山东省自然科学基金(Z2004G01)
- 作品数：5 被引量：30H指数：3
- 相关作者：彭玉华杨明强屈庆春李立薛佩军更多>>
- 相关机构：山东大学山东师范大学更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金'泰山学者'建设工程专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生更多>>
- 基于Beamlet变换的线特征检测被引量：12
- 2007年
- 线特征是图像的重要特征,其检测效果直接影响模式识别和分类。基于调和分析的思想,给出一种带有方向信息的多尺度的Beamlet基,对图像进行Beamlet变换。试验结果表明,该线特征检测方法不仅能提取无噪声图像中的直线和曲线,而且对强噪声图像中的直线和曲线提取效果也很好。
- 屈庆春彭玉华杨明强
- 关键词：BEAMLET变换小波变换
- 一种新的信号去噪方法及在激光信号中的应用被引量：2
- 2006年
- 小波去噪是信号去噪的主要方法之一,目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果,其中Donoho的阈值方法应用广泛。与传统双通道小波变换相比,三通道小波变换具有很多优势。基于这一理论,结合非参数自适应估计,推导出了一种适用于三通道小波域的自适应的信号去噪方法。实验证明,与三通道小波域中基于Donoho方法的去噪相比,该方法可以更好地保护细节以及提高重建信号的信噪比,在激光超声信号处理中也表现出良好的性能。
- 李立彭玉华杨明强薛佩军
- 关键词：非参数自适应估计信号去噪
- Ridgelet域中基于非参数自适应密度估计理论的图像去噪方法被引量：2
- 2006年
- Ridgelet是一种新的信号分析方法,它适合于具有直线或超平面奇异性的二维信号的描述,目前,针对特定大小的离散图像,又提出了正交有限Ridgelet变换(FRIT)。该文在有限Ridgelet域中,结合Birge-Massart等提出的非参数自适应估计理论,提出一种新的二维图像去噪方法。实验证明,这种基于Ridgelet与Birge-Massart理论的图像去噪方法,与传统的Wavelet域去噪以及Donoho阈值去噪方法相比,去噪效果更为明显。
- 李立彭玉华杨明强薛佩军
- 关键词：图像去噪RIDGELET变换非参数自适应估计
- 基于Wedgelet变换的图像边缘检测被引量：5
- 2005年
- 边缘是图像的重要特征,其检测效果直接影响模式的识别和分类。基于调和分析的思想,作者给出一种带有方向信息的多尺度的Wedgelet基,对CT图像进行边缘提取。实验表明,此方法检测边缘效果很好。
- 屈庆春彭玉华
- 关键词：BEAMLET变换边缘检测多尺度分析
- 基于改进的启发式蚁群算法的聚类问题的研究被引量：9
- 2007年
- 蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,广泛应用于求解复杂组合优化问题,并已在通信网络、机器人等许多应用领域得以具体应用。聚类问题作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类算法已经在当前的数据挖掘研究中得到应用。文中针对早期蚁群聚类算法的缺点,提出一种改进的启发式蚁群聚类算法(IHAC),将蚁群在多维空间中移动的启发式知识存储在称之为"记忆银行"的设备当中,来指导蚁群后边的移动行为,降低蚁群移动的随意性,避免产生未分配的数据对象。并用一些数据做了一些实验,结果证明改进的蚁群聚类算法在误分类错误率和运行时间上优于早期的蚁群聚类算法。
- 刘念涛刘希玉
- 关键词：蚁群算法聚类蚁群聚类算法
