一种指纹图像增强的新方法研究

为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性，需要对原始指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度，增加脊线和谷线的对比度，减少伪信息．实现了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强算法，阐述了Curvelet变换的定义厦其应用于指纹图像增强的过程，研究了Curvelet系数的调整方法．Curvelet变换比小渡变换能够更好的描绘图像的边缘，而且具有很强的方向性．实验证明，应用Curvelel变换能够较好的解决指纹图像的增强问题．     

改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法

为了提高图像的视觉效果,提出了一种改进的基于Curvelet变换的图像融合方法.首先对全色图像进行增强,使图像的细节信息得到加强,再采用Curvelet变换与IHS变换结合的方法对增强后的图像进行融合。该算法既有效的保留了空间信息又抑制了光谱扭曲.结果表明,和常用的小波融合算法相比,笔者提出的融合方法在光谱信息的保持与空间细节信息的增强两个方面的综合性能得到提高,具有更好的效果.     

基于Curvelet变换与局部能量的图像融合算法

针对当前图像融合算法中边缘与细节特征表达不理想的问题,提出一种新的基于Curvele变换与局部能量的图像融合算法.该方法首先在不同的分辨率下将源图像转换为Curvelet系数集,然后引入局部能量融合规则将Curvelet系数进行结合,最后通过逆Curvelet变换得到融合图像.实验表明:本文算法所得的融合图像细节丰富、边缘清晰,且算法能够抵抗一定噪声的干扰,具有一定的应用价值.     

基于Curvelet变换的SAR与TM图像融合研究

Curvelet变换作为一种具有各向异性特征的多尺度变换理论,克服了小波变换难以表达图像边缘方向特性等内在的缺陷.将Curvelet变换应用于图像融合中,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.文中利用Curvelet变换对同一场景的不同传感器获得的合成孔径雷达(SAR)图像和专题绘图仪(TM)图像进行融合,并对融合结果进行了客观和主观分析,实验结果表明,相比于传统的基于小波变换的图像融合算法,该算法具有更好的融合效果.     

基于非抽取Curvelet变换的图像去噪算法

原始的Curvelet变换在Radon域用正交小波变换得到Curvelet系数,然而正交小波不具有平移不变性,所以会产生Gibbs震荡现象.提出用非抽取小波变换代替原始的Curvelet变换中的正交小波变换.非抽取小波的平移不变性和Curvelet变换的高度方向敏感性使得新算法成为图像去噪的一个很好的选择.使用数字非抽...     

一种基于Curvelet变换的图像去噪方法

提出了一种Curvelet变换与循环平移相结合的图像去噪方法,消除了由于Curvelet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果表明,用该方法去噪后的图像与传统小波去噪图像相比,PSNR值更高,视觉效果也更好.     

小波变换技术在指纹图像预处理中的应用

介绍了小波变换技术,并采用小波分解与重构方法对指纹图像进行小波压缩、去噪和增强处理．实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行处理能够获得较满意的结果．     

基于Curvelet变换与自适应PCNN的红外与可见光图像融合

根据红外与可见光图像的成像特点,提出一种基于Curvelet变换与自适应PCNN( Pulse Coupled Neural Networks)的图像融合新算法.首先对两幅原始图像进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数;对低频系数采取加权平均融合规则,将高频系数作为PCNN的输入,选取区域能量测度为PCNN的连接强度,利用PCNN的全局耦合特性和脉冲同步特性选择高频系数;最后经Curvelet逆变换得到融合结果.实验结果表明,该方法得到的融合图像在边缘等细节上比传统方法具有更好的视觉效果,在熵、平均梯度、标准差等客观指标上都优于其它方法.     

基于贝叶斯估计自适应软硬折衷阈值Curvelet图像去噪技术

针对传统阈值图像去噪方法存在的不足,提出了基于贝叶斯估计和Curvelet变换的软硬折衷阈值图像去噪方法,自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化处理.实验结果表明,该方法对图像中的边缘曲线特征有更好的复原.去噪后图像的峰值信噪比值（PSNR）更高,视觉效果更好.     

