图像多尺度几何分析综述_李财莲
图像的多尺度几何分析概述
摘
要 ：以函数 的稀疏表 示为主 线 ， 细介 绍 了各 种 多尺度 几何 分析 产 生的 背景 、 详 发展 历程 和逼 近性 能 ， 分析 并
了它们各 自存在 的优缺 点 ， 最后指 出了其 发展 方向 。
关键 词 ：多尺度几 何分析 ；奇异 性 ；正 则性 ；非线性 逼近 ；有界 变差 函数
方法—— 多尺度几 何分 析应运而 生。它的产生 符合人类 视觉
Байду номын сангаас
０ 引言
自 １０ ８ ７年 Ｆ ｕ ｅ 提 出任 意 一 个 周 期 为 ２ｒ 函 数都 可 以 ｏｒ ｒ ｉ ＂的 ｒ 表 示成 一 系列 三 角 函 数 的 代 数 和 ， 今 天 蓬 勃 发 展 的 小 波 分 到
皮层对 图像有 效表示 的要求 ， 即局部性 、 向性 和多尺度 性。 方 它的 目的就是 为具有 面奇 异或线奇 异的高维 函数找到最 优或 最稀 疏的 表 示 方 法。 目前 ， 已有 的 多 尺 度 几 何分 析方 法 有 Ｅ ｍａｕｌ ａｄ 等人提 出的脊波变换（ｉ ｅ ｔｒｎｆｒ … 、 ｍ ｎｅ ＪＣ ｎ＆ ｒ ｇｌ ａｓ ｍ） ｄ ｅｔ ｏ
多尺度理论及图像特征课件
要点二
详细描述
多尺度分析能够提取图像在不同尺度上的特征，这对于一些需要同时识别图像全局和局部特征的任务非常有利。例如，在人脸识别、物体识别等领域，多尺度理论的应用已经取得了显著成果。通过综合利用不同尺度上的特征信息，可以有效地提高图像识别的准确率和鲁棒性，对于实际应用具有重要的意义。
05
案例分析
多尺度理论及图像特征课件
CATALOGUE
目录
多尺度理论概述多尺度理论的基本原理图像特征提取方法多尺度理论在图像处理中的应用案例分析
01
多尺度理论概述
总结词
多尺度理论是一种处理和分析数据的理论框架，它强调在不同尺度上观察和分析数据的重要性。
详细描述
多尺度理论认为，同一数据在不同尺度上具有不同的特征和规律，因此需要从多个尺度上对数据进行观察和分析，以便更全面地理解数据的本质和规律。
02
多尺度理论的基本原理
多尺度变换原理是利用不同尺度的信号表示方法，对原始信号进行多尺度分析，以提取不同尺度下的特征。
总结词
多尺度变换原理的核心思想是将信号在不同尺度上进行分解，通过在不同尺度上对信号进行变换，可以得到信号在不同尺度上的特征表示。这种多尺度特征表示可以更好地描述信号的复杂性和细节信息，从而更好地理解和分析信号。
小波变换是一种信号处理方法，通过将信号分解成不同频率的成分，提取出信号的特征信息。
傅里叶变换是一种信号处理方法，通过将信号从时域转换到频域，提取出信号的特征信息。
04
多尺度理论在图像处理中的应用
利用多尺度理论对图像进行去噪处理，能够有效地去除噪声，提高图像质量。
多尺度理论通过将图像在不同尺度上进行分解，提取不同尺度上的特征，再根据这些特征进行去噪。这种方法能够更好地保留图像的细节和边缘信息，避免传统去噪方法可能导致的图像模糊问题。
基于Tetrolet变换的自适应阈值去噪
基 于 Ｔ ｔ ｌ 变 换 的 自适 应 阈 值 去 噪 ｅｒ ｅ ｏ ｔ
李财 莲 ， 即祥 孙 ，康 耀 红
（ ．国 防科 学 技 术 大 学 电子 科 学 与工 程 学 院 ， 南 长 沙 ４ ０７ ；． 南 大 学 信 息 科 学 技 术 学 院 ， 南 海 口 ５０ ２ ） １ 湖 １０ ３ ２ 海 海 ７ ２８
第２卷第４ ８ 期
２１ ０ ０年 ｌ ２月
海 南 大 学 学 报 自 然 科 学 版
ＮＡＴＵＲＡＬ Ｓ ＥＮＣＥ Ｊ ＣＩ ｏＵＲＮＡＬ ｏＦ ＨＡＩ ＮＡＮ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ Ｉ
Ｖｏ ． ８ Ｎ ． Ｉ２ ｏ ４ Ｄｅ ． Ｏ ０ ｃ２ ｌ
文 章编 号 ： ０ １ ４—１ ２ （ ００ ０ ０４ ０ ０ ７ ９ ２ １ ）４— ３ ８— ５
