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公开(公告)号：CN110648342B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910943180.X
申请日：2019-09-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NSST显著性检测及图割的泡沫红外图像分割方法，首先，对泡沫红外图像进行NSST分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；其次，采用GBVS算法对低频子带图像进行显著性检测，得到显著性值和视觉显著图；然后，对各个高频方向子带系数计算阈值和尺度相关系数，去除噪声系数和非线性增强边缘、弱边缘系数；最后，对NSST重构图像，结合视觉显著性进行图割，得到分割结果。该方法抗干扰能力强，分割精度高。
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公开(公告)号：CN110969086B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201911050472.7
申请日：2019-10-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度CNN特征及量子菌群优化KELM的手写图像识别方法首先，将手写图像进行NSST分解，得到三个尺度的多尺度图像；其次，用CNN模型提取每一个尺度的细节特征，并以最大值的方式融合这些细节特征；然后，用量子菌群算法去优化KELM模型的参数，得到最佳的KELM模型；最后，把融合后的特征当作KELM的输入，对特征进行识别，完成手写图像的识别。本发明不仅增强了识别精度和泛化能力，同时在训练模型时采用需要时间少的KELM模型，KELM仅需要优化两个参数，而且用CNN‑KELM能够提取出更多细节特征，这样极大的减少了手写图像识别的工作量以及提高了识别精度。
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公开(公告)号：CN110298808B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910605110.3
申请日：2019-07-05
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于量子差分进化算法的NSCT域红外图像自适应去噪方法，首先对带噪声的红外图像进行NSCT分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；接着将量子编码和量子门更新引入差分进化算法的优化，防止陷入局部最优解；然后对于多尺度高频子带，采用量子差分进化算法自适应获取最优阈值，通过阈值处理函数对高频子带系数进行去噪处理；最后对处理后的各个子带系数进行逆变换，得到去噪后的红外图像。本发明减轻了几何特征丢失，保留了边缘、纹理等特征信息，图像表现的更为平滑，为后续红外图像的识别、跟踪及特征提取等处理提供基础。
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公开(公告)号：CN110246106B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910545307.2
申请日：2019-06-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子和声搜索模糊集的NSST域浮选泡沫图像增强及去噪方法，首先将浮选泡沫图像进行NSST分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；接着对低频子带图像进行量子和声搜索模糊集增强；然后对于多尺度高频子带，结合改进的贝叶斯萎缩阈值及尺度相关性去除噪声系数，并通过非线性增益函数增强边缘和纹理系数；最后对处理后的低频子带、各个高频子带的系数进行NSST重构，得到增强去噪后的图像。本发明能够改善泡沫图像的亮度、对比度和清晰度，在有效抑制噪声的同时气泡边缘得到明显增强，保留更多的纹理细节，更有利于后续的气泡分割和边缘检测等处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110298807A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910604910.3
申请日：2019-07-05
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于改进Retinex及量子菌群算法的NSCT域红外图像增强方法，首先采用NSCT变换对红外图像进行多尺度多方向分解，得到低频子带和高频子带；接着采用改进Retinex算法对低频子带系数进行增强；然后将非线性自适应旋转门的量子更新策略引入菌群算法，并用于优化分数阶微分的参数，结合Bayes Shrink阈值对高频子带进行去噪及增强；最后对处理后的低频子带系数和高频子带系数进行NSCT反变换得到增强图像。本发明在红外图像的对比度、清晰度和信息熵方面都有较大的改观，增强了红外图像的细节，为后续的红外图像处理提供更有利的红外增强图像。
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公开(公告)号：CN110969086A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911050472.7
申请日：2019-10-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度CNN特征及量子菌群优化KELM的手写图像识别方法首先，将手写图像进行NSST分解，得到三个尺度的多尺度图像；其次，用CNN模型提取每一个尺度的细节特征，并以最大值的方式融合这些细节特征；然后，用量子菌群算法去优化KELM模型的参数，得到最佳的KELM模型；最后，把融合后的特征当作KELM的输入，对特征进行识别，完成手写图像的识别。本发明不仅增强了识别精度和泛化能力，同时在训练模型时采用需要时间少的KELM模型，KELM仅需要优化两个参数，而且用CNN-KELM能够提取出更多细节特征，这样极大的减少了手写图像识别的工作量以及提高了识别精度。
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公开(公告)号：CN110648342A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910943180.X
申请日：2019-09-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NSST显著性检测及图割的泡沫红外图像分割方法，首先，对泡沫红外图像进行NSST分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；其次，采用GBVS算法对低频子带图像进行显著性检测，得到显著性值和视觉显著图；然后，对各个高频方向子带系数计算阈值和尺度相关系数，去除噪声系数和非线性增强边缘、弱边缘系数；最后，对NSST重构图像，结合视觉显著性进行图割，得到分割结果。该方法抗干扰能力强，分割精度高。
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公开(公告)号：CN110298808A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910605110.3
申请日：2019-07-05
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于量子差分进化算法的NSCT域红外图像自适应去噪方法，首先对带噪声的红外图像进行NSCT分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；接着将量子编码和量子门更新引入差分进化算法的优化，防止陷入局部最优解；然后对于多尺度高频子带，采用量子差分进化算法自适应获取最优阈值，通过阈值处理函数对高频子带系数进行去噪处理；最后对处理后的各个子带系数进行逆变换，得到去噪后的红外图像。本发明减轻了几何特征丢失，保留了边缘、纹理等特征信息，图像表现的更为平滑，为后续红外图像的识别、跟踪及特征提取等处理提供基础。
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公开(公告)号：CN110246106A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910545307.2
申请日：2019-06-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子和声搜索模糊集的NSST域浮选泡沫图像增强及去噪方法，首先将浮选泡沫图像进行NSST分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；接着对低频子带图像进行量子和声搜索模糊集增强；然后对于多尺度高频子带，结合改进的贝叶斯萎缩阈值及尺度相关性去除噪声系数，并通过非线性增益函数增强边缘和纹理系数；最后对处理后的低频子带、各个高频子带的系数进行NSST重构，得到增强去噪后的图像。本发明能够改善泡沫图像的亮度、对比度和清晰度，在有效抑制噪声的同时气泡边缘得到明显增强，保留更多的纹理细节，更有利于后续的气泡分割和边缘检测等处理。
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