小波双线性插值搜索算法及其在光学遥感图像中的应用

详细分析了在小波双线性插值中高频外推阈值门限与峰值信噪比的变化关系,提出了基于峰值信噪比最大的小波双线性插值搜索算法。提出的算法能够自动搜索到峰值信噪比最大的高频外推最佳阈值门限,实现了在不破坏光学遥感图像原始信息的情况下,提高了图像的空间分辨率,有利于对图像的细节信息进行观察分析。实验结果表明:该算法能够得到比双线性插值和全小波插值更高的峰值信噪比、熵值和更好的图像细节效果,是一种适合提高光学遥感图像分辨率的有效算法。     

小波双线性插值迭代算法应用于光学遥感图像

分析了小波双线性插值中高频外推阈值门限与重建图像峰值信噪比的变化关系，提出了峰值信噪比最大小波双线性插值迭代算法.提出的算法能够自动搜索到峰值信噪比最大的高频外推最佳阈值门限，实现了在不破坏光学遥感图像原始信息的情况下，提高图像的空间分辨率，有利于对图像的细节信息进行观察分析.实验结果表明，该算法重建图像的峰值信噪比比双线性插值和全小波插值重建图像的峰值信噪比高5.5 dB和2.5 dB，重建图像的熵增加到原图像的1.3倍.     

双正交小波插值的CCD图像超分辨恢复

给出了一种构造双正交小波滤波器的设计方法,应用该方法得到的双正交小波对低分辨率图像进行小波分解。对分解后的图像结构进行分析,提出双三次插值与方向插值相结合的方法,对分解后图像插值。对插值后图像小波逆变换,得到超分辨率图像。应用于CCD图像,获得了比双线性插值高的峰值信噪比(25.3090dB),图像细节信息增强了。实验结果表明,算法应用于CCD图像不仅提高了图像的空间分辨率,同时也提高了图像的峰值信噪比,还比较好地保留了图像的边缘信息,且经过该方法恢复后的图像更适合人眼观察,细节丰富,更加清晰,畸变小,是一种提高CCD图像空间分辨率的有效方法。     

基于ZedBoard的超分辨率视频复原系统

为了实现超分辨率视频图像的实时复原,设计了以ZedBoard可编程片上系统为基础的超分辨率视频复原系统.系统包括基于V4L2(Video for Linux 2)的USB摄像头视频采集、基于小波变换的超分辨率复原算法处理和基于Qt的图形用户界面制作以及视频输出.采用双线性、双立方和小波变换算法分别对Lena图像进行复原处理,峰值信噪比PSNR值分别为29.516、29.843、31.368.实验结果表明,提出的基于小波的超分辨率复原算法优于传统的插值算法,基于ZedBoard的超分辨视频复原系统复原效果良好.     

基于Contourlet的遥感图像放大与增强

提出一种遥感图像放大和增强的新方法.应用拉普拉斯塔形变换（LP）构建原图像的细节图像,采取双三次插值的方法分别放大原图像和细节图像,并将两个放大后的图像相加后线性处理.经过二级Contourlet分解变换,构造非线性增强函数增强Contourlet系数.最后用原图像取代Contourlet分解变换后的低频子带后重构图像,完成图像的放大和增强.结果表明,此方法能丰富放大后图像的细节,增强效果良好,有效提高放大后遥感图像的空间分辨率.     

一种基于多级小波域分解的时域扩散光学层析成像方法的研究

面向基于有限差分光扩散模型的平板乳腺扩散光学层析反演问题,提出了一种有效提高图像重建质量的方法.与基于全空间域离散像点的传统重建算法不同,本方法采用小波函数对吸收系数和散射系数在空间域进行多尺度分解,在减少低分辨率重建中光学参量的个数、有效改善重建过程病态性的同时,通过逐级细化分解尺度,最终提高了图像的量化度和空间分辨率.数值模拟表明,该方法可实现目标体边对边4 mm的空间分辨率,量化度明显高于传统算法.     

