王配配
- 作品数：4 被引量：4H指数：2
- 供职机构：河北大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信电气工程医药卫生更多>>
- 基于低秩矩阵的医学图像融合算法研究
- 刘帅奇刘明姜清超李会雅王前程王配配温馨
- 研究了图像融合问题，特别是在稀疏表示和低秩矩阵的基础上提出不同的图像融合算法。设计基于低秩医学图像融合算法原理框图，推导并验证低秩矩阵恢复算法的有效性；结合向导滤波设计并完成基于复剪切波域的图像融合算法；结合滚动向导滤波...
- 关键词：
- 关键词：医学图像融合算法
- 基于非局部相似和低秩矩阵逼近的SAR图像去噪
- 合成孔径雷达(SAR)图像能够为许多应用提供有用信息，如军事侦察与识别、遥感测绘等。但由于成像传感器中存在大量随机分布的散射体，其反射的雷达回波相干叠加，从而不可避免地在图像中产生相干乘性噪声，为后续SAR图像分析带来了...
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- 关键词：图像去噪方差估计合成孔径雷达
- 文献传递
- 基于非局部相似和低秩矩阵逼近的SAR图像去噪被引量：2
- 2017年
- 针对合成孔径雷达图像(Synthetic Aperture Radar,SAR)受斑点噪声影响的问题,提出了一种改进的基于非局部相似和低秩矩阵逼近的SAR图像去噪方法。首先对SAR图像进行对数变换,将图像的相干乘性噪声转化为加性噪声,然后预估计图像的全局噪声方差,利用非局部相似性引入一种新的基于欧氏距离和判定系数的联合块匹配方式,在低秩模型下采用改进残余噪声方差估计的加权核范数最小化算法(Weighted Nuclear Norm Minimization,WNNM)逼近低秩矩阵,最终实现SAR图像的噪声抑制。实验结果表明,该方法不仅使得峰值信噪比等客观指标有了明显的改善,而且更好地保存了图像的局部结构,并实现了良好的主观视觉效果。
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- 关键词：SAR图像去噪
- 基于NSST变换域WNNM和KAD算法的SAR图像去噪被引量：2
- 2017年
- 针对合成孔径雷达图像(synthetic aperture radar,SAR)斑点噪声影响的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换域(non-subsample shearlet transform,NSST)加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)和核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD)的SAR图像去噪方法.首先预估计SAR图像的全局噪声方差,其次对SAR图像进行对数变换,将图像的相干斑乘性噪声转化为加性噪声,然后对SAR图像进行NSST变换分解,将图像分为低频分量和多个高频分量.对分解后的低频分量和高频分量分别用WNNM算法和KAD进行去噪处理,最后用处理后的结果进行NSST重构得到去噪图像.给出了该算法的详细实现过程,并把它与之前的WNNM算法和非下采样shearlet变换算法进行了比较.实验结果表明,峰值信噪比相较于WNNM算法提高了约0.3 d B,而且更好地保存了图像的局部结构,并实现了良好的主观视觉效果.
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