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1.
2.
为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。 相似文献
3.
本文对基于DPCM与整数小波相结合的算法在无损图像压缩中的应用进行了深入研究.研究表明,分块图像数据经过整数小波变换后仍存在冗余,对这些冗余的数据进行分析,可通过DPCM编码,对变换后的数据做进一步的压缩.由于5/3整数小波变换的特性,其冗余信息主要分布在水平、垂直和对角线的方向.因此,本文在大量实验数据的基础上,提出了一种按照冗余信息的分布规律,构造出预测模板,再对变换后的不同的子带系数选择相应的、开销最小的模板进行残差系数冗余信息去除的方法.实验结果表明,所提出方法的残差系数的平均码长比原始图像的平均码长减小了2.61,总压缩率比JPEG 2000压缩率平均提升了4.63%,相比原始图像直接进行DPCM编码压缩率平均提升了6.16%,同时因其算法简单,非常适合于硬件FPGA上的实现. 相似文献
4.
提出一种基于图形处理器(GPU)硬件加速的频域非下采样轮廓波变换(FNSCT)算法.该算法构造了更加简单、快速的频域非下采样轮廓波变换,有效消除了传统小波变换以及轮廓波变换应用于图像融合算法时引起的振铃和伪吉布斯现象.结合GPU在并行大规模浮点数及快速傅里叶变换(FFT)上的高速运算能力,解决了非下采样轮廓波变换(NSCT)速度慢的问题,实现了一种高精度的医学图像融合加速算法. 相似文献
5.
基于轮廓波变换和改进模糊c均值聚类的红外图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降噪,以完成分割前的预处理过程,然后利用改进的模糊c均值算法对降噪后的红外图像进行分割。针对标准模糊c均值分割存在的问题,本文提出的方法从基于样本直方图的最小最大距离法的初始聚类中心确定、考虑邻域像素相关性的样本点聚类权值和邻域隶属度修正三个方面加以改进,在保证分割精度的基础上,进一步滤除降噪阶段遗留下的图像噪声。对一系列红外图像进行实验的结果表明,相对于标准模糊c均值算法,本文提出的改进算法划分熵平均降低约10%,区域对比度提高约27%,能够实现对受到噪声污染红外图像的有效分割。 相似文献
6.
GUI界面是Matlab软件中实现程序功能的一种方式,本文的目的是实现Chen-Mobius变换在图像处理应用中的GUI界面。Chen-Mobius变换方法已应用于图像处理的去噪、水印、传输及保密,具有许多优点。而其软硬件的实现显得尤为迫切。鉴于此,文章实现了该方法在图像去噪方面的GUI交互界面,同时对比均值去噪方法,说明其优越性,为今后此法的软硬件功能实现和广泛应用打好基础。 相似文献
7.
用辛Runge-Kutta谱方法研究变系数非线性Schr(o)dinger方程.我们在空间方向用快速Fourier变换方法来离散二阶导数项,在时间方向用2级4阶隐式辛Runge-Kutta方法来离散一阶导数项,给出了变系数的非线性Schr(o)dinger方程的数值解法.数值结果显示该算法行之有效,它可以保持系统模方守恒和能量守恒的性质. 相似文献
8.
基于HHT的雅鲁藏布江径流变化周期及趋势分析 总被引:4,自引:0,他引:4
采用Hilbert Huang变换对雅鲁藏布江干支流上的10个水文站1956-2000年天然径流资料进行分析,探讨了雅鲁藏布江流域年径流变化的近似周期及其演变趋势。研究结果表明,雅鲁藏布江全流域范围内存在约3、6~8、9、11~13、16~17及22~24 a的近似周期。同时研究还发现,雅鲁藏布江干支流在20世纪60年代左右径流量较大,但在进入60年代中后期之后,年径流量呈逐渐减小的趋势,这种趋势在80年代附近达到极小值,此后径流量逐渐回升,并在90年代后逐渐进入相对丰水期。 相似文献
9.
根据数字水印技术的需要,对水印图像进行置乱。本文提出的P-fibonacci变换简单易实现。根据水印的图像信息自适应的提取P值;满足对任意大小的图像进行置乱,变换后水印信息分布均匀;其图像的还原过程采用矩阵求逆,简单易实现。并给出了Matlab上的实现算法。 相似文献
10.
A new spectral matching algorithm is proposed by using nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform.The nonsubsampled contourlet transform is used to decompose an image into... 相似文献