基于成像系统物理特性的多光谱图像与全色波段图像融合

提出了一种基于成像系统物理特性的多光谱图像与全色波段图像融合算法。该算法采用àtrous小波变换提取全色波段图像的空间细节信息,并将提取的空间信息按照一定的注入模型调整后添加到各波段多光谱图像中去,得到具有高空间分辨力的多光谱图像。注入模型充分考虑了各波段成像传感器的相对光谱响应函数、地表物体对各波段的光谱反射率以及各波段的辐射调整系数等成像系统的物理特性,使融合后的多光谱图像在显著提高空间质量的同时,最大可能地保留了原始多光谱图像的光谱特性。对IKONOS卫星遥感影像的融合实验结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面较其它基于小波变换的融合算法都具有更高的性能。     

一种新的全色图像与光谱图像融合方法研究

给出了一种新的综合伪彩色映射技术和小波变换理论的图像融合方法,并将其应用于全色图像和光谱图像的融合中.通过提取两个不同谱段光谱图像的共有信息和特别信息,并进行伪彩色映射融合,来增强目标与背景的对比度.同时将伪彩色映射融合后的图像进一步用IHS变换提取空间信息,在小波变换框架下将其与全色图像进行融合以提高目标的边缘细节信息,使所获得的融合结果不仅包含丰富的光谱信息的同时还具有较高的空间分辨率.仿真图和评价指标表明,该算法在增强目标与背景的对比度以及保留目标信息等方面具有较强的优势.     

基于梯度和小波变换的水下距离选通图像去噪

水体的散射效应、激光光斑、成像器件的非理想化等因素使得图像出现大量无规律粒状噪声,它们增加了水下距离选通图像的背景噪声,模糊了目标轮廓,掩盖了目标细节,降低了图像的信噪比。针对上述问题本文提出了一种基于梯度和小波变换的去噪方法。首先对图像进行余弦小波变换,得到不同频率空间的图像集。低频空间引入新的图像梯度强化方法以提高图像的纹理信息量;对应非均匀性条带的LH或HL空间做曲面拟合处理以消除非均匀性条带的影响;在HH空间去噪过程中,低层空间做非局部均值处理以保留图像相似信息,高层空间做分数阶积分处理以保留图像细节信息。最后小波逆变换得到结果图像。从实验水槽中采集水下图像进行算法验证,将改进方法与已有算法比对分析。实验表明,本文所研究的水下去噪算法,能够平滑噪声且更大限度地保留图像细节纹理,在客观评价指标上提升了6%。     

结合小波域变换和空间域变换的图像增强方法

提出了一种结合了小波域和空间域处理方法的图像增强算法. 该算法首先对小波域中的高频系数进行修正,使图像具有更好的局部对比度和更丰富的细节,由于双树复小波变换（Dual-tree Complex Wavelet Transform,DT CWT）具有更好的方向选择性,在小波变换的过程中选用了这一方法;然后,通过空间域中的非线性变换,调整图像的整体对比度. 该算法可根据图像本身的特性实现参数的自动选择. 经过本文方法的处理所得的图像,无论在视觉效果上还是在统计上,都优于前人工作的结果.     

基于多尺度均值漂移的高分辨率遥感影像快速分割方法

均值漂移算法是一种特征空间分析方法,广泛应用于自然场景影像和医学影像分割中.但算法较高的计算复杂度成为其在具有海量特性的遥感影像中应用的瓶颈.文章将均值漂移算法拓展到小波域,提出了一种小波域均值漂移快速分割算法.多光谱遥感影像和仿真影像的实验表明:在获得相当的分割结果的前提下,相比单尺度均值漂移算法,提出的分割算法能够...     

