一种基于提升小波的图像融合技术研究

针对红外与可见光图像进行提升小波变换后低频图像的特点,提出了一种低频分量的融合算法,高频分量采取邻域方差取大为准则进行融合,然后进行提升小波逆变换得到融合图像。通过与传统小波融合方法进行比较,并引入信息熵、清晰度、Xydeas-Petrovic客观性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明不论从视觉效果还是从客观性能指标上,该算法都优于传统的融合方法。     

一种基于小波分析的小目标检测算法

红外小目标检测技术由于其重要的军事意义成为研究热点。根据目标、噪声和背景边缘在小波域的不同特点,提出一种基于小波分析的红外小目标检测算法。该算法利用小波对奇异信号强有力的分析能力,消除了噪声和背景边缘对小目标检测的干扰,实现目标的检出。仿真实验证明该方法对红外图像中的小目标有比较理想的检测效果。     

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.     

一种基于小波变换的红外图像放大算法

图像放大技术的关键在于使放大后的图像尽可能地保持原始图像的清晰度。对于红外图像而言,传统的内插法存在着一定的缺陷。提出了一种基于小波变换的图像放大新算法,该算法对原始图像先进行小波变换获得高频系数,然后运用牛顿插值算法放大高频系数,以此作为放大图像的高频成份,而将原始图像作为低频成份,最后进行小波逆变换,重构出放大图像。实验证明该方法在图像细节方面具有很好的放大效果。     

一种基于小波变换的多尺度多算子图像融合方法

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到诸多领域的重视。为了使其应用在医学、遥感、计算机视觉、气象预报、军事目标识别等方面更迅速、深入地开展,有效、实用的融合算法是至关重要的。本文在小波变换金字塔结构的基础上,提出了一种多尺度多算子融合方法,对热红外图像和可见光图像的融合进行了研究。结果融合效果很好,目标和背景区别显著,而且边缘不突兀。由于这种方法对小波分解的层数要求不高,因此计算量不大,便于并行处理及硬件实时化实现,具有广阔的应用前景。     

一种基于小波系数综合能量特征的多算子图像融合算法

提出了一种新的多算子小波分解图像融合算法,算法对输入图像进行多尺度小波分解,综合考虑同层各子带及相邻层子带小波系数图像特征描述的相关一致性,基于局部空间复合能量和局部相对能量差特征测度,采用多算子自适应融合规则构造融合图像,得到含有丰富细节特征的融合图像。     

基于小波变换的航空红外图像目标检测的预处理

提出了一种基于高斯小波变换的航空红外图像的目标边缘自动提取的新方法。该方法利用小波变换良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力 ,能够有效的对红外图像进行目标边缘提取、目标增强及噪声抑制等预处理工作。结果表明 ,该方法对红外航空图片的边缘提取能做到快捷、准确、有效     

基于静态小波分解和能量函数优化的图像拼接

提出了一种基于静态小波分解和能量函数优化的全景图拼接算法.该算法首先使用静态小波分解初始图像,并利用序贯检验法对高频图像快速搜索计算粗略匹配序列,在此基础上对初始图像细致搜索计算精确匹配点;对于传统图像融合处理中采用的线性加权函数通常引起的重叠区域模糊问题,采用包含图像梯度的能量函数计算高频图像的全局最优融合因子进行融合,而低频图像则采用线性因子融合.实验表明,该算法在降低匹配运算时间的同时又能获得满意的视觉效果.     

基于小波框架的红外/可见光图像融合

针对小波框架所具有的冗余性和平移不变性在图像处理中能较好保留图像细节特征的特点,提出了一种将l2上的离散小波框架和交叉子带像素融合方案(Cross band pixel selection)结合起来的融合算法,并用于红外和可见光图像的融合。仿真试验表明该算法较好地保留了源图像的细节信息,是一种行之有效的融合算法。     

基于小波变换的分水岭图像分割方法

图像分割技术在数字图像处理中占有重要地位.提出了一种基于小波变换的图像分割方法,有效地将小波分析、小波包分解与数学形态学中的分水岭方法相结合.首先,通过小波包对图像有效降噪,在一定程度上减少了分水岭方法的过分割现象.然后利用小波变换得到的梯度向量进行分水岭变换,有效保持边缘信息.实验结果证明该算法是可行的,与基于形态梯度的分割结果相比,得到了较好的分割效果.     

