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基于小波变换的低光照对比度或强噪声背景下图像增强与目标提取方法

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厦门大学学报（自然科学版） 2004年第2期43卷 195-198页

作者：闫敬文朱明王延杰厦门大学电子工程系福建厦门361005 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130022

提出了一种基于小波变换的低光照对比度或强噪声背景下图像增强与目标提取方法.低光照对比度情况下成像获得的图像进行处理分析、目标定位识别与跟踪都有一定困难,必须对其进行增强处理.根据图像的纹理统计特性,设计了专用于保护纹理特... 详细信息

提出了一种基于小波变换的低光照对比度或强噪声背景下图像增强与目标提取方法.低光照对比度情况下成像获得的图像进行处理分析、目标定位识别与跟踪都有一定困难,必须对其进行增强处理.根据图像的纹理统计特性,设计了专用于保护纹理特征的巴特沃思滤波器,对低光照对比度图像或强噪声背景下图像进行增强,可有效地克服低光照对比度图像或强噪声背景条件下进行处理分析、目标定位识别与跟踪造成的影响.实验结果表明:应用小波变换的多尺度分析方法和专门设计的巴特沃思滤波器,可较好地消除低光照对比度或强噪声背景下图像的干扰.

关键词：小波变换光照对比度噪声图像增强目标识别目标提取

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新型语义分割D-UNet的建筑物提取

遥感学报 2023年第11期27卷 2593-2602页

作者：龙丽红朱宇霆闫敬文刘敬瑾王宗跃汕头大学工学院电子系汕头515063 中山大学电子与信息工程学院广州510006 集美大学计算机工程学院厦门361021

高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域中具有重要的理论价值和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中建筑物语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨... 详细信息

高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域中具有重要的理论价值和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中建筑物语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨率卫星图像语义分割边界模糊和信息丢失的问题,本文提出一种端到端的卷积神经网络Dilated-UNet(D-UNet)。首先,通过改进U-Net网络结构,采用Dilation技术拓展四通道的多尺度空洞卷积模块,每个通道采用不同的卷积扩张率来识别多尺度语义信息,从而提取更丰富的细节信息。其次,设计了一种交叉熵和Dice系数的联合损失函数,更好的训练模型以达到预期分割效果。最后,在Inria航空图像数据集上进行综合评估与检验。实验结果表明,本文提出的遥感图像分割方法能够有效地从高分辨率遥感图像中进行像素级城市建筑物的分割,与其他方法相比,分割精度更高,具有较高的实际应用价值。

关键词：遥感图像语义分割多尺度空洞卷积图像处理

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人脸识别:从二维到三维

计算机工程与应用 2011年第11期47卷 155-159页

作者：蔡泽民闫敬文汕头大学工学院电子工程系广东汕头515063

人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向。虽然目前大部分研究都还只是针对二维人脸图像,但是3D人脸模型包含更丰富的人脸信息,有助于机器对人脸的识别。从二维到三维,人脸识别研究进入了一个新的阶段。从3D人脸数据的获取方式入手,... 详细信息

人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向。虽然目前大部分研究都还只是针对二维人脸图像,但是3D人脸模型包含更丰富的人脸信息,有助于机器对人脸的识别。从二维到三维,人脸识别研究进入了一个新的阶段。从3D人脸数据的获取方式入手,介绍最近提出的一系列3D人脸识别算法,并进行归类。最后提出"有针对性地获取3D人脸模型数据是进行有效识别的基础"这一结论。

关键词： 3D人脸识别 3D人脸数据通用模型

SFCVQ and EZW coding method based on Karhunen-Loeve transformation and integer wavelet transformation

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Chinese Optics Letters 2007年第3期5卷 153-155页

作者：闫敬文陈嘉臻 Department of Electronic Engineering Shantou University Department of Electronic Engineering Xiamen University

A new hyperspectral image compression method of spectral feature classification vector quantization （SFCVQ） and embedded zero-tree of wavelet （EZW） based on Karhunen-Loeve transformation （KLT） and integer wavelet transformation is represented. In comparison with the other methods, this method not only keeps the characteristics of high compression ratio and easy real-time transmission, but also has the advantage of high computation speed. After lifting based integer wavelet and SFCVQ coding are intro- duced, a system of nearly lossless compression of hyperspectral images is designed. KLT is used to remove the correlation of spectral redundancy as one-dimensional （1D） linear transform, and SFCVQ coding is applied to enhance compression ratio. The two-dimensional （2D） integer wavelet transformation is adopted for the decorrelation of 2D spatial redundancy. EZW coding method is applied to compress data in wavelet domain. Experimental results show that in comparison with the method of wavelet SFCVQ （WSFCVQ）, the method of improved BiBlock zero tree coding （IBBZTC） and the method of feature spectral vector quantization （FSVQ）, the peak signal-to-noise ratio （PSNR） of this method can enhance over 9 dB, and the total compression performance is improved greatly.

