基于小波概率估计的图像融合方法研究

在研究了已有的图像融合方法后,提出基于小波变换和最大似然概率估计(MLE)相综合的融合方法,利用概率估计融合模型,首先对不同的传感器图像进行小波分解,然后对相应的子带求解仿射变换参数,根据Bayes规则进行最大后验概率似然估计,得到估计子带系数,最后通过小波反变换得到融合图像.在仿射变换的假设条件下定义融合规则,更适合传感器图像具有局部相反对比度的情况,采用此方法对航空可见光图像和红外图像进行融合实验,其结果与采用其它方法进行了对比,表明该方法的有效性.     

双密度复小波与系数相关性的红外图像去噪北大核心CSCD

为了去除红外图像中高斯噪声的同时,更好地保持和恢复图像的纹理边缘和细节特征,提出了基于双密度复小波与系数相关性的红外图像去噪方法。该方法充分利用双密度双树复小波在图像处理上的优势:图像信息的平移不变性、图像纹理细节的多方向选择性等,基于对图像小波系数分布的假设,根据当前小波系数与其父、子小波系数的相关性,对无噪的小波系数作贝叶斯估计,以恢复无噪的红外图像,最后对去噪图像进行引导滤波,去除图像的波纹效果。实验数据显示,该方法在EPI和FSIM以及图像的视觉效果上优于部分现有算法,证明该方法在噪声去除、纹理边缘的保持和恢复上具有更好的性能。     

自然地面背景下红外目标检测算法

为了快速准确地检测出以地面物体为背景的红外序列图像中的目标,结合小波变换的特点及其应用于图像边缘检测的优点,提出了一种基于小波技术的图像预处理算法。该方法利用图像边缘在目标识别中的重要作用,讨论了基于小波变换的图像边缘检测方法,并结合地面背景红外图像自身的特点,大大地提高了单帧的检测概率。     

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。     

贝叶斯改进阈值超声图像去噪方法

针对超声图像散斑噪声,提出一种贝叶斯改进阈值超声图像去噪方法。超声图像质量下降的主要原因是乘性噪声的污染,采用Jain提出的噪声模型,完成对数化后的小波变换,假设小波系数服从广义高斯分布,估计各尺度的贝叶斯阈值,利用改进的阈值函数处理各小波系数。所用改进阈值函数较软阈值函数有更好的连续性且不易丢失小波系数。处理医学超声图像和声纳超声图像的结果表明,较之以往的去噪方法,该方法在去除噪声的同时能较好的保留边缘及细节特征。     

瞬态信号的小波变换波达方向估计

针对瞬态信号方位估计问题,提出了基于连续小波变换的多重信号分类测向算法(CWT_MUSIC)。首先由信号特征确定小波尺度参数,构造Morlet小波,对信号进行小波变换,利用获得的小波变换系数建立多分辨时频阵列信号模型,并据此模型设计基于子空间的MUSIC算法以实现瞬态信号的波达方向估计;然后对该算法的多分辨与误差性能进行分析,最后仿真实验和实际爆炸试验验证了所提出的CWT_MUSIC算法能有效地提高空间谱的分辨率和DOA估计性能。     

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.     

基于小波变换的红外焦平面阵列图像边缘保护处理法

针对红外焦平面阵列图像成像系统中的准确、清晰、无失真的要求,提出了一种基于小波变换的图像边缘保护处理方法,重点分析了将图像的二维小波变换与统计学中的最大后验概率估计算法结合来进行图像消噪的处理方式,介绍了该方法在红外焦平面阵列图像中的应用。仿真实验表明,这种方法明显减轻了失真度,使图像更加清晰,有效的扼制了"人工虚影"现象。     

基于非下采样双树复小波域的双变量模型去噪算法

提出一种基于非下采样双树复小波域的图像去噪算法.首先分析非下采样双树复小波变换同一方向实部与虚部小波系数之间的相关性,通过实例及统计规律得到其联合概率分布近似服从于椭圆边界的单峰各向异性二维非高斯分布.然后把双变量统计模型引入到非下采样双树复小波变换实部和虚部小波系数中,将实部与虚部小波系数的联合概率分布作为双变量先验模型,得到了非下采样双树复小波变换自适应各向异性双变量去噪模型.该模型可以很好地体现实部与虚部小波系数之间的相关性.运用最大后验概率来估计从含噪图像的小波系数恢复原图像的系数,达到去噪目的.最后根据该模型得到了一种具有闭式解的去噪算法.实验表明:该算法比经典算法提高了一定的峰值信噪比,且有良好的视觉效果,较好地保持了图像中的纹理特征.     

