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中国科学院上海应用物理研究所专利：基于主成分分析算法的信号传输质量诊断方法
一种基于核主成分分析的图像超分辨率算法
超分辨率 聚类 核主成分分析 距离约束
2013/12/12
测试样本和训练样本集的匹配是基于学习的超分辨率算法中关键问题之一。本文方法通过将低分辨率的观察样本映射到高维的核空间中,实现测试样本和训练样本集的准确匹配,避免了基于学习的超分辨率算法中错误匹配问题,提高生成图像的质量。该算法包括:测试样本对训练样本集进行核主成分分析(kernel principal components analysis, KPCA); 利用距离约束算法得到在输入空间中的原像;...
去除乘性噪音的主成分分析算法
主成分分析 线性最小均方误差估计 乘性噪音 偏估计
2011/12/19
雷达成像系统的进一步应用依赖于对图像中噪音的有效抑制.在目前现有消除噪音方法的基础上,基于图像的局部相似性,结合主成分分析法,提出一种新的有效去除乘性噪音的滤波算法.乘性噪音经对数变换后可转化为加性噪音处理.分析了对数域中噪音的类型.首先在图像的对数域,通过非局部方法选取局部相似块作为训练样本,利用主成分分析法提取出信号的主要特征.然后基于统计理论中最小均方误差估计法给出了一种适用于图像信息的阈值...
基于Contourlet变换和主成分分析的高光谱数据噪声消除方法
图像处理 高光谱遥感 去噪
2009/12/29
该文提出了一种适合于高光谱超维数据处理的基于Contourlet变换和主成分分析的噪声消除方法。该方法首先利用Contourlet变换实现图像的稀疏表示，再利用主成分分析对Contourlet系数进行适当地消噪处理。通过对OMIS图像的实验结果表明该方法能够同时消除高光谱多个波段图像中的噪声，从整体上改善高光谱图像质量，且性能上要优于PCA和Contourlet变换方法。