局部方差
局部方差的相关文献在1997年到2022年内共计103篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、测绘学
等领域,其中期刊论文83篇、会议论文2篇、专利文献32143篇;相关期刊61种,包括中北大学学报(自然科学版)、地球信息科学学报、系统工程与电子技术等;
相关会议2种,包括2011年江苏省人工智能学术会议、2015年光学精密工程论坛等;局部方差的相关文献由267位作者贡献,包括王宇庆、王勇、张涛等。
局部方差—发文量
专利文献>
论文:32143篇
占比:99.74%
总计:32228篇
局部方差
-研究学者
- 王宇庆
- 王勇
- 张涛
- 陈昊
- 丁志军
- 刘云霞
- 刘兆礼
- 刘宇轩
- 刘维亚
- 刘锟
- 单广翠
- 叶晨
- 周昌雄
- 唐向宏
- 夏振平
- 尹阳
- 屠雅丽
- 张东
- 张亚英
- 张琦
- 强赞霞
- 彭嘉雄
- 易三莉
- 权小霞
- 李军华
- 李春
- 李淼
- 李秦
- 李鸿林
- 杨大伟
- 杨阳
- 柴琴
- 汪宇玲
- 王媛彬
- 王洪群
- 秦刚
- 程成
- 胡伏原
- 苏品刚
- 蒋昌俊
- 赵知劲
- 邢万
- 郑辉
- 闫春钢
- 陈闳中
- 马健
- 马国军
- 高锡章
- 龚剑明
- WANG Yu-qing
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王金泽
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摘要:
随着人工智能在医疗领域的火热发展,基于深度学习的医学图像配准成为近年来的研究热点.然而当下的深度学习配准模型存在精度低、局部配准效果较差等缺陷.针对此类问题,本文从样本均衡机制的思想出发,以局部方差作为权重因子对医学图像配准方法中经典损失函数进行改进,提出了FMSE-LV损失函数,并使用深度学习框架Voxelmorph在公开的脑部核磁共振数据集上进行验证,实验结果表明,改进后的损失函数在不影响变形场整体折叠情况的前提下,配准的精度得到了提升.
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张国峰;
马洪兵;
艾斯卡尔·艾木都拉
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摘要:
针对红外图像中背景与目标对比度低、边缘高亮的问题,提出了一种用于红外小目标检测的局部方差对比测度算法.该算法由局部方差对比测度的计算和权重强化函数的设计两个模块组成:局部区域对比利用目标区域三层图像块模型之间的方差差异突出增强真实目标;权重强化函数的设计是为了能更好地抑制背景杂波,充分考虑了目标的统计特征、目标与其相邻背景的统计差异和背景的统计特征.实验结果表明,该方法在增强小目标和抑制背景杂波方面具有较好的效果,时间较短,鲁棒性好.
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化春键;
张爱榕;
陈莹
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摘要:
针对草坪杂草图像前景与背景灰度相近导致图像前景难以识别的问题,本研究提出一种基于局部密度的Retinex增强算法。首先,为了突出图像前景,平滑杂乱背景,利用局部方差对图像进行预处理。其次,为了更准确地得到所需部分像素的空间信息,利用多阈值分割和开运算差分将像素分为前景、背景和待细分像素3类,利用局部密度提取待细分像素的空间信息。最后,为了融合局部密度信息,采用Sigmoid函数优化反射分量灰度变换系数,得到增强图像。结果表明,本研究算法增强效果良好,能有效扩大杂草与草坪草的灰度差,抑制背景噪声,峰值信噪比相对传统Retinex算法提高24.23%。
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李卫中
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摘要:
针对现有多曝光图像融合算法得到的图像质量不高以及算法效率低的问题,提出了基于场景局部特征的多曝光图像融合算法.首先,将不同曝光量的图像序列划分为规则的图像块,并且相邻的图像块有一定像素的重叠区域.对于静态场景,根据图像的局部方差、局部可视性以及局部显著性特征这三个指标计算每一个图像块的权重值;对于动态场景,除了应用前面所述的三个局部特征指标外,还需要将局部相似性指标用于动态场景融合过程中以去除运动物体导致的鬼影现象.其次,利用加权求和的方法得到最佳的图像块.最后,将输出的图像块进行融合,并且将图像块重叠区域的像素求平均,从而得到最终的融合结果.选取12组不同自然场景的曝光序列,从主观和客观两方面与现有的基于像素和基于特征的7种算法进行了分析和比较.实验结果表明:无论在静态场景还是动态场景的测试中,所提算法都保留了更多的场景信息,获得了令人满意的视觉效果,同时该算法还保持了较高的计算效率.
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王世其;
张文斌;
蔡潮森;
李建军
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摘要:
针对传统K-means算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果随机性大、优劣不定的缺点,通过定义局部方差,利用方差反映数据密集程度的特性,提出一种基于最小局部方差优化初始聚类中心的K-means算法.该算法选取数据集中局部方差最小的点作为一个初始聚类中心,并利用数据信息更新数据集,直到选到k个初始聚类中心,实现初始聚类中心优化.基于UCI数据集与人工数据集进行实验,与传统K-means算法及最小方差优化初始聚类中心的K-means算法进行性能比较.实验结果表明,基于最小局部方差优化初始聚类中心的K-means算法具有良好的聚类效果和很好的鲁棒性,且聚类时间较短,验证了算法有效性和优越性.
