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基于非下采样轮廓波变换的SAR图像变化检测

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曲靖师范学院学报 2024年第3期43卷 61-67页

作者：黄凌霄福州职业技术学院智能工程学院福建福州350100

针对传统方法对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像变化检测精度不稳定等问题,提出了一种将非下采样轮廓波变换(nsct)、显著性检测和差异图融合相结合的变化检测方法.采用Frost滤波器对SAR图像进行预处理;构造预处理图像... 详细信息

针对传统方法对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像变化检测精度不稳定等问题,提出了一种将非下采样轮廓波变换(nsct)、显著性检测和差异图融合相结合的变化检测方法.采用Frost滤波器对SAR图像进行预处理;构造预处理图像的均值比和领域对数比两类差异图;通过nsct变换将两类差异图分解为低频图像和高频子带图像,并采用SR算法提取高频子带的显著信息;然后采用自适应模糊逻辑算法和模值取大算法进行图像融合并得到nsct反变换图像;最后经过k均值聚类算法得到SAR变化检测结果图和评价数据.实验结果表明,与传统方法相比,本方法对SAR图像变化检测的稳定性较高,精度在0.65到0.8之间浮动,验证了该方法的有效性.

关键词： nsct SAR图像 SR算法图像融合图像变化检测

GIS partial discharge data enhancement method based on self attention mechanism VAE-GAN

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Global Energy Interconnection 2023年第5期6卷 601-613页

作者： Qinglin Qian Weihao Sun Zhen Wang Yongling Lu Yujie Li Xiuchen Jiang School of Electronic Information and Electrical Engineering Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai200240P.R.China State Grid Jiangsu Electric Power Co. Ltd.Nanjing211100P.R.China

The reliability of gas-insulated switchgear(GIS)partial discharge fault diagnosis is crucial for the safe and stable operation of power grids.This study proposed a data enhancement method based on a self-attention mechanism to optimize the VAE-GAN method and solve the problem of the lack of partial discharge samples and the unbalanced distribution between different defects.First,the non-subsampled contourlet transform(nsct)algorithm was used to fuse the UHF and optical partial discharge signals to obtain a photoelectric fusion phase resolved partial discharge(PRPD)spectrum with richer information.Subsequently,the VAE structure was introduced into the traditional GAN,and the excellent hidden layer feature extraction ability of the VAE was used to guide the generation of the GAN.Then,the self-attention mechanism was integrated into the VAE-GAN,and the Wasserstein distance and gradient penalty mechanisms were used to optimize the network loss function and expand the sample sets to an equilibrium state.Finally,the KAZE and polar coordinate distribution entropy methods were used to extract the expanded samples.The eigenvectors of the sets were substituted into the long short-term memory(LSTM)network for partial discharge fault diagnosis.The experimental results show that the sample generation quality and fault diagnosis results of this method were significantly better than the traditional data enhancement method.The structure similarity index measure(SSIM)index is increased by 4.5%and 21.7%,respectively,and the average accuracy of fault diagnosis is increased by 22.9%,9%,5.7%,and 6.5%,respectively.The data enhancement method proposed in this study can provide a reference for GIS partial discharge fault diagnosis.

关键词： Partial discharge Data augmentation VAE-GAN Self-attention nsct Fault diagnosis

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偏振光谱多维信息的重构融合算法

光谱学与光谱分析 2023年第4期43卷 1254-1261页

作者：钟菁菁刘骁王雪霁刘嘉诚刘宏亓晨刘宇阳于涛中国科学院西安光学精密机械研究所陕西西安710119 中国科学院大学北京100049 中国科学院光谱成像技术重点实验室陕西西安710119

针对传统光学手段难以实现复杂背景下光谱伪装目标的准确识别,同时,常规的数据融合方法易导致图像信息丢失的缺点,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的偏振光谱多维信息融合方法。该方法结合自研的新型偏振光谱多维信息探测仪器,根据其... 详细信息

