹理边缘等细节信息。 展开更多
关键词 图像处理 非局部均值 非下采样shearlet描述子 方向增强邻域窗
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基于Shearlet变换和多尺度Retinex的遥感图像增强算法 被引量:12
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作者 王静静 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 杨杰 Nikola KASABOV 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第1期202-205,210,共5页
传统的小波变换、曲波变换和轮廓波变换无法对图像提供最优的稀疏表示,不能取得好的增强效果,为此,提出了一种基于剪切波(Shearlet)变换的图像增强算法。经Shearlet变换,图像被分解成低频分量和高频分量。首先,对Shearlet变换分解后的... 传统的小波变换、曲波变换和轮廓波变换无法对图像提供最优的稀疏表示,不能取得好的增强效果,为此,提出了一种基于剪切波(Shearlet)变换的图像增强算法。经Shearlet变换,图像被分解成低频分量和高频分量。首先,对Shearlet变换分解后的低频分量进行多尺度Retinex(MSR)调整,以减轻光照条件对图像的影响;其次,对各尺度、各方向上的高频系数采用阈值抑噪来消除噪声;最后,对重构图像进行模糊对比度增强,提高图像的整体对比度。实验结果表明该算法能够明显改善图像的视觉效果,突出图像的纹理细节且具有良好的抗噪性能。与直方图均衡(HE)、MSR、基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像模糊增强(NSCT_fuzzy)算法相比,图像清晰度、信息熵、峰值信噪比(PSNR)均有一定的提高,且运行时间缩短为MSR的1/2和NSCT_fuzzy的1/10左右。 展开更多
关键词 shearlet变换 多尺度RETINEX 低频子带 高频子带 模糊对比度
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基于非下采样Shearlet和方向权值邻域窗的非局部均值SAR图像相干斑抑制 被引量:8
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作者 张小华 陈佳伟 +2 位作者 孟红云 焦李成 孙翔 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期159-165,共7页
非局部均值算法将传统的图像去噪算法由局部计算模型推广到非局部计算模型,取得了良好的效果.但对于合成孔径雷达图像,使用观测值和各向同性邻域窗来度量相似性,缺乏鲁棒性和方向性,不利于捕获图像边缘结构信息.提出了基于非下采样Shear... 非局部均值算法将传统的图像去噪算法由局部计算模型推广到非局部计算模型,取得了良好的效果.但对于合成孔径雷达图像,使用观测值和各向同性邻域窗来度量相似性,缺乏鲁棒性和方向性,不利于捕获图像边缘结构信息.提出了基于非下采样Shearlet特征描述子和方向权值邻域窗的非局部均值算法.实验表明,该算法不但有效地去除了相干斑,而且很好地保持了图像的几何结构信息,为后期SAR图像的理解与解译奠定了良好的基础. 展开更多
关键词 非局部均值 非下采样shearlet特征描述子 方向邻域窗 SAR图像降斑
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基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪 被引量:15
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作者 刘帅奇 胡绍海 肖扬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2110-2115,共6页
该文通过分析SAR图像的噪声成因以及其斑点噪声模型,结合图像的稀疏表示理论提出一种基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪算法。算法从整体上对SAR图像进行去噪:首先对SAR图像进行Shearlet变换,然后利用稀疏表示模型构造出去噪的最优... 该文通过分析SAR图像的噪声成因以及其斑点噪声模型,结合图像的稀疏表示理论提出一种基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪算法。算法从整体上对SAR图像进行去噪:首先对SAR图像进行Shearlet变换,然后利用稀疏表示模型构造出去噪的最优化模型,在此基础上进行迭代去噪,然后重构SAR图像得到去噪后的图像。实验结果表明:该文所提出的算法不仅可以显著去除相干斑噪声,提高去噪图像的峰值信噪比(Peak Signal toNoise Ratio,PSNR),还明显地改善了图像的视觉效果,更好地保留了图像纹理信息。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图像去噪 稀疏表示 shearlet去噪 共轭梯度法
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基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面裂纹检测 被引量:7
16
作者 杨成立 殷鸣 +2 位作者 蒋红海 向召伟 殷国富 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期405-412,共8页
