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。     

多尺度各向异性扩散方程的红外弱小目标检测算法

针对复杂背景下红外弱小目标检测效果不佳的问题,结合多尺度分析法和各向异性扩散方程,利用图像尺度和方向信息,提出一种新的红外弱小目标检测算法.首先,采用Surfacelet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到不同尺度下高频子带系数和低频子带系数;其次根据不同频带的特点,分别采用改进的各向异性扩散方程差分滤波和局部去均值滤波对高频子带系数和低频子带系数进行处理;最后,采用逆Surfacelet变换重构处理后的子带系数,并采用自适应阈值分割对重构的图像进行分割,以实现目标检测.采用多组红外图像进行试验,并与小波滤波以及各向异性扩散滤波进行比较,实验结果显示,该算法能有效抑制背景及其边缘,可以获得比另外两种算法更好的红外弱小目标检测效果.     

基于波原子变换的红外复杂背景杂波抑制算法

针对红外图像弱小目标检测技术中复杂背景杂波干扰问题,提出了一种基于波原子变换的红外图像背景抑制算法。首先,采用波原子变换对图像进行多尺度和多方向分解,获得原始图像的多尺度和多方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过频域变换设计的系数调整函数修正经波原子变换后各子带系数,再经波原子逆变换重构得到估计的背景图像;最后,将其与原始图像相减获得背景杂波抑制后的图像。用真实的红外图像序列进行实验,结果显示,与最大中值和小波变换两种算法相比,该算法能有效地抑制红外弱小目标复杂背景杂波,突出目标信号,提高信杂比,具有良好的背景抑制性能。     

多尺度核局部归一化的红外图像背景抑制

为解决红外图像弱小目标检测技术中的云层和地物等复杂自然背景抑制这一难题,提出了一种基于多尺度核归一化策略的弱小目标复杂背景抑制新方法。首先,采用波原子变换对图像进行尺度和方向分解,提取图像的多尺度和方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号子带系数之间的差异,对波原子变换后各子带系数采用设计的核局部归一化调整函数进行修改,以达到有效地抑制原始图像中背景边缘、轮廓和纹理等信息和增强目标信号系数强度的目的;最后,重构调整后各个子带系数获得抑制背景后的目标图像。实验结果显示,与小波和最大中值滤波方法相比较,该方法对包含弱小目标的红外复杂背景都具有良好抑制效果,信杂比增益和背景抑制因子分别提高到3倍和4倍以上。     

基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制

为解决结构化背景的抑制,利用对偶树复小波良好的方向选择性、平移不变性和可精确重构的特点,提出了一种基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用对偶树复小波变换对图像进行分解提取多尺度细节特征,然后采用最大中值滤波对各分解层的小波系数进行非线性地调整来改变目标特征的强度,重构获得估计的背景图像,最终从原图中减去所估计的背景图像实现背景抑制.基于真实的红外图像序列进行实验.结果表明:与二维最小均方误差法相比,该方法从主观视觉和数值指标都具有良好的抑制效果.     

基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制

为解决结构化背景的抑制,利用对偶树复小波良好的方向选择性、平移不变性和可精确重构的特点,提出了一种基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用对偶树复小波变换对图像进行分解提取多尺度细节特征,然后采用最大中值滤波对各分解层的小波系数进行非线性地调整来改变目标特征的强度,重构获得估计的背景图像,最终从原图中减去所估计的背景图像实现背景抑制.基于真实的红外图像序列进行实验.结果表明：与二维最小均方误差法相比,该方法从主观视觉和数值指标都具有良好的抑制效果.     

基于多尺度截断的弱小目标复杂背景抑制

红外复杂背景抑制是红外告警等系统发现远距离弱小目标的难题之一。提出了一种将奇异值分解与对偶树复小波变换(DTCWT)相结合的多尺度截断复杂背景抑制新方法。首先采用DTCWT对图像进行正变换,获得图像的多尺度和方向细节特征;然后根据目标和背景杂波信号系数在不同尺度之间的差异,对各子带采用奇异值分解进行处理,并利用最大的特征值重构子带;最后将系数调整后的各子带逆变换到图像域,从而将弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。实验结果表明,该算法可以在很大程度上抑制结构化背景,保存并增强目标信号。     

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.     

小波能量积累器在信号处理中的应用

 根据小波变换的多尺度分解特性,提出了多尺度小波能量积累器的概念,并给出了相应的多尺度小波能量积累算法,将信号在不同分解尺度上的小波能量进行积累。在此基础上设计出一种适用于各种雷达,尤其是微波雷达弱信号处理的小波能量检测算法,对低信噪比信号检测进行了仿真实验。结果表明,该检测算法对强白噪声及强色噪声背景下的低信噪比信号的检测非常有效。     

Design of a Composite Wavelet Matched Filter Using Breeder Genetic Algorithm

We outline a method to design a composite wavelet matched filter using the breeder genetic algorithm. The composite filter consists of a linear combination of wavelet and matched filters. Breeder genetic algorithm has been used to find the optimal weighting coefficients for the wavelet and the matched filters that constitute the composite filter. For the breeder genetic algorithm, the geometric mean has been used as the crossover operator and the creep has been used as the mutation operator. The performance of the filter is tested in the presence of additive white Gaussian noise. The performance of the composite wavelet matched filter has also been compared with that of the phase only filter and the classical matched filter. The designed filter can be used in an optical correlator to separate two classes of input images for fingerprint-based user identification in security systems.     

