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oe1(光电查) - 科学论文

18 条数据
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  • 基于子带峰度的盲噪声图像质量评估

    摘要： 无论噪声来源如何，自然图像中存在的噪声通常会通过引入高频随机成分来干扰人们对图像质量的感知——当噪声严重时，甚至会掩盖图像内容。除极低水平（此时可能具有特定作用）外，噪声往往令人厌烦。无失真自然图像与含噪图像之间存在显著的统计差异，这种差异在比较它们的离散小波变换（DWT）系数的经验概率分布直方图时会变得明显：低噪声或无噪声自然图像的DWT系数呈现尖峰厚尾的高狭峰分布；而含噪图像则倾向于呈现低狭峰、尖峰较平缓且尾部较浅的分布。样本峰度是衡量随机变量分布尖峰程度和尾部权重的自然指标。本研究探讨了图像小波系数样本峰度作为驱动特征的有效性，该特征用于训练极限学习机，使其学会将峰度值映射为感知质量评分。我们在LIVE、CSIQ、TID2008和TID2013等图像质量数据库中的五种噪声图像（包括加性高斯白噪声、加性高斯彩色噪声、脉冲噪声、掩蔽噪声以及高频噪声）上对模型进行训练和测试。实验结果表明，相比现有盲噪声评估模型，训练后的模型对含噪图像的质量评估性能更优，同时也优于通用盲评估方法和全参考图像质量评估方法。

    关键词： 子带、离散小波变换（DWT）、极限学习机（ELM）、峰度、盲噪声图像质量评估

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [2018年IEEE国际成像系统与技术会议(IST) - 波兰克拉科夫 (2018.10.16-2018.10.18)] 2018年IEEE国际成像系统与技术会议(IST) - 基于DWT和GLCM纹理分析，利用人工神经网络(ANN)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行MRI脑肿瘤检测的应用

    摘要： 在这项工作中，我们结合不同方法学开发基于轴位平面（T2 MRI）的脑肿瘤计算机辅助诊断（CAD）算法。所有方法均通过原始数据提取纹理特征（无需后处理），采用灰度共生矩阵（GLCM）、离散小波变换（DWT）等技术，并基于人工神经网络（ANN）或自适应神经模糊推理系统（ANFIS）进行分类。所有提出的方法均在包含65%非健康MRI的子数据集上完成开发、验证与确认。总数据库包含202例非健康患者MRI和18例健康患者MRI，均由经验丰富的神经外科医生进行视觉分割。通过组合不同特征子集，最佳结果采用4个GLCM特征输入至具有两个隐藏层的4输入ANN，获得灵敏度100%、特异度77.8%、准确率94.3%。实验证明：当健康/非健康组织MRI比例约为35%/65%时，用于训练此类CAD的输入数据可视为无偏倚。

    关键词： MRI肿瘤计算机辅助诊断、离散小波变换、自适应神经模糊推理系统、灰度共生矩阵、人工神经网络

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [IEEE 2018年国际无线通信、信号处理与网络会议(WiSPNET) - 金奈(2018.3.22-2018.3.24)] 2018年国际无线通信、信号处理与网络会议(WiSPNET) - 视网膜图像中渗出物的自动分割

    摘要： 本文提出了一种视网膜图像渗出物分割的新技术。该技术基于离散小波变换（DWT）和基于直方图的阈值处理方法。本研究中，在渗出物分割前，首先利用DWT从原始绿色分量图像中消除视盘（OD）。这一步骤有助于避免渗出物区域的误分类。研究引入了基于直方图的阈值计算方法，用于分割绿色分量图像中的明亮区域。在绿色分量图像分割出的明亮区域中屏蔽视盘区域后，即可获得硬性渗出物。该技术在DIARETDB0和DIARETDB1数据库的图像上进行了评估，所提方法的平均灵敏度、特异性和准确率分别达到0.7890、0.9972和0.9964。与现有文献方法的对比表明，本方法的性能具有显著优势。

