非采样Contourlet变换的多尺度积图像融合算法

为了得到优质的融合图像,提出了一种新的基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多尺度积图像融合算法.分别讨论了低频子带与各高频子带系数的选择方案.当选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新改进的拉普拉斯能量和(Sum modified - lplacian,SML),设计了一种基于新改进拉普拉斯能量和的加权与选择相结合系数选择方案;在选择各高频方向子带系数时,根据多尺度积具有放大信号边缘特征,降低信号噪声的特点,提出了一种基于NSCT方向多尺度积的系数选择方案,从而不仅能恰当地选择出融合图像的NSCT各方向子带系数,有效保留图像的细节特征,而且能抑制噪声对融合算法的影响.实验结果表明,该方法优于基于小波变换和提升静态小波变换的图像融合算法,得到视觉效果更好,客观评价更高的融合图像.     

基于非采样Contourlet变换多传感器图像融合算法

针对同一场景多聚焦图像的融合问题, 提出了一种基于非采样 Contourlet 变换 (Nonsubsampled Contourlet transform, NSCT) 图像融合算法. 并对经 NSCT 分解得到的不同频域子带系数, 分别讨论了低频子带系数和各带通方向子带系数的选择方案. 在选择低频子带系数时, 提出了一种基于图像局部区域梯度能量和``加权平均'相结合的系数选择方案, 从而不仅能够恰当地选择融合后图像的 NSCT 系数, 还能够有效地抑制噪声对融合图像质量的影响; 在选择带通方向子带系数时, 充分利用了 NSCT 的方向特性以及各尺度子带图像与源图像尺寸大小相同的特性, 给出了非采样 Contourlet 域方向对比度的概念, 并提出了一种基于方向对比度的系数选择方案. 采用了多聚焦图像进行仿真实验, 并对融合结果进行了主客观评价. 实验结果表明, 相比于传统的基于小波变换的图像融合算法, 该算法能够有效避免``人为'效应或高频噪声的引入, 得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

基于提升小波变换的医学图像融合方法

多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有重要的应用价值。在对CT与MRI图像进行提升小波变换的基础上,结合低频子带系数存在区域相关性及高频子带系数的特点,提出了对于低频子带系数采用基于区域方差的融合规则,对于高频子带系数采用基于区域空间频率的融合规则,最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统方法相比,该方法可以有效提高医学图像融合的信息量,较好地保留了源图像的边缘及细节信息,具有良好的融合效果及量化指标。     

基于小波变换区域方差的遥感图像融合新算法

提出一种基于小波变换的遥感图像融合新算法。利用离散小波变换把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波区域窗口和子区域窗口统计把小波系数分类成边缘和非边缘系数。在融合处理中,低频图像的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的最大多窗口区域方差来确定融合后高频小波系数。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,这种算法有效且优于其他的图像融合方法。     

基于小波变换区域方差的遥感图像融合新算法

提出一种基于小波变换的遥感图像融合新算法。利用离散小波变换把图像分解成不同尺度的低频和高频部分，采用小波区域窗口和子区域窗口统计把小波系数分类成边缘和非边缘系数。在融合处理中，低频图像的小波系数平均值作为融合后的低频系数，高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的最大多窗口区域方差来确定融合后高频小波系数。实验结果表明，这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果，这种算法有效且优于其他的图像融合方法。     

基于多尺度积视觉特性的多聚焦图像融合算法

针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷,提出一种基于提升静态小波变换（LSWT）多尺度积的多聚焦图像融合算法,并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念.在融合低频子带系数和各高频子带系数时,分别提出了基于局部可见度和基于多尺度积的局部视觉特性对比度的系数选择方案.实验表明,该算法不仅能有效抑制噪声对融合算法的影响,而且能够得到比传统方法视觉效果更好和更优量化指标的融合图像.     

