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1.
针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题,提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先,对源图像进行潜在低秩表示分解(DLatLRR),得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后,分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合,舍弃二者的稀疏噪声。最后,对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建,得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较,所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合,突出场景中的感兴趣区域,且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升,提升最大值分别为0.73、0.15、0.11,噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。 相似文献
2.
阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声。实例证明,基于小波变换在非平稳信号噪声抑制和去噪分析中具有很好的应用效果。 相似文献
3.
Sobolev空间在偏微分方程理论中占有重要的地位,且关于Sobolev空间H^2(I)的多分辨分析(MRA)也已经被建立起来。然而在处理偏微分方程的边值问题时就显得有些不足,尤其是捕捉靠近边界层附近的微波。在本文给出中Sobolev空间H^2(I)的尺度函数以及它们之间的双尺度关系。在其基础上可以直接建立Sobolev空间H^2(I)的多分辨分析(V0真包含V1真包含…),其中Vj是由尺度函数通过平移与伸缩得到的。最后分析了关于Sobolev空间H^2(I)与H^2(I)的多分辨分析关系并给出了Sobolev空间H^2(I)的小波分解算法。 相似文献
4.
论文提出了一个基于双正交小波的自适应图像水印算法,在该算法中,先对可视水印进行置乱和小波变换,然后嵌入宿主图像小波域的低频系数中,在嵌入水印时考虑了人类视觉特性(HVS)。实验结果证实了所提算法具有良好的不可见性和稳健性。 相似文献
5.
从傅里叶变换的定义出发,利用时变信号的短时傅里叶变换,推导出量子力学中的Heisenberg测不准原理,说明了两者之间存在这种联系的必然性,并给出了测不准原理在小波分析中的应用举例。 相似文献
6.
二维有限元多尺度小波 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用有限元插值和多尺度分析理论构造出了二维有限元尺度函数及相应的有限元多尺度小波。构造出的尺度函数及小波函数具有许多良好的性质,如短支集、高阶消失矩、半正交性、正则性和对称性等。 相似文献
7.
8.
9.
10.
针对相干源非均匀线阵的波束形成,提出了Toeplitz化的基于特征空间的线性约束最小方差自适应波束形成算法(TELCMV)。该算法利用阵列接收信号的相关性进行Toeplitz化处理、把期望信号方向向量向信号子空间投影、进行线性约束最小方差波束形成来得到TELCMV权向量;TELCMV权向量没有包含噪声子空间的分量,而期望信号和干扰信号的输出不变,所以提高了输出信干噪比(SINR),收敛速度也快,在低信噪比和小快拍数下能取得较好的波束形成性能。仿真试验结果证明了TELCMV算法的优越性能。 相似文献