针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多... 针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多个高频子带,然后利用各向异性扩散和改进的γ增强方法对高频子带进行滤波和增强;同时利用二维高斯函数对低频子带进行卷积操作来构造高斯多尺度空间,估计出图像的主要背景,并通过背景差法得到均匀的低频目标图像。最后通过重构NSST系数得到去噪和增强后的均匀目标图像,利用自适应阈值分割和区域连通法提取裂纹缺陷。实验结果表明,所提方法检测准确率达92.5%,优于基于形态学滤波方法、基于Curvelet变换方法和基于Shearlet变换方法等现有磁瓦表面裂纹检测方法。 展开更多
关键词 磁瓦 非下采样shearlet变换 高斯多尺度空间 各向异性扩散 裂纹检测
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尺度自适应三维Shearlet变换地震随机噪声压制 被引量:7
17
作者 程浩 王德利 +2 位作者 王恩德 付建飞 侯振隆 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期970-978,I0007,I0008,共11页
应用尺度自适应三维Shearlet变换压制多炮地震数据随机噪声,通过将多炮数据变换到三维Shearlet域,充分考虑单炮记录及其间的相关性,在三维Shearlet域更稀疏地表示地震数据。由于有效信号主要分布在低尺度,随机噪声分布在各个尺度,因此... 应用尺度自适应三维Shearlet变换压制多炮地震数据随机噪声,通过将多炮数据变换到三维Shearlet域,充分考虑单炮记录及其间的相关性,在三维Shearlet域更稀疏地表示地震数据。由于有效信号主要分布在低尺度,随机噪声分布在各个尺度,因此在硬阈值的基础上,结合尺度自适应因子压制随机噪声。再通过三维Shearlet反变换,得到去噪地震数据。数值模拟和实际多炮地震数据去噪结果表明:尺度自适应三维Shearlet变换的去噪效果优于二维Shearlet变换、不结合尺度自适应因子的三维Shearlet变换;尺度自适应三维Shearlet变换去噪方法对服务器内存要求较高,且可能对幅值相对较小的有效信号产生损害。 展开更多
关键词 三维shearlet变换 稀疏性 随机噪声 尺度自适应因子 信噪比
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基于局部Shearlet相位量化特征的人脸识别算法 被引量:4
18
作者 王宪 秦磊 +2 位作者 孙子文 宋书林 丁志涵 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期106-112,共7页
针对LPQ算子提取的纹理特征易受光照、噪声影响,提出了一种在Shearlet变换幅值域内提取局部相位量化标记直方图的人脸描述方法。首先采用Shearlet滤波器提取其对应不同方向、不同尺度的多个Shearlet幅值域图谱,然后按照平均值融合法将... 针对LPQ算子提取的纹理特征易受光照、噪声影响,提出了一种在Shearlet变换幅值域内提取局部相位量化标记直方图的人脸描述方法。首先采用Shearlet滤波器提取其对应不同方向、不同尺度的多个Shearlet幅值域图谱,然后按照平均值融合法将相同尺度不同方向的幅值域图谱融合到一起,并对融合图谱进行分块,分别采用LPQ算子标记幅值域图谱,最后由这些标记直方图形成的序列来描述人脸。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验并分别取得了98%、95%及97.33%的识别率,充分验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 shearlet变换 特征融合 局部相位量化 多尺度
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迭代离散Shearlet变换异类源遥感图像融合 被引量:7
19
作者 柴勇 何友 曲长文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期174-176,共3页
Shearlet变换是一种多尺度几何分析算法,适用于遥感这类纹理丰富、边缘复杂的图像处理。提出了一种基于迭代离散Shearlet变换的图像融合算法,将源图像进行分解,得到图像的多尺度、多方向树型结构表示;对粗糙分量和带通细节分量分别采用... Shearlet变换是一种多尺度几何分析算法,适用于遥感这类纹理丰富、边缘复杂的图像处理。提出了一种基于迭代离散Shearlet变换的图像融合算法,将源图像进行分解,得到图像的多尺度、多方向树型结构表示;对粗糙分量和带通细节分量分别采用不同的融合规,得到融合图像的树型结构表示;最后进行Shearlet反变换得到融合图像。仿真结果表明,提出的算法比基于Contourlet变换的图像融合算法有更好的效果,更有利于保留纹理和边缘信息。 展开更多
关键词 遥感 图像融合 shearlet变换 融合评价
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稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的多聚焦图像融合 被引量:9
20
作者 杨勇 万伟国 +1 位作者 黄淑英 姚丽 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第2期386-392,共7页
针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法... 针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法效率和更好地逼近低频系数,将初始融合的低频子图直接作为训练样本自适应构造过完备字典,高频系数采用改进拉普拉斯能量和取大的融合规则,然后重构低高频融合系数得到最终的融合图像.通过和多种融合方法进行对比实验,本文方法融合结果无论从主观视觉还是客观评价上都能得到很好的效果. 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 非下采样shearlet变换 稀疏表示 改进拉普拉斯能量和
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