基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法

为了改进具有复杂纹理织物的疵点检测效果,提出了一种基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法,采用各自优化的自适应小波基实现对不同层织物图像的分解变换。首先对正常图像和其经一层小波分解后的低频子图像优化得到混合自适应小波基,然后用该小波基将织物疵点图像进行二层小波分解,最后采用阈值法对径向子图像进行分割得到检测结果。实验结果证明,本文提出的算法能有效实现疵点检测,具有较好的疵点分割和定位结果。     

高分辨率遥感图像耕地地块提取方法研究

利用高分辨率遥感图像的光谱信息提取耕地地块对于土地利用动态监测、精准农业等领域有着非常重要的意义,然而传统的结合GIS软件与手工数字化提取地块的方法费时费力,并且具有很大的主观性,因此利用计算机自动提取地块具有很强的现实意义。文章提出了一种基于小波变换和分水岭分割的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法,首先结合高分辨率层遥感图像的光谱信息,利用图像分类结果对原始图像中典型地物的灰度值进行对比增强处理,然后进行小波变换和分水岭分割,通过改进的区域合并算法解决过度分割问题,最后利用Canny算子引入边缘信息,得到最终的耕地地块分割结果。通过对北京地区Quickbird数据的应用,准确快速的提取了耕地地块数据,证明该方法是一种有效、可行的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法。     

基于成像机理的小波包变换多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,因而在成像过程中,除聚焦良好的物体能生成清晰的图像外,该物体前后一定距离外的所有物体都将呈现不同程度的模糊.为了获得场景内所有物体均清晰的图像,在分析了多聚焦图像成像机理的基础上,提出了一种基于小波包变换的融合方法.它是将成像系统先聚焦在一部分对象上,得到其清晰的图像;然后再将其聚焦在另一部分对象上,得到另一清晰的图像;最后把这两幅实验图像加以融合,从而获得场景内所有物体均清晰的图像.实验结果表明,基于小波包变换的融合方法能够将信号的频带进行多层次划分,对高频成分也能进一步地分解,可有效综合多聚焦图像.     

小波包变换与遥感图像融合

探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题.分析了多光谱与全色波段成像机理,提出了一种基于小波包变换的遥感图像融合方法,实验结果表明,该方法可有效综合多光谱与全色波段图像的优点,从而获得具有较高空间分辨率的多谱图像.     

基于小波包变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解,得到低频分量和各带通方向子带分量,并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理,得到各融合系数,然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息,取得较好的融合效果。     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。     

小波包特征提取及方差相似度的人脸识别

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,具有良好的时频局部性和正交性,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。利用图像小波包变换的系数矩阵,能够构造出不同的人脸特征向量。针对人脸识别过程中的图像匹配问题,采用计算人脸特征向量方差的方法,并通过方差与权值的对应关系,转换出用于相似度计算的权值。基于理论推导得到的权值具有很好的稳定性,由这些权值计算出的方差相似度也具有较强的适应性,能够减弱由图像噪声、变形等干扰带来的影响。实验表明,该方法识别率高、实时性好。     

一种多光谱与高分辨率全色图像融合新算法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法.该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率.给出了该方法的融合结果,并与小波变换法(WT方法)进行了比较,证明了该图像融合方法的正确和有效性.     

基于方向角预测三维小波变换的干涉多光谱图像压缩

根据大孔径静态干涉多光谱图像的成像特点,提出一种基于方向角预测的三维小波变换.这种三维小波变换的新颖之处在于它将方向预测结合到三维提升小波中.这样每次提升小波中的预测可在相关性最强的方向上进行而不需总是局限在变换的方向上.实验证明,对于干涉多光谱图像这种方向性很强的立体图像序列,基于方向角预测的三维小波变换比原始三维提升小波变换有明显改进,在相同的量化编码下,基于方向角预测的三维小波变换比原始三维提升小波变换提高1 dB左右.经该种方法压缩的图像的光谱特性也得到明显改善.     

基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合EI北大核心CSCD

为了使融合结果突出目标并发掘更多细节,提出了一种基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像依据二维Tsallis熵和基于图的视觉显著性模型提取目标区域。然后对可见光与红外图像分别进行非下采样Shearlet变换(NSST),并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量基于目标提取的融合规则得到融合图像的低频分量,高频分量则根据方向子带信息和取大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出了目标,并且在信息熵、平均梯度等指标上优于基于拉普拉斯金字塔变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、基于目标提取与NSCT变换等。     

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.     

