基于平稳小波变换和Retinex的红外图像增强方法

针对基于小波变换的红外图像增强方法视觉效果不够理想的缺点,提出了一种基于平稳小波变换和Retinex的红外图像增强方法,利用Retinex增强算法增强图像的视觉效果,并改善其亮度均匀性。首先,对红外图像经平稳小波变换后的最大尺度低频子带图像进行多尺度Retinex增强;然后,利用贝叶斯萎缩阈值法对高频子带图像进行阈值去噪,并根据低频子带图像的局部对比度和模糊规则计算高频子带的增益系数,从而得到增强后的高频子带图像;最后,由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像。针对大量图像进行了实验和增强效果的定性与定量评价,并与双向直方图均衡法、二代小波变换法、Curvelet变换法和多尺度Retinex法作了比较。结果表明,所提出的方法增强了图像细节,抑制了噪声,并明显改善了图像的整体视觉效果。     

基于证据理论的小波萎缩图像去噪

提出了一种基于D-S证据理论的小波萎缩图像去噪方法。对含噪图像进行离散平稳小波变换后,运用Bayes方法分得各层高频子带的小波萎缩系数,根据小波萎缩系数的空间及层间相关性,利用D-S证据理论的合成法则对初始小波萎缩系数进行融合修正。实验结果表明,该方法在有效地去除图像中的噪声的同时,还能较好地保留图像的边缘信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于Donoho的小波软阈值去噪方法、传统的中值滤波法和Winner滤波法。     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数;并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数|并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

基于张量的平稳小波变换红外图像去噪

提出了一种基于张量的平稳小波变换红外图像去噪方法.采用平稳小波对噪声红外图像进行分解,保持低频近似图像不变,将所有尺度上的水平、垂直和对角方向的高频细节图像组合为一个立方体,形成三阶张量,通过多线性代数方法估计信号小波系数,这种处理方式没有破坏小波系数之间的固有空间关系,同时考虑到了尺度问和尺度内小波系数的相关性,优于传统的基于线性最小均方误差的信号小波系数估计算法,最后由低频近似图像与估计的高频细节图像通过平稳小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,该方法在性能指标和视觉质量上优于传统的平稳小波域最小均方误差去噪算法,为小波系数的较准确估计提供了一种全新思路.     

基于双边滤波和双树复小波的图像去噪算法

提出了基于空域双边滤波和双树复小波变换的图像去噪算法.该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用带有方向窗的局部维纳滤波算法进行去噪.在重构过程中,对每一个尺度上重构得到的低通图像使用空域的双边滤波算法进一步的去除噪声.实验结果表明本文提出的图像去噪算法获得了明显的去噪性能改善.     

基于双边滤波和双树复小波的图像去噪算法

提出了基于空域双边滤波和双树复小波变换的图像去噪算法.该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用带有方向窗的局部维纳滤波算法进行去噪.在重构过程中,对每一个尺度上重构得到的低通图像使用空域的双边滤波算法进一步的去除噪声.实验结果表明本文提出的图像去噪算法获得了明显的去噪性能改善.     

基于峰值信噪比和小波方向特性的图像奇异值去噪技术

提出一种利用小波变换子图像不同的方向特性和峰值信噪比进行奇异值分解的图像去噪算法。由于图像经过小波变换后,低频子图像集中了原图像的大部分能量噪声,故仅作简单维纳滤波;而噪声则主要集中在小波域中的三个不同方向的高频子图中,且系数较小,因此可以利用奇异值分解进行去噪处理,即用较大的奇异值和对应的特征向量重构出去噪图像,然而由于奇异值分解固有的行列方向性,对于高频对角线子图重构出的图像去噪效果不理想,故采取旋转至行列方向后再进行常用的奇异值滤波;最后将去噪后的低频和高频子图进行小波反变换重构出最终的去噪图像,其中重构所需的奇异值个数由图像的峰值信噪比确定。 实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好的保留了原有的高频细节信息。     

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Bandelets变换的红外图像去噪

提出了一种基于Bandelets变换的红外图像模糊阈值去噪方法,该方法结合了Bandelets变换和模糊阈值在去噪方面的优点.对红外图像进行Bandelets变换的同时,对系数进行模糊阈值处理,实现了图像去噪;同时针对图像去噪问题提出了Bandelets变换中压缩率阈值的选取方法.结果表明,与正交小波硬阈值去噪方法相比,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除红外图像噪音的同时,能够获得很好的边缘保持效果.     

