检索结果-南通市图书馆

基于context模型的ECG信号二维压缩

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电子学报 2008年第9期36卷 1810-1813页

作者：黄博强陈建华汪源源云南大学电子工程系云南昆明650091 复旦大学电子工程系上海200433

提出一种基于context模型的ECG信号二维压缩方案.通过模极大检测和循环匹配识别R波特征,自动构建ECG图像,并根据心动周期信息制作编码数据图,之后对ECG图像进行一维离散小波变换和带截止区均匀量化,量化系数被分解为重要位置图、符号流... 详细信息

提出一种基于context模型的ECG信号二维压缩方案.通过模极大检测和循环匹配识别R波特征,自动构建ECG图像,并根据心动周期信息制作编码数据图,之后对ECG图像进行一维离散小波变换和带截止区均匀量化,量化系数被分解为重要位置图、符号流、最高位位置流和剩余比特流,最后结合编码数据图进行基于context模型的自适应算术编码.实验针对MIT-BIH心律失常数据库的两个数据集进行压缩.压缩比为20时,新方案的百分均方根误差分别为2.93%、4.31%,低于JPEG2000压缩方案的3.26%、4.8%.结果表明新方案优于其它ECG压缩算法.

关键词： R波识别编码数据图 context模型二维数据压缩

应用小波域三维context模型的视频图像去噪

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光学精密工程 2009年第11期17卷 2857-2863页

作者：卢刚闫敬文厦门大学通信工程系福建厦门361005 汕头大学电子工程系广东汕头515063

考虑视频图像序列的各帧之间具有较强的相关性,提出了一种基于三维小波变换和分块context模型的视频去噪新方法(3DWTBCM)。3DWTBCM法基于视频图像三维小波分解域内系数和噪声分布的特征,利用小波系数具有局部相关性对其进行分块,将系数... 详细信息

考虑视频图像序列的各帧之间具有较强的相关性,提出了一种基于三维小波变换和分块context模型的视频去噪新方法(3DWTBCM)。3DWTBCM法基于视频图像三维小波分解域内系数和噪声分布的特征,利用小波系数具有局部相关性对其进行分块,将系数分解成各个局部区域。然后,将context模型用于局部块中,按照能量分布将块内的小波系数分成多个子块。对各部分进行能量估计和多阈值估计,获得去噪最佳阈值,并有效地消除噪声。实验结果表明,3DWTBCM的噪声抑制效果明显优于各种2D去噪方法和其他常用的3D去噪声方法,PSNR平均提高0.5～1.2dB。而且从视觉效果来看,本文算法在去除噪声的同时,较好地保留了运动图像细节,运动物体显得比较平滑,不存在传统算法中的拖影、闪烁等现象。

关键词：视频去噪 3D小波变换分块 3D context模型

基于context模型的contourlet域图像去噪

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计算机科学 2012年第3期39卷 243-245页

作者：刘镇弢李涛杜慧敏韩俊刚西安电子科技大学微电子学院西安710071 西安邮电学院电子工程学院西安710121

在分析contourlet域系数分布特征的基础上提出了一种基于context模型的contourlet域图像去噪算法。算法的关键点在于:基于contourlet变换系数的分布特性,确定合适的去噪门限;利用context模型建立图像contourlet变换后的系数分类模型并... 详细信息

在分析contourlet域系数分布特征的基础上提出了一种基于context模型的contourlet域图像去噪算法。算法的关键点在于:基于contourlet变换系数的分布特性,确定合适的去噪门限;利用context模型建立图像contourlet变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的门限去噪。实验表明,本方法能较好地去除图像噪声,在提高去噪图像PSNR值和改善主观视觉效果方面都表现出了良好的性能。

关键词： contourlet变换图像去噪 context模型

基于MCA和context模型结合的磁共振图像去噪

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电视技术 2012年第23期36卷 12-14页

作者：孙凌云樊永生张挺飞中北大学电子与计算机科学与技术学院山西太原030051

在噪声污染的磁共振图像中,运用MCA和context模型结合的算法进行处理,以达到尽可能完全滤除噪声的目的。该方法的主要思想是用MCA方法将图像分离成两个部分,分别采用二进小波和context模型对这两部分进行处理。仿真实验结果表明,本方法... 详细信息

在噪声污染的磁共振图像中,运用MCA和context模型结合的算法进行处理,以达到尽可能完全滤除噪声的目的。该方法的主要思想是用MCA方法将图像分离成两个部分,分别采用二进小波和context模型对这两部分进行处理。仿真实验结果表明,本方法是有效可用的,提高了图像的视觉效果,具有更高的PSNR值。

