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基于高斯混合模型的海面舰船目标检测
1
作者 向文豪 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第1期148-151,共4页
在复杂的海面环境中,因不规律变换的海面浪花、岸边岛屿以及舰船阴影等因素影响,使海面舰船目标检测成为一个难点,为此,提出基于高斯混合模型的海面舰船目标检测方法。结合多尺度中值滤波和Canny边缘检测处理采集海面舰船图像并获取边... 在复杂的海面环境中,因不规律变换的海面浪花、岸边岛屿以及舰船阴影等因素影响,使海面舰船目标检测成为一个难点,为此,提出基于高斯混合模型的海面舰船目标检测方法。结合多尺度中值滤波和Canny边缘检测处理采集海面舰船图像并获取边缘图像,采用霍夫变换从边缘图像中提取候选直线,并综合长度特征与颜色特征,从候选直线里精确提取海天线,完成舰船图像背景补偿。以背景补偿后图像为基础,建立高斯混合模型,通过模型初始化、修正以及背景衡量和前景划分等步骤检测舰船目标,并结合霍特林正交变换抑制舰船目标阴影,完成图像后处理。实验结果说明,中值滤波的尺度为2时图像清晰度最好。该方法可有效提取海天线,完成舰船图像背景补偿,精准检测海面舰船目标,结合阴影抑制能提高舰船目标检测精度,满足海面舰船目标检测的需要。 展开更多
关键词 高斯混合模型 多尺度中值滤波 CANNY边缘检测 霍夫变换 霍特林变换 阴影抑制
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基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型的SAR图像噪声抑制 被引量：11
2
作者 白静 侯彪 +1 位作者 王爽 焦李成 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1234-1241,共8页
提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度(GSM)模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlet... 提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度(GSM)模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlets通过多方向选择来捕捉图像中各向异性特征,滤波器结构为可分离设计;采用提升方案进一步减小变换的运算量.文中对相邻位置和尺度的系数建立GSM模型,能较好地描述系数的边缘分布,充分体现邻域间系数的相关性.对大量真实SAR图像的去噪实验表明,文中方法取得了比空域滤波及小波方法更优的去噪性能,同时在图像边缘等细节特征保持方面具有明显优势. 展开更多
关键词 SAR图像 Directionlet变换 高斯混合尺度模型(gsm) 提升方案 斑点噪声
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基于小波域高斯尺度混合模型的天气雷达图像高分辨率插值 被引量：7
3
作者 寇蕾蕾 王振会 +1 位作者 沈菲菲 楚志刚 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期142-153,共12页
采用可精确刻画雷达回波强度数据统计特征的小波域高斯尺度混合(GSM)模型作为雷达图像先验模型,进行天气雷达图像插值,在提高图像分辨率的同时有效重建降水回波中局部强回波值、小尺度变化细节等一些重要空间分布统计特征。分析和总结... 采用可精确刻画雷达回波强度数据统计特征的小波域高斯尺度混合(GSM)模型作为雷达图像先验模型,进行天气雷达图像插值,在提高图像分辨率的同时有效重建降水回波中局部强回波值、小尺度变化细节等一些重要空间分布统计特征。分析和总结雷达回波强度数据小波频率域统计特点,建立小波域GSM模型;匹配天气雷达图像小波系数和GSM模型,利用贝叶斯理论估计更小尺度的小波系数,进行小波逆变换,完成高分辨率天气雷达图像插值。试验表明,该算法能从低分辨率图像中估计出高分辨率高频系数,且所利用的先验模型充分考虑降水数据本身的特点,可有效捕获降水回波结构的非高斯特征和局部相关特性,重建雷达图像中的局部变化细节。 展开更多
关键词 雷达回波强度数据 小波系数 高斯尺度混合模型 插值
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结合复方向滤波器组高斯尺度混合模型及非局部均值滤波的图像去噪 被引量：5
