基于Brushlet的图像方向纹理分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60505010
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0604.机器感知与机器视觉
  • 结题年份:
    2008
  • 批准年份:
    2005
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

多尺度几何分析是多分辨分析发展的前沿和主线。本项目旨在研究其工具之一的Brushlet变换的理论模型和算法框架,并以此为基础建立相应的图像方向纹理分析框架,实现系数建模、纹理分析和特征提取的多分辨算法。基于这一框架,并以SAR图像为主,将Brushlet变换与贝叶斯模型,隐马尔可夫模型相结合,设计新的图像方向纹理分割算法和图像融合算法。与小波等多分辨工具相比,Brushlet变换更适合高维数据处理,对方向纹理信息有较好的捕捉能力。前期工作表明:对于含有相干斑噪声和丰富纹理的SAR图像,基于Brushlet的分割和融合更为有效,物理意义更明显。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(3)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(0)
基于商空间粒度计算的SAR图像分类
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    张向荣,谭山,焦李成,基于商空间粒度计算的SAR图像分类,计算机学报. 30(1). 2007(EI收录).
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
  • 通讯作者:
基于多尺度对比塔和方向滤波器组的图像融合
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    金海燕, 刘芳, 焦李成, 基于多尺度对比塔和方向滤波器组的图像融合,电子学报.35(7). 95-100, 2007(EI收录).
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
  • 通讯作者:
基于DT-CWT的红外与可见光图像自适应融合
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    杨晓慧,金海燕,焦李成,基于DT-CWT的红外与可见光图像自适应融合, 红外与毫米波学报. 26(6). 024-624, 2007(EI收录).
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
  • 通讯作者:
基于免疫记忆克隆的特征选择
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    朱虎明; 焦李成, 基于免疫记忆克隆的特征选择,西安交通大学学报. 42(6). 679-722, 2008(EI收录).
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
  • 通讯作者:
并行免疫克隆特征选择算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    西安电子科技大学学报(已录用)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱虎明*, 焦李成
  • 通讯作者:
    朱虎明*, 焦李成

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于非下采样Contourlet变换的视网膜分割
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟桦;焦李成;侯鹏;ZHONG Hua;JIAO Li-Cheng;HOU Peng
  • 通讯作者:
    HOU Peng
基于多分辨共生矩阵的纹理图像分类
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟桦;杨晓鸣;焦李成;Zhong Hua;Yang Xiaoming;Jiao Licheng
  • 通讯作者:
    Jiao Licheng
基于非下采样Contourlet 变换和双变量模型的图像去噪
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟桦;边策;焦李成
  • 通讯作者:
    焦李成
可再生能源消纳背景下直接交易中的二次出清与定价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    电力建设
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾佳妮;林晓凡;钟桦;刘畅;冯冬涵;周云;陈春逸
  • 通讯作者:
    陈春逸
基于正交水印的盲水印检测技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    自动化学报.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟桦;黄霞;焦李成
  • 通讯作者:
    焦李成

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

钟桦的其他基金

基于非局部Contourlet和多通道字典学习的极化SAR图像稀疏表示和分类
  • 批准号:
    61572383
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码