信号 去噪 ， 以得到更 好 的结果 ， ｒｍ ｗ ｈＪ提 出 了一 种新 的 自适 应 Ｈ ａ 小波 变 换一Ｔ ｔ ｌ 变换 可 Ｋ ｏ ｍ ｅ ａｒ ｅｒ ｅ ｏｔ ，
虽然理 论 简单但 很有 效 ， 能很好地 表示 图像 的几 何结 构特 性 ， 能对 图像进 行更 稀 疏 的表 述 ， 系数 的 能量 非 常集 中， 因而去 噪能力 强 ． 当利用 经典 的硬 阈值 或 软 阈值 方 法 在 Ｔ ｔ ｌ 变换 域 对 图像 进行 去 噪 处 理 时 ， ｅｏｔ ｒｅ 去 噪阈值 的选取 对最 优方 向的 获取 以及 噪 声 的去 除都 有 很 大 的影 响 ， 阈值 的选 取 不 能 太 大也 不 能 太 而 小， 太大 不能保 持原 图像 的细节 与 部分重要 系数 ， 小去 噪性 能差 ． 献 ［ ］ 出 了一 种新 的 阈值 函数 ， 太 文 ６提 此 函数 连续 可微 ， 实现信 号 的 自适 应去 噪提供 了可 能． 文 提 出一种 新 的 阈值 函数 ， 具有 与 软 阈值 函数 为 本 它 相 同 的功能 ， 也与 文献 ［ ］ ６ 中的阈值 函数 一样连 续且 可导 ， 便于进 行各 种数 学处 理 ． 验表 明 ： 实 将此 阈值 函 数 引入 到基 于 Ｔ ｔ ｌｔ ｅ ｏ 变换 的图像 去噪算 法 中 ， ｒｅ 此方 法是 有效 可行 的．
浅析图像的多尺度分析
了一些前进 。他们的基本思想是用方差 口 （ ０ ≤ ＜＊）不断增加 的高
１ 一， ２— ２、
斯核 Ｇ （ ｘ ，Ｙ ）＝ ＿ｌ ＿ｅ — ‘｜ 盯
与原始图像卷积所得到的图像序列
Ｖｔ ，ｈ ， ］Ｔ ｔ ＋ ｈ
Ｔ ｔ 是 由法 国 数 学 家 Ｇ．Ｍａ ｔ ｈ ｅ ｒ ｏ ｎ和 Ｊ ．Ｓ ｅ ｒ ｒ ａ于 六 十 年代提 出的，七十年代中期完成 了理论论证 ，到八十年代初发展成为 门较成熟 的数学分支并 逐渐成为 图像几何特征分析 与处理的有力工 具 ，其基本思想是用具有一定形态 的结构元去度量和提取图像 中的对 应形状 以达到对图像分析和识别 的目的，形态学最基 本的运算是腐蚀 和膨 胀 。 令结构元素 ｇ为 Ｒ 中的约束 子集 ，ｔ ≥Ｏ为尺度参数。定义尺度 ｔ 下结构元素 ｇ对函数 ｆ 的膨胀 ： ｆ ①ｇ ＝Ｄｔ ｆ（ ｘ ，Ｙ ） ＝ｓ ｕ ｐ｛ ｆ（ ｘ ，Ｙ ） ：（ Ｘ 一ｘ ，Ｙ 一Ｙ ） ∈ｔ ｇ ｝ 类似 的，定义尺度 ｔ 下结构元 素 ｇ 对函数 ｆ 的腐 蚀 ： ｆ Ｑｇ＝Ｅ ｆ（ Ｘ ，ｙ ） ＝ｉ ｎ ｆ｛ ｆ（ ｘ ，Ｙ ） ：（ ｘ 一 ｘ ，Ｙ 一Ｙ ） Ｅｔ ｇ ｝ 尺度 ｔ 下 的开 、闭运算分别为 ：
程度 。
这个定理说明 ，所有的迭代 滤波器 （ 或者说 ，所有 的尺度空 间） 可 以通过对相关函数的分类来实现 。
三 、 多尺 度 模 型 （ １ ）典型的多尺度分析模 型由 Ｍａ ｒ ｒ …和Ｈ ｉ ｌ ｄ ｒ ｅ ｔ ｈ …于 １ ９ ８ ０年提 出，成形于 １ ９ ８ ３年 （ Ｗｉ ｔ ｋ ｉ ｎ ［ 、Ｋ 肿ｎ ｄ ｅ ｒ ｉ ｎ ｋ ［ ］ ） ，１ ９ ８ ６年 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ ［ 做
基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１ ９２３５ ２０２４ ０２ ００６第４５卷第２期人民珠江 ２０２４年２月 ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲ基金项目：国家重点研发计划项目（２０２２ＹＦＣ３００２７０１）收稿日期：２０２３－０６－１３作者简介：盛晟（１９９６—），女，博士研究生，主要从事径流模拟与预报等方面研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈｅｎｇｓｈｅｎｇ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通信作者：陈华（１９７７—），男，教授，主要从事水利信息化、流域水文模拟等方面的研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈｕａ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ盛晟，万芳琦，林康聆，等．