本程序是雷达SAR图像算法的经典程序集合,包含波数域算法,RD算法和CS算法,对于学习SAR成像非常有帮助
上传时间: 2013-12-27
上传用户:541657925
合成孔径雷达成像RD算法源码 ,运行是正确的 对学雷达成像的有用
上传时间: 2016-12-04
上传用户:星仔
磁共振成像(MRI)由于自身独特的成像特点,使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的,该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先,该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点,提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点,首先对与噪声和边缘相关的小波系数进行建模,然后利用最大似然估计来进行参数估计,同时利用连续尺度间的尺度相关性特点来进行函数升级,以便获得最佳萎缩函数,进一步提高图像的质量,最终取得了一定的效果.与此同时,该文对MRI图像的进一步的分析与应用展开了一定研究,提出了一种改进的快速模糊C均值聚类鲁棒分割算法.该算法先用K均值聚类方法得到初始聚类中心点,同时考虑邻域对分割结果的影响,对目标函数加以改进,用来克服噪声和非均匀场对MRI图像分割的影响,达到鲁棒分割的目的,为进一步图像处理和分析打下基础.通过实验,我们发现,无论是针对模拟图像还是实际图像,该文所提出的两个算法都取得了较好的效果,达到了预期的目的.
上传时间: 2013-04-24
上传用户:zhichenglu
论文研究了基于Bayer格式的CCD原始图像的颜色插值算法,并将设计的改进算法应用到以FPGA为核心的图像采集前端。出于对成本和体积的考虑,一般的数字图像采集系统采用单片CCD或CMOS图像传感器,然后在感光表面覆盖一层颜色滤波阵列(CFA),经过CFA后每个像素点只能获得物理三基色(红、绿、蓝)其中一种分量,形成马赛克图像。为了获得全彩色图像,就要利用周围像素点的值近似地计算出被滤掉的颜色分量,称这个过程为颜色插值。由于当前对图像采集系统的实时性要求越来越高,业内已经开始广泛采用FPGA来进行图像处理,充分发挥硬件并行运算的速度优势,以求在处理速度和成像质量两方面均达到满意的效果。。主要的工作内容如下: 本文首先介绍了彩色滤波阵列、图像色彩恢复和插值算法的概念,然后分析和研究了当下常用的颜色插值算法,如双线性插值算法、加权系数法等等,指出了各个算法的特点和不足;接下来针对硬件系统并行运算的特性和实时性处理的要求,结合其中两种算法的思路设计了适用于硬件的改进算法,该算法主要引入了方向标志位的概念以及平滑的边界仲裁法则来检测边界,借鉴利用梯度的三角函数关系来判断边界方向,通过简化且适用于硬件的方法计算加权系数,从而选择合适的方向进行插值。 在介绍了FPGA用于图像处理的优势后,针对FPGA的特点采用模块化结构设计,详细阐述了本文算法的软件实现过程及所使用到的关键技术;文章设计了一个以FPGA为核心的前端图像采集平台,并将改进插值算法应用到整个系统当中。详细分析了采集前端的硬件需求,讨论了核心芯片的选型和硬件平台设计中的注意事项,完成了印制电路板的制作。 文章通过MATLAB仿真得到了量化的性能评估数据,并选取几种算法在硬件平台上运行,得到了实验图片。最后结合图片的视觉效果和仿真数据对几种不同算法的效果进行了评估和比较,证明改进的算法对图像质量有所增强,取得了良好的效果。
上传时间: 2013-06-11
上传用户:it男一枚
本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取. 因此, 这种特征滤波技术在估计具有平滑特性的脑功能成像方面具有潜在的应用价值.
上传时间: 2015-03-20
上传用户:han_zh
Form1.cs是应用聚类算法DBSCAN (Density-Based Spatical Clustering of Application with Noise)的示例,可以通过两个参数EPS和MinPts调节聚类。DBSCAN.cs是全部算法的实现文件,聚类算法的进一步信息请参考“数据挖掘”或者相关书籍。聚类示例数据来自于sxdb.mdb,一个Access数据库。
标签: Density-Based Application Clustering Spatical
上传时间: 2015-05-26
上传用户:三人用菜
此为新型迭代图象重建算法的理论研究与实现,此论文分别采用模拟数据和两套实际数据进行计算机断层成像重建
上传时间: 2015-08-15
上传用户:181992417
rd算法仿真,有单点目标成像仿真结果。去除了距离徙动。
上传时间: 2014-01-14
上传用户:ainimao
摘要:为了提高图像复原算法的性能 ,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型 出发 ,对图像进行逐层分块奇异值分解 ,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向 量平均能谱指数模型 ,估计点扩散函数奇异值向量的频谱 ,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明 ,该方法能 在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数 ,估计结果比原有估计方法有所提高 ,有望为图像复原算法的预处理提 供一种有效的手段。
上传时间: 2014-08-06
上传用户:litianchu
从ML-EM 重建算法入手,分析了贝叶斯模型的一些关键点,针对采用传统方法求解MAP问题的局限性,提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络重建算法,为了保留边缘信息,引入了二进制的保边缘变量,并应用共轭神经网络求解,模拟的重建结果表明,应用这种算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建图像@
上传时间: 2013-12-03
上传用户:ztj182002