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四川省应用基础研究计划项目(04JY029-059-2)

作品数:5 被引量:34H指数:3
相关作者:尹忠科王建英龙奕刘明坤邵君更多>>
相关机构:西南交通大学贵州大学瑞士联邦高工信号处理实验室更多>>
发文基金:四川省应用基础研究计划项目教育部留学回国人员科研启动基金国家留学基金更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇电子电信
  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇图像
  • 3篇稀疏分解
  • 2篇信号
  • 2篇信号处理
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 1篇信号稀疏分解
  • 1篇掩模
  • 1篇语音
  • 1篇语音信号
  • 1篇噪声
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇锐化
  • 1篇手写
  • 1篇特征提取
  • 1篇图像处理
  • 1篇图像椒盐噪声
  • 1篇图像增强
  • 1篇图像重建

机构

  • 7篇西南交通大学
  • 2篇贵州大学
  • 1篇瑞士联邦高工...

作者

  • 7篇尹忠科
  • 6篇王建英
  • 2篇刘明坤
  • 2篇龙奕
  • 2篇刘强
  • 1篇王小兰
  • 1篇张跃飞
  • 1篇杨美英
  • 1篇邵君

传媒

  • 1篇电子科技大学...
  • 1篇贵州大学学报...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇光电工程
  • 1篇铁道学报
  • 1篇四川省通信学...

年份

  • 1篇2009
  • 2篇2008
  • 1篇2007
  • 3篇2006
5 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
由图像的稀疏分解重建图像的快速算法被引量:1
2006年
针对由图像的稀疏分解结果重建图像的速度极其缓慢这一问题,研究了表示图像的原子的能量分布特性。利用了表示图像内容的绝大部分原子的能量分布具有非常集中的特点,提出了由分解后的原子参数重建图像的快速算法。该算法对于一个原子的计算只限于原子能量集中的区域,并在此基础上实现了原子能量及原子归一化的快速计算。采用快速算法使图像重建的速度提高了约32倍,同时保证快速重建图像的质量保持不变。
尹忠科王建英Pierre Vandergheynst
关键词:图像处理稀疏分解图像重建
信号稀疏分解中过完备原子库的集合划分被引量:24
2006年
信号稀疏分解中使用的过完备原子库对分解效果十分重要,但同时它也是造成稀疏分解计算非常复杂的关键因素。为此,本文提出了利用信号集合划分研究过完备原子库的新方法。利用原子之间的等价关系,可以把过完备原子库划分成互不相交的子库,而每一个原子子库只需要用一个选出的相对应的原子即可代表。利用过完备原子库的集合划分,在信号稀疏分解效果不变的条件下,可以使信号稀疏分解过程的计算复杂度大为降低。本文所提方法的可行性和有效性为实验结果所证实。
邵君尹忠科王建英张跃飞
关键词:信号处理稀疏分解
滤除图像椒盐噪声的自适应加权均值滤波器
充分利用图像椒盐噪声的特点,提出了一种用于滤除椒盐噪声的自适应加权均值滤波器。该滤波算法以加权均值滤波器为基础,在滤波窗口内只处理噪声像素,且模板权值依据滤波窗口中所含噪声像素个数自适应调整;同时,滤波窗口大小依据噪声斑...
杨美英王建英尹忠科
文献传递
利用FFT实现语音信号稀疏分解的改进算法被引量:4
2007年
研究基于Matching Pursuit(MP)方法实现的语音信号稀疏分解问题,通过对语音信号稀疏分解中使用的过完备原子库结构特性的分析,提出了一种改进的信号稀疏分解算法。该算法针对语音信号的特点,以FFT算法实现的稀疏分解为基础缩小了原子的搜索范围,从而不仅进一步提高分解速度,还能以更稀疏的形式表示语音信号。算法的有效性为实验结果所证实。
刘强尹忠科王建英
关键词:信号处理稀疏分解MATCHINGFFT
基于图像局部方差分布的自适应反锐化掩模算法被引量:2
2009年
针对现有反锐化掩模法中的缺点,分析了人类的视觉特点。根据图像细节分区原理,利用试验参数和具体图像的局部方差分布获取图像修正因子增益,提出了一种有效的图像增强算法?基于图像局部方差分布的反锐化掩模算法。该算法从人类视觉特点出发同时兼顾具体图像的局部方差分布特征。
刘明坤龙奕尹忠科
关键词:图像增强反锐化掩模局部方差
基于第二代Bandelet的手写相似字识别
相似字是造成汉字识别误识率和拒识率高的主要原因之一,而且由于书写习惯会使识别难度更大。本文针对手写相似字的特点,提出基于 Bandelet 的特征选取方法,将传统的结构特征与统计特征有机结合起来。运用 K-L 变换对已提...
王小兰刘强尹忠科王建英
关键词:BANDELET特征提取
文献传递
NA-Bandelet基的构造及其在图像去噪中的应用被引量:3
2008年
构造了具有抗噪性能的自适应Bandelet基。文中首先在带噪信号的二进剖分块内,利用软阈值函数和在SURE准则下获得的阈值T,计算出对无噪信号的逼近结果,再按照最小化逼近误差原则,寻找出二进剖分块的几何方向。然后在最小化均分误差(MMSE)的原则下合并二进剖分块,最终确定了NA-Bandelet的方向。提出了基于NA-Bandelet基去噪算法,分别对光学图像和SAR图像进行去噪和降斑处理。与基于正交小波基、Bandelet基的去噪、降斑算法相比较,结果表明,提出的算法能有效地去除噪声,并且具有更强的边缘保持能力。
龙奕尹忠科王建英刘明坤
关键词:BANDELET变换CART算法
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