基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（２）：４５－５２．基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法盛 晟１，万芳琦２，林康聆１，胡朝阳３，陈 华１（１．武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室，湖北 武汉 ４３００７２；２．江西省自然资源测绘与监测院，江西 南昌 ３３０００９；３．福建省水利水电勘测设计研究院，福建 福州 ３５０００１）摘要：高精度的水体提取有助于水资源监测和管理。
目前基于遥感影像的水体提取方法缺乏对于边界质量的重视，造成边界划分不准确，细节保留度低的问题。
为了提升遥感影像水体提取的边界与细节的精度，提出了一种基于多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法，包括分层特征提取模块与融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块。
分层特征提取模块中，引入了通道注意力结构，用于整合高分辨率遥感影像中水体的形状、纹理和色调信息，以便更好地理解水体的形状和边界。
在融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块中，进行了多层次语义信息的堆叠连接，并加强了特征提取，同时捕捉了广泛的背景信息和细微的细节信息，以实现更好的水体提取效果。
在自行标注的数据集与公开数据集上的试验结果表明，模型的准确率达到了９８．３７％和９１．２３％，与现有的语义分割模型相比，提取的水体边缘更加完整，同时保留细节的能力更强。
SAR图像算法分析与应用
SAR图像算法分析与应用作者：肖军刘洲洲来源：《农村经济与科技》2017年第02期[摘要]SAR图像，是一种用雷达成像技术，SAR设备通过将连续脉冲无线电波传播到目标场景和每个脉冲的回波接收记录来形成SAR图像。
SAR成像系统对于物质纹理特性的敏感性，可以通过SAR图像来判断物体具体是什么材质与结构。
同时可以将多个孔径雷达组成一个复杂而高效的系统，可以获取很高质量的数字信息。
[关键词]SAR；机载雷达；图像采集[中图分类号]TN957.52 [文献标识码]A1 引言SAR（synthetic aperture radar）图像，译为合成孔径雷达，是一种用雷达成像技术，可以对地形地貌进行二维或者三维的成像。
SAR通常安装在移动飞行器上，较为灵活，是机载雷达的高级应用方式。
时至如今，世界各国已经研制了很多SAR系统，下图面两张表分别显示了出于世界顶尖水平的美国拥有的SAR系统参数；各国星载SAR系统的参数。
2 SAR成像技术算法分析2.1 距离-多普勒算法（Range-Doppler，RD）RD算法又叫距离徙动，是一种基于滤波匹配的快速频域算法，常被用来完成侧视SAR的成像。
基本思想是将对于距离和方位的二维数据处理分解成两个一维数据处理。
算法的关键就是距离徙动。
根据模型，可得到目标P点与雷达的距离为2.2 Chirp Scaling算法Chirp Scaling算法简称CS算法，是由Dr.bamler在1993年提出的与RD算法同样基于保持相位原则的算法。
如果线性调频信号有较大的时间带宽积，则其傅里叶变换后的信号任然具有线性调频信号。
因此CS算法可以通过频域的相位精确补偿到达回复地面目标后散射系数的目的。