关键词： Classification (of information) Image coding Signal to noise ratio Vector quantization Wavelet transforms

基于Grouplet-RVM的金属断口图像识别方法研究

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仪器仪表学报 2014年第6期35卷 1347-1353页

作者：李志农孙熠闫敬文龙盛蓉杨艳春南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063 汕头大学工学院汕头515063

Grouplet变换是一种基于图像几何流最佳稀疏表示的正交变换,可以最大限度地利用图像的几何特征。关联向量机具有很好的泛化能力,能对类别的归属给出一种概率度量。结合Grouplet变换和关联向量机的各自优点,提出了一种基于Grouplet-RVM... 详细信息

Grouplet变换是一种基于图像几何流最佳稀疏表示的正交变换,可以最大限度地利用图像的几何特征。关联向量机具有很好的泛化能力,能对类别的归属给出一种概率度量。结合Grouplet变换和关联向量机的各自优点,提出了一种基于Grouplet-RVM识别方法,提出的方法以Grouplet平均能量、Grouplet调和熵和Grouplet峭度为特征量,RVM为识别器,并成功地应用到金属断口图像识别中。实验结果表明,提出的方法是有效的,Grouplet峭度比Grouplet平均能量、Grouplet调和熵对断口图像的纹理变化更敏感,特别适于金属断口的特征提取。与小波-RVM识别方法相比较,提出的方法克服了小波-RVM识别方法只能获取图像有限的方向信息,取得了更高的识别率。和GroupletSVM识别方法相比较,Grouplet-RVM识别方法和Grouplet-SVM识别方法有同样好的识别率,然而,Grouplet-RVM的识别速度明显优于Grouplet-SVM识别方法,特别是随着训练样本的增加,这种优势越明显。

关键词： Grouplet变换关联向量机特征提取模式识别金属断口

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一种基于小波分析的SAR图像增强应用

厦门大学学报（自然科学版） 2005年第B06期44卷 270-272页

作者：欧阳沅斌闫敬文厦门大学自动化系厦门大学通信工程系福建厦门361005

通过对SAR图像的特征分析,采用小波分析方法,对图像做小波变换,提取各层小波分解系数,利用软阈值法对各系数作去噪预处理,然后再利用软阈值法对各系数做衰减或增强处理,最后重构出清晰图像.结果显示,用此方法处理的SAR图像,效果较好,既... 详细信息

通过对SAR图像的特征分析,采用小波分析方法,对图像做小波变换,提取各层小波分解系数,利用软阈值法对各系数作去噪预处理,然后再利用软阈值法对各系数做衰减或增强处理,最后重构出清晰图像.结果显示,用此方法处理的SAR图像,效果较好,既增强了图像对比度,又不损失细节信息,为进一步分析和开展海洋SAR研究奠定了坚实的基础.

关键词：图像增强 SAR图像应用小波分析方法小波分解系数软阈值法图像对比度小波变换特征分析增强处理再利用预处理清晰

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基于FPGA的系统设计 4

基于Karhunen-Loève变换和小波谱特征矢量量化的三维谱像数据压缩

丛书名：计算机科学丛书

2006年

作者：（美）沃尔夫（Wolf W.）闫敬文等译

本书介绍了FPGA系统设计。

ISBN: (数字)7111187075

ISBN: (纸本)7111187075

本书介绍了FPGA系统设计。

关键词：可编程序逻辑器件系统设计

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

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光学学报 2003年第10期23卷 1163-1167页

作者：闫敬文沈贵明胡晓毅许芳厦门大学电子工程系厦门361005

提出了基于Karhunen Lo埁ｖｅ变换的小波谱特征矢量量化三维谱像数据压缩方法耍幔颍瑁酰睿澹?Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化方法应用了Karhunen Lo埁ｖｅ变换的消除谱相关性优良性能 ,应用二维小波变换消除空间相关... 详细信息

提出了基于Karhunen Lo埁ｖｅ变换的小波谱特征矢量量化三维谱像数据压缩方法耍幔颍瑁酰睿澹?Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化方法应用了Karhunen Lo埁ｖｅ变换的消除谱相关性优良性能 ,应用二维小波变换消除空间相关性 ,在小波变换域内应用二维集分割嵌入块编码和一维谱特征矢量量化对三维谱像数据压缩 ,获得较高的压缩性能。实验结果表明 :Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化编码比Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /改进对块零树编码和Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /快速矢量量化编码方法在同样压缩比条件下 ,峰值信噪比提高 2dB和 1dB以上 ,而速度提高了 1.5和 8倍。

关键词： Karhunen-loève变换小波谱矢量量化数据压缩三维谱像小波变换遥感图像处理

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小波树结构快速矢量量化编码方法

中国图象图形学报（A辑） 1997年第12期2卷 909-914页

作者：闫敬文孙辉张圣华长春邮电学院无线系长春光机所应用光学国家重点实验室

提出了基于人眼视觉属性和应用小波树结构快速图象编码的矢量量化图象编码方法，简称为树结构快速矢量量化编码。在分析此方法矢量量化特点之后，设计产生码本的统计方法，并提出了矢量量化编码的快速算法。该方法能有效地消除图象数据... 详细信息

提出了基于人眼视觉属性和应用小波树结构快速图象编码的矢量量化图象编码方法，简称为树结构快速矢量量化编码。在分析此方法矢量量化特点之后，设计产生码本的统计方法，并提出了矢量量化编码的快速算法。该方法能有效地消除图象数据的空间相关性，获得低传输位率。其最大优点是能够建立适合各种复杂图象数据的统计码本，不必每次处理都要产生码本，极大地提高了编码效率，能应用于小波变换任何图象和信号数据压缩的情况。实验结果表明：树结构快速矢量量化编码方法能获得４０倍压缩比，峰值信噪比为３６．２１ｄＢ，综合性能指标优于其它方法，有可能实现实时数据压缩。

关键词：小波变换数据压缩矢量量化图象编码