导读:本文包含了复小波域论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:遥感图像分割,双树复小波变换,模糊马尔科夫随机场模型,条件迭代模型
复小波域论文文献综述
汪汇兵,范奎奎,欧阳斯达,戚凯丽,杨朦朦[1]（2019）在《双树复小波域马尔科夫的遥感图像分割方法》一文中研究指出针对多尺度高分辨率遥感图像像素分割在降噪时丢失大量高频信息及单一像素孤立性问题,提出了一种双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和模糊马尔科夫随机场(fuzzy markov random field,FMRF)模型相结合的无监督遥感图像分割算法。首先通过DT-CWT遥感图像进行多尺度分解,并采用Bayesian阈值法对分解后的高频分量进行去噪,以增强图像的细节和边缘的表达能力并有效保留图像的主要高频信息;然后采用FMRF分割算法分别对重构后各层分量进行分割,以充分考虑像素分割的模糊性和像素邻域间的相关性;最后根据相似度融合规则融合各层分割结果。对比试验结果表明,该方法在有效去除杂点和噪声的同时能够较好地保留图像细节信息,并且边缘分割更加平滑,具有较高的分割精度和很好的鲁棒性。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年01期）
杨鹏,张凡龙,杨章静[2]（2019）在《基于双树复小波域统计图像建模的纹理特征提取》一文中研究指出统计图像建模方法使用某种参数控制的分布模型来描述纹理及其特征,即参数估计是该类方法的核心问题.鉴于此,提出一种新的纹理特征提取方法,利用广义伽马分布和广义冯·米塞斯分布在图像的双树复小波域上进行统计建模,利用对数累积量法进行高效的参数估计完成纹理特征提取.在VisTex和Brodatz纹理库上进行分类实验,结果表明所提方法能够有效捕获图像的纹理特征,获取较高的识别率.(本文来源于《控制与决策》期刊2019年07期）
杜岳峰,汪金菊[3]（2018）在《双密度双树复小波域统计模型的地震信号降噪》一文中研究指出随机噪声的存在降低了地震信号的信噪比,淹没了有效信号,影响后续的地质解释。文章根据随机噪声的特性以及地震信号道间相关性,建立双密度双树复小波域统计模型压制地震信号中的随机噪声。首先对含噪地震信号进行双密度双树复小波变换,分别对不同尺度、不同方向上的噪声方差和含噪地震信号方差进行估计,计算阈值;再运用最大后验概率估计方法从含噪地震信号小波系数中估计出源地震信号的小波系数;最后利用双密度双树复小波逆变换对源地震信号的小波系数估计值进行重构,得到降噪后的地震信号。仿真实验和对实际地震信号的处理结果表明该方法能够有效地压制随机噪声,提高了信噪比,较好地保留了有效信号。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2018年07期）
刘万军,孙思宇,冯琳,姜文涛[4]（2018）在《双树复小波域的稳健性数字水印算法》一文中研究指出为解决传统水印技术隐蔽性与鲁棒性的矛盾问题,提出一种双树复小波(DTCWT)变换与双对角线奇异值分解(BSVD)结合的双加扰稳健水印算法.首先将Fibonacci变换和logistic混沌映射同作用于水印图像,得到置乱加密后的水印;然后将载体图像进行3级DTCWT分解,提取其分解后的3级低频逼近块块子图;将3级低频逼近块子图进行双对角线奇异值分解;最后将加密后的水印图像嵌入到双对角线奇异值中.实验结果表明,与相似的水印算法相比,NC值均可达到0.96以上;尤其是对JPEG压缩攻击,当压缩比达到19%时,得到的NC值为0.9999;在具有较好隐蔽性的同时,对JPEG压缩、噪声、旋转、剪切以及多种混合等攻击也有较好稳定性.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
汪金菊,袁力,刘婉如,徐小红[5]（2016）在《地震信号随机噪声压制的双树复小波域双变量方法》一文中研究指出有效地压制地震信号中的噪声是地震信号解释和后续处理的重要环节之一.本文建立两种双树复小波域双变量模型对地震信号中的随机噪声进行压制.地震信号经双树复小波变换后,同一方向实部与虚部系数、实部(或虚部)系数与对应的模之间存在较强的相关性.鉴于此,对同一方向实部与虚部小波系数建立双变量模型,从含噪地震信号小波系数中估计原始信号的小波系数,再基于双树复小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.进一步对同一方向实部(或虚部)系数与对应的模建立双变量模型,得到地震信号随机噪声压制的第二种双树复小波域双变量方法.最后对合成地震记录和实际地震资料中的随机噪声进行压制的实验结果证实本文两种方法都能够有效地压制地震信号中的随机噪声.(本文来源于《地球物理学报》期刊2016年08期）
