基于匹配度和多小波变换的图像融合

介绍了多小波变换的理论基础。多小波变换具有正交性、光滑性、对称性、有限支撑域等性质,因而非常适合用于图像处理。给出了多小波域的图像匹配度的定义,提出了一种基于匹配度和多小波变换的图像融合算法。该算法可以实现不同传感器图像的有效、可靠的融合。使用该算法对可见光图像和红外图像进行了融合实验,并对融合结果进行了评价和分析。     

基于二代小波变换的红外图像非线性增强算法

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实用中必须进行增强处理.将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于二代小波变换的红外图像非线性增强算法.该算法首先利用二代小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度细节特征,然后,根据目标和背景噪声信号的差异,通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的高频子带进行非线性增强来改变目标特征的强度,抑制背景信号,最后利用小波反变换重构图像,以实现图像的对比度增强和背景抑制.与几种常用的图像增强算法实验结果相比,此算法能有效地抑制图像中的背景噪声,增强目标内容信息,取得了较好的增强效果.     

基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法

提出了一种基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法.二进制小波变换将图像从实数域变换到实数域,消除像素之间的空间冗余性,得到了具有整数准确度的紧致描述.针对传统SPIHT算法解码图像视觉效果差的缺点,提出了改进方法.根据图像分析结果,将二进制小波变换变换系数按视觉重要性重新排序,通过对视觉重要系数优先编码,把量化误差集中在视觉不敏感区域,从而在不影响编码率失真性能的同时,有效地提高了解码图像的视觉效果.实验结果表明,和其它流行的编码算法相比,本文算法对不同性质的图像具有最优的编码性能和视觉效果.     

基于小波变换的多尺度水平集算法研究

针对传统水平集算法在处理低对比度图像时,出现的在局部梯度极大值区域及虚假边缘处停止演化等问题,提出了一种基于小波变换的多尺度水平集算法.采用高斯函数的导函数作为小波函数,使用独立强度传播模型来估计小波函数每一点尺度因子的值,再将沿x,y两个方向小波变换模的递减函数作为水平集速度停止项,对待处理图像进行水平集演化运算.实验结果表明,该方法优于传统水平集变换法.     

基于小波变换的磁共振图像去噪

去噪是图像处理中的一个非常重要的问题. 传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像的细节,基于小波变换的图像去噪方法能在降低图像噪声的同时较好地保持图像的细节,目前基于小波变换对图像进行去噪已经成为最有前途的去噪方法之一. 本文综合小波域去噪的文献,对小波域的磁共振图像去噪方法进行了综述,详细介绍了各种小波域的磁共振图像去噪方法,并对他们的性能进行了总结,对小波域去噪方法的发展趋势进行了展望.     

基于小波变换的分水岭图像分割方法

图像分割技术在数字图像处理中占有重要地位.提出了一种基于小波变换的图像分割方法,有效地将小波分析、小波包分解与数学形态学中的分水岭方法相结合.首先,通过小波包对图像有效降噪,在一定程度上减少了分水岭方法的过分割现象.然后利用小波变换得到的梯度向量进行分水岭变换,有效保持边缘信息.实验结果证明该算法是可行的,与基于形态梯度的分割结果相比,得到了较好的分割效果.     

结点阈值小波包变换图像去噪新算法

小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有灵活的时频分析能力,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。提出一种应用结点阈值小波包变换的新型图像去噪算法。利用小波包变换对含噪图像进行分解,在图像信号的子带层次上进行结点阈值操作,采用软阈值的方法进行阈值处理,结点噪声采用谱熵法估计,并使用峰值信噪比评估去噪后的图像质量。实验结果表明,相比于使用其它阈值方法的小波包图像去噪算法,该算法具有更好的图像去噪性能。     

基于小波域扩散滤波的弱小目标检测

分析了基于小波变换进行弱小目标检测的基本思想,利用小波变换的多尺度多分辨率特性,结合小波变换系数的方向特性和扩散滤波扩散方向的可选择性,提出了基于小波域扩散滤波的弱小目标检测算法。采用该算法对不同尺度、不同方向的小波系数分别进行扩散滤波,取得了较好的效果。仿真试验结果表明：该算法能在Gaussian噪声背景和不均匀背景下实现对对比度为2%的微弱目标的检测。     

基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能.因此将Contourlet变换应用于图像融合领域,能更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法是将图像进行Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,针对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像.将基于小波变换的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,基于Contourlet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法.     