基于中值预滤波的航空图像小波去噪算法研究

结合航空图像的噪声来源与图像特性,提出一种基于中值预滤波的图像小波去噪算法.图像首先经中值滤波器进行预滤波,滤除随机的脉冲式噪声,然后对处理后的图像进行小波变换,与给定阈值相比,对可明显判为信号或噪声的系数进行相应处理;对不确定为信号或噪声的系数进行多尺度上的相关性追溯,判别其归属后进行处理.实验结果表明:该方法客观上提高了图像的信噪比,主观上使去噪后的图像纹理分明,能更好地适合人眼的视觉特性,有利于航空图像的分析、判读.     

多类运动想象脑电信号特征提取与分类

针对多类运动想象情况下存在的脑电信号识别正确率比较低的问题,提出了一种将小波包方差,小波包熵和共同空间模式相结合的脑电信号特征提取,输入到支持向量机达到分类目的。首先选择小波包去噪后重要导联的脑电信号,进行小波包分解;然后对通道优化选取的重要导联的每个通道信号计算方差和熵值,对重要导联的每个通道信号的子带系数进行重构后,进行共同空间模式特征提取;最后结合2种不同导联方式所获取的特征向量进行分类。采用BCI2005desc_IIIa中l1b数据,该算法的分类正确率最高达到88.75%,相对2种单一的提取方法分别提高28.27%和6.55%。结果表明该算法能够有效提取特征向量,进而改善多类识别正确率较低的问题。     

一种基于小波和矩阵型扩散的图像放大

提出了一种基于小波多分辨分析和矩阵型扩散的图像放大方法.该方法把原图像作为放大图像的小波低频子带,初始高频置零小波重构,用矩阵型扩散方程处理后小波分解,得到估计的高频再与原图像重构.在扩散中取矩阵型扩散的扩散系数,选择其特征根,使扩散在垂直于边缘方向梯度较大时为逆扩散以锐化边缘,而沿边缘方向为正向扩散以增强边缘;同时提出了放大图像与原图像的一种相似性标准.该方法在放大图像的同时既去除了噪音又有效保持了边缘.数值实验结果证实,此方法为一个有效地图像放大方法.     

Noise reduction for low-dose X-ray CT based on fuzzy logical in stationary wavelet domain

Apparent streak-like artifacts will present in reconstructed images due to excessive quantum noise in low-dose X-ray imaging process. Dealing with the noisy sinogram before a filtered back-projection (FBP) is a useful solution to solve this noise problem. In this paper, we proposed a novel noise restoration method combining wavelet and fuzzy logical technology for low-dose computed tomography (CT) sinogram. The method first utilizes stationary wavelet transform on the noisy sinogram, namely decomposes the sinogram to different resolution levels. And then, at each decomposed resolution level, a fuzzy shrinkage filter is applied to restore the noise-contaminated wavelet coefficients. Simulations were performed and indicated that the proposed method could significantly suppress noise and reduced streak-like artifacts in reconstructed images while at the same time maintaining the image sharpness.     

光学小波匹配滤波器与图形识别

小波变换弥补了傅里叶变换的不足，在信号及图像处理方面具有广阔的应用前景。文章深入讨论了小波变换匹配滤波器的理论基础及光学实现方法，并将其用于图形识别，给出了计算机模拟结果，与传统的匹配滤波器进行了比较，证实了小波变换在光学信息处理中的优越性。     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤除算法

为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。     

应用计算全息制作的子波匹配滤波器实现光学子波变换的研究

介绍了一种应用计算全息制作的子波匹配滤波器实现光学子波变换的新方法，应用计算全息制作Ｈａａｒ子波函数的匹配滤波器和光学Ｖａｎｄｅｒ Ｌｕｇｔ相关器实现了二维子波变换，给出了实验结果。这种方法可实现任意子波函数的光学子波变换，且简单易行。     

Wavelet Filter and Noise Rejection for the Pulse Laser Radar

1　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　　Ｉｎａｌａｓｅｒｒａｄａｒｓｙｓｔｅｍ ,ｔｈｅｒａｔｉｏｏｆｔｈｅｐｅａｋｐｏｗｅｒｏｆｓｉｇｎａｌｔｏｔｈｅａｖｅｒａｇｅｐｏｗｅｒｏｆｎｏｉｓｅ,ｉ.ｅ.,ｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ (ＳＮＲ)ｉｓａｎｉｎｄｅｘｔｏｉｎｄｉｃａｔｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｒｅｃｅｉｖｉｎｇｓｙｓｔｅｍ .ＩｔｉｓｂｅｎｅｆｉｃｉａｌｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅＳＮＲｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｆｏｒｔｈｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｉｇｎａｌｆｒｏｍｔｈｅｂ…