基于小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别

 在带有角度的人耳图像上提取有效特征一直是人耳识别的难点.本文提出一种基于Haar小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别方法,即先对人耳图像进行Haar小波变换,然后利用更加合理的规范型纹理描述子,同时结合分块与多分辨率思想,共同描述经Haar小波变换后人耳子图像的纹理特征,最后用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明,Haar小波变换可以有效增强图像纹理基元的有效信息;利用规范型纹理描述子提取特征不仅速度快,而且具有很强的鲁棒性,尤其与分块、多分辨率方法相结合时,效果更为显著,明显优于经典的PCA和KPCA方法.     

基于改进小波变换的医学图像融合算法研究

本文主要针对图像经过小波变换后边角上看不清楚和传统的边缘检测算法对噪声敏感的问题,结合医学图像的特点,提出一种小波变换的修正算法。首先采用改进的多结构元多尺度形态学梯度的边缘检测进行图像的预处理,其次对CT图像和MRI图像分别进行两种不同小波基的三层小波分解;接着求其对应分量系数的差值图像,最后按着一定加权融合系数对差值图像进行融合得到最终的融合图像。实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法相比于传统的多小波融合算法不仅强化了融合图像的边缘和纹理特征,提高了分辨率,而且有效地保留了原图像的信息。     

基于改进匹配代价和均值分割的最小生成树立体匹配算法

尽管传统的立体匹配模型在精度和鲁棒性方面都表现出了良好的性能，但在弱纹理和深度不连续区域的视差精度问题依然存在。针对上述问题，提出了一种基于改进匹配代价和均值分割的最小生成树立体匹配算法。首先，在匹配代价计算阶段，通过Census变换进行初始匹配代价计算，利用Sobel算子对输入图像进行边缘信息提取，将提取后的图像边缘信息与Census变换后的匹配代价值进行融合，并将其与基于图像亮度信息的代价值进行非线性融合，以提高匹配代价的精度；然后，使用最小生成树代价聚合模型进行聚合操作并利用赢者通吃策略估计图像的初始视差；最后，在视差优化阶段，采用MeanShift算法对图像进行分割，结合图像的轮廓信息对误匹配点进行修正，进一步提高在弱纹理及边缘区域的视差精度。实验结果表明，与一些传统算法相比，所提算法具有更高的视差精度，且视差图的边缘、纹理较其他算法更为平滑，具有更强的鲁棒性。     

基于特征级数据融合的遥感图像重构模式研究

基于图像特征级数据融合的遥感图像重构是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合.本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,然后对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.本文最后通过融合实验验证了上述结论.     

基于时间—顶点谱图小波变换的动态纹理分类方法

动态纹理在空间和时间上表现出“外观”和“运动”属性,为了有效结合这两种属性进行动态纹理分析,本文提出一种基于时间—顶点谱图小波变换与边缘分布协方差模型的动态纹理分类方法。该方法将动态纹理看成时间—顶点图信号,利用时间—顶点谱图Meyer小波变换对动态纹理进行多尺度分解,再对每个子带应用边缘分布协方差模型,由此得到带内相关性的特征协方差矩阵作为动态纹理特征进行分类。由于时间—顶点图信号的表示可以有效描述动态纹理像素间的空间关系及其沿时间的变化,同时谱图小波变换继承了图表示和小波变换的优势,因此利用时间—顶点谱图小波分解与边缘分布协方差模型,可得到有效的动态纹理特征。在标准动态纹理数据集上的分类实验结果表明,本文方法具有良好的分类性能。      

基于小波变换和支持向量机的彩色纹理识别

为了提高纹理图像的识别率,提出了一种将颜色信息融入到纹理识别中的新方法--基于小波变换和支持向量机的彩色纹理识别.首先将彩色纹理图像转化到HSV彩色空间,用小波变换进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征,然后用SVM对不同的特征进行纹理分类识别.对不同的彩色自然纹理图像进行了实验,并将结果与已有的进行了比较.实验结果证明,此方法的正确识别率比较高.     