陈清江,魏冰蔗,柴昱洲,张彦博[6]（2016）在《非抽样双树复小波域的BPP-NMF图像融合》一文中研究指出提出了一种非抽样双树复小波变换(UDT-CWT)与基于块主元旋转的非负矩阵分解(BPP-NMF)相结合的多聚焦图像融合算法。利用UDT-CWT具有完美的平移不变性及良好的方向选择性,首先对图像进行多尺度、多方向分解并得到低频子带和高频子带系数;然后对低频子带系数采用块主元旋转的非负矩阵分解的融合策略,高频系数则选用高斯加权区域能量与区域标准差一致性选择的融合准则。最后对融合后的系数进行UDT-CWT逆变换得到重构图像。选用多组多聚焦图像进行融合并对融合结果进行主观视觉、客观方面的评价。试验结果表明,该融合算法不仅具有良好的视觉效果,同时在客观评价指标也优于一般的融合策略,验证了该算法的有效性。(本文来源于《液晶与显示》期刊2016年08期）
孙继平,陈浜[7]（2016）在《基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法》一文中研究指出针对煤炭开采与加工过程中采煤机滚筒高度调节、选煤厂预排矸等工程实际问题,提出了1种有效的基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法。首先,通过双树复小波变换对煤岩图像进行多级分解;然后,提出了1种旋转不变增强策略,即对每1级双树复小波变换产生的高频子带按系数模的均值和方差之积从大到小排列;接着,提出了高频子带系数模符合广义伽玛分布模型的假设,并采用1种基于尺度独立形状估计方程的广义伽玛分布参数估计方法确定模型参数;最后,根据相对熵相似性测度完成煤岩图像的自动识别。结果表明:在双树复小波域中,广义伽玛分布模型具有较强的区分煤岩图像的能力;所提出的旋转不变增强策略在一定程度上提高了煤岩识别的正确识别率,并且使正确识别率与时间复杂度之间的折中权衡变得更加灵活;与现有的其他方法相比,所提出方法具有更高的正确识别率,其时间复杂度也是可以接受的。(本文来源于《煤炭学报》期刊2016年07期）
夏平,刘小妹,雷帮军,吴涛[8]（2016）在《基于复小波域树结构化MRF模型的声纳图像分割》一文中研究指出声纳图像受成像环境影响对比度低,特性信息较弱,且图像分辨率不高,用传统的分割方法效果较差,为此,构建了双树复小波域树结构化的MRF模型(TS-MRF),提出了基于此模型的声纳图像分割算法。双树复小波变换(DT-CWT)具有近似平移不变性和良好的方向选择性,其多分辨率分析能有效地提取声纳图像的弱特征信息,以便TS-MRF中节点参数的描述能准确地反映树结构的分布规律和图像统计特性;复小波域6个方向高频子带相互独立,尺度间父子节点标号具有一阶Markov性;尺度内构建TS-MRF模型,且每一节点标号依赖于父节点,采用Potts模型对节点标号势函数建模,相同标号的观测特征用高斯模型建模;最后,用多分辨率递归和每一分辨率分类层次树从顶层向底层的尺度内递归算法来求解最大后验概率,实现分类层次树标号,完成声纳图像分割。实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地抑制噪声,较好地提取声纳图像的弱特征信息,具有较高的分割精度和鲁棒性。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2016年04期）
袁力[9]（2016）在《基于双树复小波域统计模型的地震信号噪声压制》一文中研究指出地震信号降噪的目的在于去除各种干扰,提高信噪比的同时较好地保留有效信号。噪声压制是地震信号处理中的一个重要环节,对噪声的压制程度直接影响后续处理。双树复小波变换提供了一种新的多尺度信号分析工具,是实小波的改进,具有平移不变性和多方向选择性,其变换系数提供了丰富的统计特征信息。本文的主要工作如下：1.综述了小波域统计模型及其在地震信号降噪中的发展,简要叙述了地震信号降噪的性能评价标准,介绍了双树复小波的相关概念,并阐述了双树复小波变换的优点。2.建立两种双树复小波域双变量模型对地震信号中的随机噪声进行压制。地震信号经双树复小波变换后,同一方向实部与虚部系数、实部(或虚部)系数与对应的模之间存在较强的相关性。鉴于此,对同一方向实部与虚部小波系数建立双变量模型,从含噪地震信号小波系数中估计原始信号的小波系数,再基于双树复小波逆变换重构得到降噪后的地震信号。进一步对同一方向实部(或虚部)系数与对应的模建立双变量模型,得到地震信号随机噪声压制的第二种双树复小波域双变量方法。理论合成记录及实际地震信号处理结果证实两种方法都能够有效地压制地震信号中的随机噪声。3.结合双树复小波变换和局部奇异值分解提出了一种面波压制方法。