4
作者 刘巧红 李斌 林敏 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2806-2814,共9页
提出了一种结合金字塔对偶树方向滤波器组（PDTDFB）变换域高斯尺度混合模型及非局部均值滤波的图像去噪方法.首先,建立了含噪图像的PDTDFB系数的局部高斯尺度混合模型,应用贝叶斯最小二乘法估计出去噪图像的PDTDFB系数;然后,通过PDTDF... 提出了一种结合金字塔对偶树方向滤波器组（PDTDFB）变换域高斯尺度混合模型及非局部均值滤波的图像去噪方法.首先,建立了含噪图像的PDTDFB系数的局部高斯尺度混合模型,应用贝叶斯最小二乘法估计出去噪图像的PDTDFB系数;然后,通过PDTDFB逆变换重构得到初步去噪的图像;最后,采用非局部均值滤波平滑人工效应,从而获取最终的去噪图像.该方法充分利用了PDTDFB变换具有近似平移不变性、多尺度多方向选择性和对图像纹理边缘等细节信息的高效表示能力,以及高斯尺度混合模型对PDTDFB系数的邻域相关性的概括能力.实验结果表明：与目前几个典型的去噪方法相比较,该方法使信噪比提高了0.3～3 dB,视觉效果也有明显的改善.另外,该方法不仅能有效地去除含噪图像中的噪声,同时也有效地保留了原始图像中的边缘和纹理等细节信息. 展开更多
关键词 图像去噪 金字塔对偶树方向滤波器组 非局部均值 高斯尺度混合模型
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基于高斯混合建模的多尺度HOG行人头肩特征检测 被引量：3
5
作者 芮挺 曹鹏 +2 位作者 张金林 马光彦 孙仁武 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第2期90-93,共4页
针对传统的梯度方向直方图(HOG)行人检测方法计算复杂、实时性较差的问题,提出了一种改进的HOG行人检测方法。首先,利用高斯混合模型背景建模,去除大部分背景图像,减少滑动窗口扫描区域,以提高检测速度。同时,选择头肩特征作为行人检测... 针对传统的梯度方向直方图(HOG)行人检测方法计算复杂、实时性较差的问题,提出了一种改进的HOG行人检测方法。首先,利用高斯混合模型背景建模,去除大部分背景图像,减少滑动窗口扫描区域,以提高检测速度。同时,选择头肩特征作为行人检测依据,计算多尺度HOG特征,减少计算量,降低因姿态变化遮挡等引起的误检测率。通过行人头肩特征图像库的实验证明,该方法能有效提高检测速度,并得到较高的检测精度。 展开更多
关键词 行人检测 高斯混合建模 头肩特征 多尺度梯度方向直方图
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基于多尺度小波变换的高斯混合模型SAR图像去噪 被引量：7
6
作者 曹兰英 张昆辉 夏良正 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第1期44-47,共4页
针对合成孔径雷达图像斑点噪声去除问题 ,提出了一种滤波算法。该算法根据 SAR图像小波系数分布的特点 ,采用高斯混合模型对其进行精确拟合 ,并用贝叶斯估计来恢复原图。为了有效地克服对数图像均值不为零对小波滤波的影响 ,在多尺度小... 针对合成孔径雷达图像斑点噪声去除问题 ,提出了一种滤波算法。该算法根据 SAR图像小波系数分布的特点 ,采用高斯混合模型对其进行精确拟合 ,并用贝叶斯估计来恢复原图。为了有效地克服对数图像均值不为零对小波滤波的影响 ,在多尺度小波变换前先对取对数后的图像作了归一化处理。仿真实验结果表明 ,该方法克服了常用的小波阈值去噪只有一个阈值的缺点 。 展开更多
关键词 高斯混合模型 SAR图像 多尺度小波变换 合成孔径雷达图像 小波阈值去噪 小波系数 斑点噪声 算法 小波滤波 仿真实验
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复数小波域的高斯尺度混合模型图像降噪 被引量：2
7
作者 严奉霞 成礼智 彭思龙 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期865-869,共5页
