一种基于Shearlet变换的图像质量客观评价方法

提出一种新的图像质量评价方法,将Shearlet变换捕捉视觉感知特征的能力和人类视觉系统的感知特性相结合来描述各种失真引起的图像质量的变化。该评价方法首先对参考图像和失真图像进行Shearlet分解,再对分解得到的不同尺度下的子带系数进行对比敏感度掩膜。然后根据由参考图像子带系数确定的感知阈值来计算参考图像和失真图像的各个子带中可感知到的系数所占的比例。最后通过比较失真图像相对于参考图像可感知到的系数所占比例的变化程度,综合得到图像质量的客观评价。分别在LIVE数据库和不同失真程度的图像集上对本研究算法进行有效性和合理性实验。实验表明本研究所获得的客观质量评价结果与人类的主观质量评价具有较高的一致性,能够很好地反映人类的主观感受。     

基于Contourlet尺度相关的SAR图像融合

针对不同波段全极化SAR图像的融合,提出了一种基于Contourlet变换域进行图像融合的方法.利用Contourlet变换将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的高频子带,对分解后的低频子带进行邻域能量加权融合;对方向高频子带依据尺度间相关性定义一个边缘信息量测指标,选择量测指标大的系数作为融合系数.最后对两波段全极化SAR图像进行了融合实验.实验结果表明：与小波变换等融合方法相比,利用所提出方法融合后的图像能够明显抑制SAR斑点噪声影响,在视觉特性以及评价指标上效果更好.     

小波变换下的特征匹配图像编码

针对现有图像编码算法大多是利用图像自身像素之间的相关性,而很少利用来自不同图像信息之间的相关性来减少编码过程中的冗余这一问题,本文提出在小波变换域下,利用图像特征匹配实现的编码方法。在编码端,首先通过小波变换将输入图像分解为低频子带和高频子带,低频子带经过低失真的编码算法编码后传到解码端;高频子带进行尺度不变特征变换特征提取,并与图像库码书进行匹配,将匹配索引传到解码端。在解码端,根据码书和索引解码出SIFT特征,并利用解码后的特征在图像库中找到复原图像块,进行高频子带的复原。最后通过小波逆变换,得到重构图像。结果表明:对测试图像进行编码,平均压缩比为437;在同等压缩比下,本文算法的PSNR值平均比JPEG 2000和JPEG分别高0. 18、4. 55 dB; SSIM值平均比JPEG 2000和JPEG高0. 001、0. 08。     

基于Contourlet域梯度结构相似度的无参考图像质量评价

Contourlet变换已经成为多尺度、多方向图像处理领域的研究热点,文章将其引入图像质量评价,提出了一种基于Contourlet变换的梯度结构相似度无参考图像质量评价方法（NRCT-GSSIM）,将待评价图像通过高斯低通滤波器构造参考图像,然后在Contourlet变换域中计算图像频率子带、方向子带分别加权的梯度结构相似度,实现对图像的质量评价.该方法无需标准参考图像,充分考虑了人类视觉特性.实验结果表明,NRCT-GSSIM取得了与峰值信噪比（PNSR）、结构相似度（SSIM）和梯度结构相似度（GSSIM）等有参考图像质量评价相一致的评价结果,且较之PSNR、SSIM有更高的准确性.     

Contourlet域的多极化SAR图像自适应融合方法

针对不同极化SAR图像的融合,提出了一种基于Contourlet变换的自适应窗口图像融合方法．首先对原始图像进行Contourlet变换,将图像分解为一个低频予带和多个不同方向的高频子带．对分解后的低频子带进行邻域能量加权融合,对各方向高频子带采用依据SAR图像斑点噪声特征的变化自适应地调整融合窗口的方法.通过对两极化SAR图像进行融合实验并与小波变换等融合结果比较,表明本文方法融合后的图像在视觉特性以及客观评价统计因子上取得了更好的效果,融合后的图像提供了比原始图像更丰富的信息．     

非下采样剪切波变换域下遥感图像融合

多光谱图像与全色图像的融合已被广泛应用于提高后续图像处理效果以满足图像进一步应用的需要,本文提出了一种在非下采样剪切波变换域中基于区域清晰度加权和导向滤波相结合的遥感图像融合方法.利用剪切波变换将多光谱图像的亮度分量与全色图像分别分解为低频子带和高频子带;针对高低频子带的特点分别设计高低频子带融合规则;对融合系数取剪切...     

基于复合分解与直觉模糊集的红外与可见光图像融合方法

针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合算法的不足,提出一种基于复合分解与直觉模糊集的红外与可见光图像融合方法。采用NSCT将源图像分解为低频子带和高频子带,进一步采用潜在低秩表示模型将低频子带分解为低频基础子带和低频显著子带;针对低频基础子带、低频显著子带和高频子带的特征,采用不同的融合规则,其中,低频基础子带以视觉显著度为权重系数采用加权求和作为融合规则,低频显著子带以绝对值最大为融合规则,高频子带以直觉模糊熵最大选择为融合规则;通过NSCT逆变换得到红外与可见光融合图像。通过对比多组融合图像主、客观评价结果表明,该方法能有效保留边缘信息,保留较多的源图像信息,在视觉质量和客观评价方法优于其他图像融合方法。     

基于邻域能量的压缩感知医学图像融合研究

将不同模态的医学图像进行合理融合,能够极大地丰富图像的信息,提高临床医学的诊断效果.本文结合压缩感知理论,采用Contourlet变换对原始图像进行分解,得到低频子带部分和高频子带部分;对低频子带使用平均加权的方式进行融合,对含有较多噪声的高频子带使用邻域能量加权的融合规则.通过对医学图像的仿真实验,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度.比较融合评价指标,证实该算法无论在主观视觉还是客观评价指标上都有较好的效果.     

