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给出了一种无监督SAR图像变化检测算法,它不需要分布假设,而是通过联合灰度直方图的分布特性进行判别.算法利用自适应边缘检测提取训练数据,通过Fisher分类器对联合直方图进行判别分析,得到不同小波层待检测点隶属度,并根据邻域关系以及上下文进行融合,得到最终检测结果.对真实SAR图像进行检测,得到了较好的检测结果. 相似文献
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为充分利用图像的细节信息,提高变化检测算法的鲁棒性和稳健性,本文融合了多个尺度间的特征,提出了一种自适应SAR图像变化检测方法。首先采用小波函数对对数比差异图进行多尺度分解,而后采用独立重构的方式,得到不同尺度下的重构图像。接着采用均值循环迭代分割算法,以甄别变化区域与未变化区域。最后将不同尺度下的判别结果,采用马尔科夫随机场融合的方式,来获取最终的变化二值图。通过对不同尺度下的图像进行融合,该方法不仅有效地利用了尺度信息,而且对边缘的检测更加细致。实验结果表明该算法能够有效地提高SAR图像变化检测的精度和鲁棒性。 相似文献
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针对多时相遥感图像之间的变化检测易受照度变化和噪声的影响,提出了一种基于多尺度分析和多变量假设检验的变化检测方法,首先将已配准的2幅图像的差值进行小波分解,得到4幅子图,小波分解过程中不进行下采样,然后将4幅子图中对应点处的小波系数组成一个四维的矢量,并对每个分量赋予不同的权值,最后利用多变世假设检验判定变化区域。实验结果表明所提取的方法具有较强的抗照度变化和噪声影响的性能。 相似文献
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由D.Donoho等人提出的能有效捕获图象的几何结构,但基于变换的多尺度分割算法在楔形方向的选择上需要计算所有分解楔形系数,且没有利用上层分解的结果,计算量特别大。从图像的几何结构出发,在图象四分树的基础上加以楔形区域分割,对于矩形区域的楔形方向选取上建立了多分辨分析算法,在上层分割的基础上,只需计算八个方向的Wedgelet,而不是所有的方向,既避免了窗口初始化,降低了分割过程特征抽取的复杂性,减少了迭代次数。经试验比较,该方法优于同类方法。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种基于多小波变换的区域方差融合方法。首先对参与融合的两幅图像进行多小波多尺度分解,得到两个金字塔结构的分层信息。然后分别在变换域的各层对小波系数进行融合:低频信息采用加权平均算子进行融合;高频信息采用一种基于区域方差的多子带联合判决的融合规则进行融合,最后重构得到融合图像。实验结果的主客观评价分析表明,该方法的融合性能比基于单小波的融合方法的融合性能好。 相似文献
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本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法,并针对小波分解的不同频率域,分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则.选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行了一致性验证.文章设计了三种选择低频系数的方案,即平均法、Burt提出的平均与选择相结合的方法和基于边缘的方法.平均法在一定程度上降低了图像的对比度;平均与选择相结合的方法根据两幅图像的相关性采用平均法或选择法;第三种方法是一种基于边缘的方法,在多幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留,得到的合成图像最清晰.文章最后将提出的算法用于多聚焦图像的融合.从仿真结果可以看出,文中给出的方法可以很好地保留多幅原图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的融合图像.通过比较可知,如果尺度系数的选择采用第三种方案,融合图像的视觉效果最好. 相似文献
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基于提升小波变换的红外图像融合算法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
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。 相似文献
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Ridgelet变换是继经典的小波变换之后提出来的一种新型图像多尺度几何分析工具.针对不同波段的远程遥感图像提出了一种基于新型正交Ridgelet变换的遥感图像融合方法.该算法基于新型的可逆离散脊波多尺度变换,通过客观评估融合性能说明该方法优于其他三种典型融合方法,尤其是优于各种基于小波变换的图像融合方法,仿真实验证明该方法融合效果良好. 相似文献
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在图像处理中,边缘检测是模式识别、图像分割及图像场景分析的基础.传统的图像边缘检测算法具有算法简单,方向适应性强的优势,然而由于图像边缘具有多样性,使得这些传统算法的优越性得不到很好的体现.结合目前先进的小波理论和传统的微分法,提出一种改进的基于双正交小波变换的多分辨率图像融合方法.该方法把用不同方法处理得到的边缘图像融合生成一幅新的边缘图像,并取适当阈值,去掉多余的信息.经过计算机仿真验证,在突出图像的边缘和局城细节信息方面,该方法具有良好的视觉效果. 相似文献
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根据小波变换和Teager能量算子(TEO)的局部特性,该文提出一种基于SAR图像的船舰检测算法.该算法对SAR图像进行小波变换,计算小波系数的Teager能量.根据小波域的Teager能量对船舰信号的增强特性,使用双参数CFAR检测SAR图像船舰.仿真结果表明,新算法与传统的双参数CFAR检测算法和基于K-分布的单元平均检测算法相比,在船舰检测数和虚警数性能指标上均优于传统检测算法. 相似文献
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本文引入小波多尺度边缘检测,将小波的尺度因子与不同方向的梯度联系起来在梯度大的方向(垂直边缘方向)采用小尺度的因子,突出细节.在梯度小的方向(沿着边缘方向)采用大尺度因子,可提高信噪比.试验结果表明:该算法具有很好的边缘细节的保持性,较常见的P-M模型滤波方法算法效果有明显优势. 相似文献
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提出了一种新的基于小波-Contourlet变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法.由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以它比其他方法更适应于进行多传感图像融合,对于小波-Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域"能量"较大的高频系数作为融合影像的高频系数.实验结果表明,基于所提出的小波-Contourlet变换的融合结果优于其他常用的融合方法. 相似文献