如果把SAR成像算法比作将许多形状不符合要求的铁丝全部掰直，与SD算法不同的是，SD算法是把每一条信号分别掰直，而CS算法则是将铁丝先捏成相似的形状，然后统一进行掰直处理。
因为在处理中不需要进行插值运算，提高了成像效率。
一种基于显著性的多尺度图像融合模型
一种基于显著性的多尺度图像融合模型李蕴奇【摘要】This paper presents a multi-scale saliency-based image fusion model. First, the source images were decomposed into sub-image sets by contourlet transform, then the saliency of each piece of sub-image was calculated and the coefficients were selected by maximizing saliency, and finally, the fused image was obtained by inversing contourlet transform. The saliency of the image was calculated by spectral residual theory. Experimental results show that the proposed model outperforms traditional models.%提出一种基于显著性的多尺度图像融合模型,先利用轮廓波变换将输入图像分解成子图序列,然后计算每幅子图像的区域显著性,并选取显著性大的参数作为最终融合参数,最后通过反变换获得融合图像,图像的显著性通过谱冗余法获得.实验结果表明,该方法较传统方法融合效果更好.【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》【年(卷),期】2013(051)002【总页数】4页(P285-288)【关键词】图像融合;显著性;轮廓波变换;谱冗余【作者】李蕴奇【作者单位】吉林省经济信息中心,长春 130061【正文语种】中文【中图分类】TP391图像融合是指将多幅由不同传感器或在不同环境下获得的同一场景图像合成一张图像, 并使合成后的图像信息更丰富, 更适合后期处理[1]. 该技术目前已应用于医疗辅助诊断和治疗、遥感图像、机器人视觉等领域. 优异的融合算法应满足3个条件[2]： 1) 在融合图像中应保留所有与输入图像相关的信息； 2) 不能引入影响肉眼观察或影响下一步计算机处理的不一致性； 3) 具有平移不变性和旋转不变性.目前的融合算法按融合层次可归结为像素级、特征级和决策级3类[3]. 像素级的图像融合方法又可分为空域类和频域类两种[2], 空域类包括最大值法、最小值法和PCA法等; 而频域类相对于空域类过程更复杂, 其过程分为3个阶段：将图像融合空域变换到频域, 融合算子作用于频域参数, 频域再转换至空域. 频域类包括：塔式分解法、 Fourier变换法和小波变换法等. 这些算法的不同之处在于频域与空域的变换方式不同. 频域类算法尽管算法繁琐, 时间开销大, 但它使融合效果得到极大提高. 而产生这种优越性的原因为: 在频域内, 可将图像按频率分解, 使得高频信息(如形状、纹理等)与低频信息(如背景等平滑部分)分开, 融合算子可视具体融合参数进行选取, 针对性更强. 特征级融合类指融合算子运行在特征级[4], 一般过程为：先对图像分割, 再提取区域特征信息, 最后进行特征融合. 决策及图像融合的一般步骤为图像分割、提取区域特征信息, 再建立对同一目标的判别, 最后进行决策级融合. 本文采用在像素级别下频域内的融合模型, 在不引入额外信息的前提下将重要信息导入融合图像. 同时, 基于图像显著性信息最大化选取融合算子.1 轮廓波分解与重构多尺度信号分解方法----轮廓波变换(contourlet transform)[5]的信号分解是在离散域内通过滤波器组实现的. 该方法可分解出任意多的方向信息, 而方向性对于有效的图像表示至关重要. 