融合Retinex和离散小波奇异值分解的远距离目标图像清晰化

针对远距离成像系统获取的低照度降质图像增强问题,提出了一种融合Retinex和离散小波奇异值分解的图像清晰化算法。该方法首先利用自适应全尺度Retinex（adaptive full-scale retinex, AFSR）“粗”提取照度分量和反射分量,然后通过离散小波变换将所提取的图像反射分量分解为4个频率子带并估计出低频子带图像的奇异值矩阵,最后应用逆小波变换“精”重建图像。实验结果表明:所提方法处理后的低照度降质图像视觉增强效果较好,在图像对比度、信息熵、平均梯度和边缘密度等客观评价指标方面优于其他经典算法。     

小波变换应用于谐波谱线的噪声滤除与基线校正

红外光谱谐波检测系统中的噪声与基线漂移问题一直是光谱处理的热点,提出一种采用小波变换的Mallet分解算法, 解决谐波检测中各种复杂噪声以及基线漂移的问题。选取适当小波函数及分解层次将谐波曲线中含有的噪声和基线漂移与有用信号分解到不同频带;分析频带信息,设定一个检测信息频带, 应用阈值处理及系数置零的方法使频率处于此频带的信息保留下来。小波变换方法可以在一次分解与重构过程中同时去除谐波信号的噪声与基线的双重干扰,从而将谐波信号有效地测量出来。实验证明,应用小波变换进行谐波校正的方法可应用于不同的谐波检测系统,具有普遍适用性。     

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。     

小波变换在CCD图像边缘检测中的应用

对于CCD图像的非稳定高斯噪声,传统的Fourier变换法无法消除噪声,而小波变换在时域和频域同时具有优良的局部化特征,而且对高频采用逐渐精细的时域或空城步长可以聚焦到分析对象的任意细节,从而克服了传统Fourier变换固定步长等缺点,因此,小波变换法可消除这种噪声.本文在分析CCD图像噪声的基础上,利用小波变换和直方图分割方法对目标图像进行了降噪和边缘检测.试验证明此法行之有效.     

基于中值滤波和提升小波分析的图像去噪方法研究

针对现有算法大多对单一高斯噪声或脉冲噪声进行图像滤波的问题,在对二维图像平滑去噪的过程中,采用基于中值滤波和提升小波变换相结合的图像去噪方法。在中值滤波基础上,构造基于脉冲检测的中值滤波器,找出混合噪声中脉冲噪声并进行滤波;与此同时,对原始小波进行提升,构造提升小波,然后采用提升小波阈值去噪方法抑制高斯噪声。实验结果表明:采用本文方法,混合噪声得到有效抑制,去噪效果好。     

一种基于清晰度计算的NSCT域多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像的特点．提出了一种基于清晰度计算的非抽样轮廓波变换（Non-Subsampied Contourlet’Transform,NSCT）域多聚焦图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解．以此克服传统Contourlet变换不具平移不变性的缺点。在分析光学成像中散焦表现形式的基础上．对分解后的低频子带和高频方向子带分别以“邻域梯度”及“合成邻域模值”作为清晰度指标。采用自适应选择法实现对多聚焦图像的融合处理。实验结果表明,该方法不仅能有效融合图像中的“伪影”和“振铃效应”．视觉效果明显优于传统小波和Contourlet方法,且融合图像的熵、交叉熵及均方根交叉熵等客观评价指标也有明显提高。     

红外点目标检测的小波变换方法研究

在对红外图像目标特性及背景特性分析的基础上,提出了基于小波变换高频子图像处理算法及基于小波变换的区域相关算法,着重解决当目标距离成像系统较远时的点目标检测问题.实验结果表明:将区域相关算法和图像局部区域阈值的自适应滤波检测技术相结合,可显著提高红外点目标检测概率,实现较远距离的点目标检测.     

基于提升小波变换的矿物油荧光光谱去噪研究

矿物油的使用是造成雾霾等空气污染问题的重要原因。矿物油荧光光谱检测系统光谱消噪处理的有效性和快速性是在线实时监测系统的热点问题。研究应用提升算法小波变换(LWT)矿物油荧光光谱去噪的方法。与传统的离散小波变换(DWT)相比,提升小波变换将现有的小波滤波器分解成基本的构造模块,分步骤完成变换,结构简单,运算速度快。在矿物油荧光光谱去噪过程中具有运算量低、原位运算和便于实现的特点,有效解决了传统小波变换在这方面的不足。提升算法的小波变换、传统离散小波变换和经验模态变换(EMD)分别运用到0#柴油、97#汽油、煤油三种矿物油的荧光光谱去噪中,评价去噪效果指标的信噪比(SNR)、重构均方根误差(RMSE)和波形相似度(NCC)证明了提升方法小波变换用于矿物油荧光光谱去噪的有效性。同时,提升算法变换能提高构造的灵活性和运算的简单性使消噪时间降低62%,证明了提升算法的小波变换运用到矿物油荧光光谱去噪中的快速性,适于矿物油实时消噪处理系统。