    关键词： 视盘、视网膜图像、分割、渗出物、离散小波变换

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 一种基于小波改进区域生长算法的高效无损ROI图像压缩方法

    摘要： 如今，医学影像和远程医疗正被大规模应用。对存储和传输医学影像的日益增长的需求带来了内存空间和传输带宽不足的问题。为解决这些问题，引入了压缩技术。无损图像压缩的主要目标是在保持诊断可接受的图像质量的同时，提高准确性、降低比特率并提升医学影像存储与传输的压缩效率。本文提出一种基于小波变换和编码方法的无损医学图像压缩方案。该图像压缩系统主要由三个?？楣钩桑?i)图像分割、(ii)图像压缩和(iii)图像解压缩。首先采用改进的区域生长算法将输入医学图像分割为感兴趣区域(ROI)和非ROI；随后通过离散余弦变换和分层树集合划分编码方法压缩ROI，采用离散小波变换和基于合并的霍夫曼编码方法压缩非ROI；最终获得包含压缩后ROI与非ROI的组合图像。在解压缩阶段则通过逆向流程还原原始医学图像。实验采用不同医学影像进行验证，结果表明本方法较其他方案具有更优性能。

    关键词： 离散小波变换、医学图像、非感兴趣区域、改进的区域生长算法、离散余弦变换、感兴趣区域、基于合并的霍夫曼编码、SPIHT（分层树集合分割编码）

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 基于多尺度显著性与深度小波残差的红外线超分辨率成像

    摘要： 低密度焦平面阵列的红外（IR）成像系统会产生空间分辨率较差的图像。为解决这一限制，可在红外低分辨率（LR）图像上应用超分辨率（SR）算法。本文提出一种基于多尺度显著性检测与小波域深度卷积神经网络（DWCNN）学习残差的新SR技术。输入LR图像通过二维离散小波变换在转换域进行处理，将图像分解为低频和高频子带。多尺度显著性检测用于从双三次上采样LR图像中提取小尺度与大尺度显著特征图，这些特征图被整合至LR图像的高频子带中。此外，利用训练阶段DWCNN学习的残差对低频与高频子带进行优化。该算法与传统及前沿SR方法进行对比，结果表明：本方法重建质量优异，具有高峰值信噪比、高结构相似性及低模糊指数，且计算耗时更少。

    关键词： 红外成像、卷积神经网络、离散小波变换、多尺度显著性、超分辨率

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 基于梯度幅值和维纳滤波小波特征的无参考图像质量评估

    摘要： 无参考图像质量评估（NR-IQA）旨在无需原始图像先验知识的情况下评估失真图像的感知质量。该技术通过提取失真图像特征来预测质量评分，这些特征需与平均主观意见分相关联。若能对影响图像质量的噪声进行建模，图像质量评分预测便成为简单任务。本文采用梯度幅值和维纳滤波离散小波系数进行图像质量评估：首先对离散小波系数施加维纳滤波以重建估计噪声图像，随后将估计噪声图像与梯度幅值建模为条件高斯随机变量；通过对两者的条件随机分布实施联合自适应归一化形成特征向量，该向量作为预训练支持向量回归模型的输入来预测图像质量评分。所提NR-IQA方法在五个常用图像质量数据库上测试，较现有无参考评估技术表现更优。实验表明该方法具有鲁棒性和良好泛化能力，且当训练集与测试集来自不同数据库时仍保持优异性能。

    关键词： 维纳滤波、梯度幅值、离散小波变换、无参考图像质量评价

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • [2019年IEEE国际智能控制、优化与信号处理技术会议(INCOS) - 印度泰米尔纳德邦(2019.4.11-2019.4.13)] 2019年IEEE国际智能控制、优化与信号处理技术会议(INCOS) - 基于非下采样剪切波变换的高效MRI-PET医学图像融合方法

