基于NSST变换域WNNM和KAD算法的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达图像(synthetic aperture radar,SAR)斑点噪声影响的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换域(non-subsample shearlet transform,NSST)加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)和核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD)的SAR图像去噪方法.首先预估计SAR图像的全局噪声方差,其次对SAR图像进行对数变换,将图像的相干斑乘性噪声转化为加性噪声,然后对SAR图像进行NSST变换分解,将图像分为低频分量和多个高频分量.对分解后的低频分量和高频分量分别用WNNM算法和KAD进行去噪处理,最后用处理后的结果进行NSST重构得到去噪图像.给出了该算法的详细实现过程,并把它与之前的WNNM算法和非下采样shearlet变换算法进行了比较.实验结果表明,峰值信噪比相较于WNNM算法提高了约0.3 d B,而且更好地保存了图像的局部结构,并实现了良好的主观视觉效果.     

基于轮廓波包变换的磁瓦表面缺陷提取

针对磁瓦图像对比度低、背景复杂及亮度不均匀等特点,结合磁瓦表面缺陷采用机器视觉自动检测的需求,提出一种基于平稳小波包和非下采样方向滤波器组构造的轮廓波包变换的缺陷提取方法.首先详细论述了轮廓波包变换构造原理,利用平稳小波包变换时不变特性,建立一种新的轮廓波包变换来保证信号的多尺度方向选择性.其次,利用轮廓波包系数的相关特性,采用相关去噪算法消除磁瓦缺陷图像噪声;根据轮廓波包子带系数在不同区域的三维特性,使用自适应阈值修正子带系数,保留缺陷子带系数.最后,采用轮廓波包逆变换重构轮廓波包子带系数,获得缺陷图像.实验结果表明,相比于Sobel和小波包的边缘检测方法,该方法能有效消除磁瓦图像噪声,提取缺陷图像准确率可达95%.     

基于偏微分方程与多尺度分析的图像去噪算法

针对传统图像去噪算法存在去噪效果和稳定性较差的问题, 提出一种基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪算法. 首先利用二阶偏微分扩散方程和四阶偏微分方程对图像进行高频段和低频段的处理, 对处理后的图像采用非下采样轮廓波逆变换, 实现图像整体去噪; 其次, 采用轮廓波变换方法对整体图像进行多尺度分解得到不同子带, 并利用核主成分分析算法进行整体图像降维处理, 对不同子带进行分块管理, 完成对整体图像的局部去噪, 最终实现基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪. 实验结果表明, 该算法的图像去噪效果和稳定性均较高.     

基于SURE-LET和非张量积小波的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯噪声,提出了基于SURE-LET和非张量积小波的去噪方法,主要包括图像在非张量积小波下的分解、各个子带在不同阈值函数下的处理以及它们最优的线性组合3个步骤．通过选择合适的非张量积小波滤波器参数,使无噪遥感图像和噪声在变换分解中得到的小波系数分离较好,去除噪声对应的小波系数时被去除的无噪图像对应的小波系数较少,从而取得更好的去噪效果．实验结果表明：此方法用于高斯噪声的遥感图像的去噪不仅速度很快,而且去噪效果优于传统基于张量积小波的SURE-LET方法．     

基于非下采样Contourlet变换的自适应阈值图像去噪方法

Contourlet变换是一种真正的图像二维表示方法,具有方向性和各向异性,能稀疏地表示图像。但Contourlet变换不具备平移不变性,图像去噪时会存在伪Gibbs现象。为了克服这种不足,在Contourlet变换基础上,构建了非下采样Contourlet变换,首先将图像进行非下采样Contourlet变换,接着运用自适应阈值进行去噪处理,然后进行非下采样Contourlet逆变换,得到去噪后图像。实验结果表明,采用非下采样Contourlet变换方法能有效去除图像噪声,并能保持图像纹理细节,提高图像信噪比,视觉效果好,其去噪效果优于传统小波及Contourlet去噪效果。     

基于剪切波变换和拟合优度检验的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯白噪声,提出一种基于剪切波变换和拟合优度检验的遥感图像去噪算法.首先,将含噪遥感图像通过剪切波变换多尺度分解得到不同子带,利用剪切波域下高斯白噪声系数的统计关系估计去噪阈值;其次,计算高频子带的拟合优度检验统计量,将统计量与去噪阈值相比较进行去噪;最后,对系数矩阵进行剪切波逆变换重建去噪图像.仿真实验结果表明,该算法能有效去除遥感图像中的高斯噪声,保持图像的边缘纹理信息,并且在不同噪声水平下,均获得了较高的峰值信噪比,其中与剪切波阈值去噪算法相比平均提高0.33 dB.     