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.     

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。     

用多消失矩最优小波包基改进虹膜识别

采用层叠算法求出尺度函数和小波函数的离散采样序列的逼进，将不具有基函数解析表达式的母小波用于虹膜特征提取，并利于实现连续小波包变换.针对虹膜光学识别应用背景，提出采用基于连续小波包变换的多消失矩联合最优小波包基来改进特征图像相关识别的最优基，并用统计识别方法进行后处理以增强算法适应性，同时提出通过体全息相关系统来实现，以发挥光学高并行性的优势，模拟结果表明可获得比已有方法更高的识别率.     

水下激光目标的统计对消分割法

水下激光目标的识别是一个崭新的研究领域,有许多问题需要解决,其中,目标分割是关键.水下激光图像中夹杂着严重的散斑噪声,受其影响,要识别水下激光目标,就要对图像进行有效的消噪,然后进行目标分割.本文依据具有相似统计特征的噪声可抵消图像中的相应噪声这一基理,结合小波变换和统计法,提出了一种水下激光目标的统计对消分割法,以去除噪声,提取目标.实验结果表明该方法是有效可行的.     

Image encryption with fractional wavelet packet method

We introduce a new method called fractional wavelet packet transform to encrypt images in this paper, in which fractional orders and wavelet packet filter are its two series of keys. Fractional orders are additional keys in this method compared to wavelet packet encryptions. Selected image encryption is also proposed in this paper, and it is quite more flexible and effective than wavelet, fractional wavelet or wavelet packet encryptions. The possible optical implementation and digital computation are proposed. Computer simulations prove its feasibility.     

基于小波包和Niblack法的枪号图像二值化算法

针对枪号图像字符易磨损、对比度太大或太小的特点,提出了小波包滤波器浮动阈值和Niblack法相结合的二值化算法.首先采用小波包滤波器对图像滤波,把得到的低通图像作为浮动阈值,并对图像进行二值化,得到第一幅待融合图像;然后采用Niblack法对图像进行二值化,得到第二幅待融合图像;最后把两幅图像按照灰度最小的方法进行融合,得到最终的二值化图像.实验结果表明该综合算法在二值化效果、适用范围等方面均有良好的表现,具有一定的推广价值.     

一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于区域分割和à trous小波变换的红外与可见光图像融合算法.首先,对红外与可见光图像进行区域分割及区域关联,并按关联映射图所划分区域提取红外与可见光图像的的能量信息及梯度信息;然后,对红外与可见光图像进行多尺度à trous小波变换分解,分解后的低频部分按照文中所提出的区域能量比和区域清晰比指标进行区域融合,高频部分采用绝对值取大算子进行融合;最后进行重构得到融合图像.结果表明,该算法既可保持可见光图像的光谱信息,又可有效获取红外图像的热目标信息.     

Multiscale top-hat selection transform based infrared and visual image fusion with emphasis on extracting regions of interest

To effectively combine regions of interest in original infrared and visual images, an adaptively weighted infrared and visual image fusion algorithm is developed based on the multiscale top-hat selection transform. First, the multiscale top-hat selection transform using multiscale structuring elements with increasing sizes is discussed. Second, the image regions of the original infrared and visual images at each scale are extracted by using the multiscale top-hat selection transform. Third, the final fusion regions are constructed from the extracted multiscale image regions. Finally, the final fusion regions are combined into a base image calculated from the original images to form the final fusion result. The combination of the final fusion regions uses the adaptive weight strategy, and the weights are adaptively obtained based on the importance of the extracted features. In the paper, we compare seven image fusion methods: wavelet pyramid algorithm (WP), shift invariant discrete wavelet transform algorithm (SIDWT), Laplacian pyramid algorithm (LP), morphological pyramid algorithm (MP), multiscale morphology based algorithm (MSM), center-surround top-hat transform based algorithm (CSTHT), and the proposed multiscale top-hat selection transform based algorithm. These seven methods are compared over five different publicly available image sets using three metrics of spatial frequency, mean gradient, and Q. The results show that the proposed algorithm is effective and may be useful for the applications related to the infrared and visual image fusion.