    摘要： 多模态医学图像融合是将多种医学图像中的相关细节整合到单一图像中的有效方法。其结果比任何输入源图像都更具真实性。本文采用基于YIQ颜色空间非下采样剪切波变换的高效融合方案。该方法能有效增强医学图像分析中的边界点及用于呈现图像更强视觉结构的数据传递点。相似的实验结果与研究表明，该策略在若干评估指标上展现出更优的融合效果。所提方法能同步提升图像信息量、视觉质量及边缘细节。

    关键词： 平均组合规则、曲波变换、离散小波变换、非下采样剪切波变换、选择最大融合规则、非下采样小波变换

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [IEEE 2018年第41届电信与信号处理国际会议(TSP) - 希腊雅典(2018年7月4日-7月6日)] 2018年第41届电信与信号处理国际会议(TSP) - 一种基于离散小波变换的相干光正交频分复用系统

    摘要： 在光通信（作为光纤无线电RoF系统的重要组成部分）中，相干光正交频分复用（CO-OFDM）系统允许同时利用光的振幅和相位进行数据传输。然而该系统的数据传输速率与距离受限于光信道损伤效应，其中对光纤非线性效应的敏感性是主要缺陷之一。为此需有效估计光信道信息并对接收信号进行均衡处理，才能在接收端高效应用新型信号处理技术。本研究探究了不同均衡器结构，提出了一种应用于新型基于离散小波变换（DWT）的CO-OFDM系统的频域信道均衡器。通过仿真研究对比了各类均衡器，并给出了不同参数变化下的结果。仿真结果表明：所提方法在误码率1E-4时可获得约5.5dB的信噪比增益。

    关键词： 光纤非线性损伤、离散小波变换、光纤无线通信、相干光正交频分复用系统、频域均衡器

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于小波变换的紫外光谱技术在药物分析中的应用

    摘要： 在研发实验室中，化学或药物分析通常通过评估仪器获得的样品信号来进行。然而，由于样品复杂性，基于原始信号进行定性和定量测定可能并不总是可行。在这种情况下，需要强大的信号处理方法来有效处理原始信号以获得正确结果。小波变换是目前最不可或缺且广泛应用的信号处理方法之一，可用于去噪、背景校正、微分、数据平滑与滤波、数据压缩以及重叠信号分离等。本文综述了小波变换（即离散、连续和分数阶）的理论方面及其在药物紫外光谱分析中的特征应用。

    关键词： 紫外光谱法、连续小波变换、离散小波变换、药物分析、分数小波变换

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • [2018年IEEE国际通信与计算技术进展会议(ICACCT) - 印度桑格纳尔(2018年2月8日-2月9日)] 2018年国际通信与计算技术进展会议(ICACCT) - 基于小波和奇异值分解的双数字图像水印分析

    摘要： 知识产权正变得易于获取和复制，这引发了关于图像所有权归属的严重问题。因此内容所有者和服务提供商通过数字水印技术寻求对多媒体内容的?；?。虽然水印被嵌入宿主图像中，但由于各种攻击会影响图像，导致证明所有权变得困难。因此水印应在保持保真度的同时尽可能具备强鲁棒性?；谛〔ū浠坏耐枷袼∫蛴肴搜凼泳跸低程匦韵嗨?，在版权信息?；ち煊蛘竦弥匾匚弧? 本文实施了一种基于DWT与SVD的混合方案：依次向宿主图像嵌入两个水印。将主水印图像分解为四个频带后，对每个频带进行奇异值分解（SVD），并通过修改奇异值嵌入相同的次级水印，由此生成新水印再嵌入宿主图像。研究团队对含水印宿主图像施加旋转、高斯/泊松噪声添加、均值滤波等不同攻击后进行了方法分析。 论文还分别实现了基于DWT和SVD的独立双水印方案。在遭受高斯噪声攻击时，基于SVD技术的次级水印提取相关系数为0.23481，基于DWT技术为0.74443；而采用DWT-SVD混合方法则达到0.88701。由此证明，相较于前两种方法，组合式DWT-SVD双水印方案的性能具有最优表现。

    关键词： 奇异值分解、优化技术、相关系数、鲁棒性、离散小波变换、水印

    更新于2025-09-10 09:29:36