小波域内循环平移操作的图像高分辨率重建算法

为解决传统的图像插值算法因具有全局性而不能较好地处理图像边缘细节信息,且易在细节区域产生锯齿线的问题,提出了一种图像分辨率和对比度增强算法.该算法先用小波零填充算法得到高分辨率图像,并通过纠正残差过程来弥补丢失的边缘和纹理特征,然后对其进行定向循环平移操作.考虑到图像小波分解后水平、垂直、对角方向的高频分量能够反映图像...     

基于Shearlet域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪

为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet 域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法. 首先对含噪图像进行非下采样shearlet 变换(nonsubsampled shearlet transform, NSST),将图像分解为低频分量和多个高频分量. 低频分量中包含图像信号的主要能量以及少量的噪
声,而高频分量中含有大部分噪声和图像边缘信息. 然后,利用K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD) 算法去除低频分量中的噪声,各个方向的高频分量则通过核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD) 算法进行去噪. 最后,对处理过的低频分量和高频分量进行非下采样shearlet 反变换(inverse nonsubsampled shearlet transform, INSST),得到重构图像,从而有效地去除图像噪声,保留图像边缘细节. 实验结果表明,与小波扩散去噪法、shearlet 硬阈值去噪法、K-SVD 稀疏去噪法、小波域稀疏去噪法相比,该方法的去噪能力更强,并能更好地保留图像纹理细节特征,改善图像视觉效果.     

基于小波的遥感影像特征信息融合模式研究

在数字图像小波多分辨率分析的理论基础上,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 3个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并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,然后经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.最后通过融合实验验证了上述结论.     

基于压缩感知的多光谱图像融合算法

为提高融合效果,降低融合时间,提出了一种基于压缩感知的多光谱图像融合算法。对多光谱图像的强度分量和全色图像分别进行小波分解,仅对高频细节分量进行压缩感知测量,得到对应的观测值矩阵,利用正交匹配追踪算法对高频系数进行恢复,再利用高频系数融合准则,得到融合后的高频细节分量,最后进行小波逆变换和IHS逆变换,得到融合后的多光谱图像。实验结果表明:本文提出的压缩感知多光谱图像融合算法明显改善了融合结果图像的主观视觉效果和客观评价指标,处理数据量大大减少,融合时间缩短约60 s。     

基于模糊集理论的图像增强算法

红外图像具有整体亮度偏暗、对比度较低、目标与背景区分不明显的特点。因此,在对红外图像进行分析之前,必须先对图像质量进行改善。传统的基于模糊集理论的Pal.King算法,在增强红外图像对比度的同时,丢失部分细节信息。在分析这一问题产生原因的基础上,结合图像反色和多分辨率图像融合等理论,提出了一种新的基于模糊集理论的图像增强算法,新的算法不仅能够提高红外图像的对比度,而且能很好的突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,最重要是它能保持原始图像的细节信息。     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

一种基于边缘和小波变换的图像插值的实现

针对常规插值方法在图像放大时出现的边缘模糊现象,提出了一种基于边缘和小波变换的图像插值算法,小波变换提高了插值图像的边缘高频细节信息.算法首先使用小波变换提取图像边缘,通过边缘检测将图像分为边缘和非边缘这两个区域;对不同的区域分别进行图像插值.实验结果表明,用该方法对图像放大,能提高插值图像边缘的清晰度.     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...     

基于DEMD与多尺度几何分析的图像压缩方法

研究了基于方向预测偏差度以及模式经验分解(DEMD)的图像分解方法.对于分解所得到的图像高频信息提出采用基于JPEG 2000的9-7小波进行压缩,而对其他的图像分量则实施Bandelet变换处理.从而得到一种高保真图像压缩新方法.仿真实验表明,本文方法在恢复图像质量方面优于广为采用的JPEG 2000以及原有的几何多尺度分析方法.     