离散Curvelet变换在图像增强中的应用研究

近几年来,图像增强技术随着计算机软件和硬件技术的发展而越来越有广阔的应用空间。图像增强技术包括传统图像增强技术和以传统技术为基础的新的图像增强技术。其中,Curvelet变换是基于脊背理论发展的一种新的图像增强技术。本文是在离散Curvelet变换算法的基础上做了部分修改和尝试,并且对Curvelet变换系数进行系数修正,通过MAT-LAB实现该改进的图像增强算法。     

基于非下采样contourlet变换的彩色图像增强算法

本文提出一种结合DCT变换和非下采样contourlet变换的彩色图像增强算法。算法根据非下采样contourlet变换后不同子带的特点对低频子带和高频子带采用不同的增强方法进行处理;为了修复增强过程中产生的颜色偏移,对增强后的图像进行了颜色修复;最后通过简单锐化即可达到很好的效果。由实验结果可知,算法提高了图像整体对比度的同时保留了完整的边缘细节信息和色彩保真度,从视觉效果和性能指标上来看都优于curvelet变换的方法和DCT变换的方法。     

全变差曲波变换在医学影像图像去噪中的应用

针对曲波变换算法在医学影像图像去噪中会产生截断伪影和边缘模糊等问题,提出了一种全变差曲波变换算法.该算法首先对含噪医学影像图像分别进行曲波阈值和全变差去噪,然后将得到的去噪结果进行曲波逆变换并生成最终图像.仿真实验结果表明,该算法不仅可有效地降低噪声,还可较好地保持医学影像图像边缘和细节信息,其效果明显优于曲波变换算法和全变差算法.因此,该算法对医学影像图像的噪声滤除具有良好的应用价值.     

基于二代曲波变换和PCNN的高光谱图像融合

为了解决高光谱图像的高数据维给后续图像分析和处理带来的困难,提出了一种基于二代曲波变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合新算法.利用各波段数据间的局部相关性将整个数据空间划分为若干个相关性较强的独立子空间,在对子空间内的各波段光谱图像进行曲波多分辨率分解的基础上,分别依据各波段图像所含有的信息量对曲波粗尺度系数进行加权融合和利用PCNN的全局耦合特性与脉冲同步特性对细尺度系数进行智能选取,最后由曲波逆变换得到各子空间的融合图像.AVIRIS数据融合实验表明,该算法能有效地实现高光谱数据维数减少和特征提取,相比于提升小波融合算法、主成分变换算法和基于典型融合准则的曲波融合算法,其所提取的图像特征在高光谱异常检测时能得到更多的真实目标.     

基于二维正弦曲面滤波器的指纹图像增强算法研究

在深入分析指纹图像的基本特征及其对正弦曲面相似性的基础上,构造符合指纹局部区域纹线灰度分布规律的正弦曲面滤波器模型,并提出了基于该模型的指纹增强算法.实验结果表明,相比于加博增强算法,该算法具有更好的纹线连接能力,能有效提高指纹图像增强的实际效果和细节特征信息提取结果的准确性.     

基于提升小波分解曲波变换的雷达影像消噪法

利用提升法对传统小波进行提升,将提升小波对雷达影像进行分解,形成子带影像,再将子带影像进行脊 波变换,并对变换结果进行消噪处理,然后进行脊波逆变换和提升小波重构,得到新的雷达影像。试验结果表 明:基于提升小波分解的曲波变换比传统小波分解的曲波变换对雷达影像消噪效果好,同时与传统的均值滤波 相比效果更好。     

一种利用Radon变换的指纹图像预处理算法

为了增强指纹图像预处理的效果,在指纹图像预处理算法的基础上,文中提出了一种新的指纹图像预处理的算法.该方法先对指纹图像分块,利用Radon变换获得图像的方向场,再用Gabor滤波器进行滤波,处理后的图像可以直接用于特征点匹配.试验结果表明,该算法使断开的脊线得到连接,叉连线得到消除,脊线和谷线得到了分离.该算法与传统方法相比,增强效果明显,且算法简单.并且可以推广到一般的纹理图像.     

Curvelet Transform-Based Denoising Method for Doppler Frequency Extraction

A novel image denoising method based on curvelet transform is proposed in order to improve the performance of Doppler frequency extraction in low signal-noise-ratio (SNR) environment. The echo can be represented as a gray image with spectral intensity as