陈大可
- 作品数：7 被引量：22H指数：2
- 供职机构：吉林大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划吉林省科委资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信更多>>
- 基于直方图统计快速FCM算法的医学脑部图像分割被引量：1
- 2010年
- 针对模糊聚类算法(FCM)在脑部MRI图像分割中存在计算量大的缺点,提出了一种结合直方图峰值信息和统计信息的快速FCM(HF-KFCM)算法。算法首先利用多尺度窗口遍历的方法找到直方图的峰值点,然后将其作为模糊聚类的初始化中心,并采用基于直方图统计的快速聚类方法减少每一次迭代的运算量。仿真结果表明,相比于FCM算法和其他改进FCM算法,该算法的分割结果在聚类有效性和模糊性上提高显著。
- 周显国陈大可苑森淼
- 关键词：图像分割模糊聚类直方图统计
- 基于提升小波变换与改进空间投影结合的图像匹配算法
- 2009年
- 针对标准投影算法在图像匹配中存在抗噪性差的缺点,文中提出了一种基于提升小波变换与改进空间投影结合的图像匹配算法。首先,通过提升小波变换得到多分辨率图像,对最低分辨率图像应用空间投影算法进行匹配,然后,将得到的粗匹配候选点集应用到高一级分辨率图像的匹配中,最后,应用归一化互相关匹配算法计算最终的精匹配点。仿真结果表明,相比其它的改进算法,该算法的匹配准确度和鲁棒性显著提高。
- 史志国陈大可姚成
- 关键词：图像匹配提升小波变换鲁棒性
- 多光谱与全色图像融合方法的研究
- 为使多光谱与高空间分辨率全色图像的融合效果在努力保持光谱信息的同时尽可能提高其空间分辨率,论文主要对多光谱与全色图像融合算法进行了深入研究,通过大量的融合实验得到了一系列有价值的结论,完成了一定的创新性工作,具体的工作内...
- 陈大可
- 关键词：多光谱图像全色图像多分辨率分析非下采样CONTOURLET变换脉冲耦合神经网络彩色空间转换
- 文献传递
- 基于DT-CWT变换统计模型的医学图像纹理检索
- 2008年
- 针对离散小波变换具有平移变化性和弱方向性的特性,本文提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)统计模型的医学图像纹理检索方法。该方法首先利用双树复小波变换系数的平移不变和多方向选择特性,建立广义高斯分布的统计模型,然后基于该模型提取图像的特征矢量,最后利用改进的Log-likelihood(ILL)相似性测度算法进行纹理图像检索。实验结果表明,该方法的检索查准率达到了82.8%,相比于传统的Gabor算法和小波算法都有了较大的提高,对今后的纹理图像检索具有重要的理论与实际意义。
- 周显国陈大可苑森淼
- 关键词：医学图像检索双树复小波变换
- 基于两通道不可分à trous-Curvelet变换的遥感图像融合(英文)
- 2008年
- 以同一场景多光谱和全色图像为研究对象,提出了一种基于两通道不可分à trous-Curvelet变换的遥感图像融合算法。算法首先结合à trous小波变换和Curvelet变换的优点,构造出两通道不可分à trous-Curvelet变换方法,并将其与IHS变换相结合对图像进行多分辨率分解,然后依据高、低频层系数的特点采用不同的加权融合规则进行融合,最后用IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,相比于常用的基于小波变换等融合算法,新算法在光谱信息的保持和空间信息的增强上取得了更好的效果。
- 陈大可王珂
- 关键词：图像融合IHS变换
- 基于改进模糊聚类分析的医学脑部MRI图像分割被引量：7
- 2009年
- 结合MRI图像的直方图统计信息,提出了一种改进的快速FCM(HF-KFCM)算法。算法首先利用多尺度窗口遍历的方法找到直方图的峰值点,然后将其作为模糊聚类的初始化中心,并使用基于统计信息的快速聚类方法进行遍历,以减少每次迭代的运算量。仿真结果表明,该算法相比于标准FCM算法和其他改进算法,在聚类有效性和模糊性上的分割效果显著提高。
- 周显国陈大可苑森淼
- 关键词：信息处理技术图像分割模糊聚类直方图统计
- 基于NSCT的遥感图像模糊推理融合算法被引量：1
- 2009年
- 针对遥感图像影像分辨率低的问题,提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法。该算法首先通过IHS变换对多光谱图像进行RGB-IHS颜色空间转换,然后利用非下采样Contourlet变换和模糊推理加权融合规则将强度分量与全色图像进行融合,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的强度分量,并通过IHS逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该方法在抑制光谱信息扭曲和提高图像清晰度等客观评价参数上均优于其他多分辨率分析方法,且克服了传统融合方法中存在的融合图像模糊、抗噪能力差的缺点。
- 陈大可王坷
- 关键词：遥感图像融合非下采样CONTOURLET变换IHS变换模糊推理
