国防科技技术预先研究基金(A1420060172)
- 作品数：4 被引量：106H指数：3
- 相关作者：焦李成金海燕刘芳王玲薄列峰更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学西北大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 密度敏感的谱聚类被引量：66
- 2007年
- 谱聚类是近来出现的一种性能极具竞争力的聚类方法,它的成功很大程度依赖于相似性度量的选择.本文通过分析这一性质并结合数据聚类特性,提出一种数据依赖的相似性度量——密度敏感的相似性度量.该相似性度量可以有效描述数据的实际聚类分布.将其引入谱聚类得到密度敏感的谱聚类算法.与原有的谱聚类算法相比,新算法不仅能够处理多尺度聚类问题,而且对参数选择相对不敏感.算法有效性分析以及实验验证了所提算法的有效性和可行性.
- 王玲薄列峰焦李成
- 关键词：聚类谱聚类
- 基于Curvelet域隐马尔可夫树模型的SAR图像去噪被引量：26
- 2007年
- 从SAR图像相干斑噪声的统计特点出发，将Curvelet变换与隐马尔可夫树（HMT）模型相结合，提出了一种基于Curvelet域隐马尔可夫树（HMT）模型的图像去噪方法．利用HMT模型捕获Curvelet系数之间的尺度从属性，较好地实现了普通图像去噪和SAR图像的相干斑噪声抑制，同时分析了文中算法的去噪机理和计算复杂度．仿真实验证明，与小波域HMT模型方法和Curvelet变换方法比较，主观视觉效果和数值指标都有明显改进．平滑指数（FI）值大小适中，水平和垂直边缘保持指数（ESI）平均提高了约0．2～0.3．
- 金海燕焦李成刘芳
- 关键词：CURVELET变换HMT模型RIDGELET变换SAR图像图像去噪
- 基于Contourlet域树状系数的自组织神经网络图像分割被引量：3
- 2008年
- 为避免小波域隐马树模型分割算法中模型假设的不足,提出用SOM网络作为非参数概率密度函数估计器。用图像轮廓波变换域中的树状数据作为网络输入,以利用图像的几何特征来提高分割效果。由训练好的网络组可以得到待分割图像各个尺度下的条件概率密度函数值,应用最大似然分类准则得到相应尺度下的粗分割。通过多尺度粗分割结果的融合,得到像素级的分割结果。用合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域隐马树模型分割方法和基于SOM网络的多尺度贝叶斯分割方法进行比较。对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数,实验结果表明所提算法分割效果更优。
- 项海林贾建焦李成
- 关键词：轮廓波自组织特征映射图像分割多尺度
- 基于多尺度对比度塔和方向滤波器组的图像融合被引量：11
- 2007年
- 本文从图像的特性出发,将方向信息与多分辨分析相结合,提出了基于方向滤波器组的融合思想.进而考虑到人眼的视觉特性,利用对比度塔分解(CP)捕获图像的低频分量,利用方向滤波器组(DFB)获得图像的高频分量,提出了一种基于多尺度对比度塔和方向滤波器组(CPDFB)的图像融合方法,同时分析了该方法的融合机理和计算复杂度,较好地实现了复杂图像的融合.仿真实验验证了其可行性和有效性.
- 金海燕刘芳焦李成
- 关键词：图像融合视觉特性
