基于小波变换的多尺度图像融合增强算法

为解决原始单源图像缺乏多尺度细节信息和图像融合后出现的噪声问题,提出了一种基于小波变换的多尺度图像融合增强算法,根据不同频率子带分量采用不同融合规则的思想,对高频子带提出了三种融合方法,同时构建了一种新颖的多尺度残差金字塔空间并将其参与融合过程,以减少融合噪声.多种小波分解和对比实验结果表明,提出的小波多尺度融合增强算...     

图象的多尺度边缘相位水印算法

提出一种基于图象多尺度边缘的新相位水印算法.利用常用于边缘检测的二进小波刻画图象的多尺度边缘,在多尺度边缘的相位成分中嵌入数字水印,利用相关检测器进行水印检测.实验证明算法具有不可见性,较好的安全性,对通常的图象处理有很强的鲁棒性.     

一种多方向的合成孔径雷达图像边缘检测方法

经典的边缘检测方法(Canny, Roberts, Prewitt等)受合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声的影响致使其检测效果不佳;基于SAR图像的假设检验方法(Ratio算法等)其检测性能不随图像强度的变化而变化,边缘检测错误率低,但检测到的边缘片段较粗;针对上述问题,结合小波的多分辨分析特性以及Contourlet变换的充分捕获高维奇异信号的能力,提出一种改进的Contourlet变换与改进小波变换的模极大值方法对SAR图像进行边缘检测,在16个方向上对SAR图像进行边缘提取,进而保证了边缘信息的丰富性;试验结果表明,该方法提取的SAR图像边缘位置精确,运算速度较快,利于后续的图像匹配。     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数|并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数;并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

基于多尺度张量的边缘检测算法

如何在确保边缘精确定位的同时,最大程度地抑制噪声以及图像灰度不均匀所产生的伪边缘点,是当前边缘检测所面临的难题。针对此问题,提出了多尺度张量的边缘检测算法,这种算法可以在不同尺度下获取更丰富的局部结构信息。选取适当的阈值,滤除噪声点和伪边缘,从而得到细节丰富的边缘。实验证明该方法得到的边缘细节丰富,且抗噪声性能较好。     

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.     

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.     

基于多尺度形态学滤波器的图像融合新方法

提出了一种保持图像细节和高抗噪性的图像融合新方法。这种方法首先对源图像进行多尺度形态学开闭滤波,得到源图像的低频平滑图像;然后应用多尺度Top-hat变换和Bottom-hat变换来提取小于相应尺度的图像细节特征。因为在较小的尺度特征中包含噪声颗粒的可能性较大,据此修正了Top-hat变换和Bottom-hat变换的相应系数;最后对以上两步骤得到的低频平滑图像和多尺度高频细节图像分别进行图像融合,应用形态学重建过程生成融合图像。实验表明,这种融合方法具有图像细节保持完整和噪声消除效果好的优点,处理效果优于传统的图像融合方法。     

基于图的加权核K均值的图像多尺度分割

提出改进的最小割(IMC)模型以避免分割出小的孤立点集,研究了改进的最小割模型与加权核K均值之间的等价关系,列举了几种常见的用于建立图割模型边权值的相似度函数,并分析了其对分割结果的影响.在此基础上.设计了一个摹于图的加权核K均值图像多尺度分割方法,该方法既避免了基于图割的图像分割中图谱的求解问题,又避免了加权核K均值方法中核矩阵的选取问题,同时实现了对图像多尺度的分割.通过对该方法进行抗噪性能的分析,以及在光学图像上对实验结果进行比较,验证了所提出方法的有效性.     

基于亚像素区域加权能量特征的多尺度图像融合算法

对矩形和圆形区域中各像素进行亚像素划分,确定各亚像素的权值,得到基于哑像素的综合加权区域能量.融合箅法首先对源图像进行金字塔分解,然后对金字塔的高频细节分量使用基于哑像素加权区域能量特征的融合规则取大,对低频粗糙分量取平均.得到融合图像的塔形分解,最后重构融合图像.仿真结果表明,新算法融合效果较常规的区域能量特征作为融合规则的多分辨率图像融合算法效果更好,从清晰度和熵的评价来看,提高了融合图像的品质.     