小波域局部维纳滤波器估计误差分析及图像去噪

对小波域局部维纳滤波算法的估计误差进行了理论分析,推导了估计误差平方期望表达式,得到了一种观测系数局部方差估计的阈值.以此为基础,提出了一种小波域图像去噪算法.先对观测系数做阈值化处理,再进行局部自适应维纳滤波.实验结果表明,该方法提高了真实信号系数方差估计的准确度,在去噪性能上优于Mihcak等提出的LAWML算法.     

基于小波包分析二次阈值去噪图像复原方法

提出了基于小波包分析的二次去噪复原的图像复原新方法。利用小波包分析在信号去噪中对图像信号高频部分更加灵活、更加精确的局部分析能力,针对低信噪比模糊图像,通过选取较小的阈值,交替地进行了两次预去噪处理和复原。采用PML算法,实验比较了小波包阈值一次去噪法和二次去噪法。实验表明,二次去噪法由于阈值取值较小,对退化图像信息的能量分布改变较小,可以获得比一次去噪法更加良好的复原效果。     

小波变换域中图像噪声平滑技术

本文分析了小波变换应用于图像噪声平滑的原理，并对在应用中的小波函数的选择、信息剪裁和信号重构等几个重要问题进行了详细论述，对小波变换的图像滤波技术既能平滑噪声又能保留图像边缘的问题提出了具体要求。     

基于小波变换的激光主动成像图像去噪方法

 针对激光主动成像图像的特点,提出了将小波变换和中值滤波相结合的图像去噪方法。在对小波分解后的水平、垂直和对角3个方向高频细节图像进行处理时,我们采用3种不同形状的模板进行均值滤波,为了保护图像的边缘和细节信息,采用边缘检测法来将高频中的边缘细节与噪声分开。实验结果表明:该方法在降低图像噪声的同时又较好地保留了图像的细节,去噪效果比较理想。     

A weighted least squares algorithm for time-of-flight depth image denoising

In this paper, we present a new denoising method for the depth image of a time-of-flight (ToF) camera, based on weighted least squares (WLS) framework. The common method for ToF depth image denoising is to use bilateral filter. However, the ability of bilateral filter in edge preservation would be reduced while we attempt to smooth out larger spatial scale noise. In order to avoid this problem and preserve the edge information as much as possible, we introduce a new way to construct edge-preserving ToF depth image denoising based on WLS. We are to our knowledge the first to present a WLS-based method for ToF depth image denoising. Experimental results demonstrate that compared with bilateral filter, our proposed algorithm not only achieves better performance in edge preservation, but also improves the PSNR values of the denoised images by 0.5–2.6 dB.     

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。     

电力设备红外图像的小波阈值去噪方法研究

对于电力设备的红外图像自动检测系统,图像去噪是非常关键的。针对传统的小波硬、软阈值函数在去噪时存在的不足,在传统小波硬、软阈值函数的基础上对其进行了改进。改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺陷,改善了软阈值函数具有恒定偏差的不足,并引入了两个变量,具有一定的灵活性。同时还使用了一种新的分层阈值选择函数代替统一阈值方法,以改善实际应用的效果。实验结果表明:改进的小波阈值去噪方法在视觉效果、峰值信噪比和均方误差方面都优于传统的硬、软阈值去噪方法;改进的小波阈值去噪方法可以运用到红外图像自动检测系统中,使系统具有更好的去噪效果。     

一种基于信息保留网络的图像去噪算法

由于成像设备等各种因素影响, 图像在成像或传感过程中会受到噪声干扰。图像去噪旨在减少或消除噪声对图像的影响, 这一过程往往会导致高频信息的丢失。为了在去除图像噪声的同时保护图像的边缘信息与纹理细节, 文章提出了一种计算复杂度相对较低的含有信息保留模块的卷积神经网络, 直接对含噪声图像进行降噪。信息保留模块通过残差学习提取局部长路径和局部短路径的混合特征信息。该文采用峰值信噪比(PSNR/dB)和结构相似性(SSIM)两项评价指标对实验结果进行量化, 这两项指标值越大, 说明去噪效果越好。实验结果表明, 在峰值信噪比和结构相似性2项评价指标的均值可达到30.36 dB和0.828 0, 相比其他对比算法, 2项评价指标分别平均提升了2.15 dB和0.072 9。该算法对不同种类、不同水平的噪声都具有良好的去噪效果, 且速度优于所对比的一般算法, 对基于卷积神经网络的去噪工作的进一步发展有一定的作用。     

基于区间双正交小波的图像去噪

提出了基于区间双正交小波的图像去噪方法,首先用消失矩N和N都是3的[0,1]区间上的双正交滤波器对含噪图像进行小波变换,再用Donoho的通用阈值方法对含有高斯白噪声的加噪图像进行去噪处理,仿真结果表明区间双正交小波不仅比Daubechies正交和双正交小波能更好的保留图像的纹理和边缘,而且提高了信噪比.     

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%。     

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。