由于复数小波变换具有近似平移不变性和良好的方向选择性,因此适用于图像去噪。为了取得更好的降噪效果,提出了一种基于复数小波的高斯尺度混合模型降噪算法。该算法首先对自然图像的复数小波系数建立统计模型,即将位于相邻位置和尺度... 由于复数小波变换具有近似平移不变性和良好的方向选择性,因此适用于图像去噪。为了取得更好的降噪效果,提出了一种基于复数小波的高斯尺度混合模型降噪算法。该算法首先对自然图像的复数小波系数建立统计模型,即将位于相邻位置和尺度的系数邻域建模为一个高斯尺度混合模型;然后用该模型对子带系数进行贝叶斯最小均方估计,以达到降低噪声的目的。由于这一模型很好地利用了复数小波系数幅值尺度间和尺度内的相关性,因此可以取得较好的降噪效果。实验结果表明,该算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉上都优于一些传统的降噪算法。 展开更多
关键词 图像降噪 二元树复数小波变换 高斯尺度混合模型 贝叶斯最小均方估计
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局部高斯尺度混合模型的傅里叶-小波图像降噪 被引量：1
8
作者 唐锐 张敬东 张祺 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期592-595,共4页
提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法。所提出的降噪方法综合了两者的优点,考虑到噪声小波系数间的相关性,小波系数统计特性通过局部高斯尺度混合统计模型来刻画。实验结果表明,此法可有效去除噪声,并且... 提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法。所提出的降噪方法综合了两者的优点,考虑到噪声小波系数间的相关性,小波系数统计特性通过局部高斯尺度混合统计模型来刻画。实验结果表明,此法可有效去除噪声,并且能够克服传统的小波去噪效果与选用的小波基函数相关的局限性,和其他方法相比,无论从视觉上还是峰值信噪比上比较,此方法降噪效果明显较好。 展开更多
关键词 图像降噪 傅里叶变换 局部高斯尺度混合模型 小波变换 峰值信噪比
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基于高斯混合尺度模型的压缩传感图像重构 被引量：1
9
作者 李林 孔令富 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期432-438,共7页
在图像处理领域中,压缩传感重构是稀疏表示下的最重要的病态反问题之一。压缩传感图像重构利用图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像。为了克服传统的压缩传感算法中收敛速度慢和未利用变... 在图像处理领域中,压缩传感重构是稀疏表示下的最重要的病态反问题之一。压缩传感图像重构利用图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像。为了克服传统的压缩传感算法中收敛速度慢和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,提出了基于高斯混合尺度模型的压缩传感图像重构算法,证明了独立的高斯混合尺度分布作为压缩传感重构的稀疏先验知识的可行性,结合全变差调整进一步提高算法的性能。实验结果表明,该算法有效地提高了重构图像的主观视觉效果和峰值信噪比,加快了压缩传感图像重构算法的收敛速度。 展开更多
关键词 图像处理 压缩传感 高斯混合尺度模型 邻域系数 全变差
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基于高斯尺度混合模型的小波域图像复原研究 被引量：2
10
作者 董湘君 朱鹰屏 《广东技术师范学院学报》 2010年第6期23-26,共4页
将图像分解的小波域金字塔系数的每个邻域模型化为高斯尺度混合模型,并基于该模型提出一种贝叶斯估计方法,复原被线性降晰并叠加一加性高斯白噪声的模糊图像.仿真结果显示,本文算法无论从视觉效果还是峰值信噪比指标上都明显优于维纳滤... 将图像分解的小波域金字塔系数的每个邻域模型化为高斯尺度混合模型,并基于该模型提出一种贝叶斯估计方法,复原被线性降晰并叠加一加性高斯白噪声的模糊图像.仿真结果显示,本文算法无论从视觉效果还是峰值信噪比指标上都明显优于维纳滤波复原算法. 展开更多
关键词 高斯尺度混合模型 小波系数 贝叶斯估计 图像复原
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一种高斯混合尺度模型及在图像去噪中的应用 被引量：1
11
作者 王金峰 侯建花 《微型机与应用》 2004年第12期53-56,共4页
将高斯混合尺度算法和方向小波分解相结合,建立了小波分解系数的邻域模型,并基于该模型提出一种有效减少计算消耗的局部去噪方法。通过一系列模拟图像去噪试验,证明了此算法的有效性。
