基于双树复小波与波原子的图像扩散滤波

图像的非线性扩散滤波来源于热方程的思想,其关键在于计算适当的扩散系数和控制扩散方向. 在已有的扩散模型中,由于扩散系数仅依赖于图像的梯度,因而这类模型容易受噪声的干扰;同时,图像的细节信息(如纹理)容易被误认为是噪声而被去除. 为克服这些不足,首先给出了一种采用双树复小波变换计算扩散系数的方法;然后设计了一种用于图像滤波的非线性扩散模型,最后提出了基于双树复小波变换和波原子阈值相结合的图像滤波算法. 仿真结果表明,所提出的算法在对含噪图像滤波的同时,能够较好地保持图像的边缘和纹理等细节信息. 关键词： 图像扩散滤波 非线性扩散 波原子 双树复小波变换     

基于双边纹理滤波的图像细节增强方法

为了实现图像的细节增强,特别是纹理细节增强,同时尽可能保持图像的结构完整,提出了一种基于双边纹理滤波的图像多尺度分解方法。首先,对图像进行多尺度双边纹理滤波分解,分别得到一幅基本图像和一系列细节纹理图像。接着,类似于小波增强方法,对细节图像采用多尺度自适应增强方法,得到一系列增强后的纹理细节图像。最后,将基本图像和增强后细节图像相加,重构出最后的增强图像。实验结果表明:本文提出的增强方法能够在突出边缘的同时,较好地增强图像中的纹理细节信息。将基于双边纹理滤波的多尺度分解引入图像增强,能更好地体现图像纹理细节特征,为增强图像提供更加丰富的信息。     

基于粗糙集与小波变换的图像融合算法

粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。     

闪光照相CCD图像的自适应中值滤波方法

中值滤波是一种在去除噪声的同时能较好地保护图像边缘细节的非线性图像处理方法。为了滤除闪光照相CCD图像中的脉冲噪声，同时能更好地保护图像边缘，提出了一种改进的自适应中值滤波方法。该方法采用局部中值和局部方差作为判断噪声点的阈值，实现了局部自适应的中值滤波，克服了传统自适应中值滤波方法的缺点，对椒盐噪声和随机脉冲噪声均有较好的滤波效果。实验结果表明，该方法消除图像脉冲噪声十分有效，对闪光照相CCD图像的处理结果也较好。     

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。     

自适应中值-加权均值混合滤波器

为了去除图像中混入的脉冲噪声和高斯噪声,提出了一种基于自适应中值滤波和自适应加权均值滤波的混合滤波方法。该方法先将图像分为若干区域,并对每个区域进行噪声检测以实现两类噪声的分离,然后再分别采用自适应中值滤波和自适应加权均值滤波将分离出的脉冲噪声和高斯噪声去除。对这种新方法进行了计算机模拟实验。结果表明:新方法较前人提及的三种混合滤波方法具有更优的滤波性能,在有效抑制混合噪声的同时能很好地保护图像中的细节,为消除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径。     

一种改进的Canny边缘检测算法

为了有效提取图像中的弱边缘和缓变边缘,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。采用一种类似小波变换的方法对图像进行滤波并计算梯度幅值和梯度方向,实验结果表明,改进的Canny算法可以减少缓变边缘和弱边缘的丢失,并且在抑制噪声方面较传统Canny算法有更优的性能。     

基于曲率滤波和梯度变换的图像增强

针对基于梯度变换的图像增强算法抗噪声干扰能力差的问题,引入曲率滤波理论,提出了基于高斯曲率滤波和梯度变换的图像增强算法.该算法通过对图像梯度场进行非线性变换来增强图像对比度,通过构造能量泛函,采用梯度下降法从变换后的梯度场重构出增强后的图像,并利用高斯曲率滤波对梯度下降法迭代过程中的重构图像及其各阶偏微分进行平滑,有效解决了图像重构过程中的噪声非线性放大和扩散问题,同时保留了丰富的细节信息.采用多组边缘模糊图像进行仿真实验,实验结果表明该算法在增强图像边缘对比度的同时,能够有效抑制噪声.     

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.     

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.     

基于可见光的多波段偏振图像融合新算法

采用了一种新的基于小波变换的偏振图像融合算法.首先,将两个波段中的每一波段三幅偏振图像利用小波变换分解成低频和高频部分,低频的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的窗口区域方差来确定融合后高频小波系数,得到一个波段一幅图像.接着,将得到的图像再进行小波分解,采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数,高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则,用来调整高频小波系数,将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价.实验结果表明,融合后的偏振图像不仅反映了场景的偏振信息,而且还包含了丰富的光谱信息,目标与背景的衬比度也得到了增强,为进一步的目标检测和识别提供了便利.     

