基于复小波-Contourlet变换的高维信号处理

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,相对于小波变换具有较好的方向性、较高的逼近精度和较好的稀疏表达性能。因此将Contourlet变换用于多维信号处理,能更好的提取图像信号边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Contourlett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种自适应对偶树复小波-Contourlet变换的多传感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。     

一种改进小波变换的图像融合方法*

基于压缩感知理论,本研究针对于图像的小波分解系数的特点,提出了一种改进的小波稀疏表示的压缩感知图像融合算法。首先,本算法通过Mallat快速算法对图像进行稀疏分解;然后,利用绝对值最大融合规则对小波系数在压缩域进行融合;最后,使用最小全变分的方法重构融合图像。实验结果表明,该算法具有良好的融合效果。     

自适应对偶树复小波－Curvelet变换的遥感图像融合

Curvelet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能。因此将Curvelet变换应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Curvelett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应遥感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和所提算法进行主观和客观的对比,结果表明,基于对偶树复小波-Curvelet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法。     

基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应多传感图像融合算法

提出了基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应多传感图像融合新算法.算法将伞色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则.对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则.最后通过重构得到融合图像.将其他的融合算法和本文所提算法进行对比,结果表明,基于对偶树复小波-Curvelet变换的区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法.     

基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法

提出了一种基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法。首先对源图像做小波变换,分解成低频和高频图像,分解后的低频图像选取一组区域特征进行自适应动态加权,高低频图像采用区域能量融合规则,再对得到的低频和高频图像进行小波反变换。实验结果表明该方法能得到较好的融合效果。     

一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法

随着压缩感知技术的发展,基于压缩感知的图像融合技术研究逐渐受到越来越多的重视。针对图像小波分解系数特点,提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。该算法首先通过双放射状采样模式获得待融合图像的小波稀疏域线性测量值;然后利用一种简单的绝对值最大融合规则直接在压缩感知域进行融合,最后通过最小全变分的方法重构融合图像。主客观实验结果表明,该算法具有良好的融合效果。     

基于局部熵的小波变换图像融合算法

研究基于小波变换的图像融合算法。首先对待融合图像进行小波多尺度分解,得到小波的分解系数,对高频分量和低频分量系数采取不同的融合规则。低频部分系数融合采用简单加权平均法,高频部分系数融合采用基于邻域熵值的方法。对融合后系数进行逆小波变换得到重构图像,融合后图像清晰、对比度好。与最大绝对值法、领域方差法作比较。最后通过熵、标准差、平均梯度值等参数对融合后的图像进行定量分析。实验数据表明提出的方法是切实可行的。     

基于NSST的CS与区域特性相结合的图像融合方法

针对多聚焦图像和多模态医学图像的成像特性,结合剪切波变换可以捕捉图像更多的方向和其他几何信息的特点,提出一种利用非下采样剪切波变换的压缩感知与区域特性相结合的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将源图像进行多方向、多尺度的分解,将得到的低频子带系数采取区域能量与区域方差加权的自适应融合方式处理。由于分解后的高频子带系数具有高稀疏性,可将高频子带系数通过高斯随机测量矩阵进行压缩处理之后,采用基于压缩感知的绝对值取大的融合方式处理;然后利用正交匹配追踪算法重构,经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法的图像融合效果无论是在主观感觉还是客观指标评价方面较传统的融合方法都具有较大优势。     

结合NSDTCT和压缩感知PCNN的图像融合算法

针对基于传统小波变换的图像融合算法存在的不足,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和压缩感知脉冲耦合神经网络(CS-PCNN)的图像融合算法.首先将源图像经过NSDTCT分解后得到低频子带及高频子带系数;对于低频子带系数,提出了基于区域平均梯度、区域能量和S函数相结合的自适应加权融合规则;对于数据量较大的高频子带系数,提出了基于CS-PCNN理论的融合规则,并将改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的外部输入;最后对融合系数进行NSDTCT逆变换,得到融合图像.实验结果表明,该算法可以有效地提高图像融合的计算效率和质量,在视觉效果及客观指标上均优于一些经典的融合算法.     

一种区域特性的小波图像融合新算法

提出了一种基于区域特性的小波图像融合新算法。对原始图像进行小波多尺度分解,得到在不同尺度和方向下的低频系数和高频系数;对低频系数,采用图像区域之间的相关系数和区域方差的融合规则确定低频融合系数,而对不同尺度和方向下的高频系数,采用基于局部区域能量的融合规则确定高频融合系数;最后,通过小波逆变换得到融合图像。对多组图像进行了融合仿真实验,并用平均梯度、信息熵和空间频率对融合结果进行了客观评价。实验结果表明,该算法优于传统的融合算法,取得了更好的融合效果。     