关键词 图像去噪 域模型 算法 小波分解系数 邻域 尺度 混合 去噪方法 模拟图 高斯
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复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合图像降噪
12
作者 闫河 李刚 张小川 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2009年第6期735-742,764,共9页
提出了一种基于复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪方法.指出Curvelet变换重构图像存在"划痕"和"嵌入污点"的主要原因是Curvelet变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和改进的Radon变换... 提出了一种基于复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪方法.指出Curvelet变换重构图像存在"划痕"和"嵌入污点"的主要原因是Curvelet变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和改进的Radon变换分别代替原Curvelet变换中的实小波变换和Radon变换.构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet变换.本文同时把高斯尺度混合(GSM)模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉能力的复数GSM模型,并在复数Curvelet变换域,采用贝叶斯最小平方(BLS)估计器对CGSM模型下含噪复系数进行有效估计,从而实现降噪.实验结果表明,无论是用PSNR指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能均好于传统Curvelet去噪、Curvelet域HMT去噪和小波域BLS-GSM去噪.本文方法在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力. 展开更多
关键词 图像去噪 复数Curvelet变换 复数高斯尺度混合 贝叶斯最小平方估计
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一种高斯尺度混合模型的Shearlet域图像去噪(英文)
13
作者 田伟 曹寒问 +1 位作者 谢凯 孙金亮 《南昌工程学院学报》 CAS 2014年第1期49-53,共5页
提出了一种基于高斯尺度混合模型的Shearlet域图像去噪方法.高斯尺度混合是一个独立高斯随机向量和一个独立隐随机尺度因子的乘积,可以很好地刻画相邻位置和尺度的Shearlet系数邻域的统计特性.在此基础上,对Shearlet系数进行贝叶斯最小... 提出了一种基于高斯尺度混合模型的Shearlet域图像去噪方法.高斯尺度混合是一个独立高斯随机向量和一个独立隐随机尺度因子的乘积,可以很好地刻画相邻位置和尺度的Shearlet系数邻域的统计特性.在此基础上,对Shearlet系数进行贝叶斯最小均方估计.通过对加入高斯白噪声的图像进行去噪,仿真结果表明和其他基于小波域的方法相比,无论从视觉上还是峰值信噪比上,shearlet域方法降噪效果明显更好. 展开更多
关键词 图像去噪 高斯尺度混合 贝叶斯最小均方估计 Shearlet域
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基于Curvelet域高斯尺度混合模型的地震信号降噪方法 被引量：1
14
作者 李青 汪金菊 《大学数学》 2017年第3期37-45,共9页
结合曲波变换和高斯尺度混合模型提出地震信号随机噪声压制方法.该方法首先运用曲波变换对含有随机噪声的地震信号进行分解,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型估计出原始地震信号所对应的小波系数,最后经曲波逆变换重构获... 结合曲波变换和高斯尺度混合模型提出地震信号随机噪声压制方法.该方法首先运用曲波变换对含有随机噪声的地震信号进行分解,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型估计出原始地震信号所对应的小波系数,最后经曲波逆变换重构获得降噪处理后的地震信号.仿真地震信号和实际地震信号的实验结果均表明本文方法能够有效压制地震信号中的随机噪声干扰,较多地保留了有效信号. 展开更多