轮廓波变换由于能较完整地获取信号的几何结构, 所以是一种多分辨分析的、局部的并具有方向性的表示方法.图1 轮廓波变换Fig.1 Contourlet transform轮廓波变换可通过多尺度分解和方向分解两步完成, 如图1所示. 轮廓波变换将多尺度性和多方向性有机结合. 在第一阶段的Laplace滤波过程中, 主要寻找图像中的奇异点, 使图像中的能量主要集中于奇异点上[6]. 而在图像处理过程中, 本文更关注图像的边缘纹理信息, 而不是奇异点. 因此, 需要有效地刻画出奇异点连成的曲线. 轮廓波变换第二阶段中, 方向滤波器在Laplace分解层上进一步滤波, 使图像的能量集中于奇异线段[7]. 图像经轮廓波变换后, 可表示为一个由带有不同分解尺度和方向信息的子图组成的集合.2 模型框架本文模型可分为：图像Contourlet变换、显著性计算、参数融合和逆变换4个阶段, 如图2所示.图2 模型框架Fig.2 Model frameworkn(n>1)个输入图像记为I1,I2,…, In, 模型的计算过程如下：1) 对于任意一幅原图像, 利用轮廓波变换将其分解为高频子带和低频子带, 并将每i 幅原图像对应的子带集合记为CCi;2) 计算CCi内子带中各处的显著性, 并记为集合SMi;3) 利用显著性矩阵, 为高频子带和低频子带分别选取融合系数, 并记为集合FC;4) 利用轮廓波逆变换获取最终融合图像.2.1 显著性计算本文基于谱冗余理论(spectral residual)[8]进行显著性计算. 信息可分为冗余部分和变化部分, 人们的视觉对变化部分更敏感. 视觉系统的一个基本原则是抑制对频繁出现的特征响应, 同时对非常规的特征保持敏感, 从而可将图像分为如下两部分: H(img)=H(Innovation)+H(prior Konwledge).设输入图像为I(x), 则根据谱冗余理论, 计算步骤如下：1) 对图像进行Fourier变换, 并求出振幅谱A(f)和相位谱P(f): A(f)=R(F(I)),P(f)=I(F(I));2) 计算图像log振幅谱: L(f)=log(A(f));3) 计算冗余谱: R(f)=L(f)-hn×L(f), 其中h是一个n×n均值滤波的卷积核;4) 获得图像显著性区域: S(I)=g(x)×F-1[exp(R(f)+P(f)]2, 其中g(x)为高斯核函数. 最终s(x)记为图像I(x)对应的显著性矩阵.2.2 融合规则若n(n>1)个输入图像记为I1,I2,…,In, 经轮廓波变换后, 任意一幅输入图像的第m 层包含N(m)个子图, 则第i幅输入图像可表示为{CCi(j,k)|i=1,2,…,n; j=1,2,…,L;k=1,2,…,N(j)}, 其中M表示轮廓波变换中Laplace分解层数. 同理任意一幅输入图像CCi对应的显著性矩阵可表示为集合: {SMi(j,k)|i=1,2,…,n; j=1,2,…,L;k=1,2,…,N(j)}. 融合参数可表示为{FCi(j,k)|i=1,2,…,n; j=1,2,…,L; k=1,2,…,N(j)}. 于是, 可定义融合规则为其中: x和y为图像中的横、纵坐标; αi(j,k,x,y)为各图像的权重, 计算公式为其中SM(j,k,x,y)表示所有分解层为j、排在k位的子图在坐标为(x,y)处的显著性集合.该融合规则的意义在于显著性大的像素一般在人类视觉所关注的区域出现, 而融合的目的是将输入图像中这些能引起视觉感应的信息融入到融合图像中.3 实验与讨论3.1 客观评价指标本文验证融合模型有效性时使用两项客观评估指标, 从多角度比较本文算法与其他融合算法的性能.1) 文献[9]提出使用互信息(mutual information, MI)对图像融合质量进行评价, 互信息度量在融合过程中从输入图像导入到融合图像中的信息量, 互信息越大, 表明融合图像质量越好. 