信号与图像的稀疏分解及初步应用

《信号与图像的稀疏分解及初步应用》是2006年西南交通大学出版社出版的书籍,作者是王建英、尹忠科、张春梅。

信号与图像的稀疏分解及初步应用基本信息

书名 信号与图像的稀疏分解及初步应用 作者 王建英,尹忠科,张春梅
ISBN 9787811042795 出版社 西南交通大学出版社

作 者:王建英,尹忠科,张春梅 著出 版 社:西南交通大学出版社ISBN:9787811042795出版时间:2006-07-01版 次:1页 数:191装 帧:平装所属分类:图书 > 科技 > 电子与通信

信号与图像的稀疏分解及初步应用造价信息

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13% 重庆犇年商贸有限公司
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光联照明

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绿粤

13% 深圳市绿粤生态科技有限公司
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UniView

13% 浙江宇视科技有限公司天津分公司
分解甲醛板 品种:分解甲醛板;规格(mm):2400×1200×9.5;厚度(mm):9.5; 查看价格 查看价格

新润鑫林

13% 乌鲁木齐新润鑫林装饰材料有限公司
材料名称 规格/型号 除税
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信号与图像的稀疏分解及初步应用常见问题

  • 图像算量2008与图像算量08哪个更好些

    个人觉得小的工程8.0更好些,复杂点的2008功能更强大,可以满足要求, 还有关键是广联达公司现在主推2008,以后可能就把8.0给淘汰了, 从长远考虑还是用2008

  • 图像算量与钢筋抽样中,砼标号设置

    你这边存在一个误区 软件是这样的 软件画的图是我们这一层能看到的构件 也就是说 在首层绘制的梁 是首层的顶梁 而图纸的设计又不是这样默认的 图纸上说,二层梁 是我们二层踩的梁板 这个时候就要绘制到首层...

  • 信号隔离器与信号配送器的区别,应用场合,用法,谢谢!

    信号隔离器顾名思义,对于信号波动大,电磁干扰严重的场所中使用。一般是装在DCS或者PLC输入信号口的前端,处理电流电压信号,比如4-20mA,0-10V等等信号配送器,应该叫信号配电器,在信号隔离器的...

信号与图像的稀疏分解及初步应用文献

分级(BV,W-1,∞)分解的多尺度图像表示 分级(BV,W-1,∞)分解的多尺度图像表示

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评分: 4.6

分级(BV,W-1,∞)分解的多尺度图像表示

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阀位反馈信号可靠性的初步设计 阀位反馈信号可靠性的初步设计

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页数: 未知

评分: 4.6

根据可靠性理论设计了一种提高实际阀位反馈值可靠性的方案,避免了阀位反馈值测取通道发生故障时对执行机构工作的影响,从而大大提高了整个汽轮机电-液调节系统的可靠性。

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基于范数

这类方法通过定义

所属函数空间的范数,再求解一个最优化问题达到
的分离。

基于稀疏表示

这类方法的核心思想是建立卡通信号字典和纹理信号字典,通过稀疏编码(sparse coding)过程把图像分解到这两个字典上。

基于算子信号

然而,以上分解算法的求解过程复杂且不易对图像作更精细的层级分解。近年Peng和Hwang提出一种基于算子的信号分解算法,该方法可以将1维信号中的局部窄带的成分分解到算子的零空间,这种局部窄带信号成分完全由该算子所刻画。

分解模型为:

式中,

为1维信号,每个局部窄带信号成分
都由奇异线性算子
所刻画,
为剩余信号。

基于算子的信号分解方法可以有效地把1维信号分解到两类奇异线性算子的零空间,这种分解方法可以有效地应用到2维图像信号的卡通纹理分解,使分解得到纹理成分得到具体算子的刻画,这是从算子的思想角度对图像中所包含成分的一种新认识,为更好地认识图像(主要对纹理成分的认识)提供了一条新思路。为了把图像转变为1维信号,采用对图像分块处理的方法,将图像块系列化为1维信号,并结合卡通纹理图像的一般特点,用局部全变差变化率作为自适应参数选择的依据,对图像块进行分解,最后综合各图像块的分解结果得到整个图像的分解结果,为了一定程度克服块效应,采取了块间重叠的措施。同时,把自适应参数当成尺度因子,层级调整尺度因子,反复对剩余信号分解,最后实现了图像的层级分解,对具体图像分解验证了算法的有效性 。

多尺度图像

多尺度多分辨是人类视觉高效、准确工作的重要特征之一。自然产生的图像大多包含大量不同尺度的信息,这些信息在一幅图像中同时出现。而对图像的应用研究往往仅限于某一尺度或某些尺度上的现象,或者只需要某些尺度的信息:其它尺度的信息往往会对处理结果有不良影响,或者增大了处理的难度和复杂性。所以把图像信息按尺度进行分离十分必要。多尺度图像分解可以消除其他无用尺度信息对处理结果的影响,也简化了处理的难度和复杂性:也是图像目标识别和边缘检测等处理过程的预处理方法之一。

经验模分解方法是一种适用于非静态和非线性数据的分解方法,该方法是直接的、后验的和自适应的,该种分解具有完备性和准正交性 。

图像可以分解为结构和纹理2大部分,其中的结构信息体现的是图像的整体框架,包含图像的边缘等重要的描述信息,而纹理信息体现的是图像框架中的细节部分。

TV模型容易在各向异性扩散的过程中,将平滑区域噪声作为边缘而产生阶梯效应,而分解出来的结构图像,去除了图像的噪声。因此,对图像的结构部分使用基于TV模型图像修复,就能避免噪声干扰引入的阶梯效应,但是此时还存在一个问题,利用结构图像进行TV模型的扩散修复,仅能避免原来图像中噪声对图像造成的阶梯效应,而对于图像中的边缘部分图像梯度变化大的地方即图像的特征点,如还沿着梯度的垂直方向扩散,则必然会造成图像特征点的迷糊化,因此,为保证图像的特征点的保持,必须在修复过程中将图像的特征点提取出,保证对特征点不沿着图像的梯度正交方向扩散。

在图像的结构部分采用以下的修复方程:

该修复方程利用图像分解技术提取图像结构部分,避免了原始TV模型容易引入的阶梯效应,防止修复结果出现假边缘,同时,对于图像中存在的特征点能很好地实现保留。

将图像分解成有效的几个部分的这一技术在图像处理的领域是很重要并且具有挑战性的逆问题。这种分解的大概思想就是把原始图像f看成两部分,即

是结构部分,也就是这个图像中较大尺度的对象;
是纹理部分,是包含细小的尺度的细节,这些细节通常具有周期性和振荡性。然而,对于结构和纹理的定义是不明确的,因为它很大程度上取决于图像内容的尺度。也就是说,在一个图像中的结构部分也可以在与之相比结构部分尺度更大的图像中被认为是纹理部分。图像的分解方法好比是一个筛子,图像中结构纹理的分解就靠分解方法来筛滤 。

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