一种基于小波系数区域特征的图像融合算法

分析并统计了图像经小波变换后低频子带系数的区域特性和各高频子带系数的方向区域特性,并据此提出了一种新的基于小波系数区域特征的图像融合方法.对于低频子带的每个系数,根据其区域相关性,采用区域方差的融合规则,确定低频融合系数;对于各高频子带的每个系数,根据其所在子带的方向特征,采用方向区域能量的融合规则,进而确定高频融合系数.对多聚焦图像和医学图像进行了融合仿真实验,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了客观的评价.实验结果表明,基于小波系数方向特征的图像融合算法要优于传统的融合算法,具有一定的实用性.     

小波系数差值方向传播的图像融合新方法

对图像经提升小波变换后低频小波系数的区域相关性以及高频小波系数的方向特性进行了分析和统计,提出了一种基于小波系数差值方向传播的图像融合新方法。首先,对于高频子带的每一个系数,依据其所在子带内系数分布的方向特征,将待融合系数的差值按照一定的方向模板进行加权,通过比较对应位置加权后的数值,进而确定高频融合系数;对低频子带的每个系数,依据其系数的相关性,通过比较其八邻域方差,进而确定低频融合系数,最后,对融合系数进行提升小波逆变换,获得融合后的图像。采用信息熵和清晰度对融合后的图像进行评价,实验结果表明,算法所获得的融合结果明显优于传统的图像融合算法,具有一定的实用性。     

基于二进小波变换及局部二值模式特征的图像检索

纹理是一种反映像素的空间分布属性的图像特征,成为图像分析的重要手段。在图像检索领域,由于小波变换具有方向性、局部特性、多尺度特性,使得图像的纹理特征能得到更好的表征。局部二值模式是提取图像纹理特征的有效工具,具有旋转不变性和灰度不变性。利用性能良好的 Bubble 小波对图像进行二进小波变换得到四个子带图像,其中低频子带包含原图信息最多,对角线方向的子图包含信息最少,其余两个子图包含信息介于两者之间,因此选取低频和垂直,水平高频图像,然后对分量利用等价局部二值模式提取图像纹理特征,并进行图像检索。实验结果表明该算法不仅有效地结合了小波与局部二值模式的优势,而且具有较好的检索性能。     

小波变换与纹理合成相结合的图像修复

目的 为了克服传统的图像修复算法在结构和纹理边界的错误修复,利用小波变换域的系数特征,探讨了一种基于小波变换与纹理合成相结合的修复算法。方法 算法先利用小波变换将待修复图像分解成具有不同分辨率的低频子图和高频子图,然后根据不同子图各自的特征分别进行修复。对代表图像结构信息的低频子图,采用FMM(fast marching method)算法进行修复;对代表图像纹理信息的高频子图,根据各子图中小波系数的特征,利用纹理合成方法进行修复。结果 分层、分类修复方法对边缘破损具有良好的修复效果,其峰值信噪比相比于传统算法提高了1~2 dB。结论 与相关算法相比,本文算法的综合修复能力较好,可以有效修复具有较强边缘和丰富纹理的破损图像,尤其对破损自然图像的修复,修复后图像质量得到较大提升,修复效果更符合人眼视觉效应。     

基于多小波子带加权判别熵的SAR目标ICA特征提取及识别

传统小波独立分量分析(ICA)提取合成孔径雷达(SAR)目标特征时大都采用单一的小波基函数,并且仅利用小波分解低频子带数据进行ICA处理,而忽略了高频子带信息。针对这一问题,采用多类小波基函数对SAR目标图像进行分解;针对得到的所有低频和高频子带数据,引入子带加权的判别熵准则,结合现有的小波ICA算法,提出多小波子带加权判别熵的SAR目标图像ICA特征提取算法。采用MSTAR实测SAR目标图像数据,根据提出算法进行特征抽取,利用最近邻准则进行SAR目标识别。识别结果表明提出算法优于仅利用小波分解低频子带ICA算法。     