自适应多尺度分块压缩感知算法

目的 基于小波域的多尺度分块压缩感知重构算法忽略了高频信号在重构过程中的作用,丢失了大量的边缘与细节信息。针对上述问题,提出一种自适应多尺度分块压缩感知算法,不仅合理利用低频信息还充分利用图像的高频信息,在图像细节复杂度提高的情况下保证图像重构质量的提高。方法 首先进行3层小波变换,得到一个低频信号和9个高频信号,分别进行小波逆变换后分成大小相同互不重叠的块,对低频部分采用2维邻块边缘自适应加权滤波的方法进行处理,对高频部分采用纹理自适应分块采样,最后利用平滑投影Landweber（SPL）算法对其进行重构。结果 与已有的分块压缩感知算法、基于边缘和方向的分块压缩感知算法和基于纹理和方向的分块压缩感知算法相比,本文算法在不同的采样率下,性能均有所提升,代表细节信息的高频信号得到充分重建,改进的算法所得到的重建图像具有较高的分辨率,尤其对细节较为丰富的图像进行重建后具有较高的峰值信噪比;2维邻块边缘自适应加权滤波有效的去除了重建图像的块效应,且重建时间平均减少了0.3 s。结论 将三层小波变换后的高频分量作为纹理部分,利用自适应多尺度分块重建出图像的轮廓与边缘;将低频分量直接视为平坦部分,邻块边缘自适应加权滤波重建出图像细节,不仅充分利用了图像的高低频信息,还减少了平坦块检测过程,使得重建时间有效缩短。经实验验证,本文算法重建图像质量较好,尤其是对复杂图像明显消除了块效应,边缘和纹理细节较清晰。因此主要适用于纹理细节较复杂的人脸图像、建筑图像和遥感图像等。     

单层小波分解下图像行列压缩感知选择算法

在进行图像压缩感知时发现以行或列进行压缩感知所得到的图像重构后的峰值信噪比(PSNR)是不同的。为了提高图像压缩重构的质量,提出了单层小波分解下图像行列压缩感知的选择算法。该算法首先计算图像的行与列数据的相对方差的最大偏离值,选择较小者对应的行或列作为压缩感知的对象,然后对图像进行单层小波变换分解出高频系数,在高斯观测矩阵下,对这些系数按指定的行或列进行压缩感知,最后利用正交匹配追踪算法(OMP)分别恢复压缩感知下的高频系数,并通过小波逆变换得到经过行列压缩感知后的重构图像,实验结果证明了算法的准确性。     

小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出一种结合小波变换和稀疏表示的融合算法.该算法充分利用小波变换具有保持光谱信息这一优势,首先对多光谱图像进行IHS (intensity-hue-satuation)变换,然后对亮度分量和全色图像进行单层小波变换,得到对应的高低频系数.分析高低频系数的特征,对于不能认为是“稀疏”的低频系数采用稀疏表示进行融合;对于可以认为是“稀疏”的高频系数采用图像信息融合规则进行融合.最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留了光谱信息,并提高了空间分辨率.     

贝叶斯小波图像压缩感知方法

现有小波图像压缩感知方法大多利用父子小波系数的相关性来提高重构精度, 很少考虑同一尺度兄弟小波系数间的相关性关系. 鉴于此, 提出一种基于贝叶斯模型的高频系数联合重构小波图像压缩感知方法. 该算法将同一尺度水平、垂直和对角三个方向高频系数分别压缩感知采样, 然后设计分层贝叶斯模型, 充分利用此三个方向兄弟小波系数的相关性来重构图像. 实验结果表明本文提出的方法比传统的多尺度压缩感知有更高的图像重构质量.     

基于小波变换和引导滤波的多聚焦图像融合

为了进一步提高多聚焦图像融合效果，提出了一种基于小变换和引导滤波的多聚焦图像融合方法。对源图像进行二维小波分解，得到低频子带系数和高频子带系数。对低频子带系数采用引导滤波加权融合；对高频子带系数引入最大对称环绕显著性检测算法(Maximum Symmetric Surround Saliency Detection Algorithm,MSSS），归一化显著图得到权重图，进而进行加权融合。把得到的高频和低频子带系数进行小波重构，得到最终的融合图像。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法具有更好的清晰度，得到较好的融合结果。     

基于Sobel算子的小波包变换遥感图像融合算法

针对遥感图像融合时图像的空间信息与光谱信息不易兼容的问题,在小波包变换的基础上提出了一种基于Sobel算子的图像融合算法。该方法将多光谱图像与高分辨率图像进行小波包变换,根据阈值选用不同的融合准则得到小波低频系数,利用Sobel算子提取图像高频特征值,采用最值法获取高频系数。实验结果表明,所提算法优于传统的HIS(Intensity,Hue,Saturation)变换、小波变换以及两者结合的方法,在较好地保留图像光谱信息的同时,进一步增强图像的细节信息、边缘特征,从而提高图像的清晰度。     

基于局部能量的电容层析成像图像融合方法

针对电容层析成像技术的"软场"效应和病态问题对重建图像精确度的影响,在分析电容层析成像基本原理和成像算法的基础上,提出了一种基于局部能量的电容层析成像图像融合方法。该方法以线性反投影、Landweber和共轭梯度算法作为图像重建的基础,利用各个图像的互补特性,经对重建的图像小波分解后,分别采用基于局部能量和加权平均算子融合规则对分解后图像的高频系数和低频系数进行图像的融合,得到准确度更高的成像结果。仿真实验结果表明,融合后成像精确度得到明显提高,缩小了误差,图像更接近原型,为ECT图像重建的研究提供了一个新的方法。