基于第二代Bandelet变换的自适应阈值去噪算法

针对目前最新发展的Bandelet交换的特点,文中提出了基于第二代Banddet变换的自适应阚值去噪算法,充分利用图像内在的几何正则性,自适应获得图像的最优表示,通过噪声强度设置阁值,并利用软阈值函数实现图像去噪,实验结果表明,该算法比小波算法去噪后的图像在视觉效果及客观指标上都有显著提高.     

基于第二代Bandelet变换的SAR图像去噪压缩

从SAR图像的统计特性出发,构造了对比度塔(CP),对SAR图像进行相干斑抑制和对比度调整,并将第二代Bandelet变换用于SAR图像压缩.在bpp值较高的情况下,该方法提高了SAR图像的压缩性能,适用于方向信息比较丰富、背景复杂的SAR图像的压缩处理.     

基于第二代Bandelet变换的图像认证水印算法

设计了一种基于第二代Bandelet变换和自适应统计模型的图像认证水印算法.提出了用Bandelet变换生成图像矢量方向流的算法,应用图像的矢量方向流来刻画图像特征,并构造了基于高斯分布统计模型的水印修改自适应噪声可见强度算法.通过噪声可见强度筛选出含纹理信息较多的图像分块隐藏图像矢量方向流.利用提取出的隐藏方向流信息和用Bandelet变换生成的方向流作相关性检测,实现对图像的认证.实验结果表明,该算法有很强的抗JPEG和噪声攻击能力,保证了水印图像的视觉质量和顽健性,实现了盲检测,隐蔽性和安全性较好.     

基于Bandelet变换的图像压缩传感

提出并讨论了一种基于Bandelet变换的图像压缩传感算法。该算法可自适应跟踪图像的正则方向,提高对图像的稀疏表示能力,进而提高重构后的图像质量。对一幅图像在不同测试矩阵下利用小波法、DCT法和Bandelet法压缩传感算法进行图像重建仿真,仿真结果表明,该算法具备更为出色的图像还原质量和更优的PSNR。     

基于四叉树分割量化与关联模型的图像编码算法

本文以整型提升小波变换和SPIHT编码算法为基础，提出了一种基于四叉树分割量化与关联模型的新图像编码算法，该算法的基本工作步骤为：(1)对原图像进行整型提升小波变换，以得到不同分辨率不同方向的多个图像子带；(2)对最低频子带进行DPCM编码，对高频子带进行四叉树分割量化编码；(3)采用关联模型完成最后的算术编码。对比实验表明：本文算法在编解码速度、图像复原质量等方面均优于SPIHT等算法。     

基于正交Bandelet的图像压缩算法

多尺度几何分析是最近十几年新发展起来的一种考虑高维空间方向特性的多尺度变换方法,能够以更加稀疏的方式有效的表示图像。本文仿真实现了基于正交Bandelet的图像压缩算法,并与基于小波变换方法的压缩结果进行了对比,结果显示了其优越性。     

基于Bandelet变换与人体部位的人体检测方法

本文由图像的几何流特性出发,提出了一种基于第二代Bandelet变换与部位的人体检测方法,首先,利用优化后Bandelet变换的Bandelet系数及其统计特征作为人体图像的特征,通过相关试验确立了相关的最优参数和统计特征.然后再利用AdaBoost算法训练人体及各部位分类器,最后通过计算人体各部位的似然度,联合部位结...     

一种基于SIFT变换的抗几何攻击第二代数字水印

基于SIFT变换及RIT变换实现了一种抗几何攻击数字水印.算法首先基于SIFT变换进行图像特征点的检测,并选择合适的特征点生成载体图像中的圆形区域,将圆形区域划分为扇形区域,然后采用空域奇偶量化方法进行水印信息的嵌入;水印的检测基于相关检测方法实现.为抵抗几何攻击,检测前首先基于RIT变换实现图像旋转角度的估计,然后基于估计结果进行旋转的恢复,最后对恢复后图像进行数字水印的检测.实验证明,该方法对几何攻击具有较强的鲁棒性.     

基于第二代Bandelets变换的SAR图像稀疏表示

Bandelets变换是一种基于边缘的图像表示方法,能够自适应的跟踪图像的几何正则方向,能对平滑的自然图像进行有效的稀疏表示。SAR图像具有相当丰富的纹理细节信息,本文将应用第二代Bandelets变换对SAR图象进行稀疏表示,并进行重建效果对比。     

基于第二代bandelets的图像去噪

本文提出一种基于第二代bandelets,并结合多层阈值和自适应Wiener滤波的图像去噪方法.第二代bandelets能充分利用图像内在的几何正则性,自适应获得图像的最优表示;多层阈值符合小波多尺度域的系数统计特性;维纳滤波可以有效去除阈值去噪带来的纹理效应.实验结果表明:该去噪方法与基于小波变换的方法相比,作用于含有加性高斯白噪声的光学图像时,避免了小波变换带来的边界的振铃效应,并在峰值信噪比上有一定的改善;作用于合成孔径雷达图像中的相干斑抑制时,不论从视觉效果还是等效视数和比值图等衡量指标上都取得了较好的效果.     

基于小波变换的图像压缩编码

介绍了小波分析的基本概念和基本理论，阐述了一种基于小波变换的图像压缩编码方法，并通过计算机实验证明了经过小波变换编解码的图像在实现高压缩率的情况下能够保证很好的图像质量，具有较好的视觉效果。     

基于小波变换的图像编码研究

小波图像编码是近几年发展起：长的一种新兴的图像编码方法。本文结合小波变换的特点，对小波图像编码方案进行研究，并提出小波图像编码的新方案及实现方法。     

基于小波变换的红外图像压缩编码研究

根据红外图像空间相关性强的特征以及红外图像经小波分解后的数据特性,利用小波变换对红外夜视图像进行了压缩编码研究,得到了不同压缩比下的压缩结果。计算机仿真实验表明,此方法没有方块效应,视觉效果良好,对于红外图像来说有一定的应用价值。     

基于第二代Curvelet变换和特征量积的图像融合

文中提出了一种基于二代Curvelet和特征量积的图像融合算法.首先对融合图像进行快速离散Curvelet变换,在相应的尺度上由融合规则将Curvelet系数融合.采用平均策略融合低频系数;对于高频分量采用了小波的局部能量、局部梯度、局部的标准偏差组成的特征量积自适应地融合高频系数.最后利用Curvelet重构得到融合图像.对多聚焦图像和多光谱图像进行了实验.采用了标准差、平均梯度、信息熵作为评价标准,并与小波的融合结果做了比较..实验证明二代Curvelet所获得的融合结果更佳清晰、效果更佳且应用广泛.     

基于小波变换的快速分形图像编码

分形图像压缩编码方法以其高压缩比的潜在性能而在近年来倍受重视,但是分形方法还存在着一些问题亟待解决。本文所提出的基于小波变换的分形压缩方法不仅弥补了分形方法编码时间过长的缺点,而且还使分形方法高压缩比的优点,得以进一步发挥。     

基于提升小波变换的SPECK图像编码算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPECK(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPECK图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPECK图像编码。实验结果表明,在相同压缩比下,该算法比EZW(零树小波编码)在重建图像的信噪比方面有所提高,而与SPHIT(多级树集合分列算法)接近。