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基于方向可控滤波的地震勘探随机噪声压制

地球物理学报 2016年第5期59卷 1815-1823页

作者：黄梅红李月吉林大学通信工程学院长春130012

针对地震勘探随机噪声的压制,本文应用拉伸厄米特高斯函数设计出方向可控滤波器.根据时空域上随机噪声的无方向性与有效信号的有向性的区别,通过局部数字特征,对数据进行选择后重组信号.方向选择性的增加,使得滤波过程能与不同方向的轴... 详细信息

针对地震勘探随机噪声的压制,本文应用拉伸厄米特高斯函数设计出方向可控滤波器.根据时空域上随机噪声的无方向性与有效信号的有向性的区别,通过局部数字特征,对数据进行选择后重组信号.方向选择性的增加,使得滤波过程能与不同方向的轴进行匹配,噪声被压制的同时保持信号的幅度;方向可调性,使得计算效率提高,且所需存储空间减少.仿真实验表明,采用此方法,信号保幅性和去噪效果均比传统的小波算法以及Curvelet变换好,在-5db信噪比下,本文方法保幅度为92.99%,信噪比提升221.774%,在实际地震信号处理中有明显的抑制噪声、保持有用信号的效果.

关键词：拉伸厄米特高斯函数方向可控滤波器地震信号随机噪声压制

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基于改进HOG特征提取的车型识别算法

中国光学 2018年第2期11卷 174-181页

作者：耿庆田赵浩宇于繁华王宇婷赵宏伟长春师范大学计算机科学与技术学院吉林长春130032 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学学报编辑部吉林长春130012

本文针对高速环境下的车型识别问题,提出基于方向可控滤波器的改进HOG算法。将方向可控滤波器算法与HOG算法相结合,以实现对车辆图像特征提取。采用主成分分析算法(PCA)约减特征向量维数以减少计算复杂度,利用支持向量机算法对提取特征... 详细信息

本文针对高速环境下的车型识别问题,提出基于方向可控滤波器的改进HOG算法。将方向可控滤波器算法与HOG算法相结合,以实现对车辆图像特征提取。采用主成分分析算法(PCA)约减特征向量维数以减少计算复杂度,利用支持向量机算法对提取特征进行样本训练,实现对车辆外型特征的识别。仿真实验结果表明:采用该算法原始车辆车型的识别正确率均值达到92.36%;另外,本文方法的识别速度比传统的HOG特征算法提高了3.45%,识别实时性得到提升。本文算法比传统HOG算法更优,能有效提高车型识别的效率。

关键词：车型识别 HOG特征方向可控滤波器

一种基于方向可控金字塔结构的快速医学图像配准算法

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复旦学报（自然科学版） 2010年第2期49卷 177-184页

作者：顾宇灏林青胡波复旦大学电子工程系上海200433

提出了一种快速医学图像配准算法.采用方向可控滤波器,稳定地提取图像多方向特征信息,合成特征图来进行更精确的配准.为了避免全局搜索旋转中心造成的高运算量,提出选取特征图的质心作为旋转中心进行图像空间变换而后逐层配准的方法.另... 详细信息

提出了一种快速医学图像配准算法.采用方向可控滤波器,稳定地提取图像多方向特征信息,合成特征图来进行更精确的配准.为了避免全局搜索旋转中心造成的高运算量,提出选取特征图的质心作为旋转中心进行图像空间变换而后逐层配准的方法.另外,计算质心还可以提供平移参数的初始估计范围,加速算法搜索时间.仿真结果证明该算法的精确度高,运算时间大为减少,在多模态图像配准中也有很好的效果.

关键词：方向可控滤波器金字塔结构图像配准质心

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基于轮廓波特征的纹理图像识别方法

东南大学学报（自然科学版） 2008年第A02期38卷 128-131页

作者：赵一凡夏良正东南大学自动化学院南京210096

通过利用方向可控滤波器(steerable filter)和轮廓波(contourlet)分解的方向性及能量变化特性,提出了一种适用于纹理图像的特征提取方法.利用基于轮廓波方向性与分解系数能量的性质可以很好地表示一个旋转纹理图像的特征,而且轮廓波的... 详细信息

通过利用方向可控滤波器(steerable filter)和轮廓波(contourlet)分解的方向性及能量变化特性,提出了一种适用于纹理图像的特征提取方法.利用基于轮廓波方向性与分解系数能量的性质可以很好地表示一个旋转纹理图像的特征,而且轮廓波的方向性和分解层次可以根据需要灵活地调节.使用这样的特征并运用简单的分类方法可以对旋转纹理图像进行较为准确的分类.最后通过对标准纹理库(Brodatz)图像的测试,验证了算法的有效性.