首先对含面波地震信号进行双树复小波变换,在变换域中分析面波信号与有效信号的分布情况。鉴于低频子带既含有较强的面波成分又有较多有效信号成分,对其进行局部奇异值分解处理。对分解得到的每一尺度高频小波系数中±45。方向的高频子带做局部奇异值分解处理,±75。方向的高频子带系数进行基于分位数的阈值处理,±15。方向的高频子带系数保持不变。最后对处理后的小波系数进行双树复小波逆变换得到压制面波后的地震信号。仿真实验及对实际资料的处理结果显示本文面波压制方法能够有效地压制面波,较好地保留有效信号。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2016-04-01）
黄学优,张长江[10]（2016）在《双树复小波域的MRI图像去噪》一文中研究指出目的噪声会降低磁共振图像(MRI)的质量,影响视觉效果和计算机辅助诊断,针对MRI噪声的莱斯(Rician)分布特性,设计一种有效的MRI去噪算法。方法在双树复小波(DT-CWT)域结合双边滤波器(BF)和基于Stein无偏误差估计的邻域收缩法(Neigh Shrink SURE)、二变量收缩法(Bivariate Shrink)设计一种有效的磁共振图像MRI去噪算法。所设计的算法充分考虑了MRI的噪声分布特性以及小波系数的层间和层内相关性,其性能优劣主要取决于平方MRI的双树复小波系数的噪声标准差估计的准确程度,其次和双边滤波器的参数以及两种收缩方法的占比有关。为了使各算法的协同发挥最好的性能,以均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)作为图像质量评价指标,修正DT-CWT系数的噪声标准差,确定最佳双边滤波参数以及两种收缩方法的占比。在双树复小波域结合3种方法设计了一种有效的MRI去噪算法。结果与现有几种算法进行图像去噪比较实验。在视觉效果、去噪指标PSNR和SSIM以及耗时方面,本文算法综合性能优于现有的几种MRI去噪算法,PSNR提高了约0.5 1 d B,SSIM提高了约5%10%。结论双树复小波域的去噪优于基本小波去噪,利用层内和层间相关性的去噪算法很好去除了噪声,双边滤波器的使用增强了低频部分的图像,使得本文算法在MRI莱斯噪声的去除上获得了较好的表现,在去噪的同时能够保留边缘和细节信息。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2016年01期）
复小波域论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
统计图像建模方法使用某种参数控制的分布模型来描述纹理及其特征,即参数估计是该类方法的核心问题.鉴于此,提出一种新的纹理特征提取方法,利用广义伽马分布和广义冯·米塞斯分布在图像的双树复小波域上进行统计建模,利用对数累积量法进行高效的参数估计完成纹理特征提取.在VisTex和Brodatz纹理库上进行分类实验,结果表明所提方法能够有效捕获图像的纹理特征,获取较高的识别率.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
复小波域论文参考文献
[1].汪汇兵,范奎奎,欧阳斯达,戚凯丽,杨朦朦.双树复小波域马尔科夫的遥感图像分割方法[J].遥感信息.2019
[2].杨鹏,张凡龙,杨章静.基于双树复小波域统计图像建模的纹理特征提取[J].控制与决策.2019
[3].杜岳峰,汪金菊.双密度双树复小波域统计模型的地震信号降噪[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2018
[4].刘万军,孙思宇,冯琳,姜文涛.双树复小波域的稳健性数字水印算法[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2018
[5].汪金菊,袁力,刘婉如,徐小红.地震信号随机噪声压制的双树复小波域双变量方法[J].地球物理学报.2016
[6].陈清江,魏冰蔗,柴昱洲,张彦博.非抽样双树复小波域的BPP-NMF图像融合[J].液晶与显示.2016
[7].孙继平,陈浜.基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法[J].煤炭学报.2016
[8].夏平,刘小妹,雷帮军,吴涛.基于复小波域树结构化MRF模型的声纳图像分割[J].仪器仪表学报.2016
[9].袁力.基于双树复小波域统计模型的地震信号噪声压制[D].合肥工业大学.2016
[10].黄学优,张长江.双树复小波域的MRI图像去噪[J].中国图象图形学报.2016
标签：遥感图像分割; 双树复小波变换; 模糊马尔科夫随机场模型; 条件迭代模型;