多分辨率遥感图像的特征小波变换融合模式研究

基于图像特征的遥感图像信息融合是在突出目标地物的空间结构和纹理特征基础上的信息融合。本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上，采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强，然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合。在融合过程中，首先对多光谱图像中的R，G，B三个波段的图像进行小波分解，得到相应的低频图像，然后对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解，再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合，最后经RGB合成为彩色图像。该方法既改善了图像的清晰度和分辨率，同时也保留了原图像的光谱信息。本文最后通过融合实验验证了上述结论。     

一种基于小波变换和图像边缘特征的图像融合方法

图像融合是信息融合的重要组成部分,是一种重要的增强图像信息的方法。本文将图像小波变换边缘提取和图像融合结合起来,提出了一种基于图像边缘特征的图像融合方法。首先对输入图像进行小波变换,用模极大值方法检测出图像的多尺度边缘,然后利用边缘特征对小波系数进行融合。实验结果表明该方法既能有效地去除噪声,又能突出源图像的边缘细节信息,是一种有效的图像融合方法。     

一种多传感器图像融合与数字水印技术

在小波包域提出了一种多传感器图像融合和双水印算法。首先,利用HIS变换和小波包变换将多光谱和全色图像分解为多个高低频子带,根据小波包域系数特点,低频部分采用基于区域平均能量加权算法的规则进行融合,高频部分采用绝对值取大的规则进行融合。然后,在高低频图像融合系数分别嵌入一个水印,低频水印利用了离散余弦变换的聚能去相关能力,高频水印利用了图像纹理子块特征。最后,对嵌入的双水印融合图像进行攻击和分析。实验结果显示,融合图像在保留多光谱图像光谱信息的基础上有效提高了空间分辨率;加水印的融合图像具有良好的不可视性和鲁棒性。     

采用提升方向波变换的异源图像融合新算法

方向波(Directionlet)变换是一种基于格子的歪斜小波变换,与标准二维小波变换相比,它具有多方向性和各向异性,能够更好地描述图像的特征.针对异源图像融合这一研究热点,提出了一种新的基于方向波变换的图像融合方法,并采用提升算法有效地解决了该变换方法的运算速度问题.首先,对已配准的两幅图像分别沿变换和队列方向进行次数不等的提升变换,得到具有各向异性的子图;然后,采用低频子图直接平均融合,高频部分选择具有较强各向异性信息分量的方法得到融合图像的所有方向波变换系数;最后,经过反变换得到融合图像.实验结果表明:该算法的融合效果和运算速度都优于标准小波变换和其他的二代小波变换.     

一种改进的可见光与红外图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,提出一种基于加权对比度和局部熵相结合的多分辨图像融合算法.利用小波变换得到待融合图像的多分辨结构,在图像多分辨结构相应各级上采取不同的融合规则,得到融合图像的多分辨结构,利用小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该方法在保留可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息的同时,融合了红外图像对热目标比较敏感的特点,提高了图像的可判读性.     

基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究

随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图像处理系统获取信息提供了基础.     

基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。     

一种新的像素级多聚焦图像融合算法

该文在小波变换的基础上提出了一种将一维自组织特征映射(SOFM)网络和进化策略相结合的多聚焦图像融合算法。该方法对不同聚焦点的图像进行冗余小波分解,再分别将其各方向、各尺度的高频信息进行叠加,并在高频信息叠加层上提取反映图像清晰度差异的归一化特征图,依据此特征图,使用SOFM网络对原始图像像素进行分类,并利用进化策略对各类像素求出最优的融合系数。实验结果表明该算法比拉普拉斯变换法和小波变换法具有更好的融合效果。     

一种基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

为使融合后的多光谱图像尽可能保持原多光谱图像光谱特性的同时提高空间质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和多尺度边缘检测的融合算法。介绍了非采样Contourlet变换和多尺度边缘检测;设计了基于多尺度边缘检测、直接替代的高频、低频子带融合规则;用QuickBird卫星高分辨率遥感图像进行仿真实验。实验结果表明该算法能够在保持光谱信息的同时注入更丰富的空间细节信息,优于传统的Wavelet变换法和Contourlet变换法。     

一种新颖的红外与可见光图像融合方法

为了提升红外和可见光图像融合效果,提出了一种新颖的融合方法。对可见光图像利用支持向量机和腐蚀膨胀算法在图像分块的基础上进行分割获取含有重要场景信息的特征子图像和灰度场景子图像;对红外图像进行热目标边缘提取并增强,结合前述特征子图像和最大类间方差法获取边缘增强的目标子图像,特征子图像和灰度场景子图像。利用小波包分别对两特征子图像,两场景子图像进行融合。融合过程中,根据子图像特点择取不同融合准则,并对高频融合系数进行系数修正使其更为准确可靠。将红外热目标注入到前述融合结果中获取最终融合图像。实验结果表明,提出算法从主、客观评价上都要优于对比算法。