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基于小波包分解的遥感图像混合编码方法,首先将小波包分解后的低频和高频小波系数域值化为重要系数和非重要系数.低频重要系数采用无失真编码压缩.高频重要系数及其位置图,先用数学形态学方法进行聚类,再用标量量化和行程编码对重要系数和位置图分别编码.试验证明这种方法有效. 相似文献
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小波变换在红外成像末制导中应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
主要研究了利用小波变换提高红外成像末制导对强杂波背景下弱小目标检测能力的方法.仿真结果表明,通过小波变换对目标图像信号实现频率选择和多尺度分解,能有效地抑制背景噪声,提高对目标检测概率,并且具有较高的单帧检测效率. 相似文献
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在动态场景下,为了降低背景运动对目标检测产生误差的影响,针对视频序列图像,提出基于运动矢量
补偿的目标检测算法。采用背景运动补偿方法来完成目标检测,利用 SURF 特征点来获取精确的匹配点对,从而获
取准确的运动矢量;根据运动目标和背景运动矢量位移的不同来区分出前景和背景区域,将背景运动矢量代入模型
进行参数估计,提高背景补偿的精度;用帧差法检测出运动目标。实验结果表明:该算法具有鲁棒性,能够准确检
测出动态背景下的运动目标。 相似文献
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针对傅里叶变换的不足,介绍了小波变换,详细分析了嵌入式零树小波编码方法。采用bior3.7对图像woman进行单层分解,将原始图像与分解后低频和高频信息图像进行对比,清晰地看出图像的能量主要集中于低频系数,而高频系数主要是图像的细节信息。 相似文献
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为了解决可见光与红外图像所表现的目标特征不一致的问题,提出了一种红外与可见光图像融合算法.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解,然后提取不同分辨率、不同方向下的小波系数,采用不同的融合算法构造融合图像对应的小波系数,最后利用该小波系数重构融合后的图像.实验结果表明,该算法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,有效地将红外和可见光对同一目标所表现出不同的特征、细节融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图象处理系统获取信息提供了基础. 相似文献
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论文在研究目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了提取多个子带变换域中的主成份来构成目标综合特征的方法,这种特征不但包含目标的部分边缘特性和一些局部灰度分布特性,也包含目标的一些结构特性。实验结果证明这种特征可有效地用于目标匹配。 相似文献
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基于复无下采样轮廓波和Gaussian小波支持向量回归的红外目标图像背景抑制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换(NSCCT)和Gaussian小波支持向量回归(SVR)的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换(NSCCT)和Gaussian小波支持向量回归(SVR)的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。 相似文献
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An image multi-scale edge detection method based on anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet is given in theory. Convolution operation property and function as a differential operator are analyzed,which anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet transform have. An algorithm for wavelet reconstruction in which multi-scale edge can be detected is put forward. Based on it, a detection method for small target in infrared image with sea or sky background based on the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet and morphology is proposed. The small target detection is considered as a process in which structural background is removed, correlative background is suppressed, and noise is restrained. In this approach, the multi-scale edge is extracted by means of the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet decomposition. Then, module maximum chains formed by complicated background of clouds, sea wave and sea-sky-line are removed, and the image background becomes smoother. Finally, the morphology based edge detection method is used to get small target and restrain undulate background and noise. Experiment results show that the approach can suppress clutter background and detect the small target effectively. 相似文献
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针对弹载视频图像在战场中的应用背景,通过对SPIHT算法和LZC算法的研究,在LZC算法的基础上,改变小波系数扫描方式,提出基于小波变换的弹载图像压缩编码算法NLZC。实验结果表明:在相同的压缩比下,新算法性能更优,并且降低了内存的需求,有利于硬件实现。 相似文献
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模板图像尺寸可变的相关跟踪方法 总被引:3,自引:0,他引:3
相关跟踪过程中,序列图像中的实时图像与模板图像间存在灰度差异和几何形变,当前工程中采用相关匹配算法中的模板图像为矩形结构,为了在模板中尽可能的包含目标,模板中就不可避免的含有背景数据,但传统相关匹配算法中模板图像中的每一个像素都要参与计算,而且模板尺寸是固定的,这样就使得算法跟踪不稳定、容易丢失目标。为此提出一种变模板图像尺寸的相关跟踪方法,该方法实现了对模板图像尺寸的实时修正和非矩形模板相关匹配,试验证明此方法具有较强的抗几何变形的能力以及对复杂背景环境的适应能力。 相似文献
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设计实现了多种景像匹配算法,经试验分析发现其中Laplacian Nprod和LOG Nprod匹配算法性能优异,从而为研究设计景像匹配算法提供了重要参考.围绕基于边缘检测的多源图像特征提取问题展开研究,重点介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian和LOG 5种实用的边缘检测算子;设计了多种基于边缘强度特征的景像匹配算法,通过试验分析比较了MAD、MSD及NProd等算法的性能.试验结果表明,Laplacian及LOG边缘强度匹配算法性能最优,具有更高的可靠性,且算法简单、易于实现. 相似文献
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双树复小波和独立分量分析的红外小目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于双树复小波变换和独立分量分析(ICA)的检测方法。对图像作预处理:利用双树复小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;从原始图像减去通过快速独立分量分析(FastICA)分离出的背景图像,用双树复小波去噪;上述2方面得到的图像求和即为预处理图像。采用模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵选取阈值来分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并和基于快速独立分量分析的目标检测方法、基于形态滤波的目标检测方法进行了比较。结果表明,本文方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。 相似文献
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基于小波变换的小目标检测 总被引:6,自引:0,他引:6
利用小波分析的多分辨率特性和时频局部窗特性能够克服传统方法的局限,实现小目标的精确定位检测.基于小波变换的小目标检测,先利用改进的小波变换选择合理的小波基和小波变换窗口对小目标图像滤波,后结合直方图阈值分割法分割阈值.实验结果表明该方法不仅能很好保存小目标的形状特征,还能将背景几乎完全消除. 相似文献