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改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图的特点.因此,本文在粗分割阶段首先处理了训练时参数设置的问题,并选取了更能表征纹理的特征,能直接得到像素级分割结果;在多尺度融合阶段,充分利用不同尺度上类标志图的特性,不仅考虑粗尺度信息对融合结果的影响也考虑了细尺度信息对结果的影响.实验表明本文算法的视觉效果好干与本文进行比较的Choi提出的HMTseg以及孙强提出的WD-HMTseg遥感图像分割算法. 相似文献
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基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割 总被引:8,自引:5,他引:8
基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树(HMT)模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背景模型的多尺度融合算法.分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMTseg方法进行比较以说明算法的有效性.对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数.实验结果表明本文方法不但在边缘信息和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率明显降低,对真实图像得到了理想的分割效果. 相似文献
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提出了基于二元树复小波变换(DT-CWT)的复小波域隐马尔可夫树(HMT)模型线性图像复原算法,并采用一种简单可行的快速算法来估计HMT模型参数。该方法较好地再现了各种边缘信息,其复原结果较传统的复原方法有不同程度的提高,其运行效率较传统的HMT模型参数估计方法有明显的提高。 相似文献
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针对遥感图像融合领域的实际应用,提出一种基于对偶树复小波变换与隐马尔可夫树模型结合的图像融合新方法。该算法将分别具有高光谱和高空间分辨率优势的两幅图像进行复小波变换,再对分解后不同频率域的系数选择不同的融合规则处理。采用低频系数加权平均;高频系数先建模,再基于区域能量规则处理的方法,最后完成逆变换得到重构图像。将该算法与其他几种图像融合方法进行比较,实验表明,该算法能够取得较为理想的效果。 相似文献
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一种基于小波变换的SAR图像多尺度融合变化检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种针对多时相SAR图像变化检测的基于小波变换的多尺度融合检测方法,首先对多时相SAR图像取对数比得到变化比图像,然后对变化比图像进行多尺度小拨变换和低频重构,并对每个尺度的重构图像做自适应闻值变化检测,计算出每个像素的最优分解尺度,最后基于最优尺度完成像素的融合检测,利用像素的最优分解尺度融合多尺度的检测结果性提高变化区域边界像素检测的准确性,通过仿真SAR图像和真实SAR图像的检测实验证明了该方法的有效性. 相似文献
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复杂背景下扩展目标多尺度小波分割策略 总被引:5,自引:2,他引:3
用大尺度小波检测主要轮廓边缘及抑制背景细纹和噪声,用小尺度小波进行边缘的精确定位检测,并分别计算自适应的双阈值;对用较大阈值限幅输出的2幅边缘图像进行相与,并去掉短的离散短边缘得到组合边缘输出图;结合在较小阈值限幅输出的大尺度小波边缘检测出图像及其相位图,对有相近幅度和相位的边缘进行连接,得到最后的边缘分割结果。实验结果表明,该分割策略是有效的。 相似文献
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Digital image watermarking has become a necessity in many applications such as data authentication, broadcast monitoring on the Internet and ownership identification. Various watermarking schemes have been proposed to protect the copyright information. There are three indispensable, yet contrasting requirements for a watermarking scheme: imperceptibility, robustness and payload. Therefore, a watermarking scheme should provide a trade-off among these requirements from the information-theoretic perspective. Generally, in order to enhance the imperceptibility, robustness and payload simultaneously, the human visual system (HVS) and the statistical properties of the image signal should be fully taken into account. The statistical model-based transform domain multiplicative watermarking scheme embodies the above ideas, and therefore the detection and extraction of the multiplicative watermarks have received a great deal of attention. The performance of a statistical model-based watermark detector or decoder is highly influenced by the accuracy of the statistical model itself and the applicability of decision rule. In this paper, we firstly propose a new hidden Markov trees (HMT) statistical model in Contourlet domain, namely Cauchy mixtures-based vector HMT (vector CMM–HMT), by describing the marginal distribution with Cauchy mixture model (CMM) and grouping Contourlet coefficients into a vector, which can capture both the subband marginal distributions and the strong dependencies across scales and orientations of the Contourlet coefficients. Then, by modeling the Contourlet coefficients with vector CMM–HMT and employing locally most powerful (LMP) test, we develop a locally optimum image watermark decoder in Contourlet domain. We conduct extensive experiments to evaluate the performance of the proposed blind watermark decoder, in which encouraging results validate the effectiveness of the proposed technique, in comparison with the state-of-the-art approaches recently proposed in the literature. 相似文献
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图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中的一项重要而有用的新技术,多源遥感图像数据融合也成为遥感领域的研究热点,其目的是将来自多信息源的图像数据加以智能化合成,产生比单一传感器数据更精确、更可靠的描述和判决,使融合图像更符合人和机器的视觉特性,更有利于诸如目标检测与识别等进一步的图像理解与分析。 相似文献
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针对基于NSCT变换的遥感图像融合算法存在计算复杂度高,细节表现能力不足的问题,本文提出了一种基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合算法。首先,利用HSV变换提取MS图像的亮度分量V,并将得到的亮度分量V与PAN图像分别进行NSST变换;其次,对于低频子带,提出了一种基于自适应的PCNN融合规则,将空间频率和区域平均梯度分别作为PCNN的外部激励和链接强度;对于高频子带,采用基于多特征的融合规则;最后,进行逆NSST变换和逆HSV变换得到融合图像。仿真实验表明,该算法与一些经典的融合算法相比不仅可以提高图像融合质量,在视觉效果和客观指标上也都有良好的表现。 相似文献
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传统的基于Contourlet变换的图像融合方法大都 忽略了Contourlet系数之间 的相关性,导致特征信息的丢失。本文根据隐马尔可夫树(HMT)模型的两种状态和 3组概率确定能有效捕获尺度间、尺度内的Contourlet系数特性的似然概率,设计了图像融 合规则。实验结果表明,Contourlet域HMT模型应用于图像融合领域,能充分挖掘数据之间 的相关性,为融合图像提取更全面、准确的特征纹理信息。 相似文献