基于 Sobel 算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量.首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合.文中对低频系数采用基于 Sobel 算子的方法,有效保留边缘特征.对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征.为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整.与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好     

改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合

为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,构造联合局部自适应字典,利用正交匹配追踪算法计算得到稀疏表示系数,利用方差能量加权规则得到融合后的稀疏系数,再通过反向滑动窗口技术获得融合后的低频子带系数;然后,对于高频子带系数提出积化能量和的融合规则,得到融合后高频子带系数;最后,通过逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法能保留更详细的细节信息,在视觉质量和客观评价上具有一定的优势。     

DTCWT域的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像融合存在融合图像对比度和清晰度降低、噪声干扰等问题,提出一种DTCWT域的红外与可见光图像融合算法。首先对源图像进行预增强处理;然后通过DTCWT正变换得到低频子带图像和高频子带图像;再分别利用基于直觉模糊集的融合规则融合低频子带图像,基于信息反差对比度的融合规则融合高频子带图像;最后对融合后的低频子带图像和高频子带图像进行DTCWT逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法能有效提高融合图像对比度和清晰度,降低噪声干扰,客观评价指标总体优于现有算法的,运行效率也有所提升。     

基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)多聚焦图像融合算法。首先,采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;其后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于方向向量模和加权平均相结合的融合规则;然后,针对带通方向子带系数的选择,提出了一种基于改进的方向对比度和局部区域能量相结合的融合规则;最后,经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够有效地保留源图像的有用信息,避免噪声、虚影等效应,是一种有效可行的图像融合算法。     

基于二阶(2D)2PCA的人脸识别

研究光照变化条件下的人脸识别问题。基于最近提出的二阶特征脸方法和（2D）^2PCA方法,提出了二阶（2D）^2PCA方法。该方法将（2D）^2PCA技术分别应用到原始图像矩阵集和剩余图像矩阵集。在extended Yale人脸库上的实验表明,在光照变化条件下,二阶（2D）^2PCA方法是一种有效的人脸识别方法。该方法与传统的特征脸、二阶特征脸方法和（2D）^2PCA相比,具有更高的识别精度;且比特征脸和二阶特征脸方法节省计算时间。     

归一双向加权(2D)2PCA的手指静脉识别方法

为快速有效地进行手指静脉识别,针对双向二维主成分分析算法降维的特点,并对该算法进行改进,提出在经过图像预处理的手指静脉图像基础上,特征值归一化并双向加权(2D)2PCA的手指静脉识别方法((OW2D)2PCA)．分析了累积特征率对(2D)2PCA的影响,以及加权值、特征值归一加权值和累积特征率对W(2D)2PCA、OW(2D)2PCA、(W2D)2PCA、(OW2D)2PCA的影响．通过建立手指静脉图像库的实验结果表明,文中提出方法能够取得较好的识别效果;对(2D)2PCA提取特征向量中的冗余信息有很强的抑制作用,双向加权比单向加权效果更好;而且(OW2D)2PCA的平均识别率高于2DPCA、(2D)2PCA、W(2D)2PCA、(W2D)2PCA和OW(2D)2PCA．     

基于分块双向二维主成分分析的步态识别

提出了一种基于步态能量图和分块双向二维主成分分析进行步态特征的算法。首先对图像序列预处理提取运动轮廓,通过分析区域分布直方图检测出运动周期,生成步态能量图描述步态的空间和时间特性,继而使用分块双向二维主成分提取步态特征用以分类,最后在USF步态数据库上测试,并与其它几个算法进行比较。实验结果显示,该方法有更高的识别率和更低的计算复杂度。     

双向二维加权LPP语音特征降维算法

提出一种双向二维加权局部保持投影算法(Two-directional Two-dimensional Weighted Locality Preserving Projections,(2D)2WLPP)用于语音特征提取后维度的降低,考虑到普通的二维降维算法只能从一个方向进行特征降维且所降至的维数选择非常受限,该方法能够从水平和垂直两个方向对语音矩阵进行降维处理,这样可以大大降低提取后的语音特征数目;考虑到不同投影向量对保持局部结构的重要程度不同,进而对各个特征赋予不同的权重系数.实验证明,该算法运算速度快,与已有的二维局部保持投影相比,获得了更高的识别率.     

