您的位置: 专家智库 > >

何国栋

作品数:5 被引量:14H指数:3
供职机构:安徽大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇电气工程

主题

  • 4篇图像
  • 3篇图像融合
  • 3篇非抽样CON...
  • 3篇CONTOU...
  • 1篇电能
  • 1篇电能质量
  • 1篇医学图像
  • 1篇医学图像融合
  • 1篇医学图像融合...
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇图像去噪
  • 1篇图像去噪算法
  • 1篇图像融合算法
  • 1篇图像增强
  • 1篇平移
  • 1篇平移不变
  • 1篇平移不变性
  • 1篇奇异值
  • 1篇奇异值分解

机构

  • 5篇安徽大学
  • 1篇安徽师范大学
  • 1篇绍兴文理学院

作者

  • 5篇何国栋
  • 3篇梁栋
  • 2篇殷兵
  • 2篇夏颖
  • 2篇于梅
  • 1篇姚红
  • 1篇李新华
  • 1篇王尚元
  • 1篇鲍文霞

传媒

  • 2篇微电子学与计...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇仪器仪表用户

年份

  • 3篇2009
  • 2篇2008
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
一种基于ESPRIT的电能质量系统谐波分析方法
2009年
本文提出了一种基于ESPRIT的电能质量分析系统谐波间谐波检测方法,该算法是基于信号子空间的高分辨率信号分析方法,直接以测量数据构成的数据矩阵为基础,将信号空间分解为信号子空间和噪声子空间,能够高精度地估计电力系统的谐波与间谐波,进而为电能质量安全分析提供可靠依据。仿真算法表明此算法能够准确的检测出信号各个谐波间谐波成分,有效证明了此算法的正确性。
夏颖王尚元何国栋鲍文霞
关键词:谐波间谐波奇异值分解电能质量
一种基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法被引量:6
2008年
提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法.实验证明,该算法相对于小波变换和Contourlet变换能更稀疏的表达图像,并利用此优越性进行图像去噪,可以达到更好的效果和更高的PSNR值.
于梅殷兵何国栋梁栋
关键词:小波-CONTOURLET变换小波变换CONTOURLET变换图像去噪
基于非抽样Contour let变换的图像融合方法研究
图像融合是将多传感器获取的某个具体场景的图像信息加以综合,生成一幅对这一场景更为清晰、准确、全面描述的图像,而这个图像是从单一传感器获取的信息中无法得到的。图像融合的目的是增强可理解性、减少不确定性。目前,图像融合在医学...
何国栋
关键词:图像融合图像增强非抽样CONTOURLET变换平移不变性脉冲耦合神经网络
文献传递
基于非抽样Contourlet变换的红外图像和可见光图像融合算法被引量:6
2009年
分析了非抽样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)的原理和优点,针对红外图像和可见光图像的特征,提出了一种新的基于NSCT图像融合算法,应用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,低频子带采取区域能量加权法融合,带通子带采取区域方差加权法融合,最后将融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验表明,与其它融合算法比较,该算法融合图像效果较好.
何国栋梁栋姚红夏颖李新华
关键词:图像融合CONTOURLET变换非抽样CONTOURLET变换
基于非抽样Contourlet变换的医学图像融合算法被引量:3
2008年
分析了非抽样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的原理,提出了一种新的基于NSCT的医学图像融合算法,应用NSCT对CT和MRI图像进行多尺度、多方向分解,低频子带采取区域能量加权法融合,带通子带采取模最大融合,最后将融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像。实验表明,与其它融合算法比较,该算法融合图像效果较好。
何国栋于梅殷兵梁栋
关键词:图像融合CONTOURLET变换非抽样CONTOURLET变换
共1页<1>
聚类工具0