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颜煜;
侯小毛;
肖鹰;
延晓雪
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摘要:
为了提高图像融合效率,保持良好的边缘支持度,以便更好完成图像重构,提出了基于小波变换的图像融合算法.利用小波变换对信号多方向特征提取的优势,将多维图像信号分析化繁为简,在融合规则制定中,权衡图像融合的清晰度和融合算法复杂度,对图像信号低频信号和高频信号分开处理,低频进行加权平均,而高频进行局部方差处理,最后进行小波逆变换得到重构图像.实验证明,该方法重构图像效果清晰,且信噪比高.
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赵鹏;
蒋宇中;
陈斌;
李春腾;
张杨勇
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摘要:
针对超低频信道噪声脉冲因接收机前端暂态效应而钝化导致常规Blanking非线性抑噪性能退化的问题,在分析脉冲暂态响应波形特点以及常规Blanking性能退化机制基础上,结合局部方差域变换(LVDT)能增强脉冲性的特性,提出了一种基于LVDT的自适应Blanking处理方法,给出了恒虚警率准则下信道噪声脉冲检测门限以及Blanking门限优化准则.仿真和实测结果表明:本文方法在超低频信道噪声抑制方面具有比常规非线性处理更好的性能,考虑到该方法无需信道噪声模型假设及其参数估计,是一种盲抑制方法,因而更具工程实用意义.
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李浩谊;
马春庭
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摘要:
为了快速精确地提取目标靶的边缘信息,提出了基于递归细化和局部方差的目标靶边缘检测方法.首先采用基于积分图像和Otsu方法的局部方差的边缘快速检测算法对原始图像进行边缘检测,然后建立强边缘宽度-频数图并获取直线宽度,设定直线最小宽度作为递归终止条件,若不满足条件,对原始图像进行遍历八方向法的直线细化处理,然后再重复上述步骤直至满足递归终止条件,得到边缘检测结果.实验结果表明:相比其他常用边缘检测算法,该算法边缘检测准确性和实时性较好,具有较好的抑制噪声能力.
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曹倩
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摘要:
目的针对人眼视觉感受与印刷质量评价结果存在不一致的缺陷,提出全四元数及奇异值分解的数字印刷质量评价方法。方法首先,依据图像颜色空间属性,采用四元数作为印刷图像表示模型,其中四元数矩阵实部为图像亮度方差,虚部为红、绿、蓝颜色,建立印刷图像全四元数表示模型。然后,对四元数图像模型进行四元数奇异值分解,得到图像四元数特征向量。最后,印刷图像质量评价指标以图像奇异值特征向量线性相关程度进行衡量。结果印刷图像四元数模型可完整地表示数字印刷图像,有效地凸显人眼视觉敏感结构信息,在印刷质量评价中实现了图像信息并行处理。结论印刷图像四元数模型提高和改善了彩色印刷图像质量准确性,与人眼视觉特性一致性较好。
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WANG Yu-qing;
王宇庆
- 《2015年光学精密工程论坛》
| 2015年
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摘要:
图像融合不仅涉及信息的量化传递,还要考虑传递信息的类型是否符合人眼视觉特性.为了能够正确评价融合图像中人眼敏感信息的增量,本文设计了一种基于局部方差和奇异值分解的融合图像客观评价方法.将局部方差用于表示图像的结构信息;考虑到局部方差对于图像的细节信息过于敏感,用奇异值分解的方法来得到能够表示局部方差分布的能量矩阵;用互信息的方法度量源图像与融合图像能量矩阵的结构差异.最后,将比较结果作为融合图像算法的质量评价结果.实验结果表明,该方法对融合图像的质量评价结果与人眼视觉特性的一致程度以及算法的稳定性都要高于传统方法,两组典型实验中对于小波和金字塔等性能较优的融合方法的评价结果为2.879 0和1.922 5以及2.629 8和1.910 3,均优于传统融合评价算法.
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周昌雄;
苏品刚;
马国军
- 《2011年江苏省人工智能学术会议》
| 2011年
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摘要:
针对毫米波图像数据量少和图像分辨率低的特点,提出基于局部方差自蛇模型平滑毫米波图像的方法。3×3窗口内的局部方差使毫米波图像在边缘和细节附近,其边缘停止函数接近为0,执行较小的平滑;在区域内部其边缘停止函数接近为1,进行较大的平滑,从而能够自适应地控制平滑过程。实验结果表明,所提出的平滑方法与传统自蛇模型相比,在消除噪声的同时更能够保留图像中的边缘和细节特征。
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- 杭州电子科技大学
- 公开公告日期:2022.10.18
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摘要:
本发明提供了一种基于时频谱矩阵局部方差的跳频信号检测方法,该方法包括以下步骤:S1.根据跳频信号模型和定频信号模型确定接收机截获的观测信号是否存在跳频信号或者定频信号,若存在,则执行后续步骤;S2.获取观测信号的短时傅里叶变换STFTx(m,n),并计算时频谱Px(m,n);S3.将时频谱Px(m,n)的不同频率分量在所有时间点的功率进行累加,得到只与频率相关的平均功率谱S4.在原时频谱Px(m,n)上减去对应频率的平均功率谱得到时频对消谱Psub1(m,n);S5.对所得到的时频对消谱Psub1(m,n)进行归一化处理,并计算每个频点时频谱的方差d(m)和局部方差T。本方案将短时傅里叶变换、时频对消方法与方差特点结合起来对跳频信号进行检测,具有有效性和实用性等优点。
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