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自适应Bandelet变换及其在SAR图像压缩中的应用
  • 项目名称：自适应Bandelet变换及其在SAR图像压缩中的应用
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：60601029
  • 申请代码：F010404
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2007-01-01-2009-12-31
  • 项目负责人：杨淑媛
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：西安电子科技大学
  • 批准年度：2006
中文摘要：

Bandelet提供了一种基于几何规则性的有效的图像表示方法，在Bandelet系统中，每个Bandelet基由一个几何流(Geometric flow)向量构成，并且具有沿着某个几何流方向上可以拉伸的多尺度方向特征。由于几何流向量可以表示图像灰度发生规则变化的局部方向，Bandelet可以稀疏有效的表示几何正则图像。已经证明Bandelet基对于几何规则的图像具有最优逼近率。本课题研究了基于几何多尺度分析(MGA)的图像自适应稀疏表示模型；给出了线性和非线性MGA稀疏表示框架；提出了线性和非线性自适应Bandelet图像表示方法，以及多种几何流优化策略；将这些新型的自适应多尺度Bandelet工具应用于SAR图像压缩，取得了预期的效果。

中文主题词： 多尺度几何分析;自适应Bandelet;几何流优化;Bandelet网络;SAR图像压缩
结论摘要：

英文主题词Multiscale geometric analysis;Adaptive Bandelet;geometric flow optimization;Bandelet network;SAR image comopression

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 17
  • 8
  • 0
  • 0
  • 1
期刊论文
基于Bandelets域逐子块阈值的图像去噪
基于一种新颖Contourlet包的图像融合
基于EHMM-HMT和MSWHMT的多尺度纹理图像分割
Quantum-Inspired Immune Clone algorithm and Multiscale Bandelet based Image Representation
A Linear Ridgelet Network
Low bit rate SAR image coding based on adaptive multiscale Bandelets and cooperative decision
High-ratio compression of remote sensing image based on ridgelet and neural network
一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法
Incremental constructive ridgelet neural network
Phase synchronization on small-world networkswith communitystructure
基于Contourlet域HMT模型的图像融合
基于脊波和神经网络的大压缩比遥感图像压缩
会议论文
Multiscale Bandelet image compression
A Novel Embedded Image Compression Technique Using Second Generation Bandelets and Zerotree Coding
基于多小波和几何流优化 Bandelet 的 SAR 图像压缩
SAR Image Compression based on Bandelet Network
SAR Image Compression Based on Multi-bandelets and Geometric Flow Optimization
Low complexity Bandelet for SAR image compression
Low Bit-Rate SAR Image Encoding using Bandelets with Adaptive Quadtree Partition
Improvement of Bandelets in Cost Function and Coding Strategy for SAR Image Compression
著作
自适应多尺度网络理论与应用
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