融合图像的互信息定义如下：其中:2) 文献[8]提出一种基于边缘的图像融合客观评价指标QAB/F, 该评价指标度量了融合图像的边缘完整性, 计算公式为其中: QAF(n,m)和QBF(n,m)分别表示融合图像F与输入图像A,B之间在(m,n)处的相似性; ωA(n,m)和ωB(n,m)分别表示输入图像A,B在(m,n)处的权重.3.2 实验本文选取一组通用的融合图像, 并选取小波变换图像融合法作为比较对象, 如图3所示. 输入图像A和B包含相同的目标, 二者的区别在于图像A的焦点位于右侧, 图像B的焦点位于左侧. 将两者融合成一幅图像, 有利于提高图像的清晰度, 弱化原始图像中模糊的信息. 与本文模型作比较的算法为梯度金字塔变换法、形态学金字塔法和离散小波变换法, 这些方法在图像融合领域应用广泛, 并取得了较好的效果. 实验中, 利用梯度金字塔变换法、形态学金字塔法和离散小波变换法进行图像融合时, 采用3层分解结构, 高频部分的融合规则为绝对值最大法, 低频部分的融合规则为均值法.图3(F)是本文模型得到的融合结果, 与图3(C)～(E)相比, 亮度与两幅输入图像更接近, 表明在保留输入图像信息方面更优秀, 客观评价指标列于表1.图3 输入图像与融合图像Fig.3 Source images and fused images表1 客观指标评价结果Table 1 Objective evaluating results模型 MIQAB/F梯度金字塔模型6.319 00.651 5形态金字塔模型6.008 80.601 5小波变换模型5.951 80.561 2本文模型6.899 10.670 5两项客观指标越大, 表明融合效果越好. 由表1可见, 本文模型更有效. 轮廓波变换能有效捕捉图像的边缘信息, 而基于谱冗余的显著信息检测能保证有用信息尽可能多的被保存到融合图像中.综上所述, 本文提出了一种新的基于显著性的图像融合算法. 该算法首先对输入图像进行轮廓波分解, 使每幅输入图像产生一组不同分辨率的含有方向信息的子图序列；再分别在每层子图像序列上计算局部显著性, 并根据显著性大小选取相应的融合参数；最后进行轮廓波逆变换, 得到融合图像. 轮廓波变换的使用保证了图像信息的有效分解及边缘信息的充分采集, 基于显著性的融合策略则有利于将输入图像中的重要信息保存到最终融合图像中.参考文献【相关文献】[1] LI Shu-tao, YANG Bin, HU Jing-wen. Performance Comparison of Different Multi-resolution Transforms for Image Fusion [J]. Information Fusion, 2011, 12(2): 74-84.[2] Citardi Martin J, Batra Pete S. CT-MR Image Fusion for the Management of Skull Base Lesions [J]. Otolaryngol Head Neck Surg, 2006, 134(5): 868-876.[3] TU Te-ming, SU Shun-chi, SHYU Hsuen-chyun, et al. A New Look at IHS-Like Image Fusion Methods [J]. Information Fusion, 2001, 2(3): 177-186.[4] Rockinger Oliver, Fechner Thomas, Daimler Benz Ag. Pixel-Level Image Fusion: The Case of Image Sequences [C]//Proc SPIE. Bellingham: SPIE, 1998: 378-388.[5] YANG Bo, JING Zhong-liang, ZHAO Hai-tao. Review of Pixel-Level Image Fusion [J]. Journal of Shanghai Jiaotong University: Science, 2010, 15(1): 6-12.