方若宇
- 作品数：10 被引量：17H指数：2
- 供职机构：汕头大学工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金广东省科技厅科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生理学更多>>
- 基于变分法的超声图像斑点噪声自适应滤波算法被引量：1
- 2011年
- 各向异性扩散模型在去除超声图像斑点噪声时不能有效保护图像细节,针对上述问题本文提出基于变分法的自适应最小能量去噪模型。首先直接将由微分方程表示的各向异性扩散模型转化为最小能量变分模型;然后引入欧拉弹性能量模型,在去除噪声的同时有效地保护和增强图像细节。同时为了解决数值求解过程中出现的迭代次数与迭代步长的矛盾,本文还提出迭代停止准则和自适应变步长去噪算法。仿真和真实超声图像的实验结果表明基于变分法的超声图像斑点噪声自适应滤波算法在去噪的同时能够很好地保护细节信息,而且能有效地减少迭代次数。
- 张琼沈民奋方若宇
- 关键词：变分法
- 基于相位信息的超声图像病灶分割技术
- 本发明属生物医学信号处理领域，具体涉及超声图像病灶自动提取方法。本发明方法具体步骤为：（1）选取目标图像：用户利用鼠标剪裁包括有待处理的病灶的方框图像；（2）初始化零水平集：在裁剪后得到的图像上病灶的周围用鼠标人工初始化...
- 沈民奋张琼孙丽莎方若宇廖承福
- 文献传递
- 基于JESD204B的多通道超声成像系统设计
- 2014年
- 本文分析了目前多通道超声成像系统设计中的关键问题,提出基于JESD204B标准的超声成像系统设计方案。该方案相比目前主流多通道超声成像系统,大大减少了模拟前端与后端数字处理部分的连线,降低了电路设计的复杂度和成本,有效缩减了多通道超声成像系统的功耗。
- 张琼方若宇
- 关键词：电路设计
- 基于多尺度非线性扩散的超声图像斑点噪声去除算法
- 2011年
- 针对现有去噪算法可能造成超声图像细节模糊甚至丢失的问题,本文提出基于多尺度非线性扩散(multiscale nonlinear diffusion,MSND)的超声图像去噪模型。该模型结合冗余拉普拉斯塔形数据分解和非线性扩散的优点,利用冗余拉普拉斯塔形数据分解将图像分解为等大小的空间-频率子带,综合各子带的特征得到图像边缘和细节的精细表示,然后根据所得的综合特征指导各子带图像的非线性扩散。实验结果表明本文算法在去除噪声的同时能有效地保留和增强边界与细节。
- 张琼沈民奋方若宇
- 关键词：多尺度分析
- 基于小波变换和混沌映射的彩色图像加密方法被引量：1
- 2014年
- 本文提出一种基于小波变换和混沌映射的彩色图像加密算法。首先利用3D混沌猫映射来置乱明文图像的RGB三通道的小波变换系数,然后在空域上,利用耦合映像格子模型(CML)对置乱后明文图像进行扩散。该算法充分利用了空域和频域加密的优点,增强了加密效果。仿真实验结果表示了该算法的有效性。
- 张琼方若宇李斌
- 关键词：图像加密混沌耦合映像格子小波变换
- 基于SVM用户建模的核函数选择研究
- 2011年
- 用户建模是从用户偏好数据中建立用户偏好模型的过程,用户偏好数据具有系统运行初期的稀疏性和非线形的特点。支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)具有小样本学习、非线形处理的能力,是合适的用户建模工具。SVM的非线形处理能力主要依赖于核函数,采用不同的核函数进行建模对模型的预测效果有重大影响。本文重点研究核函数的选择对基于SVM建模方法的影响,从中选取了表现较优的小波核函数,构建性能突出的SVM进行用户建模。实验证明该建模方法可以有效地从小样本数据中学习用户偏好信息,建立反映用户真实偏好的用户模型。
- 方若宇张琼许慰玲张虹
- 关键词：用户建模支持向量机核函数
- 医学超声图像自适应SUSAN扩散去噪方法
- 本发明涉及一种医学超声图像自适应SUSAN扩散去噪方法，按以下步骤进行：（1）自适应选取图像全斑点噪声区域，（2）基于SUSAN算法的图像边缘检测，（3）基于SUSAN扩散的医学超声图像去噪。与现有技术相比具有减轻了人工...
- 沈民奋方若宇孙丽莎张琼徐宇贵
- 文献传递
- 基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法
- 2011年
- 利用噪声与图像双树复数小波变换各层系数的关系,提出基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法并进行了试验.结果表明,该估计方法与图像噪声水平近似线性相关,能很好地反映各层系数的噪声水平.双变量收缩函数阈值去噪法采用该估计比采用全局噪声水平估计去噪效果更好,平均结构相似度明显提高.
- 许慰玲方若宇闫敬文
- 关键词：双树复数小波变换阈值去噪
- 自适应SUSAN扩散的超声图像去噪算法被引量：13
- 2012年
- 为了降低超声图像斑点噪声的影响,提出一种自适应SUSAN(ASUSAN)扩散的超声图像去噪算法。通过引入SUSAN算法检测出图像的边缘,然后采用K均值法对模板区域特征值进行分类,自适应获得图像的全斑点噪声区域和相关参数,最后将SUSAN算法与非线性扩散方法相结合,提出一种新的扩散方程对图像进行非线性去噪。实验证明,相比于其他的各向异性扩散算法,本算法能得到更高的PSNR值和FOM值以及更小的MSE值,且在细节保留方面也能取得更好的效果。
- 徐宇贵沈民奋张琼方若宇
- 关键词：超声图像去噪
- 基于复小波方向信息的SAR图像斑点噪声抑制被引量：2
- 2011年
- 针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,提出结合双密度双树复小波变换(Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform-DD_DTCWT)方向信息进行边缘检测的SAR图像噪声抑制算法。本文对边缘检测指标进行改进,利用DD_DTCWT方向复小波系数的相对方差作为边缘检测指标,通过相对方差分布密度函数获取阈值处理的自适应门限,由此实现SAR图像的自适应滤波。实验结果表明,本文提出的边缘检测和主方向高频复系数提升方法可以有效保持并增强图像的边缘信息。与SRAD算法和基于DD_DTCWT的双变量收缩函数(Bivariate Shrinkage Function-BSF)算法相比较,本文算法具有更好的边缘保持能力。
- 许慰玲沈民奋方若宇
- 关键词：合成孔径雷达图像斑点噪声