关键词：轮廓波方向可控滤波器纹理分类特征提取

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基于轮廓波的纹理图像特征提取方法

信号处理 2010年第2期26卷 161-165页

作者：赵一凡夏良正潘泓东南大学自动化学院南京210096

本文利用轮廓波分解的方向性和能量变化特性,提出了一种适用于纹理图像的特征提取方法。该方法首先通过方向可控滤波器(Steerable Filter)获得纹理图像的角度信息,然后进行轮廓波分解提取纹理在不同分解方向上的特征向量,最后将纹理的... 详细信息

本文利用轮廓波分解的方向性和能量变化特性,提出了一种适用于纹理图像的特征提取方法。该方法首先通过方向可控滤波器(Steerable Filter)获得纹理图像的角度信息,然后进行轮廓波分解提取纹理在不同分解方向上的特征向量,最后将纹理的角度和方向分解的能量信息一起作为纹理的特征。由于轮廓波的方向和分解层次数目可以灵活地调节,因此特征值数量也是调节的,以达到最好的识别分类效果。本文利用简单的距离分类器对所提出的算法进行了验证,以Brodatz纹理库中的旋转纹理图像为标准,纹理分类的结果达到了满意的效果。

关键词：轮廓波方向可控滤波器纹理特征提取分类

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基于改进HOG特征的建筑物识别方法

计算机工程与应用 2018年第7期54卷 196-200页

作者：杨松李盛阳邵雨阳郑贺中国科学院空间应用工程与技术中心北京100094 中国科学院太空应用重点实验室北京100094 中国科学院大学北京100049

随着机器学习方法的广泛应用,建筑物识别技术得到了快速的发展,识别的准确性一直是人们关注的重点。梯度方向直方图(HOG)特征提取方法中的梯度求解方式不能有效提取建筑物的边界特征,直接影响了识别的准确性,提出基于方向可控滤波器的HO... 详细信息

随着机器学习方法的广泛应用,建筑物识别技术得到了快速的发展,识别的准确性一直是人们关注的重点。梯度方向直方图(HOG)特征提取方法中的梯度求解方式不能有效提取建筑物的边界特征,直接影响了识别的准确性,提出基于方向可控滤波器的HOG算法,利用支持向量机学习方法实现建筑物的识别。实验结果表明,该方法在平均准确率、TP、FP、召回率、精确率和F_1值等指标上优于基于方向可控滤波器的建筑物识别方法,证明了该方法可以有效识别建筑物。

关键词：建筑物识别梯度方向直方图特征提取方向可控滤波器支持向量机

基于人脸视频的非接触式人体心率检测方法研究

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基于人脸视频的非接触式人体心率检测方法研究

作者：牟睿合肥工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国社会飞速发展,人们的生活节奏越来越快。饮食不规律、高负荷工作量和身体缺乏锻炼等问题导致心血管疾病对居民身体健康的影响愈加显著,心血管的发病率持续增高。心率是表示人体状态的一项重要的生理指标,医生能够通过心... 详细信息

近年来,随着我国社会飞速发展,人们的生活节奏越来越快。饮食不规律、高负荷工作量和身体缺乏锻炼等问题导致心血管疾病对居民身体健康的影响愈加显著,心血管的发病率持续增高。心率是表示人体状态的一项重要的生理指标,医生能够通过心率对心血管患者身体进行评估,健康人群也可以通过心率检测预防心血管疾病的发生。基于心冲击描记术（Ballistocardiography,BCG）的视频心率检测方法在已经取得较为理想的实验结果,但是在现实场景中,由于环境噪声的干扰,如环境光照度变化、运动干扰等因素,对实验结果有较大的影响。因此,研究如何去除环境噪声的影响,精确检测视频中人体心率具有重要理论意义和实际意义。针对噪声干扰的问题,本文做了如下工作:（1）分析了现有通过运动追踪捕捉BCG信号易受光照度变化影响和运动干扰的缺点,选择方向可控滤波器提取BCG信号,介绍了常用的BCG信号去噪算法。（2）针对环境光照度变化对提取心率信息产生影响的问题,提出一种基于方向可控滤波器的视频心率检测方法。首先,对输入视频进行人脸检测,并框选出目标检测区域;其次,设计一种基于方向可控滤波器的振动信号提取方法,提取目标区域的相位差信号,并针对相位差信号进行带通滤波和主成分分析,滤除干扰噪声并建立BCG信号;最后,通过傅里叶变换将BCG信号转化至频域,从频谱密度函数中提取心率值。实验结果表明该方法能够适应不同光照度环境,其心率检测准确率优于现有的运动追踪捕捉BCG信号提取方法。（3）针对面部表情变化的运动干扰问题,提出一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和低秩稀疏矩阵分解（Low-rank and Sparse Matrix Decomposition,LSMD）的视频心率检测方法。该方法通过方向可控滤波器提取头部相位差信号,将相位差信号进行VMD处理提取包含心率信息的本征模态,然后利用LSMD对得到的信号矩阵分解,去除运动干扰,最后得到了纯净的心率信号。实验结果表明该方法能够有效去除面部表情带来的运动干扰。

关键词：心率心冲击描记术方向可控滤波器变分模态分解低秩稀疏矩阵分解

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显微图像中神经元结构提取算法的研究

显微图像中神经元结构提取算法的研究

作者：支茂峰哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

神经元是构成神经系统结构和功能的基本单位。对神经元图像进行正确分割是构建神经元三维结构的基础,在医学领域具有重要的实际应用价值。双光子激光显微镜是获取神经元显微图像的主要装置之一,然而双光子激光显微镜在成像过程中存在图... 详细信息

