改进的基于脊波变换的图像去噪新算法

脊波(Ridgelet)变换能够克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号的新方法;在分析传统脊波阈值去噪法的原理和存在的优缺点的基础上,构造了一种新的阈值函数,并结合SURE阈值,提出了一种改进的基于脊波变换的图像去噪方法;并将其应用于受不同强度高斯噪声污染的图像中,实验结果表明该方法对噪声具有良好的噪声拟制作用,能较好地保留图像的细节信息,去噪性能优于常用方法。     

基于脊波变换的渐变镜头转场检测算法

分析了脊波变换在处理含“线奇异”信号上的优势.提出用脊波变换后的各高频系数和作为图像的特征量.渐变镜头脊波变换的实现分两步：首先,对图像帧进行一定方向参量的Radon变换;其次,对Radon变换得到各数组进行Haar小波二级分解,采用分解后的高频系数和描述图像.在检测窗内,计算连续帧间脊波变换系数和之间的欧式距离判别渐变转场的边界.     

基于高速公路裂纹局部线性特征内容的脊波变换域算法研究

利用频域中傅里叶变换投影定理,提出一种新的离散脊波实现算法,应用于高速公路局部线性裂纹的检测取得较好效果。详细阐述了离散脊波的实现步骤以及对标准图像进行脊波变换的模拟结果,并提出拉东(Radon)变换重建原图像的基本条件。上述定理应用于复杂背景下的路面检测,结合直方图均衡化算法消除背景噪声;选用基于样本估计的阈值方法对脊波分解的各层系数进行处理去除随机噪声。选用不同的重构系数进行计算,得到脊波变换后重构图像的信噪比优于二维小波变换(低频大于20dB)以及二维小波变换加魏纳滤波变换(平均大于3dB)。通过图像的二值化处理提取局部线性裂纹,其分辨力极限达到2mm精度。     

基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法

提出了一种基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法.二进制小波变换将图像从实数域变换到实数域,消除像素之间的空间冗余性,得到了具有整数准确度的紧致描述.针对传统SPIHT算法解码图像视觉效果差的缺点,提出了改进方法.根据图像分析结果,将二进制小波变换变换系数按视觉重要性重新排序,通过对视觉重要系数优先编码,把量化误差集中在视觉不敏感区域,从而在不影响编码率失真性能的同时,有效地提高了解码图像的视觉效果.实验结果表明,和其它流行的编码算法相比,本文算法对不同性质的图像具有最优的编码性能和视觉效果.     

脊小波变换域模糊自适应图像增强算法

提出了基于脊小波(ridgelet)变换域的模糊自适应图像增强算法,利用脊小波变换在表示图像线性奇异边缘时具有独特的优越性,达到突出边缘和抑制噪声的目的。利用频域内傅里叶投影变换定理,提出优化有限拉东(Radon)变换系数顺序的方法,使得拉东变换后图像的折回现象得到改善;利用广义模糊集合概念和最大模糊熵原理,提出一种自适应设置模糊增强函数方法,使得增强后的图像在抑制噪声、增强特征方面达到较好折衷。通过模拟实验显示,该算法优于传统的增强方式,在低信噪比情况(2.5~5.5 dB)下,其边缘检测概率大于二维小波增强方式约50%。应用于含有局部线形裂纹的路面病害图像的增强,可以将裂纹信号基本增强出来,且对路面上离散的油滴、石子等点噪声抑制较好。     

基于纠缠态表象的复脊波变换理论

本文基于连续变量量子态构造小波变换的研究结果, 从经典信息的连续脊波变换出发, 利用有序算符内ket-bra型积分, 构造连续复脊波变换对应的量子算符和表象表示, 采用表象的内积运算与态矢投影展开, 研究量子光学态的复脊波变换理论. 关键词： 有序算符内积分技术 复脊波变换 纠缠态表象 相干态     

基于自适应提升小波变换的图像压缩

介绍一种用基于提升算法的中值滤波构造自适应小波变换方法.其思想是设计自适应的“预测算子”及自适应的“更新”运算以更好的逼近信号,从而达到更“紧凑”的信号表示.实验表明,在图像压缩应用中,在峰值信噪比(PSNR)上,虽然本文算法比不上D9/7小波,但在主观评价上更好.     

基于SPIHT的改进图像压缩算法

针对渐进式图像传输算法都受限于庞大的内存空间和计算复杂度，提出一种基于SPIHT的改进型算法——静止图像编码方法，即对变换后的小波系数高频区块进行细分，并对不同频率图像块分别设置阈值，采取新的阈值判别策略，减少了链表的结点数。使用MATLAB 6.5开发环境对上述改进编码方法进行仿真。仿真结果表明: 通过对原算法构架进行改进，减少了内存空间占用，降低了计算复杂度，取得了较好的压缩效果。     

基于改进提升小波变换SPIHT的图像压缩算法

通过对提升小波变换的SPIHT算法进行改进和优化,提出了一种适用于无线多媒体传感器网络(WMSNs)的简单、高效、节能的有损图像压缩算法;该算法采用只包含加法和移位操作的整数小波提升算法,使得小波分解的计算量减半,大大提高了变换速度;采用量化截断的预处理技术,省去大量不重要高频系数的量化编码,解决了提升变换后SPIHT算法编码效率低的问题;去除了最外层高频系数的分解和编码,有效地减少了变换和编码的能耗;理论分析和仿真结果均表明,在保证一定重建图像质量的前提下,该算法大大降低了图像压缩能耗,提高了算法的压缩效率和执行效率,非常适合于资源受限的WMSNs中的图像压缩。     

基于小波变换的干涉图压缩算法

在研究小波变换和分层树集合分割排序算法的基础上,将小波图像压缩技术应用于干涉图的压缩.根据小波分解系数矩阵中高频子图像上数据接近于零,信息主要表现部分在低频子图像上,以及干涉图数据中主要信息集中在零光程差附近的特征,将干涉图一行数据拆开并按对角Z型排列存储为矩阵形式,再进行小波压缩.结果表明,此改进能提高压缩性能.     