针对传统光学手段难以实现复杂背景下光谱伪装目标的准确识别,同时,常规的数据融合方法易导致图像信息丢失的缺点,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的偏振光谱多维信息融合方法。该方法结合自研的新型偏振光谱多维信息探测仪器,根据其获取的目标空间、光谱、偏振等多维信息,设计了多维信息重构算法流程,提取了偏振态基础数据斯托克斯参量以及偏振度和偏振角,利用nsct对基础偏振参量进行图像融合,提升图像的信息含量以提高伪装物的识别准确率。先对具有相同边缘信息的图像Q和U采用nsct分解,低通子带取均值,高通子带取最大值进行初步融合,获得偏振特征S,最后对偏振特征S、强度图像I以及偏振度DoLP进行nsct分解,对分解所得低通子带进行区域能量加权融合;对高通子带,根据偏振特征图像具有灰度值小,受光照影响大等特点,采用LBP特征进行加权融合。同时,本方法与四类融合方法进行对比,据信息熵、标准差、平均梯度、对比度以及峰值信噪比五项指标对融合结果进行客观评价,并结合普通图像,偏振融合图像,偏振高光谱图像对目标识别精度进行对比。融合后的图像信息熵为6.9986,标准差为45.5998,平均梯度为19.8086,与原始强度相比,提升分别为5.1%,14.04%,7.3%,在四类融合方法中排在首位。表明本文所提出的方法有效实现了偏振基础特征融合,提升了人造目标和自然背景的差异。同时融合后的偏振高光谱图像对于目标的识别准确率达到0.9862,较单一强度图像目标识别准确率提升了21%。实验结果表明,提出的方法能有效融合目标强度信息以及偏振信息,提升图像对比度和可读性,同时融合后的图像在目标识别准确度上有了较大的提升,有效降低了传统光谱手段对伪装目标识别的虚警率,为新概念光谱伪装揭露提供了一种新型有效的手段,具有非常大的应用潜力和应用价值。

关键词：偏振光谱图像 nsct 特征融合伪装识别

肺部肿瘤跨模态图像融合的并行分解自适应融合模型

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中国图象图形学报 2023年第1期28卷 221-233页

作者：周涛刘珊董雅丽白静陆惠玲北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室银川750021 宁夏医科大学理学院银川750004

目的跨模态像素级医学图像融合是精准医疗领域的研究热点。针对传统的像素级图像融合算法存在融合图像对比度不高和边缘细节不能较好保留等问题,本文提出并行分解图像自适应融合模型。方法首先,使用nsct(non-subsampled contourlet tran... 详细信息

目的跨模态像素级医学图像融合是精准医疗领域的研究热点。针对传统的像素级图像融合算法存在融合图像对比度不高和边缘细节不能较好保留等问题,本文提出并行分解图像自适应融合模型。方法首先,使用nsct(non-subsampled contourlet transform)提取原图像的细节方向信息,将原图像分为低频子带和高频子带,同时使用潜在低秩表示方法(latent low-rank representation,LatLRR)提取原图像的显著能量信息,得到低秩部分、显著部分和噪声部分。然后,在低频子带融合方面,nsct分解后得到的低频子带包含原图像的主要能量,在融合过程中存在多对一的模糊映射关系,因此低频子带融合规则采用基于模糊逻辑的自适应方法,使用高斯隶属函数表示图像模糊关系;在高频子带融合方面,nsct分解后得到高频子带系数间有较强的结构相似性,高频子带包含图像的轮廓边缘信息,因此高频子带采用基于Piella框架的自适应融合方法,引入平均结构相似性作为匹配测度,区域方差作为活性测度,设计自适应加权决策因子对高频子带进行融合。结果在5组CT(computed tomography)肺窗/PET(positron emission tomography)和5组CT纵膈窗/PET进行测试,与对比方法相比,本文方法融合图像的平均梯度提升了66.6%,边缘强度提升了64.4%,边缘保持度提升了52.7%,空间频率提升了47.3%。结论本文方法生成的融合图像在主客观评价指标中均取得了较好的结果,有助于辅助医生进行更快速和更精准的诊疗。

关键词：图像融合 Piella框架 nsct 低秩表示方法(LatLRR) PET/CT

基于nsct的焦点度量优化和ISML多聚焦图像融合

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电子测量技术 2022年第4期45卷 85-90页

作者：姚海秦华旺南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对成像设备的景深有限,采集图像部分失焦的问题,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法,进一步提高图像的对比度和清晰度。首先用nsct将源图像分解为近似子带和详细子带;然后采用焦点度量优化策略(FMO)和修正拉普拉斯变换(ISML)分别合... 详细信息

