马国翠
- 作品数：3 被引量：27H指数：3
- 供职机构：河海大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于NSCT域边缘检测的侧扫声呐图像分割新方法被引量：18
- 2013年
- 针对侧扫声呐图像混响噪声严重、对比度低、分割困难的问题,根据侧扫声呐图像成像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域边缘检测和区域生长的侧扫声呐图像分割新方法。首先,对侧扫声呐图像进行NSCT分解,通过K均值聚类法在NSCT域低频部分对阴影进行分割;然后通过寻找NSCT域高频层由同一粗尺度分解的2个细尺度相邻子带系数差的模极大值位置,来选择图像边缘点,并进行尺度内、尺度间的边缘融合;最后,利用基于边缘的区域生长方法完成对目标的分割。实验结果表明,该方法对侧扫声呐图像分割具有抗噪性能好、正确分类率高以及边缘定位准确等优点。
- 李庆武马国翠霍冠英周妍盛惠兴
- 关键词：图像分割非下采样CONTOURLET变换边缘检测
- 基于NSCT的低能见度图像边缘检测算法被引量：3
- 2012年
- 针对PM2.5雾霾图像能见度低、边缘检测困难的问题,提出了一种采用非下采样轮廓波变换(NSCT)的边缘检测方法。首先对PM2.5雾霾图像进行NSCT分解。然后寻找由同一粗尺度系数分解而来的两个细尺度相邻子带系数,对其求差值,再通过差值图的模极大点来确定边缘点。最后通过NSCT域尺度内和尺度间的融合得到完整边缘图像。实验表明,对雾霾图像,该边缘检测方法所获取的边缘完整、定位准确并且噪声点少。
- 马国翠李庆武彭文曹晔峰
- 关键词：PM2.5边缘检测
- Curvelet变换域侧扫声纳图像增强算法被引量：6
- 2012年
- 针对海底侧扫声纳图像对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的声纳图像增强算法。首先对原始声纳图像进行多尺度、多方向的Curvelet变换分解,得到低频子带和高频子带;然后引入非线性S型函数对低频系数进行处理,提高图像整体的对比度;采用一种可以避免过度增强的新型非线性函数对各尺度的高频子带系数进行处理,提高图像整体的对比度,增强图像边缘和纹理细节,并通过估计噪声水平设定阈值进行阈值降噪。最后经Curvelet逆变换得到增强图像。实验表明,该方法不仅改善了海底侧扫声纳图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了声纳图像的边缘和纹理细节。
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- 关键词：CURVELET变换图像增强