基于快速整数提升小波变换的医学图像融合

针对CT医学图像和MRI医学图像成像特点,提出了基于快速整数提升小波变换的融合方法。在CT和MRI两幅医学图像配准的前提下,利用提升小波变换把图像分解成低频和高频子图像,对于小波变换后的高频子图像,选择区域标准差大的作为融合后的子图像;对于低频子图像,采用加权融合,最后进行小波逆变换,得到融合后的图像,并对融合后图像用信息熵、平均梯度、相关系数的指标进行评价。实验结果表明,基于快速整数提升小波变换融合中,小波高低频系数采用不同的规则能够取得更好的融合效果,其轮廓清晰。该算法能够提升融合后的医学图像信息量,同时有效地保护图像的细节信息,在执行时间和图像质量上均优于普通小波算法。     

基于树状小波变换后分区加权的图像检索方法

论文提出了一种基于树状小波变换后分区加权的彩色图像检索方法。运用树状小波变换对图像进行分解,将图像分解成一系列的高频图像和低频子图。高频图像反映了图像的纹理细节。在计算纹理特征时,对高频子图进行了分区加权,突出了图像中间部分的纹理特征;采用HSV颜色空间的直方图来表示图像的颜色特征。综合检索时,对这两种特征进行归一化处理。实验结果表明,这种方法是有效的。     

小波域颜色和纹理特征提取及图像检索方法研究

对小波域图像颜色和纹理特征的提取方法进行研究,在图像颜色特征提取方面,提出一种基于分块的HSI分量低频子带颜色特征提取方法,该方法首先根据人眼对图像的关注度对图像进行分块,对每一块的HSI分量的小波分解低频子带的颜色特征进行提取,并通过加权获得图像的颜色特征;在图像纹理特征提取方面,提出一种基于高频子带灰度-差分基元共生矩阵的二阶统计量和各子带方向特征的纹理特征提取方法,增加了方向特性的纹理特征对图像纹理的刻画更加精细;在此基础上,提出一种综合利用所提出图像颜色和纹理特性的图像检索算法,提高了图像的检索精度.实验结果验证了所提出方法的有效性.     

一种改进的综合纹理和形状特征的图像检索方法

提出一种利用小波进行综合纹理和形状特征的具有旋转、平移和尺度不变性的图像检索算法.使用角向矩加权方向定义图像的主方向来进行坐标轴的旋转矫正,得到图像的旋转不变性表示;采用具有平移和尺度不变性的小波变换对图像进行小波分解,利用各子带的能量作为纹理特征;利用小波分解的逼近子图重构图像并进一步利用Hu不变矩提取其形状特征.最后对纹理和形状特征进行高斯归一化,综合其特征进行检索.实验中对算法的尺度不变性、旋转不变性、平移不变性及对噪声的不敏感性进行了验证,实验结果证明了该算法具有更高的鲁棒性和查准率.     

针对遥感图像压缩的改进SPIHT 算法

在研究遥感图像和小波分解系数特点的基础上,提出了一种改进的SPIHT算法：对第一阶小波变换产生的低频子带和高频子带进行小波再分解,并对再分解后的四个子带,取不同的门限值,分别进行编码;再分解后的高频子带小波系数不进行编码,在解码时直接赋予固定值重构图像。改进算法更好地处理了低频子带和高频子带的小波系数,对遥感图像的压缩实验证实了改进算法的有效性。     

小波提升变换边缘检测算法的DSP实现

提出了基于小波提升变换的改进图像边缘检测算法的DSP实现过程。本算法对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取;基于高速DSP的实现克服了传统小波变换存在的问题,很好地满足了实时性要求。实验结果表明,该方法具有运算速度快、能有效地抑制噪声、边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘检测实现方式。     

基于色彩和边缘特征的图像检索方法

为了改善基于内容的图像检索的效果和提高其检索效率,提出一种基于色彩和边缘特征的图像检索方法。首先将RGB图像分成几个子图像的形式,然后,对于每一个子图像提取其色彩特征和边缘特征,其中边缘特征的获得采用了瞬时保持（MP）边缘检测技术。将这两种特征结合在一起使用,可以实现准确快捷的图像检索。实验结果表明,该方法在检索精度和检索效率上都高于Cheng的两种方法且所用的时间分别为Cheng的方法的10%和3%,检索精度提高近20%。     