关键词 曲波变换 高斯尺度混合模型 随机噪声 降噪方法
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基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法 被引量：49
15
作者 张美霞 李丽 +2 位作者 杨秀 孙改平 蔡雅慧 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期4283-4293,共11页
针对传统聚类方法存在聚类"硬分配"的局限性,及其面对海量数据集难以同时满足聚类效率与聚类精度要求的问题,文章提出一种基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法,对负荷数据进行多维尺度分析降维后,输入高斯混合... 针对传统聚类方法存在聚类"硬分配"的局限性,及其面对海量数据集难以同时满足聚类效率与聚类精度要求的问题,文章提出一种基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法,对负荷数据进行多维尺度分析降维后,输入高斯混合模型聚类算法中,实现大规模负荷数据集的分类。基于Rstudio工具对上海市办公、商场、宾馆和综合型楼宇各一栋的负荷(2015—2017年每小时用电负荷)进行分类,并将该方法与K-Means、模糊聚类、层次聚类和高斯混合模型聚类等方法比较。此外以降维速率、降维质量、降维损失和聚类质量为评价指标,将多维尺度分析与高斯混合模型聚类的结合与t分布随机邻域嵌入、主成分分析与高斯混合模型聚类的结合进行比较。结果表明,该研究提出的分类方法不仅有效精细地实现了楼宇负荷分类,且能够有效节约计算成本,提高运算效率。 展开更多
关键词 高斯混合模型聚类 多维尺度分析 负荷分类 聚类分析 楼宇负荷 降维评估
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高斯混合函数区域匹配引导的Level Set纹理图像分割 被引量：10
16
作者 肖春霞 初雨 张青 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1295-1304,共10页
基于高斯混合模型颜色匹配及多尺度图像增强,文中提出了有效的边缘停止函数用于引导levelset函数演化,有效地解决了纹理图像的分割问题.文中首先提出基于高斯混合模型颜色分布的边缘停止函数,通过计算levelset演化窄带区域与用户给定交... 基于高斯混合模型颜色匹配及多尺度图像增强,文中提出了有效的边缘停止函数用于引导levelset函数演化,有效地解决了纹理图像的分割问题.文中首先提出基于高斯混合模型颜色分布的边缘停止函数,通过计算levelset演化窄带区域与用户给定交互区域的相似性,根据其相似性来引导levelset快速演化;然后,提出一个定义在多尺度图像梯度上的边缘停止函数,使得levelset能精确地分割出图像的边缘;最后,结合以上两种边缘停止函数的优点,提出一个边缘停止函数的混合模型,根据图像颜色、边缘特征自适应地引导levelset函数演化.实验结果表明,文中提出的算法不仅能有效地检测出纹理目标区域,同时需要计算出纹理区域精确、光滑的边界. 展开更多
关键词 水平集 图像分割 边缘检测 高斯混合模型 多尺度图像
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内外先验结合的多尺度低秩去噪方法
17
作者 张莉 韩靖敏 +1 位作者 钱妍 檀结庆 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期491-502,共12页
内部先验的去噪方法侧重图像的低秩性、稀疏性等先验知识,较少考虑多尺度特性;而基于外部先验的去噪方法充分利用自然图像的先验信息,却难以恰当地估计相似块组的秩.针对这些问题,综合考虑不同尺度间的噪声图像信息以及外部清晰图像的... 内部先验的去噪方法侧重图像的低秩性、稀疏性等先验知识,较少考虑多尺度特性;而基于外部先验的去噪方法充分利用自然图像的先验信息,却难以恰当地估计相似块组的秩.针对这些问题,综合考虑不同尺度间的噪声图像信息以及外部清晰图像的统计分布规律,提出内外先验结合的多尺度低秩去噪方法.在预训练阶段,学习外部自然图像数据集的统计分布规律,获得外部自然图像的先验信息;在分组阶段,采用外部先验信息引导噪声图像分组,构建低秩矩阵;在低秩约束阶段,利用构建的多尺度低秩去噪方法对噪声图像进行重建.在Set5,Set12,Kodak,McMaster等经典图像数据集上的实验结果表明,该方法在客观评价指标上有较为明显的改善,如峰值信噪比优于对比方法0.2 dB,并在主观视觉效果上能够保留图像细节和纹理. 展开更多