基于小波变换和区域分割的红外可见光彩色图像融合算法

提出一种基于小波变换和区域分割的YCb Cr变换域红外-可见光彩色图像融合算法,以小波变换融合为基础,将融合结果作为YCb Cr域参量,以区域分割方法为基础,与参考图像进行色彩传递。实验结果表明,采用方法比传统的线性色彩传递方法具有更好的彩色图像融合效果,同时参考图像适应性较好,适合单一图像以及视频的融合。     

ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究

为在图像处理与分析时具备良好的视觉效果,提高图像处理的速度,需要对ARM架构下计算机图像并行化处理技术进行研究。当前采用的方法是对各种变换频域图像特征提取与计算机图像集合特征的提取进行相结合,克服了当前对图像进行提取时存在图像形状描述的缺陷,提取图像特征向量维数相对较低。实验表明,通过对图像进行特征提取能很好的对图像效果进行展示,将图像的纹理特征进行详细的表述,将该方法应用到图像处理技术当中,具有良好的去噪效果及扩展性,该方法过程简单,但存在图像视觉效果较差的问题。为此,提出一种ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究方法。该方法首先利用非局部均值去噪算法对图像进行去噪处理,然后结合图像去噪的结果利用小波变换对去噪图像进行边缘检测,最后采用非线性增强算法对图像进行增强完成对ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究。实验结果表明,所提方法不仅提高图像处理速度,还提高图像视觉效果,具有广泛的应用价值。     

一种基于方向窗特性的Contourlet域的多聚焦图像融合算法

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于方向区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法.该算法对图像进行Contourlet变换,分解为不同尺度、不同方向的高低频子带|低频和高频子带分别采用方向区域的方差匹配度和能量作为融合规则|最后通过反变换得到融合图像.结果表明,所提出的方向区域方法能够更好地体现二维图像中的曲线或直线状边缘特征,是一种有效可行的图像融合算法.     

基于高速公路裂纹局部线性特征内容的脊波变换域算法研究

利用频域中傅里叶变换投影定理,提出一种新的离散脊波实现算法,应用于高速公路局部线性裂纹的检测取得较好效果。详细阐述了离散脊波的实现步骤以及对标准图像进行脊波变换的模拟结果,并提出拉东(Radon)变换重建原图像的基本条件。上述定理应用于复杂背景下的路面检测,结合直方图均衡化算法消除背景噪声;选用基于样本估计的阈值方法对脊波分解的各层系数进行处理去除随机噪声。选用不同的重构系数进行计算,得到脊波变换后重构图像的信噪比优于二维小波变换(低频大于20dB)以及二维小波变换加魏纳滤波变换(平均大于3dB)。通过图像的二值化处理提取局部线性裂纹,其分辨力极限达到2mm精度。     

基于分块DCT变换编码的小波域多幅图像融合算法

提出了一种利用DCT变换和小波变换的特征层图像融合算法.其基本思想是先对多幅源图像进行分块DCT变换,选取较大方差对应的变换系数,将图像压缩为原图像大小的1/4,保留系数的对应坐标作为提取信息时的密钥;其次将经处理后的DCT系数直接作为小波变换的分解系数,经小波逆变换后得到融合信息.实验结果表明,该算法实现了多幅不同大小图像的融合,同时单一密钥只能提取单一图像. 关键词： 图像融合 小波变换 离散余弦变换 编码     

