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Framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混
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作者 徐晨光 徐洪雨 +1 位作者 郁春艳 邓承志 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1404-1417,共14页
空域中高光谱数据由于信息过于分散,冗余过多,且易受噪声的影响,其特征提取难度较大。为了提高高光谱图像解混的鲁棒性和稀疏性,提出了一种framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混方法。介绍了高光谱稀疏解混和framelet变换方法的理论... 空域中高光谱数据由于信息过于分散,冗余过多,且易受噪声的影响,其特征提取难度较大。为了提高高光谱图像解混的鲁棒性和稀疏性,提出了一种framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混方法。介绍了高光谱稀疏解混和framelet变换方法的理论知识,接着利用framelet变换对高光谱图像解混建模,并且在该模型上加入变换域光谱加权稀疏正则项,提出framelet变换的高光谱图像光谱加权稀疏解混模型。最后,利用交替方向乘子法对模型进行求解。实验结果表明:信号与重建误差比(SRE)提高12.4%~1045%,丰度重构正确率(Ps)保持在16%的误差内。与其他相关稀疏解混方法相比,本文提出的算法具有良好的抗噪性和稀疏性能,获得了更好的解混结果。 展开更多
关键词 高光谱遥感 framelet变换 光谱加权 稀疏解混 交替方向乘子法
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基于图框架变换的动态图神经网络模型
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作者 杨圣鹏 施建栋 +1 位作者 周斯炜 李明 《浙江师范大学学报(自然科学版)》 2024年第1期19-28,共10页
为了有效地挖掘并利用动态图的低频和高频信息并捕捉其时空演变规律,提出了一种基于图小波的兼顾低通、高通滤波的多尺度图卷积,并将该卷积运算融入长短期记忆网络中,构建了一类基于图框架变换的动态图神经网络模型.在离散动态图的3个... 为了有效地挖掘并利用动态图的低频和高频信息并捕捉其时空演变规律,提出了一种基于图小波的兼顾低通、高通滤波的多尺度图卷积,并将该卷积运算融入长短期记忆网络中,构建了一类基于图框架变换的动态图神经网络模型.在离散动态图的3个基准数据集中采用2种不同的训练方式进行实验,对比了11种动态图表示学习方法.实验结果表明:所提模型通常能取得最优效果且稳定性更好,同时也验证了模型能够更好地捕获动态图的演变规律. 展开更多
关键词 多尺度图卷积 图框架变换 动态图神经网络 动态图表示学习
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Framelet变换结合HSV的多模态图像融合方法
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作者 唐守军 万伟 刘永福 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第1期31-39,共9页
为了获得轮廓清晰、细节丰富的多模态医学图像融合结果,提出framelet变换结合人类视觉系统(HVS)的图像融合方法.首先,将所有输入图像分解为低频和高频图像;然后,根据不同频率图像的物理意义融合图像和人类视觉系统,提出两种基于HVS的图... 为了获得轮廓清晰、细节丰富的多模态医学图像融合结果,提出framelet变换结合人类视觉系统(HVS)的图像融合方法.首先,将所有输入图像分解为低频和高频图像;然后,根据不同频率图像的物理意义融合图像和人类视觉系统,提出两种基于HVS的图像融合规则,分别用于融合低频和高频图像,即使用可见性融合方法融合低频图像,使用HVS模型的纹理信息融合高频图像;最后,通过反变换将所有framelet变换图像重建为融合图像.实验采用CT/MRI两种模态的脑部图像,以及老年痴呆临床PET/MRI图像,与主成分分析法、对比度法、梯度金字塔法、小波变换法和轮廓变换法相比,提出的方法融合结果在熵、互信息等多个评估标准上均有较大提升,可视化信息更加丰富. 展开更多
关键词 多模态 图像融合 framelet变换 高频 低频 人类视觉系统
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基于框架变换和PCA分析的人脸识别方法及实现 被引量:1
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作者 王海辉 施周虎 +1 位作者 邓俊军 彭立中 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第4期571-575,共5页
研究了利用紧框架变换和主成分分析获取人脸特征,设计分类器进行分类识别,通过边缘信息和弱分类器的不同权值对分类识别进行优化。基于人脸数据库的实验结果表明,我们的方法是一种快速、有效和稳定的人脸识别方法。
关键词 紧框架 主成分分析 人脸识别
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一类多重小波紧框架的特征刻画 被引量:3
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作者 吴宏锷 梁瑛 程正兴 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第4期145-149,共5页
刻画多重小波紧框架的特征.引入对应于多重加细函数的多重小波框架的概念.给出多重小波紧框架存在的充要条件.通过对加细函数向量作傅里叶变换得到矩阵符号,运用矩阵理论,给出生成多重小波紧框架的加细函数向量所满足的条件.对原加细函... 刻画多重小波紧框架的特征.引入对应于多重加细函数的多重小波框架的概念.给出多重小波紧框架存在的充要条件.通过对加细函数向量作傅里叶变换得到矩阵符号,运用矩阵理论,给出生成多重小波紧框架的加细函数向量所满足的条件.对原加细函数向量和多重小波紧框架做正交变换,得到新的加细函数向量和与之对应的多重小波紧框架生成元. 展开更多
关键词 小波紧框架 框架生成元 正交变换 框架多分辨分析
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机械故障诊断的衍生增强离散解析小波分析框架 被引量:10
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作者 陈彬强 张周锁 +1 位作者 訾艳阳 何正嘉 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第17期77-86,共10页