神经元是构成神经系统结构和功能的基本单位。对神经元图像进行正确分割是构建神经元三维结构的基础,在医学领域具有重要的实际应用价值。双光子激光显微镜是获取神经元显微图像的主要装置之一,然而双光子激光显微镜在成像过程中存在图像模糊和图像退化现象,此外,神经元突起结构具有密度变化大、像素分布不均匀,目标与背景对比度低等问题,使得对神经元图像进行正确分割变得极为困难。针对这一问题,本文根据神经元的具体特性,提出了两种神经元图像分割方法。本文研究内容如下:首先,对神经元图像预处理方法进行研究。通过对图像增强常用方法的分析,针对神经元图像目标与背景对比度低,突起连通性差的问题,采用适用于线性图像增强的Hession矩阵滤波器以及方向可控滤波器对神经元图像进行增强,针对传统方向可控滤波器方向描述粗糙,不能准确反映神经元突起结构的问题,给出了方向可控滤波器在类canny准则约束下的改进方法。实验结果表明Hession矩阵滤波器和改进的方向可控滤波器均能有效的对神经元图像进行增强。其次,对神经元图像分割方法进行研究。由于神经元图像与视网膜图像具有一定的相似性,在研究视网膜追踪算法的基础上,针对神经元图像连通性微弱的问题,提出了扩大追踪范围的改进方法,实验结果表明改进后的算法可以有效地对神经元图像进行分割。此外,结合全局阈值分割噪声少,局部阈值分割信息全的优点,本文提出了基于连通域的神经元图像分割算法。在该算法中,参与阈值化的对象不再是单个的像素点,而是相互连接的连通域。最后,对实验结果进行评价。目前对神经元图像分割算法的评价方法研究较少,最终往往只能通过肉眼比对的方式来对实验结果进行分析评定。为了使评价结果更加客观,本文给出了一种基于像素的神经元图像评价方法。该方法在没有对比模板库的情况下实现了神经元图像分割算法的结果评定。用基于像素的神经元图像评价方法对神经元图像分割算法进行性能上的评价,实验结果表明,本文研究的两种神经元图像分割算法均能有效的分割出神经元图像中的突起结构,相比而言,结合方向可控滤波器的基于连通域的神经元图像分割算法对神经元图像的分割效果更好。

关键词：神经元图像方向可控滤波器阈值分割连通域追踪

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方向特征提取的医学图像配准算法

方向特征提取的医学图像配准算法

作者：顾宇灏复旦大学

学位级别：硕士

本文主要对医学图像配准算法的特征提取环节进行研究,尝试开发基于方向特征提取的图像配准算法。提出使用方向可控滤波器,它是一组可以稳定地提取图像多方向特征信息的滤波器,可以提供图像更加显著的局部特征,在讲究高精度的医学图像配... 详细信息

本文主要对医学图像配准算法的特征提取环节进行研究,尝试开发基于方向特征提取的图像配准算法。提出使用方向可控滤波器,它是一组可以稳定地提取图像多方向特征信息的滤波器,可以提供图像更加显著的局部特征,在讲究高精度的医学图像配准领域有非常好的应用前景。同时,在使用方向可控滤波器设计的基础上,运用了金字塔结构分析,从而有效增加了配准算法的执行速度和鲁棒性。本文也提出了两种方向特征提取的改进医学图像配准算法,分别以全局配准和特征点配准的方式实现更加准确的图像匹配。首先,利用方向可控滤波器和金字塔结构分析,本文提出一种基于方向可控金字塔结构的快速医学图像配准算法。该算法采用方向可控滤波器合成图像的特征图来进行更精确的全局配准,同时为了避免全局搜索旋转中心造成的高运算量,提出选取特征图的质心作为旋转中心进行图像空间变换后逐层配准的方法,而质心的计算还可以提供平移参数的初始估计范围,加速算法搜索时间。仿真结果证明该算法的精确度较高,运算时间大大减少,在多模态图像配准中也有很好的效果。接着,对于目前比较流行的SIFT配准算法,本文也进行了研究。SIFT算法是一种基于特征点匹配的非刚性配准方式,对于寻找SIFT的关键点有一定的限制,尤其在图像包含信息量相对不那么丰富的医学图像领域,SIFT配准算法的精度会受到很大的影响。于是本文提出了一种运用方向滤波器结合SIFT的改进配准算法,通过方向滤波器的运用,突出医学图像的局部特征信息,为SIFT寻找关键点提供更佳的条件,仿真结果表明改进的算法能够明显改善单模态医学图像配准的精度。鉴于方向可控金字塔结构的快速医学图像配准算法有较好的配准性能,本文也将其移植入医学图像影像处理平台3DMed来实现配准算法的实际应用,从实现结果可以看出该算法也完全可以胜任医学图像配准的实时运算。最后,本文对方向特征提取的医学图像配准算法进行了总结,指出课题有待进一步深入研究的突破点和对未来工作的展望。

关键词：方向可控滤波器金字塔结构图像配准