基于非下采样轮廓波变换遥感影像超分辨重建方法

针对现有非下采样轮廓波变换(NSCT)超分辨率重建方法的不足提出了一种改进的重建方法。空间频率大小反映图像细节信息丰富的程度,改进方法将区域窗口内空间频率的大小作为定权的标准对NSCT分解获得的各对应高频图像进行自适应加权融合。将NSCT分析与自适应加权融合相结合用以实现影像超分辨率重建,其中利用自适应加权融合方法将各高频图像分别进行融合,同时将低频图像进行取均值处理,分别获得处理后的高低频图像,通过NSCT逆变换获得最终的超分辨图像。通过仿真实验与工程应用验证了改进方法的可行性与有效性。     

具有紧支撑正交非张量积小波的图像融合

提出了基于一种新的小波——具有紧支撑、正交性、伸缩矩阵为[^2 0 ^0 2]的非张量积小波的图像融合方法。首先根据非张量积小波理论,利用Daubechies构造的单变量滤波器构造出基于四通道的不可分的小波滤波器组,用此滤波器组对参加融合的图像进行分解,然后对低频部分采用取均值、高频部分采用系数绝对值取大的融合算法对分解子图进行融合,最后重构。并采用熵、交叉熵、互信息、均方根误差和峰值信噪比等指标对该方法进行了客观评价。对可见光图像与红外图像、远红外图像与近红外图像、遥感图像、多聚焦图像和其它多类图像的融合实验结果证明本方法有较好的融合效果,其融合性能与采用同样融合算法的张量积db2小波的融合方法的融合性能相当。     

基于成像系统物理特性的多光谱图像与全色波段图像融合

提出了一种基于成像系统物理特性的多光谱图像与全色波段图像融合算法。该算法采用àtrous小波变换提取全色波段图像的空间细节信息,并将提取的空间信息按照一定的注入模型调整后添加到各波段多光谱图像中去,得到具有高空间分辨力的多光谱图像。注入模型充分考虑了各波段成像传感器的相对光谱响应函数、地表物体对各波段的光谱反射率以及各波段的辐射调整系数等成像系统的物理特性,使融合后的多光谱图像在显著提高空间质量的同时,最大可能地保留了原始多光谱图像的光谱特性。对IKONOS卫星遥感影像的融合实验结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面较其它基于小波变换的融合算法都具有更高的性能。     

基于改进光线投影算法的混凝土CT三维重建研究

混凝土计算机断层成像试验图像细观研究多集中在二维横切面上,而混凝土计算机断层成像三维重建研究非常少,使混凝土计算机断层成像试验图像细观研究受到了局限,不利于全面分析在各个应力情况下混凝土的受力情况.本文提出一种可视化平台下基于改进光线投射法的混凝土计算机断层成像图像三维重构新技术,并进行可视化系统的实现.结果表明:本文...     

基于SIFT特征检测和三次插值样条的快速曲面重构算法

针对传统的曲面重构算法一直存在重构精度低、效率差的问题,提出一种新的快速曲面重构算法。基于三次插值样条和改进SIFT特征检测和匹配方法,先对二维图像预处理后,检测其边界点并且拟合,然后将区域按四个象限进行分区,用三次插值样条边界进行曲面重构,同时结合改进的SIFT特征检测和匹配方法检测各个区域曲面边界的特征点,然后再进行匹配拼接。实验结果表明,该算法得到曲面模型的时间效率有很大的提高,并且曲面效果好,光滑、平顺。     

基于单幅干涉图的波前重构技术研究

条纹中心法是干涉测量技术中分析单幅干涉图的一种重要处理方法,该方法主要包括图像预处理、波前重构和样品表面形貌及参数的测量等三个部分。研究了条纹中心法的关键技术,特别是应用协方差矩阵法求解泽尼克多项式以进行波前重构的过程。提出了基于单幅干涉图自动波前重构的流程方法。最后应用该流程方法处理由泰曼-格林干涉系统采集的精密抛光铝制盘基片表面形成的一幅干涉图像。实验结果表明,该方法可以实现单幅干涉图的自动波前重构,干涉波前重构的拟合精度可达1．4686×10^-6nm,还可以自动获得精密抛光铝制盘基片表面的形貌及参数。     

基于水下成像系统模型的水下图像超分辨率重建技术研究

水下成像技术在诸多领域获得了越来越多的应用,然而由于受到成像器件参数、水体特性等成像系统参数的影响,水下图像的分辨率普遍较低、像质较差。基于包括点扩散函数、衍射极限等水下成像系统模型的图像超分辨率重建技术,能够在提高图像分辨率的同时增强图像质量。为了尽可能提高图像分辨率,建立了基于光束传播理论的超分辨率成像模型,并将其应用于水下脉冲激光距离选通成像结果图像的超分辨率重构。重构实验的结果表明,所提出的方法可以有效地提高水下成像的分辨率和质量。     

基于改进光线投影算法的混凝土CT三维重建研究

混凝土计算机断层成像试验图像细观研究多集中在二维横切面上,而混凝土计算机断层成像三维重建研究非常少,使混凝土计算机断层成像试验图像细观研究受到了局限,不利于全面分析在各个应力情况下混凝土的受力情况.本文提出一种可视化平台下基于改进光线投射法的混凝土计算机断层成像图像三维重构新技术,并进行可视化系统的实现.结果表明：本文提出的混凝土计算机断层成像图像三维重构方法快速、真实,为建立准确的混凝土材料数值细观模型提供了一种有效辅助方法,具有重要的应用意义.