小波变换被称为"数学显微镜",它对机械信号的多尺度分析在机械设备状态监测和故障诊断领域发挥着重要的作用。然而传统二进小波变换在工程应用中存在一些显著的不足,如平移敏感性、小波尺度能量泄漏、固定的二进"频率?尺... 小波变换被称为"数学显微镜",它对机械信号的多尺度分析在机械设备状态监测和故障诊断领域发挥着重要的作用。然而传统二进小波变换在工程应用中存在一些显著的不足,如平移敏感性、小波尺度能量泄漏、固定的二进"频率?尺度"划分网格等。尤其是后者使得经典小波变换对处于二进网格过渡带的特征分析中产生不可避免的"盲区"。基于此,提出一种基于过完备小波紧框架的新式"时间-尺度"分析方法-衍生增强离散解析小波分析框架。该小波分析框架基于双树复小波变换进行构造,通过合理地选择双树复小波基函数,并将之应用于增广树形迭代滤波器组中生成近似解析小波包变换,通过对近似解析小波包变换的分析结果进行子空间重排和小波包尺度空间交叉结合,构造伪二进小波包隐框架。在多尺度分解的意义下,所提出的衍生增强离散解析小波分析框架(近似解析小波框架和伪二进小波包隐框架)很好地改进了经典小波存在时频表达能力方面的限制,有效地移动了小波尺度的中心频率,实现了自顶向下、多中心连续细化的"频率-尺度"分析网格。将之应用于的带钢精轧机的微弱故障特征提取中,验证了所提出方法对于经典小波分析方法的优越性。 展开更多
关键词 机械故障诊断 双树复小波变换 解析小波框架 增广树形滤波器组 平移不变性
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SML与侧窗滤波的Framelet域医学图像融合方法
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作者 孔韦韦 《计算机工程与应用》 2024年第13期237-245,共9页
针对医学融合图像中病灶信息不清晰的问题,提出了一种框架变换(framelet transform,FT)域的医学图像融合方法。针对待融合医学源图像进行FT变换,分别获得一幅低频子带图像和一系列高频子带图像;构建改进型拉普拉斯能量和模型,实现低频... 针对医学融合图像中病灶信息不清晰的问题,提出了一种框架变换(framelet transform,FT)域的医学图像融合方法。针对待融合医学源图像进行FT变换,分别获得一幅低频子带图像和一系列高频子带图像;构建改进型拉普拉斯能量和模型,实现低频子带图像中主体信息的融合,并得到对应的低频子带融合图像;构建改进型侧窗滤波模型,实现高频子带图像中的细节和纹理信息的有效融合,并获得高频子带融合图像;针对低频子带融合图像和高频子带融合图像进行FT逆变换,从而获得最终融合结果图像。仿真实验结果表明,与近年的代表性方法相比,基于该方法生成的融合图像无论在主观视觉效果还是客观评价指标方面均具有显著的优势。 展开更多
关键词 医学图像融合 拉普拉斯能量和 侧窗滤波 框架变换
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基于框架域的随机游走全色锐化方法 被引量:1
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作者 王敬凯 杨小远 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期709-719,共11页
针对多光谱图像与全色图像的融合问题,提出了一种新的全色锐化方法。该方法首先通过亮度、色调、饱和度(IHS)变换与非下采样框架变换将原图像从空间域变换到框架域,然后利用基于图论的随机游走,建立高频框架系数的统计融合模型。此模型... 针对多光谱图像与全色图像的融合问题,提出了一种新的全色锐化方法。该方法首先通过亮度、色调、饱和度(IHS)变换与非下采样框架变换将原图像从空间域变换到框架域,然后利用基于图论的随机游走,建立高频框架系数的统计融合模型。此模型根据高频框架系数的邻域相关性与尺度相关性构造新的随机游走协调函数,将高频框架系数融合权重的估计转化为随机游走标记问题的求解。实验结果表明,该方法有利于保持图像的光谱信息和边缘轮廓信息,可以在降低融合图像光谱误差的同时提高空间分辨率,并且优于一些主流全色锐化方法。 展开更多
关键词 全色锐化 框架变换 随机游走 多光谱图像 全色图像
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基于低维流形学习的地震数据重构
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作者 叶文海 林红波 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2022年第6期898-907,共10页
为提高地震勘探精度,需要从低信噪比地震勘探数据中高精度地重构地震信号,为此结合卷积框架变换的稀疏性和低维流形模型学习地震信号的灵活性,提出基于卷积框架变换正则化低维流形模型(CFR-LDMM:Convolutional Framelet Regularization ... 为提高地震勘探精度,需要从低信噪比地震勘探数据中高精度地重构地震信号,为此结合卷积框架变换的稀疏性和低维流形模型学习地震信号的灵活性,提出基于卷积框架变换正则化低维流形模型(CFR-LDMM:Convolutional Framelet Regularization based Low Dimensional Manifold Model)的地震信号恢复算法。通过数据驱动的局部基和非局部基对地震信号块流形联合表示,获得地震信号块流形的低维等距嵌入,避免显示定义流形坐标,提升地震噪声压制能力和信号恢复精度。合成数据和实际地震勘探记录测试表明,所提的CFR-LDMM方法能将地震数据的卷积框架变换系数能量集中到系数矩阵的一角,在压制地震勘探噪声的同时准确地重构了低信噪比地震数据中的缺失道。 展开更多
关键词 地震勘探 信号恢复 卷积框架小波变换 低维流形模型 噪声压制
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Multivariate quasi-tight framelets with high balancing orders derived from any compactly supported refinable vector functions
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作者 Bin Han Ran Lu 《Science China Mathematics》 SCIE CSCD 2022年第1期81-110,共30页