针对成像设备的景深有限,采集图像部分失焦的问题,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法,进一步提高图像的对比度和清晰度。首先用nsct将源图像分解为近似子带和详细子带;然后采用焦点度量优化策略(FMO)和修正拉普拉斯变换(ISML)分别合并近似子带系数和详细子带系数;最后进行逆nsct得到融合后的图像。利用灰度多聚焦图像数据集进行实验,并与常用的多聚焦图像融合算法对比分析得出,该算法在融合图像的视觉效果和7种常用的客观评价指标都具有更优越的性能。

关键词：多聚焦 nsct 焦点度量拉普拉斯变换

基于nsct-SVD的彩色图像盲水印算法研究

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基于NSCT-SVD的彩色图像盲水印算法研究

作者：杨金米陕西师范大学

学位级别：硕士

在移动互联网和大数据日趋普及的当代社会,智能信息处理技术的疾速发展和数字图像在互联网上的病毒式传播,导致了视觉图像侵权恶性事故的高频度发生。在数字版权保护时代,能否保证数字化图像在网络中的安全传输已跻身于民众普遍性关注... 详细信息

在移动互联网和大数据日趋普及的当代社会,智能信息处理技术的疾速发展和数字图像在互联网上的病毒式传播,导致了视觉图像侵权恶性事故的高频度发生。在数字版权保护时代,能否保证数字化图像在网络中的安全传输已跻身于民众普遍性关注的难题之首。数字图像水印应用技术是世界公认的图像版权保护最有效的手段之一,倍受研究者青睐。实际上,现有的图像水印底层算法针对灰度图像的居多,完全用于彩色图像的水印实现算法寥寥无几。不仅如此,在水印检测阶段,需要借助原始图像或水印信息来提取水印的算法模型居多,水印盲提取分离难以进行,实际系统应用有一定条件的限制。本文的探究和研究主要集中在开发一种更鲁棒的彩色图像的盲水印技术。主要工作如下:(1)本文提出了一种基于nsct和SVD分解的彩色图像盲水印算法,将经过交错置乱预处理的二值水印图像以量化调制的方法嵌入到图像低频系数矩阵中。算法不仅具有优异的不可感知性,而且对大部分常见的图像攻击测试也具有较强的鲁棒性。(2)在现有的依赖于nsct变换的图像盲水印方法的基础上,提出了一种面向人眼视觉系统和非下采样Contourlet变换-SVD分解的彩色图像盲水印新算法,将彩色图像水印嵌入到nsct变换系数的次低频方向子带中,水印算法的不可感知性的折损换取了嵌入容量的大幅提升,同时,鲁棒性也得到了改善。在插入水印时采用了系数矩阵量化调制的技术机理,以实现水印的盲提取。鉴于水印的提取设计过程减少了以原始载体图像内容和原始水印信息为条件的约束,故而该优化算法易于实现,具有更广泛的应用范畴。与此同时,该算法的整体效能毫不逊色于其他算法,不仅在水印的不可察觉性和稳健性之间找到了理想的平衡点,而且在面对大多数攻击测试时,都具有更显著的抵抗性。(3)为了防止算法解密时水印信息的泄漏,本文采用双重加密原则设计水印算法:一是在将水印嵌入载体图像前,对水印信息采取加密处理机制;二是将水印信息映射到nsct变换频率系数的奇异值差中,进一步提高算法的安全性。具体操作如下:将彩色水印图像变换到HSI颜色空间,并分解为H、S和I单通道分量图像。先对水印图像进行基于自定义密钥的Arnold置乱变换加密机制和像素点序列化处理,然后采用以基于自定义密钥的量化处理方式将水印添加到载体图像的奇异值差中,如此双重加密以提高水印信息的安全性。(4)本文的水印算法将载体图像分别转换为YC C 色彩空间和HSI色彩空间进行处理。YC C 颜色空间的量化标准与JPEG压缩标准相同。在YC C 颜色空间中嵌入水印数据信息能够最大限度地消除JPEG空间压缩攻击的负面影响,提高水印算法的鲁棒性。HSI色彩空间比RGB色彩空间更符合人类视觉运作规律,该独有特性也可以与HVS特性完美结合,提高水印容量和水印算法的鲁棒性,同时将水印的不可感知性的损失程度保持在人眼可接受的范围内,进一步从整体上提升水印算法的系统性能。

