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西安交通大学学报期刊
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人工蜂群优化的非下采样Shearlet域引导滤波图像增强
人工蜂群优化的非下采样Shearlet域引导滤波图像增强
作者:
吴一全
吴诗婳
孟天亮
原文服务方:
西安交通大学学报
图像增强
非下采样Shearlet变换
引导滤波
人工蜂群优化
非线性增益函数
摘要:
针对现有图像增强算法边缘保持性能不佳、抗噪性弱的问题,提出了一种改进的引导滤波图像增强算法——ABCO-NSST-GF.通过非下采样Shearlet变换(NSST)将图像分解成低频和高频2部分,利用引导滤波来增强低频系数,避免了高频噪声的放大;对图像的高频系数进行非线性增益函数变换,在增强边缘及细节的同时抑制噪声.最后,对处理后的低频和高频系数实施NSST反变换,重构出最终的增强图像.由于引导滤波中的盒滤波半径与正则化参数对增强结果有较大影响,采用了混沌蜂群算法搜索其最佳值,确保增强结果达到最优.针对约70幅实际工程图像进行了实验,结果表明,ABCO-NSST-GF算法能够明显改善图像视觉效果,与NSCT自适应阈值法等4种算法相比,所得图像清晰度、对比度和信息熵平均提高25.2%,与空域引导滤波算法相比,P峰值信噪比平均提高20.9%.
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人工蜂群算法研究综述
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群智能
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基于非下采样Shearlet变换耦合能量关联度的医学图像融合算法
医学图像融合
非下采样Shearlet变换
能量关联度函数
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多元空间频率函数
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文献信息
篇名
人工蜂群优化的非下采样Shearlet域引导滤波图像增强
来源期刊
西安交通大学学报
学科
关键词
图像增强
非下采样Shearlet变换
引导滤波
人工蜂群优化
非线性增益函数
年,卷(期)
2015,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
39-45
页数
7页
分类号
TN911.73
字数
语种
中文
DOI
10.7652/xjtuxb201506007
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
吴一全
南京航空航天大学电子信息工程学院
198
2249
23.0
36.0
17
吴诗婳
南京航空航天大学电子信息工程学院
28
424
11.0
20.0
18
孟天亮
南京航空航天大学电子信息工程学院
7
207
4.0
7.0
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引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
图像增强
非下采样Shearlet变换
引导滤波
人工蜂群优化
非线性增益函数
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
西安交通大学学报
主办单位:
西安交通大学
出版周期:
月刊
ISSN:
0253-987X
CN:
61-1069/T
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1960-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
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西安交通大学学报2020
西安交通大学学报2015年第7期
西安交通大学学报2015年第1期
西安交通大学学报2015年第12期
西安交通大学学报2015年第8期
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西安交通大学学报2015年第4期
西安交通大学学报2015年第9期
西安交通大学学报2015年第11期
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