激光与红外
激光與紅外
격광여홍외
LASER & INFRARED
2011年
9期
1049-1053
,共5页
非负稀疏编码%轮廓波变换%阈值收缩%特征基向量%图像恢复
非負稀疏編碼%輪廓波變換%閾值收縮%特徵基嚮量%圖像恢複
비부희소편마%륜곽파변환%역치수축%특정기향량%도상회복
针对毫米波图像存在的分辨率较低的问题,结合局部非负稀疏编码(non-negativesparse coding,NNSC)算法的自适应高阶统计特性以及轮廓波分解的方向性和能量变化特性,提出了一种新的基于轮廓波和NNSC收缩的毫米波图像恢复方法.NNSC算法是近年来发展起来的模拟人类视觉系统信息处理的有效方法.使用NNSC训练得到的特征基向量和最大似然估计(MLE),能够自适应地确定收缩去噪阈值,并把该收缩技术应用到轮廓波变换域,则能够大大减少毫米波图像中的大量未知噪声,提高毫米波图像的恢复质量.采用无噪自然图像验证基于轮廓波和NNSC收缩的图像恢复方法,实验结果证实了所提出的算法的有效性和实用性,表明该方法能够有效地用于低分辨率图像的恢复.
針對毫米波圖像存在的分辨率較低的問題,結閤跼部非負稀疏編碼(non-negativesparse coding,NNSC)算法的自適應高階統計特性以及輪廓波分解的方嚮性和能量變化特性,提齣瞭一種新的基于輪廓波和NNSC收縮的毫米波圖像恢複方法.NNSC算法是近年來髮展起來的模擬人類視覺繫統信息處理的有效方法.使用NNSC訓練得到的特徵基嚮量和最大似然估計(MLE),能夠自適應地確定收縮去譟閾值,併把該收縮技術應用到輪廓波變換域,則能夠大大減少毫米波圖像中的大量未知譟聲,提高毫米波圖像的恢複質量.採用無譟自然圖像驗證基于輪廓波和NNSC收縮的圖像恢複方法,實驗結果證實瞭所提齣的算法的有效性和實用性,錶明該方法能夠有效地用于低分辨率圖像的恢複.
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