Generalizing wavelets by adding desired redundancy and flexibility,framelets(i.e.,wavelet frames)are of interest and importance in many applications such as image processing and numerical algorithms.Several key proper... Generalizing wavelets by adding desired redundancy and flexibility,framelets(i.e.,wavelet frames)are of interest and importance in many applications such as image processing and numerical algorithms.Several key properties of framelets are high vanishing moments for sparse multiscale representation,fast framelet transforms for numerical efficiency,and redundancy for robustness.However,it is a challenging problem to study and construct multivariate nonseparable framelets,mainly due to their intrinsic connections to factorization and syzygy modules of multivariate polynomial matrices.Moreover,all the known multivariate tight framelets derived from spline refinable scalar functions have only one vanishing moment,and framelets derived from refinable vector functions are barely studied yet in the literature.In this paper,we circumvent the above difficulties through the approach of quasi-tight framelets,which behave almost identically to tight framelets.Employing the popular oblique extension principle(OEP),from an arbitrary compactly supported M-refinable vector functionφwith multiplicity greater than one,we prove that we can always derive fromφa compactly supported multivariate quasi-tight framelet such that:(i)all the framelet generators have the highest possible order of vanishing moments;(ii)its associated fast framelet transform has the highest balancing order and is compact.For a refinable scalar functionφ(i.e.,its multiplicity is one),the above item(ii)often cannot be achieved intrinsically but we show that we can always construct a compactly supported OEP-based multivariate quasi-tight framelet derived fromφsatisfying item(i).We point out that constructing OEP-based quasi-tight framelets is closely related to the generalized spectral factorization of Hermitian trigonometric polynomial matrices.Our proof is critically built on a newly developed result on the normal form of a matrix-valued filter,which is of interest and importance in itself for greatly facilitating the study of refinable vector functions and multiwavelets/multiframelets.This paper provides a comprehensive investigation on OEP-based multivariate quasi-tight multiframelets and their associated framelet transforms with high balancing orders.This deepens our theoretical understanding of multivariate quasi-tight multiframelets and their associated fast multiframelet transforms. 展开更多
关键词 quasi-tight multiframelet oblique extension principle refinable vector function vanishing moment balancing order compact framelet transform normal form of filters generalized matrix factorization
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基于近似稀疏正则化的低秩张量填充算法
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作者 胡文玉 郑伟东 +1 位作者 黄进红 喻高航 《数值计算与计算机应用》 2023年第1期53-67,共15页
针对目前大多数的低秩张量填充模型存在稀疏过约束而导致恢复数据的细微特征被忽略的现象,本文借助低秩矩阵分解和框架变换,引入软阈值算子的范数正则项,提出一个基于近似稀疏正则化的低秩张量填充模型.为有效地求解该模型,我们将范数... 针对目前大多数的低秩张量填充模型存在稀疏过约束而导致恢复数据的细微特征被忽略的现象,本文借助低秩矩阵分解和框架变换,引入软阈值算子的范数正则项,提出一个基于近似稀疏正则化的低秩张量填充模型.为有效地求解该模型,我们将范数改写为具有非线性不连续权函数的加权范数,并用连续权函数逼近不连续权函数,在此基础上设计块逐次上界极小化的求解算法.在一定条件下,证明该算法的收敛性.大量实验表明,本文所提出的算法比现有一些经典算法能更好地重建得到图像的局部细节特征. 展开更多
关键词 近似稀疏 低秩 张量填充 矩阵分解 框架变换
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