一种有效的基于小波信息分布熵的图像检索技术

在分析基于小波域图像索引技术的缺点后,提出一种基于小波信息分布熵的图像检索新方法.该方法首先将图像分割成若干个子图像,然后对这些子图像进行三层小波变换,并对小波变换后的各个子带图像进行处理以获取纹理图像,从而大大减少了计算的复杂性.最后以小波纹理直方图为概率密度函数,计算各个子图像的信息分布熵,不但使图像特征有紧密表示,而且也使图像检索的速度大大加快.实验结果表明,该方法对图像检索是有效的.     

二维二通道小波的构造与图像融合应用

提出了一类新的二维二通道小波的一种构造方法，并把此类小波应用于图像融合中，提出了利用小波分解后的低频子图像的梯度图对高频子图像进行融合的图像融合算法，并采用熵、均方根误差等指标对融合结果图像进行了评价。实验结果表明，该方法有较好的视觉效果。其融合性能好于采用相同融合算法的基于张量积四通道小波的融合方法，并能节约50%的运算量。     

基于冗余提升不可分离小波的LSCN红外图像增强方法

针对红外图像信噪比低, 易受背景环境影响的问题, 提出一种基于不可分离小波的多尺度方向分析(NSWMDA)和连接突触计算网络(LSCN)的图像增强算法. 该算法首先将原始图像进行冗余提升的不可分离小波变换(NSWT), 得到高频细节子带和低频近似子带, 然后对高频细节子带进行多方向滤波后LSCN算法进行增强, 对低频近似子带直接采用LSCN算法增强, 最后对处理后的子图进行融合重构得到增强后的红外图像. 在电力变压器红外图像中, 该算法相比其他算法在边缘强度、信息熵、峰值信噪比、结构相似度、平局梯度5种指标中分别至少提升了10.86%、14.39%、19.95%、7.06%、6.70%. 实验结果表明, 该算法不仅提升了红外图像整体清晰度, 同时也使得图像的细节纹理和对比度得到加强, 具有很好的红外图像增强效果.     

基于谱图理论的自适应纹理图像检索

将谱图理论引入图像检索领域,将原图像按照灰度级进行划分,针对各个图像灰度分布的差异提出自适应划分方法,把图像的每个划分都看作一个子图,利用谱图理论计算各个子图之间的Normalized cut（Ncut）,生成一个Ncut矩阵,在生成的Ncut矩阵中,计算每一个子图与其余子图的相似关系,提取原图像的特征向量,达到检索的目的。实验结果表明,该方法优于传统方法。     

基于小波提升变换的边缘检测及应用

在分析了小波提升格式的基础上,提出了基于小波提升变换的图像边缘检测新算法.首先,通过小波提升分解获得水平、垂直、对角线细节子图和近似子图.然后,根据子图特性分别采用不同的算子进行边缘检测.最后,利用小波逆变换重构图像.通过在交通车流量检测的实验表明了该方法有效性.     

基于时间序列的MODIS遥感数据的辐射定标

针对基于统计量的辐射相对定标的不足之处,提出了一种基于小波提升分解的小波变换算法,以解决时间序列上的MODIS遥感图像的辐射定标问题。该方法使用不同年限获取的MODIS卫星影像分别进行提升小波分解,对低频信号进行灰度辐射定标后再与高频信号重构,通过提升小波逆变换得到结果图像,实验结果表明效果较好。     

基于分形与小波的图像ROI自动提取算法

针对分形应用于人造目标作为感兴趣区域的检测中,单一分形特征检测效果不好及计算量大的问题,提出了一种基于分形和小波相结合的图像感兴趣区域提取算法。首先对图像进行小波分解,然后综合利用低频子图像的分形截距特征和拟合误差特征,得到一个新的有效的分形特征参数,从而检测获得低频子图像的感兴趣区域,最后根据原始图像与子图像的坐标对应关系,得到原始图像的感兴趣区域。实验结果表明,该算法能够有效地检测图像感兴趣区域,并且检测速度快。