关键词 图像去噪 低秩矩阵 多尺度特征 高斯混合模型 广义核范数
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基于高斯混合模型图像局部自适应去噪算法 被引量：2
18
作者 刘卫华 何明一 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2806-2808,共3页
针对传统阈值小波去噪方法未考虑小波域尺度内和尺度间系数相关性的问题,采用基于小波域统计模型的新型去噪方法,图像小波域的先验统计模型采用高斯混合尺度模型。在计算信号的协方差矩阵时,对图像分块并用椭圆窗滑动求局部协方差矩阵,... 针对传统阈值小波去噪方法未考虑小波域尺度内和尺度间系数相关性的问题,采用基于小波域统计模型的新型去噪方法,图像小波域的先验统计模型采用高斯混合尺度模型。在计算信号的协方差矩阵时,对图像分块并用椭圆窗滑动求局部协方差矩阵,以达到局部自适应的去噪目的。实验表明,该方法与在子带内求协方差矩阵的方法相比,去噪效果有所提高。 展开更多
关键词 高斯混合尺度模型 小波变换 局部自适应 椭圆窗
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基于多尺度分析与图割的快速图像分割算法 被引量：12
19
作者 徐秋平 郭敏 王亚荣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第10期3989-3991,共3页
以GrabCut算法为基础,引入多尺度分析方法,以塔式分解的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计GMM参数,将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补,使得算法以较少样本快速确定GMM参数,分割精度不减而效率显著提高。实验表明... 以GrabCut算法为基础,引入多尺度分析方法,以塔式分解的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计GMM参数,将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补,使得算法以较少样本快速确定GMM参数,分割精度不减而效率显著提高。实验表明了算法的有效可行性。 展开更多
关键词 图像分割 多尺度分析 图割 高斯混合模型
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ND-GSM模型的采样矩阵方向优化及SAR图像去噪 被引量：2
20
作者 陈双叶 周耳江 吴强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第S1期158-162 167,167,共6页
将非下采样Directionlet变换(Nonsubsampled Directionlet,ND)和高斯混合尺度(GSM)模型相结合,提出了基于ND-GSM模型的采样矩阵方向优化算法并将其应用于SAR图像去噪。首先,将SAR图像的分割子图进行二进小波变换,从而确定SAR图像的方向... 将非下采样Directionlet变换(Nonsubsampled Directionlet,ND)和高斯混合尺度(GSM)模型相结合,提出了基于ND-GSM模型的采样矩阵方向优化算法并将其应用于SAR图像去噪。首先,将SAR图像的分割子图进行二进小波变换,从而确定SAR图像的方向优化采样矩阵,然后在各个子图中将GSM模型引入采样矩阵方向优化的非下采样Directionlet变换域中,构造了采样矩阵方向优化的非下采样Directionlet域分解系数的邻域模型(ND-GSM),最后利用Bayes最小均方估计进行子图变换域的局部去噪,并合成去噪后的分割子图,得到去噪后的SAR图像。该方法解决了当非下采样Directionlet基函数的方向与图像中各向异性目标不一致时图像的逼近效果差的问题。仿真实验结果表明,该方法能充分体现邻域间系数的相关性,同时在图像边缘等细节特征保持方面具有明显优势,明显改善了图像视觉效果,取得了比空域滤波及小波方法更优的去噪性能。 展开更多
关键词 非下采样Direcionlet变换 高斯混合尺度模型(gsm) 采样矩阵方向优化 SAR图像
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