改进的曲波变换图像融合方法

考虑将曲波变换引入图像融合能够更好地提取原始图像,对一种新的图像融合方法—曲波变换图像融合法进行了研究。将图像序列进行曲波变换后,通过对所有图像的高频进行逆变换及域值处理来获得区域图。根据区域图中高频区域的边界点在每张图层上的活跃度不同求得区域边界的图层分布,利用插值获得高频区域的区域分布图。通过高频区域的膨胀求得整幅图的区域分布图,然后在曲波变换的变换域,利用区域分布图对多尺度的高频系数采用高斯加权求和;对低频系数采用取平均值的规则完成图像的融合。进行了图像融合实验,实验结果表明,与传统的小波变换及基于像素的曲波变换相比,提出的方法获得的融合图像边缘更清晰,更接近参考图像。     

离散小波变换耦合静电场理论的图像快速伪造检测算法

为了解决当前图像伪造检测算法主要是在图像空域中定位伪造区域,难以降低图像维数,使其复杂度大;且不能有效检测几何变换篡改形式的伪造区域,导致其鲁棒性不佳的不足,本文提出了离散小波变换耦合静电场理论的图像伪造检测算法。首先,引入离散小波变换,提取伪造图像的低频子带,降低图像空间;再基于静电场理论,将提取子带映射到虚拟电场中,提取鲁棒性较强的特征,利用Radix排序算法对特征完成重组,形成特征矩阵;最后,定义相同仿射变换,并用其处理排序矩阵,完成伪造区域检测。实验测试结果显示：与当前的移动复制伪造检测技术相比,本文算法具有更高的定位效率与检测精度;同时拥有较强的鲁棒性,有效抗击几何变换篡改。     

基于小波变换和非负支撑域递归逆滤波算法的盲目图像复原

提出了一种将自适应正则化方法与非负支撑域递归逆滤波(NAS-RIF)算法相结合用于小波域的盲图像复原算法.该算法先对降质图像进行小波分解,得到了图像在不同子频段的信息.在各个子频段采用NAS-RIF算法进行复原.针对各个子频段内图像的频率和方向特性,分别引入了不同的正则化约束项.在各个子频段估计出噪声方差,提出了根据噪声方差和图像局部方差来选取正则化参数.分别对两幅模糊图像进行了仿真实验,复原结果取得的信噪比分别为19.66 dB和23.86 dB.实验结果表明,复原效果相对于空间自适应正则化方法有一定的提高.     

基于脊波变换的渐变镜头转场检测算法

分析了脊波变换在处理含“线奇异”信号上的优势.提出用脊波变换后的各高频系数和作为图像的特征量.渐变镜头脊波变换的实现分两步：首先,对图像帧进行一定方向参量的Radon变换;其次,对Radon变换得到各数组进行Haar小波二级分解,采用分解后的高频系数和描述图像.在检测窗内,计算连续帧间脊波变换系数和之间的欧式距离判别渐变转场的边界.     

光学小波变换在视觉系统的应用研究

为了提高图像信息处理速度,利用光电混合实现的方法,将光学小波变换应用于视觉系统设计.依据4f相关器光学信息处理的原理,在频域内通过计算机编码,在电寻址空间光调制器上,构建不同类型的小波函数滤波器库,对目标的图像特征进行提取与辨识.研究结果表明,基于光学小波变换视觉系统正确可行.在图像特征提取中,以光波传递信息可以提高视觉信息处理的速度.     

一种基于提升小波的图像融合技术研究

针对红外与可见光图像进行提升小波变换后低频图像的特点,提出了一种低频分量的融合算法,高频分量采取邻域方差取大为准则进行融合,然后进行提升小波逆变换得到融合图像。通过与传统小波融合方法进行比较,并引入信息熵、清晰度、Xydeas-Petrovic客观性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明不论从视觉效果还是从客观性能指标上,该算法都优于传统的融合方法。