用直方图加子波增强炭素材料X射线图像

针对炭素材料X射线图像增强方法存在的增强效果问题,提出了基于小波变换与传统方法融合的增强方法.该方法充分利用了直方图均衡化能改善整幅图像对比度的能力和小波变换多尺度分析能力,首先用直方图均衡化方法对整幅图像进行灰度调整,然后对调整后的图像进行基于软阀值的小波高频增强,最后利用卷积滤波,平滑图像.实验结果表明,该方法对原图像中对比度差的细节有效地进行了增强,突出了图像的边缘特征,改善了图像的质量,其处理结果比现有的图像增强方法更令人满意.     

小波系数插值支持下的遥感影像混合像元分解

针对遥感混合像元分解中不能有效利用空间邻域信息的问题,提出一种基于超分辨率重建的分解方法. 通过小波系数双线性插值获得遥感影像的超分辨率影像,对超分辨率影像进行监督分类生成超分辨率分类图,最后通过窗口统计得到原始分辨率下各地物的丰度图. 广州城区的模拟TM遥感影像试验表明,该方法的分解精度
在3种方法中最优,能够较充分利用空间邻域信息,提高混合像元分解精度,为混合像元分解提供了新的途径.     

表面波和Retinex结合的水声图像增强方法

水下复杂信道环境以及各种干扰的存在使得声呐图像分辨率偏低,边缘细节不便于识别处理,传统增强算法大多直接进行增强处理而较少考虑去噪过程. 针对这一问题,该文分析了表面波分解和视网膜皮层图像增强原理,阐述了两者结合的可能性,并在此基础上提出了一种先采用表面波结合自适应阈值去噪处理,再进行多尺度Retinex增强的图像处理方法. 在仿真实验中将该方法与其他图像去噪增强算法分别进行比较,结果表明该方法在边缘细节保持及颜色保真方面具有优势,能够在获得更好的视觉结果的同时控制算法复杂度,有利于后续图像处理.     

一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法

提出一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法.该算法对原始医学图像进行分块整数小波变换,在每个分块的低频和高频分别提取4个系数,取其最低有效位与文本水印的对应位相异或,得到2个密钥作为零水印,认证时使用这2个密钥恢复水印信息.算法复杂性低安全性高,不改变原始医学图像.结果表明,该算法能够实现对医学图像的真伪性认证,具有较好的篡改定位能力.     

数字图像边缘检测方法的对比分析及优化

由于数字图像本身的复杂特性和各种噪声源的影响,使得图像边缘检测技术成为图像处理的一个难点.通过对几种常用边缘检测算法的介绍、归纳总结及仿真实验,对比分析了各自的优缺点,并在此基础上结合目前先进的小波理论和传统的微分法提出了一种新的图像边缘检测方法.新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,先取适当阈值,过滤多余的信息.经Matlab仿真验证,在突出图像的边缘和局域细节信息方面具有良好效果,是一种有效的图像边缘检测方法.     

图像的平移不变量小波去噪法及其应用

图像的平移不变量小波去噪法是小波收缩阈值去噪法的改进,能够有效抑制小波阈值去噪过程中出现的伪吉布斯现象.分析了图像的平移不变量小波去噪法的原理及其算法,并将该方法应用于颗粒显微图像的去噪.对采用不同去噪方法的图像按照分水岭算法进行分割,然后进行对比.实验结果表明图像的平移不变量小波去噪法的去噪效果较好。     

基于小波变换极大模算法的数字水印技术

提出一种新颖的在小波变换极大模域中嵌入的基于多尺度边缘的数字水印方法。利用小波变换极大模表示的几乎完全重构和奇异性刻画等优点来得到图像的一种稀疏表示,其中系数较大点表示了图像之中的感知重要的结构性边缘。因此,给定一幅图像,首先计算其二进小波变换,它的两个部分分别和该点处梯度向量成比例,则可以得到该点处的模和幅角信息,通过沿幅角给定的方向寻找模值的局部极大值来得到图像的多尺度边缘。通过取阀值和选择正Lipschitz指数的点来选取嵌入位置,将视觉可识别的图形冗余地嵌入到多尺度边缘中而保留幅角信息不变,经过逆小波极大模变换就可得到嵌入了水印信息的图像。实验结果表明该方法具有较高的保真度和极强的抗有损压缩的能力。