基于独立成分分析的高光谱图像异常检测

针对高光谱图像中背景及目标先验知识未知条件下的异常目标检测问题,提出了一种基于独立成分分析(ICA)的异常探测算法.首先估计原始数据的虚拟维(VD)以确定要分离的独立成分个数,在此基础上进行快速独立成分分析(FastICA),然后基于平均局部奇异度选择含异常信息较多的独立成分,最后使用丰度量化算法得到异常目标的丰度图像...     

一种结合小波分析与直方图的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中存在的问题,提出一种结合小波分析与直方图的红外图像增强方法.采用正交小波变换对红外图像进行处理,得到小波各层的分解系数;运用双向直方图均衡法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,利用阈值滤波的细节系数增强法对红外图像的高频子带小波系数进行处理,经小波逆变换图像重构得到增强后的红外图像.实验结果...     

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%。     

基于小波双尺度分析的光电小目标检测

 空间光电图像中的小目标检测可视为对目标信号的奇异值检测问题,而基于小波变换的多尺度分析是信号奇异值检测的重要方法。文中阐述了现有小波多尺度分析方法进行小目标检测的原理,并针对其运用中存在的模极大值线难以搜索以及目标定位精度不高的问题,利用小波函数的对称性及空间小目标信号近似对称的特点,提出了一种通过分析小波大小两个尺度来直接对光电小目标进行检测的方法,并对该方法进行了实现与仿真。仿真结果表明,该方法可以有效提高小目标的检测速度和定位精度。     

一种改进的基于小波方向对比度的无缝拼接算法

为了提高图像无缝拼接效果,对现有平滑算法进行分析,在此基础上提出一种基于小波方向对比度的中缝平滑算法。该算法首先对源图像进行基于统计参数的预处理,使得图像整体亮度趋于一致,然后利用小波变换对图像进行多分辨率分解,对于分解后的图像提出采用一种基于改进的小波方向对比度的规则进行平滑处理。文中还通过几种图像客观评价标准对仿真结果进行了评价,结果表明：该方法在两图像灰度相差较大时也能够取得较好的平滑效果,对光照具有鲁棒性,并且平滑后的图像可以保留原始图像的细节信息,使得图像在保证清晰度的前提下达到无缝拼接。     

基于积分图像的人体肢体检测算法

 为了实现视频序列图像中运动人体肢体的检测,提出了一种基于积分图像和类哈尔特征的检测方法,类哈尔特征(Haar like feature)因其固有的特点,适用于检测矩形或类矩形的图像区域,积分图像的特点是可以利用类哈尔特征快速定位人体肢体在图像中的位置。积分图像用于表示视频中的原始图像,边缘检测模板与原始视频每一帧进行卷积之后,通过累加计算可以得到该图像的积分图像,然后利用类哈尔算子,根据设定的阈值,即可以准确定位人体肢体位置。实验结果表明：该方法较背景减除法检测人体肢体准确。     

基于分块离散小波变换的图像信息隐藏与盲提取算法

提出了一种在小波域中图像信息隐藏与盲提取算法. 该算法首先对载体图像进行分块两层离散小波变换, 找到每块第二级分解子带中的最大值即最重要小波系数, 然后根据小波特征树的对应关系将其在第一级分解子带中的对应区域作为嵌入区域, 在该区域嵌入由秘密信息生成的伪随机序列. 提取过程中, 同样按照小波系数对应关系寻找到嵌入区域并判断其与伪随机序列的相关性即可解密, 不需要提供原始图像. 实验结果表明, 该算法能实现二值图像的嵌入与盲提取, 且提取出的图像质量较好并具备一定的抗攻击能力, 尤其对于剪切攻击的鲁棒性较好.     

二维提升的CDF(1,3)小波结合改进的SPIHT的渐进性无损图像压缩方法

针对传统小波变换计算复杂的缺点和多级树集合分裂算法(SPIHT)编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了一种二维提升的CDF(1,3)小波结合改进的SPIHT的渐进性无损图像压缩方法。对整数CDF(1,3)双正交小波变换实现二维提升,利用提升的小波对图像做变换,提高了运算速度、便于硬件实现。对SPIHT算法加以改进,根据各个子图像的不同特点,改变扫描路线,采用四路并行分块处理的方法,提高了编码速度,降低了编解码过程的运算复杂度和时间消耗。利用提升的CDF(1,3)小波变换结合改进的SPIHT实现了渐进性无损图像压缩,证明了二维提升方案的有效性。