基于非分样ridgelet 标架的图像滤噪恢复新算法的研究

提出了一种基于非分样ridgelet标架的图像噪声滤除(UDRIFDA)的新算法。ridgelet标架的特点是:基函数不可分离变量且具有很强的方向性,能够实现对沿直线奇性的有效描述。离散非分样ridgelet标架是通过离散Radon变换切片上的一维非分样小波变换标架来实现的。由于非分样小波变换具有位移不变性,能够很好地刻画多尺度下一维信号的局部特征,基于一维非分样小波变换的软阈值去噪算法能够有效地降低一维信号急剧变化处所产生的震荡现象,故基于非分样ridgelet标架的图像滤噪算法能够大大降低恢复图像上的伪影,有效的克服了文献[1]中分样ridgelet标架滤噪算法(DRITDA)的缺陷。数值实验表明新算法较DRITDA和2D-DWT算法更能提高恢复图像的信噪比和视觉质量。     

Block-based disparity estimation by partial finite ridgelet distortion search (PFRDS)

In stereo vision applications, computing the disparity map is an important issue. Performance of different approaches totally depends on the employed similarity measurements. In this paper finite ridgelet transform is used to define an edge sensitive block distortion similarity measure. Simulation results emphasize to outperform in the conventional criteria and is less sensitive to noise, especially at the edge set of images. To speed computations, a new partial search algorithm based on energy conservation property of FRIT is proposed.     

基于多方向多尺度变换的图像压缩算法

针对小波变换方向选择性差的局限,提出了一种多方向多尺度的的图像变换。圆对称滤波器组首先将图像分解为高频子带和低频子带,然后利用方向滤波器组将高频子带分解为多个方向子带,而对低频子带进行小波变换。多方向多尺度变换能以更稀疏的方式表示图像的边缘和纹理等几何特征,有利于图像压缩。在该变换基础上,结合迭代量化、嵌入式块截断编码(EBCOT)和集合分裂嵌入式块编码(SPECK)构建一种压缩算法。实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,压缩算法的性能相对于JPEG2000有明显地提高。     

An efficient adaptive arithmetic coding image compression technology

This paper proposes an efficient lossless image compression scheme for still images based on an adaptive arithmetic coding compression algorithm. The algorithm increases the image coding compression rate and ensures the quality of the decoded image combined with the adaptive probability model and predictive coding. The use of adaptive models for each encoded image block dynamically estimates the probability of the relevant image block. The decoded image block can accurately recover the encoded image according to the code book information. We adopt an adaptive arithmetic coding algorithm for image compression that greatly improves the image compression rate. The results show that it is an effective compression technology.     

Image encryption based on double random amplitude coding in random Hartley transform domain

We propose an image encryption scheme based on double random amplitude coding technique by using random Hartley transform, which is defined according to the random Fourier transform. The significant feature of this algorithm is that the encrypted image is real and convenient for storage as well as transfer of the encrypted information. Moreover, the algorithm has enhanced security and the correct information of original image can be well protected under bare decryption, blind decryption and brute force attacks. Numerical simulation results are also presented in support of the proposed scheme.     

基于二代curvelet变换的图像融合研究

曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力.将curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.第二代curvelet理论的提出也使得其理论更易理解和实现.因此,提出了一种基于第二代curvelet变换的图像融合方法,首先将图像进行curvelet变换,然后在相应尺度上利用融合规则将curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对多聚焦图像进行了实验,采用均方误差、偏差指数和相关系数对融合结果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较,实验结果表明该方法除分解2层时与小波性能相当,取其他分解层数时均获得更好的融合效果.     

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。     

基于非采样提升小波-Contourlet变换的图像融合算法

为克服非采样Contourlet变换中金字塔分解的不足,首先在提升小波变换的基础上,通过取消其奇偶分裂环节得到具有平移不变性的非采样提升小波变换,然后用此变换来取代非采样Contourlet变换中的金字塔分解,得到新的非采样提升小波-Contourlet变换。将此变换与一定的融合规则相结合,提出了一种基于非采样提升小波-Contourlet变换的图像融合算法。实验表明,该算法相对于非采样Contourlet变换能从源图像中提取更多有用信息注入到融合图像中,可得到更高性能的融合图像。     

An image joint compression-encryption algorithm based on adaptive arithmetic coding

Through a series of studies on arithmetic coding and arithmetic encryption, a novel image joint compression- encryption algorithm based on adaptive arithmetic coding is proposed. The contexts produced in the process of image compression are modified by keys in order to achieve image joint compression encryption. Combined with the bit-plane coding technique, the discrete wavelet transform coefficients in different resolutions can be encrypted respectively with different keys, so that the resolution selective encryption is realized to meet different application needs. Zero-tree coding is improved, and adaptive arithmetic coding is introduced. Then, the proposed joint compression-encryption algorithm is simulated. The simulation results show that as long as the parameters are selected appropriately, the compression efficiency of proposed image joint compression-encryption algorithm is basically identical to that of the original image compression algorithm, and the security of the proposed algorithm is better than the joint encryption algorithm based on interval splitting.