Face recognition based on 2D Fisherface approach

Two-dimensional (2D) discrimination analysis using methods such as 2D PCA and Image LDA is of interest in face recognition because it extracts discriminative features faster than one-dimensional (1D) discrimination analysis. However, existing 2D methods generally use more discriminative features and take longer to test than 1D methods. 2D PCA in particular cannot make full use of the Fisher discriminant criterion. Image LDA also has drawbacks in that it cannot perform 2D principal component analysis and discards components with poor discriminative capabilities. In addition, existing 2D methods cannot provide an automatic strategy to choose 2D principal components or discriminant vectors. In this paper, we propose 2D Fisherface, a novel discrimination approach that combines the two-stage “PCA+LDA” strategy and 2D discrimination techniques. It can extract face discriminative features by automatically selecting two-dimensional principal components and discriminant vectors. Using the AR database as the test data, it is shown that the proposed approach is faster and more effective than several representative 1D and 2D discrimination methods.     

基于社交意识和支付激励的D2D协作传输策略

在D2D协作传输场景下,传统的协作方案忽略了节点的自私性及在每个时间点个性化需求的差异性,导致D2D用户配对成功率较低。为了解决上述问题,提出一种基于社交意识和支付激励的D2D协作传输策略。具体地,首先利用物理层终端用户间相遇的历史信息,计算不同时刻用户间的社会关系强度;接着通过节点属性、节点对内容兴趣度计算出内容对节点的重要程度;其次该方案采用熵定义用户服务属性等级,根据节点对内容的不同服务属性等级对不同服务主体进行区别定价,以激励自私节点参与协作;然后用以上因素来构造效用函数,使系统总效用最大化;最后采用模拟退火算法求解从而得到一个稳定的协作传输策略。仿真结果表明,所提策略可满足不同时间段终端个性化需求,有效提高用户满意度和吞吐量。     

基于多通道Log-Gabor小波与(2D)^2PCALDA的人脸识别方法

为了降低光照变化对基于子空间的人脸识别方法性能的影响,结合多通道Log-Gabor策略与(2D)2PCALDA特征提取方法,提出了一种新的人脸识别方法。将不同尺度与方向作为独立通道,在每个通道内采用(2D)2PCALDA对人脸图像的Log-Gabor表示进行特征提取、分类,然后对各通道分类结果进行决策融合得到最终的类别归属。在CAS-PEAL-R1、ORL与Yale 人脸数据库上的实验结果表明,该算法具有较好的识别性能。     

基于多分辨率下节点图像融合的人脸识别方法

人脸识别是人机接口和生物信息领域研究的重要方面,得到广泛的关注,人脸特征提取是其重要环节之一。为了克服人脸光照和表情变化对特征提取的影响,提出在小波包分解后的多分辨率下利用(2D)2PCA提取人脸特征进行识别的方法,主要创新包括：（1）以小波包分解所有节点图像为研究对象;（2）提出以识别率来选取“成功”节点;（3）提出一种融合节点图像的方法。首先通过二层小波包分解获取节点图像,采用(2D)2PCA方法提取所有节点图像的特征矩阵,并利用最邻近分类器获取其识别率,然后在选取“成功”节点图像的基础上,构建了一个融合方法进行人脸识别。用CMU PIE和Yale 库中的样本进行对比测试,结果表明本方法的高效性,同时也说明融合多分辨率下的节点图像能有效提高识别率。     

D2D网络中的缓存副本数布设算法

在Device-to-Device (D2D)缓存网络中,缓存文件的副本数量是制约系统缓存效率的重要因素,过多的副本会导致缓存资源不能得到充分利用,副本数过低又将使流行文件难以被有效获取。针对D2D缓存网络副本布设问题,以系统缓存命中率最大化为目标,利用凸规划理论,提出了一种缓存文件副本数布设算法(CRP)。仿真结果显示,与现有副本数量布设算法相比,该算法可以有效提升D2D缓存网络总体缓存命中率。     

基于蜂窝网络的多对D2D通信性能研究

针对终端间直接通信技术（Device-to-Device,D2D）共享蜂窝通信上行链路资源,研究多对D2D链路共享资源对蜂窝系统性能的影响,在多对D2D通信链路累积干扰条件下推导系统中断概率并进行了仿真分析,仿真结果表明,增加D2D链路会增大对基站的干扰,但当D2D链路分布满足一定的距离条件,较大的D2D链路数不仅能够保证系统中断概率,还可使引入多对D2D通信后的系统容量得到提升。