关键词：磁共振图像形态成分分析 context模型阈值滤波图像去噪

基于小波和context模型的海面红外弱小目标检测

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红外技术 2010年第2期32卷 97-100页

作者：孙国栋吉书鹏周桢中国空空导弹研究院河南洛阳471009

红外图像中弱小目标的检测一直是图像处理领域的热点和难点。介绍了一种基于小波变换和context模型空间自适应滤波的红外弱小目标检测算法。该方法首先利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于context模型的空间自适应滤波器对... 详细信息

红外图像中弱小目标的检测一直是图像处理领域的热点和难点。介绍了一种基于小波变换和context模型空间自适应滤波的红外弱小目标检测算法。该方法首先利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于context模型的空间自适应滤波器对高频系数做进一步处理,提高信噪比,最后采用基于Bayes分类算法的迭代门限进行图像分割。实验结果表明,与高通滤波相比,该方法能够更有效地检测出弱小目标。

关键词：小波变换 context模型红外弱小目标检测自适应滤波

基于context模型的非嵌入式小波彩色图像编码方案

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云南大学学报（自然科学版） 2003年第2期25卷 110-114,132页

作者：余锦华陈建华李东晖余炜施心陵云南大学电子工程系云南昆明650091

在零树小波思想的基础上,结合context模型提出了一种新的彩色图像编码方案.首先对原彩色图像的3个分量进行色标体系变换,然后对变换后的3个分量分别进行离散小波变换.离散小波变换后的系数首先由门限值筛选操作产生一个SignificanceMap... 详细信息

在零树小波思想的基础上,结合context模型提出了一种新的彩色图像编码方案.首先对原彩色图像的3个分量进行色标体系变换,然后对变换后的3个分量分别进行离散小波变换.离散小波变换后的系数首先由门限值筛选操作产生一个SignificanceMap符号流,该符号流用零树结构表示.接着对非零系数进行均匀量化,将大于门限的值分解为:MSB符号流及剩余的二进制符号流.为了降低存在于SignificanceMap及MSB符号流中的冗余,我们提出了简单有效的context模型,而对剩余的具有弱相关性的二进制符号流则直接使用自适应算术编码.经过实验对比证明了该方案在彩色图像编码中具有较优的压缩特性.

关键词：离散小波变换零树结构 context模型自适应算术编码

基于动态规划的多条件context模型量化

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基于动态规划的多条件Context模型量化

作者：蒙田云南大学

学位级别：硕士

根据熵编码理论,条件熵小于信息熵,所以可以利用context模型对数据进行有效压缩。然而在实际编码中,我们发现增加context模型的阶数时,由于数据采样值有限,数据的压缩效率先增大后降低。出现这种现象的原因,我们称为“模型稀释”。为了... 详细信息

根据熵编码理论,条件熵小于信息熵,所以可以利用context模型对数据进行有效压缩。然而在实际编码中,我们发现增加context模型的阶数时,由于数据采样值有限,数据的压缩效率先增大后降低。出现这种现象的原因,我们称为“模型稀释”。为了改善“模型稀释”问题,本文提出了基于动态规划的多条件context模型量化算法。首先分别建立2阶、3阶context模型,估计出对应的初始条件概率分布。利用描述长度作为评价指标,通过动态规划的方法,得到一种基于最小描述长度的条件概率划分办法,实现2阶、3阶context模型的量化。然后利用累积分布的特点,实现概率模型统计值的累积,并用于条件概率的合并。通过实验分析,对基于动态规划的多条件context模型量化算法的性能进行了验证。实验结果表明:由基于动态规划的多条件context模型量化算法进行context量化可以明显地改善熵编码系统的压缩性能,提高数据的压缩效果。利用累积分布,可以有效地降低算法的复杂度。

关键词：熵编码动态规划描述长度 context模型 context量化

一种基于小波变换图像编码的context模型量化算法

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一种基于小波变换图像编码的Context模型量化算法

作者：郭沫海云南大学

学位级别：硕士

图像携带着大量有用信息,随着计算机软硬件的发展,图像的高效压缩显得极为重要。常见图像压缩方法有：统计编码、变换编码、矢量量化编码、预测编码等。其中,变换编码下小波变换编码图像时,有很高的压缩比和较好的编码质量。本文主要... 详细信息

图像携带着大量有用信息,随着计算机软硬件的发展,图像的高效压缩显得极为重要。常见图像压缩方法有：统计编码、变换编码、矢量量化编码、预测编码等。其中,变换编码下小波变换编码图像时,有很高的压缩比和较好的编码质量。本文主要研究图像小波变换后的Sign符号流,通过对它们建立context模型,量化模型,进行压缩研究。基于“条件降低嫡值”这一理论,传统方法是通过降低模型阶数、减少对象的取值范围来有效组织小波系数,在解决“模型代价”的同时,有效压缩图像。与传统方法相比,本文提出一种新的方法,在增加模型阶数、扩大对象取值范围的情况下,实现图像有效压缩。通过使用散列算法来有效统计模型下小波系数的条件概率,在经层次聚类算法凝聚后,得到一张关于小波系数的映射表,基于此映射表可有效组织小波系数,不仅很好解决了context模型的“模型代价”问题,相比于传统方法,二次编码更能有效压缩原图像。本文还就映射表的通用性展开研究,一定使用范围内可以接受。