基于改进的空域相关的多聚焦图像融合

提出了一种简单有效的像素级多聚焦图像融合方法。针对正交小波变换缺乏平移不变性而产生视觉失真的缺陷,采用Atrous算法将原图像分解在不同频率域上。Atrous算法先将滤波器h0(n),h1(n)各点间插入适当的零值后再与低频信号做卷积,故又称为"多孔算法"。将具有抑制噪声性能的空阈相关法作为高频子图像的融合规则,选取相关性强边缘特征显著的点作为最终融合子图像的像素点。实验表明,由此融合的图像能完好的保留边缘纹理信息。融合后的图像在客观评价和主管视觉效果上均有提高。     

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。     

基于小波变换和数学形态学的孔径测量研究

针对视觉测量中硬盘圆孔孔径容易受到圆孔周围局部强反射、外部噪声的影响和测量精度不高的问题,提出一种基于小波变换、数学形态学和机器视觉相结合的圆形零件孔径测量方法。对摄像头采集圆孔图片,通过小波变换分解出高低频图像,利用小波变换对高频部分进行边缘提取,数学形态学对低频部分进行边缘提取,然后进行小波边缘融合,获取有效的圆孔边缘。利用最小二乘法对边缘进行孔径尺寸计算,经实验验证,该算法与其他算法相比,在有效地保留圆孔周围边缘信息的情况下,对周围噪声进行了有效的抑制,检测精度为0.01 mm以内,实验结果表明此方法简单易行,且具有较高的精度。     

多算法融合的自适应图像增强方法

提出一种多算法融合的图像增强方法,用于工程应用中的复杂降质图像的细节特征恢复.该方法汲取了Laplacian变换法、Sobel梯度法、盒状滤波法、非锐化掩蔽法及灰度幂律法等算法的优点,可对模糊图像进行自适应增强.通过拉普拉斯滤波器和梯度滤波器将原始图像分为基础层、细节层及边缘特征层;对微小细节信息及边缘特征信息进行增强,对基础信息进行压缩;然后采用盒装滤波器对图像的三个分层进行平滑过度及噪音过滤,最后使用非锐化掩蔽法和灰度变换来增加图像灰度的动态范围,从而得到增强后的图像.在相同的工况下,该方法分别与直方图均衡法、自适应伽马矫正法及小波变换的图像增强法实验结果进行对比,结果表明,该方法将图像的清晰度提高了13.1%~126.1%,能有效地处理复杂型感染的图像,避免图像过度增强,可以获得适合人眼的最佳视觉细节内容的增强效果.     

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%。     

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。     

基于谱间线性滤波的高光谱图像压缩感知

根据高光谱图像较强的谱间相关性,提出一种基于谱间线性滤波的高光谱图像压缩感知方法.高光谱图像进行压缩重构时,利用相邻波谱的谱间相关性,对重构的当前帧与前一谱段的重构图像进行谱间线性滤波,降低了重构帧的噪音信息,纠正了重构帧的轮廓信息,从而提高重构质量.在进行谱间线性滤波时,保留重构帧的低频系数,高频系数与前一波谱重构图像的高频小波变换系数进行线性加权求和,达到滤波的效果.通过实验表明,该方法能够有效提升图像重构质量,并降低重构时间.     

基于小波分解的医学显微图像融合

提出了基于小波分解的医学显微图像融合。通过先将图像进行小波分解,并对小波分解后的不同频率域分别进行了讨论,即分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则。选择低频系数时,设计了两种选择方案,即区域能量法和边缘选择法。选择高频系数时,设计了两种选择方案,即区域能量法和目标清晰与模糊判据法。最后选择了在低频系数时采用边缘选择法,在高频系数时采用目标清晰与模糊判据法。从仿真结果的比较来看,在将多个目标聚焦图像融合后,图像能很好地保留多幅原来图像清晰部分的信息,融合后,提高了整幅图像的信噪比,从而获得了整幅高清晰图像。     

结合边缘信息和图像特征信息的曲波域遥感图像融合

曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行色度-饱合度-亮度变换,得到亮度分量I,对雷达图像和I分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数;将雷达图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用合成孔径雷达图像的特征信息将曲波变换系数分为均匀区、非均匀区和亮点目标区.然后采用相应的融合规则对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用简单的直接取大方法,逆变换后得到新的亮度分量.用新的亮度分量替代原亮度分量进行逆色度-饱合度-亮度变换得到最终融合结果,利用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.