[6] Bender Edward J, Reese Colin E, Wal Gooitzen S. Comparison of Additive Image Fusion vs Feature-Level Image Fusion Techniques for Enhanced Night Driving [C]//Proceedings of SPIE. Bellingham: SPIE, 2003: 140.[7] Do Minh N, Vetterli Martin. The Contourlets Transform: An Efficient DirectionalMultiresolution Image Representation [J]. IEEE Transactions on Imege Processing, 2005, 14: 357-360.[8] Burt P, Adelson E. The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code [J]. IEEE Transactions on Communications, 1983, 31(4): 532-540.[9] Bamberger R H, Smith M J T. A Filter Bank for the Directional Decomposition of Images: Theory and Design [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 1992, 40(4): 882-893.。
基于Tetrolet变换的图像降噪新算法
２１ ０ ０年 １ １月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ｒ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ７ Ｎｏ １ Ｌ２ ． １ ＮＯ ．２ １ Ｖ ００
基 于 Ｔ ｔ ｌ 变 换 的 图像 降噪 新 算 法 ｅｒ ｅ ｏｔ
Ｓｉ ｃ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｈ ｉａ ｎ ｅ ｉ ， ｉ ｕ５ ０ ２ Ｃ ｉａ ｃ ｎｅＴｃｎｌ ｙ ａｎ ｎＵ ｉ ｒｔ Ｈａｋ ７２ ８， ｈｎ ｔ ｎｏｄ ｒ ｏｄ ｎ ｉ ｇ ， ｈｓ ａ ｅ ｐｏ ｏｅ ｅ ｐ ｒａ ｈ ｂ ｎｍ ｚ ｇｔｅｍｅ ｎｓ ｕ ｒｄ ｅ ｏ ＭＳ ｂ ｔ ｃ ：Ｉ ｒｅ ｅ ｏｓ ｉ ｅ ｔｉ ｐ ｐ ｒ ｒｐ ｓｄ ａｎ ｗ ａ ｐｏ ｃ ｙｍｉ ｉ ｎ ａ ｑ ａｅ ｒ ｒ（ Ｅ）ｏ ｒ ｔ ｅ ｍａ ｉ ｉ ｈ ｒ ｎ
比和 更好 的视 觉效 果说 明该 算法是 可行 的。 关键词 ：Ｔ ｔ ｌｔ ｅ ｏｅ 变换 ；多尺 度 多方向 变换 ；均方误 差 估计 ；Ｓ Ｒ ｒ Ｕ Ｅ无偏 估计 ；图像 降噪 中 图分 类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献标 志码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ —６ ５ ２ １ ） １４ ７ — ３ ０ １ ３ ９ （ ０ ０ ｌ— ３ ３ ０
李财莲 孙 即祥 康耀红 ， ，
（． 防科 学技 术大 学 电子科 学与 工程 学院 ， 沙 ４０７ ； ． １国 长 １ ３ ２ 海南 大学 信 息科 学技 术 学 院， 口 ５０ ２ ） ０ 海 ７２８
摘 要 ：通过在 Ｔ ｔ ｌｔ ｅ ｏｅ 变换 域利 用 最小化均 方误 差的 Ｓ Ｒ ｒ Ｕ Ｅ无偏估 计 方法对 图像进 行 去噪 处理 ， 用 图像 Ｔ — 利 ｅ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。