多尺度和多方向特征的图像去噪

提出一种基于多尺度和多方向的自适应图像阈值去噪方法。先对图像进行非下采样Contourlet变换得到不同尺度和不同方向上的变换系数,然后根据变换系数特征,引入尺度和方向阈值因子,用分解尺度系数的均值和区域能量表示图像的纹理信息。在相同分解尺度下,区域能量越大,表示该方向具有更多的纹理信息,阈值应该设置就越低,反之阈值就越大。根据尺度和方向阈值因子,自适应地确定图像去噪的阈值。最后对变换系数进行反变换,实现图像去噪。实验结果表明,与小波变换和Contourlet变换相比,保留了更多的图像轮廓细节,提高了图像的质量。     

基于中性集合与双边滤波的NSCT域声呐图像去噪

声呐设备在获取水下图像时，由于海底混响、散射回波和设备等因素，会产生严重的斑点噪声干扰，降低图像质量.为了克服这一挑战，提出基于中性集合与双边滤波的非下采样轮廓波变换声呐图像去噪.该方法探索了一种适合处理非下采样轮廓波变换分解的高频子带噪声的聚类去噪方法，将中性集合域作为聚类的方法应用在每一层高频子图像，用真子集、不确定集和假集表示，实现分离噪声，保留有效信息；再使用双边滤波去除真子集中被误认为是图像信息的噪声；对低频系数使用双边滤波进行平滑.最后将处理后的低频子带与高频子带进行NSCT重构，达到从图像中去除斑点噪声的目的.实验表明，本文方法能够提高图像视觉效果，改善图像均方误差、峰值信噪比等评价指标，同时也适用于去除高密度噪声.     

基于偏微分方程与多尺度分析的图像去噪算法

针对传统图像去噪算法存在去噪效果和稳定性较差的问题, 提出一种基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪算法. 首先利用二阶偏微分扩散方程和四阶偏微分方程对图像进行高频段和低频段的处理, 对处理后的图像采用非下采样轮廓波逆变换, 实现图像整体去噪； 其次, 采用轮廓波变换方法对整体图像进行多尺度分解得到不同子带, 并利用核主成分分析算法进行整体图像降维处理, 对不同子带进行分块管理, 完成对整体图像的局部去噪, 最终实现基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪. 实验结果表明, 该算法的图像去噪效果和稳定性均较高.     

基于密度聚类与灰度变换的NSST域声呐图像去噪

传统图像去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时,难以有效保留细节特征.针对该问题,提出一种基于密度聚类与灰度变换的非下采样剪切波域图像去噪方法 .利用非下采样剪切波变换将含噪图像分解为高频系数和低频系数,根据声呐图像中斑点噪声的分布特性,采用基于密度的噪声应用空间聚类（Density-based Spatial Clus...     

基于多小波和非下采样Contourlet变换的纹理检索

为了更有效地进行纹理图像检索,提出了一种新的基于多小波变换和非下采样Contourlet变换相结合的纹理图像检索方法.首先,采用多小波对图像进行多尺度分解以便保证变换平移不变性的同时也消除变换的冗余性;然后,将所得的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,计算低频子带和各层方向子带的一阶几何矩作为纹理特征;最后...     

一种压缩感知下的NSCT-Zernike的鲁棒数字水印方案

为了达到水印抗几何攻击鲁棒性高的要求,提出一种在压缩感知下的非下采样轮廓波变换结合伪Zernike矩的鲁棒数字水印方案. 利用非下采样轮廓波变换对载体图像进行三层分解提取其低频分量,通过一维离散小波变换对低频分量进行稀疏化以获取稀疏基,构造稀疏基的测量矩阵,并对其进行压缩感知处理得到新的低频分量,计算其Zernike矩,通过量化调制正则化伪Zernike矩幅值的方式将水印信息嵌入. 利用正则化正交匹配追踪算法进行图像压缩感知的重构. 仿真与实验分析表明,当峰值信噪比达到40 dB以上时,本文算法提取水印的NC值和误码率较为理想.      

基于双密度双树小波变换的图像去噪

为了使图像的不同增量同时达到最优的去噪结果,本文提出了一种基于双密度双树小波变换的图像去噪方法.首先使用Vese和Osher的图像分解模型把图像分成结构和振荡分量,然后根据各个分量的不同特性进行双密度双树小波变换域阈值去噪.实验结果表明,本文方法不但有效的去除了噪声,而且去噪后图像的视觉效果更好.     