基于小波阈值理论的光学图像去云处理新算法

分析了部分云覆盖的单幅光学遥感图像经过多层小波变换后,景物信息和云噪音在小波分解系数中的分布关系,并提出了云区阈值法来有效去除云噪音.通过选择适当的分界层数,将景物信息、云噪音尽可能分别分配到低层和高层细节系数中.高层细节系数中除主要包含云噪音外,也有部分有用景物信息.由于云噪音亮度大于景物,根据亮度特征合理选择高层细节系数的亮度阈值,去除云噪音,而保留其中的景物信息.通过对低层、高层细节系数和近似系数分别设置权重,增加景物对比度,减小残留云影响,从而重构得到恢复图像.提出了以信息熵作为分界层数、权重、阈值等参量选择的定量标准.实验证明,按信息熵标准能正确地选择参量,依据本文算法得到的去云效果远优越于同态滤波和Retinex算法,且能充分保留云区以外景物信息.     

A novel multi-scale segmentation algorithm for high resolution remote sensing images based on wavelet transform and improved JSEG algorithm

Considering the difficulties in image segmentation caused by the complexity of diverse ecological environments and various artificial targets in high resolution remote sensing images, especially in city scene, and in order to overcome the limitations existing in the traditional segmentation algorithm, JSEG (J-Segmentation), for high resolution remote sensing image segmentation and to further improve the segmentation accuracy, WJSEG (Wavelet-JSEG), a novel multi-scale segmentation algorithm based on wavelet transform, is proposed, which is an improved JSEG algorithm. WJSEG is an improved form of JSEG in relation to three aspects, including color quantization, multi-scale segmentation and region merging by introducing the multi-scale analysis tool based on wavelet transform. Experiments have been conducted on high resolution SPOT 5 pan-sharpened multispectral image and IKONOS panchromatic image. These experimental results were compared with those gained by the traditional JSEG algorithm and the famous commercial software named eCognition, which validated the effectiveness and reliability of the proposed WJSEG algorithm.     

单目视觉目标距离测量方法研究

提出了一种利用单目视觉测量目标距离的方法.当目标与光学系统的距离变化时,其共轭像面的位置也发生相应的变化,而摄像头的CCD是固定的,因此在CCD上得到的是模糊度不同的图像.利用小波变换对得到的图像进行处理,检测模糊图像边缘的宽度,再利用三次样条插值运算计算出目标至光学系统的实际距离.实验结果表明该方法是可行的.     

适于遥感图像实时压缩的小波基的选择

遥感图像相关性弱,纹理细节丰富,故对其采用基于小波变换的图像编码方法进行编码压缩,而在对图像进行小波变换时,小波基的选取是至关重要的,它直接影响到变换速度和编码效率。在详细分析小波基的基本性质及其与图像编码的关系的基础上,选出数种典型小波基进行实验比较。实验结果表明D5/3双正交小波基最适合于遥感图像实时压缩,最后经实验验证其选取是合理的。     

光学小波包变换及其滤波器的研究

基于对光学小波变换必要条件的分析，提出光学小波包变换的概念.选出虹膜图库的联合最优小波包基，利用最优基的线性组合生成相应的复合光学小波包滤波器.将滤波器用于光电混合虹膜识别系统中对待识别输入进行小波包特征提取预处理，模拟结果不仅证明引入该滤波器可明显提升系统的识别效果，也证明了光学小波包变换提出的意义.     

一种减小静止图像压缩效应的后处理算法

提出了一种静止图像压缩的后处理算法.执行了基于Contourlet变换的图像插值迭代方法来恢复图像的高频通带信息,然后该信息和解压图像的高频信息相融合以进一步保护重要的小波系数.在低码率情况下,该算法有助于减小压缩效应并且提高解压图像沿边缘的正则性.在JPEG2 000和SPIHT压缩系统中证实了该方法的性能.仅仅通过一次迭代,后处理图像的峰值信噪比相比于解压图像可提高0.05~0.2 dB.当迭代次数增加时,振铃效应将进一步降低.