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摘要:
为避免无损检测中递变能量的数字化X射线照相(DR)图像序列的融合对先验经验的依赖,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)的方法.该方法首先按照PCA中方法对去噪后的序列图像求各主成分相应的正交单位化特征向量,然后舍掉特征向量中的负值,计算各主成分,最后依照次序从小到大原则选取适量的主成分求和得到融合后的图像.实验结果表明,在不利用先验经验的情形下,这种方法得到的融合图像较完整地表达了DR图像序列的信息,有效扩展了DR图像的动态范围.
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文献信息
篇名 基于主成分分析的递变能量X射线图像融合
来源期刊 中国体视学与图像分析 学科 工学
关键词 主成分分析 递变能量 DR图像融合 动态范围 扩展
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 图像与CT技术
研究方向 页码范围 103-108
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈平 61 193 6.0 11.0
2 潘晋孝 93 371 9.0 13.0
3 魏交统 5 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
主成分分析
递变能量
DR图像融合
动态范围
扩展
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国体视学与图像分析
季刊
1007-1482
11-3739/R
16开
北京清华大学工物系(刘卿楼)211室
1996
chi
出版文献量(篇)
1334
总下载数(次)
3
总被引数(次)
7461
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
山西省自然科学基金
英文译名:Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导