关键词：小波变换 context模型散列算法层次聚类

基于自适应context模型的Shearlet变换地震信号增强

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基于自适应Context模型的Shearlet变换地震信号增强

作者：邵丹吉林大学

学位级别：硕士

地震勘探作为现代地球物理勘探的主要手段,也是油气资源勘探领域中的重要方法之一。随着人类生产生活中对油气资源需求的日益增长,储量丰富的非常规油气藏开采成为热点。微地震监测技术作为非常规油气勘探的重要手段,基于其特殊的震源... 详细信息

地震勘探作为现代地球物理勘探的主要手段,也是油气资源勘探领域中的重要方法之一。随着人类生产生活中对油气资源需求的日益增长,储量丰富的非常规油气藏开采成为热点。微地震监测技术作为非常规油气勘探的重要手段,基于其特殊的震源产生和接收方式,使得所采集到的地震数据具有有效信号能量微弱,信噪比低等特点,给数据处理带来了较大的困难。被沙漠覆盖的塔里木盆地作为我国最大的油气资源后备基地,是目前最为重要的地震勘探地区。沙漠地区所采集到的地震资料由于其特殊的地理环境,导致有效信号能量微弱并伴随着大量的低频随机噪声,且该噪声与有效信号频带存在重叠部分,不利于时域低频噪声的压制。面对复杂的随机噪声干扰,如何提高地震资料信噪比是个难题。由此可见,为了更加理想的对各种地层中的资源进行开发利用,则需对地震记录的品质有更高级别的要求,压制地震资料中的随机噪声,增强有效地震信号,对油气资源勘探意义深远。多年来,国内外优秀的地震勘探和信号处理领域的专家学者就如何压制地震数据中的随机噪声,增强有效地震信号做出了不懈的努力。Shearlet（剪切波）变换作为一种新型的多尺度几何分析方法,依托于其优秀的多尺度,多方向及各向异性的特性,有效增强信号分解后的稀疏特征,为噪声压制提供便利条件。相较于其它多尺度几何分析方法,Shearlet变换具有更敏感的方向性,最优逼近的稀疏表示能力;它的的数学结构简洁,运算速率较高,更易实现离散化形式;同时,也是多尺度领域中唯一可以统一处理连续与离散系统的变换方法。基于Shearlet变换优秀的特性,将其应用于地震信号处理过程中,可以达到滤除地震资料中随机噪声的目的。地震数据处理过程中,Shearlet变换可以将地震信号分解到不同尺度层和不同方向中。尺度层分解由粗到细,数据中频率分布的相对高低也随之细化。因此,可以利用地震数据有效信号和噪声在变换域的频率差异,进行噪声压制。同时,基于Shearlet变换多方向的特性可知,当基函数与地震信号方向一致时,Shearlet系数值较大,而当两者之间方向差别较大时,其系数值则相对较小,因而,利用地震数据有效信号和噪声在Shearlet域的方向差异,也可以达到信噪分离的目的。通过Shearlet变换的多尺度多方向等特性,将地震数据进行Shearlet稀疏分解,并对分解后的Shearlet系数进行阈值收缩处理,即可准确的提取有效信号,压制随机噪声。本文通过研究Shearlet变换的本质特性,提出了基于Shearlet变换的地震信号增强技术。考虑到传统Shearlet变换阈值去噪方法在地震信号处理过程中,采用的统一阈值会对Shearlet系数产生过度削减的效果,造成部分有效信息的丢失,不利于低信噪比条件下随机噪声的压制及微弱有效信号的提取。因此,本文提出一种基于自适应context模型的Shearlet变换去噪算法,通过建立自适应context模型,在一定程度上加强有效信号的识别,便于Shearlet系数的分组设计。针对各尺度各方向的Shearlet系数,通过context模型将能量相近的Shearlet系数划分为同一组,并分别对每组系数进行阈值估计及系数收缩处理,实现低信噪比条件下有效地震信号的增强及噪声的压制。为了验证本文算法的可行性及有效性,将其应用于地面微地震数据及沙漠地带地震数据的处理中,从模拟及实际资料的处理结果中可知,基于自适应context模型的Shearlet变换去噪算法,在噪声压制和微弱有效信号的增强上具有明显优势。

关键词：地震信号增强 Shearlet变换随机噪声压制 context模型