关键词：盲水印 nsct SVD分解 HVS 彩色空间

A multi-scale and multi-orientation image retrieval method based on rotation-invariant texture features

同方学位论文库评论

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Science China(Information Sciences) 2011年第4期54卷 732-744页

作者： SHAO ZhenFeng,LI DeRen & ZHU XianQiang State key Laboratory for Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China State key Laboratory for Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing Wuhan University Wuhan China

Texture retrieval is a vital branch of content-based image retrieval.Rotation-invariant texture retrieval plays a key role in texture retrieval.This paper addresses three major issues in rotation-invariant texture retrieval: how to select the texture measurement methods,how to alleviate the influence of rotation for texture retrieval and how to apply the proper multi-scale analysis theory for texture images.First,the spectrum influence between a Radon transform and a Log-polar transform was compared after the rotation effect was eliminated.The average retrieval performance of wavelet and nsct with different retrieval parameters was also evaluated.Based on such analysis,we developed a multi-scale and multi-orientation texture transform spectrum,as well as a rotation-invariant feature vector and its measurement criteria,which can represent the human visual perception sensitive to texture energy.Then a new rotation-invariant texture retrieval algorithm was proposed.The algorithm was developed based on non-parametric statistical features and it applies low band and high frequency directional bands of nsct coefficients for coarse filtering and fine retrieval,respectively.Experiments on the Brodatz image database show that the constructed rotation-invariant feature vector is appropriate for capturing major orientations and describing detail information.Besides,the combination of the two-step progressive retrieval strategy and multi-scale analysis method can effectively improve retrieval efficiency while ensuring a high precision compared with traditional algorithms.

关键词： nsct Log-polar Radon rotation-invariant texture retrieval

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基于nsct子带融合特征的纹理材质分类

计算机应用与软件 2023年第2期40卷 217-222,264页

作者：陈旭徐超义南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

由于图像纹理特征具有复杂且没有规律的特点,单一的纹理特征提取算法不能充分地描述图像纹理。因此,提出基于nsct的高低频子带的CS-LBP和Tamura融合特征的纹理分类方法。此外,对CS-LBP算法进行了优化,得到DCS-LEBP,在提取了图像局部边... 详细信息

由于图像纹理特征具有复杂且没有规律的特点,单一的纹理特征提取算法不能充分地描述图像纹理。因此,提出基于nsct的高低频子带的CS-LBP和Tamura融合特征的纹理分类方法。此外,对CS-LBP算法进行了优化,得到DCS-LEBP,在提取了图像局部边缘特征信息的基础上又加入了低频信息,提高了算法的抗噪性和特征提取的全面性。融合的纹理特征通过支持向量机(SVM)进行分类识别,实验结果表明,该方法能够提取多尺度、多方向的纹理特征,提高了分类精度,并且优化的DCS-LEBP算法比原算法性能更加优秀。

关键词：纹理特征 nsct CS-LBP Tamura 支持向量机

联合nsct模糊域的声呐图像目标增强方法研究

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舰船科学技术 2022年第7期44卷 138-141页

作者：马启星曾庆军胡健阳江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212000 江苏科技大学计算机学院江苏镇江212000

提出一种基于非下采样轮廓波变换(nsct)结合模糊域的噪声抑制和目标增强方法。使用nsct将含噪声呐图像分解为不同的频率和方向响应子带,利用V-Bayes估计理论推导了模型的相应非线性二元阈值函数对nsct系数的子带进行去噪。结合领域信息... 详细信息

提出一种基于非下采样轮廓波变换(nsct)结合模糊域的噪声抑制和目标增强方法。使用nsct将含噪声呐图像分解为不同的频率和方向响应子带,利用V-Bayes估计理论推导了模型的相应非线性二元阈值函数对nsct系数的子带进行去噪。结合领域信息和空间信息构造模糊特征,再构建出模糊隶属度收缩函数对降噪后的nsct分量执行二次降噪,最后以重建降噪后的声呐图像数据,使用综合数据和效果图示例来证明所提出的方法能够有效的去除声呐图像噪声,且优于基于小波变换的阈值去噪方法。

关键词：声呐图像 nsct 模糊域平移不变性变分贝叶斯