基于图形处理器硬件加速的高精度医学图像融合算法

提出一种基于图形处理器(GPU)硬件加速的频域非下采样轮廓波变换(FNSCT)算法.该算法构造了更加简单、快速的频域非下采样轮廓波变换,有效消除了传统小波变换以及轮廓波变换应用于图像融合算法时引起的振铃和伪吉布斯现象.结合GPU在并行大规模浮点数及快速傅里叶变换(FFT)上的高速运算能力,解决了非下采样轮廓波变换(NSCT)速度慢的问题,实现了一种高精度的医学图像融合加速算法.     

考虑变换域融合方法的刀具磨损区域三维重构

针对数控机床加工领域刀具磨损区域的三维重构精度提高的问题,提出了变换域融合方法。将非下采样轮廓波变换和小波变换相结合,对非下采样轮廓波变换得到的低频系数采用小波变换方法进行融合,对得到的高频系数构造区域方差进行融合,突出刀具磨损图像的整体灰度信息和边缘细节信息,从而获得更为清晰的二维刀具图像,以及更为准确的磨痕形貌及磨痕体积。对基于非下采样轮廓波变换、小波变换方法和变换域融合方法得到磨损区域三维形貌和磨损体积与显微镜的观察结果进行了对比分析,发现提出的方法得到的三维形貌与显微镜结果最接近,且计算出的磨损体积平均相对误差小于10%。分析和实验数据表明,所提方法无论在图像的清晰度和磨损体积的准确性方面都有一定的优势,该方法对于刀具磨损区域三维重构精度较高,优于单独采用非下采样轮廓波变换和小波变换方法得到的结果。     

基于复轮廓波域高斯比例混合模型SAR图像去噪

在分析了SAR图像的噪声成因及其噪声模型的基础上,提出了一种适用于复轮廓波变换域的高斯比例混合模型的SAR图像去噪(CCT-GMS)算法.本文所提出的算法具有多方向多尺度移不变性,并且充分的利用了复轮廓波的时域和频域的特性,改善了图像的视觉效果.实验结果表明:相比使用小波-轮廓波加上Cycle Spinning去噪,本文算法的峰值信噪比提高2 dB,相比使用BLS-GMS去噪,本文的算法抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显的改善.     

基于NSCT变换与自蛇扩散的SAR图像相干斑抑制算法

针对SAR图像中乘性相干斑噪声的抑制与边缘保护问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与自蛇扩散的抑斑新算法。该算法先利用NSCT变换对SAR图像进行多层子带分解,然后借助自蛇扩散对SAR图像不同子带分别实施参数不同的扩散滤波,最后对各去噪子带进行NSCT重构获得的SAR图像再次进行自蛇扩散滤波处理,从而实现带有边缘保护与增强的SAR图像相干斑抑制。实验表明,与多种传统抑斑算法相比,本文算法在相干斑抑制与边缘保护性能上均有明显提升。     

NSCT域梯度加权的红外与可见光图像融合

提出了一种非下采样轮廓波变换(NSCT)域梯度加权的红外与可见光图像融合方法.在多尺度变换图像融合框架下,先对多源传感图像进行非下采样轮廓波变换,然后对变换得到的图像低通成分进行梯度域加权融合,对高通成分进行绝对值最大选择融合,最后通过非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.利用梯度加权融合生成融合图像的低通系数,更好地保留了各源图像低通成分包含的有用信息.大量实验结果表明:该方法能有效提升图像融合性能,明显增强融合图像的对比度,融合图像表现出更好的视觉质量和可观测性.     

基于非下采样轮廓波变换与自蛇扩散的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中乘性相干斑噪声的抑制与边缘保护问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与自蛇扩散的抑斑新算法;该算法先利用NSCT变换对SAR图像进行多层子带分解;然后借助自蛇扩散对SAR图像不同子带分别实施参数不同的扩散滤波;最后对各去噪子带进行NSCT重构获得的SAR图像再次进行自蛇扩散滤波处理,从而实现带有边缘保护与增强的SAR图像相干斑抑制。实验表明,与多种传统抑斑算法相比,本文算法在相干斑抑制与边缘保护性能上均有明显提升。     

基于非下采样轮廓波的图像检索

提出一种基于非下采样轮廓波的图像检索方法.首先对图像进行预处理;然后利用非下采样轮廓波的平移不变特性,将像素点分为强边缘、弱边缘和噪声点三类;最后忽略噪声点,提取强边缘和弱边缘的各个子带的均值和方差等作为特征进行检索.实验结果显示,与轮廓波等方法相比,该方法具有更高的鲁棒性、检索效率更高且特征维数低.