基于三次B样条小波变换和Franklin矩亚像素级图像边缘检测算法

为了满足精密测量和红外与可见光图像配准对图像边缘定位的高精确度和高抗噪性的要求,提出一种基于三次B样条小波变换和Franklin矩结合的亚像素级图像边缘检测算法。首先,利用三次B样条小波窗函数对图像边缘多层分解,根据小波模极大值原理对各层检测得到初始边缘信息,随后将其边缘点与多尺度范围下3×3邻域内的点进行比较,将模值和幅角相近的点保留,建立新的边缘图像。然后,建立亚像素边缘模型,根据Franklin矩旋转不变性原理,分析图像边缘旋转至一定角度之后各级Franklin矩之间的关系,得到计算亚像素边缘点的模板关键参数,将模板在小波变换得到的新边缘图像上移动并与其覆盖下的子图进行卷积运算,进而得到图像的亚像素级边缘点。实验结果表明,并与当下表现较优的3种算法进行对比,本文提出的基于三次B样条小波变换和Franklin矩结合的算法精确度更高且抗噪性更强,能够更好地满足对于红外与可见光图像配准稳定可靠及高精度测量的要求。     

基于三次B样条小波变换和Franklin矩亚像素级图像边缘检测算法

为了满足精密测量和红外与可见光图像配准对图像边缘定位的高精确度和高抗噪性的要求,提出一种基于三次B样条小波变换和Franklin矩结合的亚像素级图像边缘检测算法。首先,利用三次B样条小波窗函数对图像边缘多层分解,根据小波模极大值原理对各层检测得到初始边缘信息,随后将其边缘点与多尺度范围下3×3邻域内的点进行比较,将模值和幅角相近的点保留,建立新的边缘图像。然后,建立亚像素边缘模型,根据Franklin矩旋转不变性原理,分析图像边缘旋转至一定角度之后各级Franklin矩之间的关系,得到计算亚像素边缘点的模板关键参数,将模板在小波变换得到的新边缘图像上移动并与其覆盖下的子图进行卷积运算,进而得到图像的亚像素级边缘点。实验结果表明,并与当下表现较优的3种算法进行对比,本文提出的基于三次B样条小波变换和Franklin矩结合的算法精确度更高且抗噪性更强,能够更好地满足对于红外与可见光图像配准稳定可靠及高精度测量的要求。     

基于提升小波变换的模糊图像融合算法研究

针对传统小波计算量大、实时性差的缺点,使用提升格式的小波进行图像融合,计算量明显减少,实时性也明显提高.在分析比较几种小波的基础上,选出一种更适合于图像分解的小波基.同时,针对低频和高频系数不同的情况选择不同的融合规则.从融合效果可以看出,采用该算法得到的模糊图像融合效果较好.     

一种基于提升小波变换的图像融合

提升小波被称为第二代小波,拥有传统小波的优点,却比传统小波概念简单,计算量大大减小,算法更易于硬件实现,是实现实时图像融合系统的有效手段。针对可见光与红外图像融合这个研究热点,提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。实验结果表明,该算法使得融合图像最大限度地包含了源图的信息,且边缘信息也被很好地保留了,是一种高效的融合算法。     

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.     

基于提升小波的图像融合

提升算法能够有效地解决目前常用的多尺度分解方法所存在的运算速度慢、对内存的需求量大、不适于实时应用的局限性。介绍了提升算法的过程，基于提升小波的图像融合算法。实验结果表明，该算法融合后的图像质量上优于一般小波变换的传统方法。     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合

在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。     

基于三次样条的不均匀插值图像放大方法

通过对平滑内插图像放大方法的插值特点分析,针对其高频信息丢失严重的问题,提出基于三次样条的不均匀插值图像放大方法.实现了图像放大.实验表明可以有效的改善高频信息的处理.     

一种基于提升小波变换的图像融合新算法

提出了一种基于提升小波变换的图像融合新算法.该算法对多源图像进行提升小波分解,并针对分解后的低频和高频分量各自的特点,选用不同的规则进行融合,即低频近似系数采用基于邻域空问频率加一致性检验,高频细节系数采用基于像素点的绝对值取最大,最后进行提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,当采用空闻频率误差比率和平均梯度作为客观评价标准,该算法具有良好的融合效果.     

一种基于提升小波变换的图像融合方法

在针对传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、内存需求量大，不适于实时应用的局限性的基础上，提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合图像质量上都优于传统方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

一种使用曲波变换的多聚焦图像融合方法

提出一种使用曲线波（Curvelet）变换的多聚焦图像融合方法：首先采用非均匀采样的快速傅里时变换（FDCTUSFFr）实现方法的二代Curvelet变换,对待融合图像进行分解;然后对不同尺度和方向上的曲波系数采用设计的融合策略进行融合;最后通过融合系数重构得到结果。实验结果表明该方法在主观感觉和客观评价指标上较小波分析的融合算法均有一定的提高。     

一种新的基于提升多小波变换的图像融合方法

多小波是一种新的小波,它在理论上所表现出来的优势以及它在应用领域所具有的潜力,使其受到高度重视。在短短的几年时间内,它在图像处理方面的应用已取得了一定的成效。提升方法不仅是现存小波变换的一种快速算法,而且是构造新的小波变换的一种工具。本文根据提升方法和多小波变换的特点,对多小波实现了提升变换,并把这种基于提升方法的多小波变换应用于图像融合,结果表明有更好的效果。     

基于提升小波变换的无损医学图像压缩

随着医学信息网络的发展,医学图像在网络中的传输对于远程医疗、教学以及患者信息的共享非常必要。在传输过程中对传输的速度和图像的质量要求很高,对图像进行压缩传送是目前有限带宽下的必然选择,而传统的压缩算法如基于离散余弦变换(DCT)的JPEG算法、基于字典技术的游程编码RLE难以满足这些要求。本文提出基于提升小波变换的无损医学图像压缩方法,并在JPEG2000标准框架下用PC机对DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)标准脑部CT图像做了实现,取得满意的效果。     

结合提升静态小波和灰色关联分析的图像融合算法

本文针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换（lifting stationary wavelet transform,LSWT）和灰色关联度相结合的图像融合算法。首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合,其次再针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值,然后计算低频分量的能量和均值构成的序列与高频分量的能量和均值构成的序列之间的灰色欧几里德关联度。按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值,最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法。     

A Lifting Scheme of Symmetric-antisymmetric Multiwavelet Transform for Image Coding

A symmetric-antisymmetric (SA) multiwavelet lifting factorization of matrix filter banks is presented as an extension of Sweldens’ traditional scalar wavelet lifting scheme. A prefilter absorbed (PA) multiwavelet lifting factorization is also presented to reduce the redundant computations in prefiltering. Then an algorithm of multiwavelet lifting is designed and used for signal decomposition. The experimental results show this lifting scheme can achieve lower complexity while preserve high quality for image coding.     

基于Ridgelet变换的图像融合

文章介绍了小波变换和脊波变换在表达信号特征上的区别、脊波变换的实现方式,讨论了基于脊波变换的图像融合思想。通过一系列图像融合实验,研究了脊波变换中图像子块的大小对融合图像的质量的影响,重点说明了脊波变换在保持融合图像的空间细节信息上的能力。     

图像的提升小波变换的FPGA实现

由2D图像转换到3D图像,关键是从原始已知的2D图像(images of limited depth of field(DOF))中生成深度图像。文章提出的是如何在FPGA上实时的对图像进行小波分析,以便后续利用小波分析的结果得到深度图像。与传统的卷积方法相比,该硬件框架提升了运算速度,简化了结构。