一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．     

基于多特征的遥感图像融合算法

针对基于多尺度几何变换的遥感图像融合算法细节表现能力不足的缺陷,提出了一种新的基于多特征的遥感图像融合算法。首先,对多光谱图像进行HSI变换,将得到的亮度分量和全色图像分别进行非下采样的Contourlet变换(NSCT),得到低频和高频子带系数;然后,对低频子带系数采用像素绝对值选大的规则进行融合,对于高频子带系数的选择,考虑到不同的因素如(方差、能量、平均梯度)对图像质量的影响不同,提出了一种基于多特征的融合规则;最后,对融合后的低频和高频系数分别进行了逆NSCT变换和逆HSI变换得到融合图像。实验结果证明,该方法可以有效将全色图像的空间信息注入到多光谱图像中,并与HSI变换、Contourlet变换等融合算法相比,该方法在主观和客观评价上优于其他几种融合方法,具有更好的融合效果。     

基于失真模型的结构相似度图像质量评价

提出了一种基于图像失真模型及失真视觉特性的图像质量评价方法,解决了传统结构相似度（SSIM）度量不能同时有效评价不同失真强度与不同失真类型图像质量的问题.将图像失真分解为局部线性模糊及加性噪声,通过质量敏感区域加权与噪声SSIM补偿,实现各种失真类型SSIM的聚合以提高综合评价性能.实验结果表明,这种基于失真模型的区域加权SSIM能够一致评价各种失真类型、各种失真强度的图像质量,在LIVE图库上与主观评价分回归后的相关系数达到0.946 7,优于其他SSIM算法.     

基于区域能量的NSST域偏振图像融合算法

针对传统的偏振图像融合方法存在图像细节丢失、边缘模糊、对比度下降等不足,提出了一种基于区域能量的非下采样剪切波变换域(NSST)偏振图像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行分解,获取源图像的低频子带系数和高频子带系数;然后,对分解得到的低频系数基于区域能量加权融合,对高频系数先基于区域能量取大融合,再应用引导滤波进行细节增强;最后,通过NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合后的偏振图像能够较好地保留细节信息,同时使边缘更加清晰,图像标准差、平均梯度、信息熵、对比度、空间频率相对传统方法均有不同程度的提高,具有更好的视觉效果。     

子带技术在超声弹性成像中的应用研究

为了降低超声弹性成像噪声,提出将超声回波射频信号分割成几个子频带信号,然后分别对每个子频带信号进行应变估计得到子应变图像,最后将这些子应变图像叠加平均起来得到一个复合后的应变图像。先在理论上描述了该子带方法,然后在一个商用的超声弹性成像系统上,在一个仿真人体组织的弹性成像模型上测试和验证该方法的有效性,实验结果表明该子带方法可以提高应变图像质量,弹性信噪比提高了18%左右,对比噪声比提高了42%左右。     

具有全局收敛性的彩色图像去噪模型

针对彩色图像去噪问题,提出了一个具有自适应性的去噪迭代模型.该模型继承了全变分泛函(TV)保护彩色图像局部特征的性质,并基于Kacanov方法收敛性的条件的要求改进了全变分泛函,从而用Kacanov方法证明了新模型所给出的耦合偏微分方程组的解序列的全局收敛性.实验结果表明,耦合偏微分方程组较好地处理了去噪过程中不同色彩分量之间的相互影响,有效地抑制了去噪后图像相比于原图的色彩失真问题;并在去噪的同时有效地保护了原彩色图像的主要局部特征.     

基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面缺陷检测

针对磁瓦表面缺陷对比度低、图像受不均匀背景和磨削纹理干扰大等问题,提出了一种基于非下采样Shearlet变换（non-subsampled shearlet transform,NSST）的磁瓦表面缺陷检测方法。首先,对磁瓦图像进行多尺度多方向NSST分解,得到一个低频子带图像和多个频率和方向变化的高频子带图像。然后,根据缺陷在高低频域表现出的不同特征进行针对性的处理,在低频子带中分别计算行均值线图像和列均值线图像,将列均值线图像沿行均值线图像扩展,构造基于均值的自适应阈值面对低频子带进行滤波,以去除不均匀背景;同时,利用同一分解尺度下各高频子带系数中微弱缺陷信号的方差较大,显著缺陷信号的能量较大,而噪声和背景干扰信号的方差和能量均较小的差异,构造基于Shearlet高频分解系数方差和能量的综合高频缺陷识别算子,滤除高频子带中的噪声和背景干扰。最后,对修正后的分解系数进行逆NSST重构,得到背景均匀,磨削纹理和噪声干扰得到充分抑制的高对比度图像,采用自适应阈值分割方法,提取出缺陷区域。实验结果表明,该方法的假阳性率、假阴性率和检测准确率分别达到8.8%,5.0%和93.1%,算法在MATLAB仿真平台中平均运行时间为0.629 s;相较于现有的磁瓦表面缺陷检测算法,该方法能够有效地去除不均匀背景、磨削纹理和噪声干扰,检测结果更加准确,鲁棒性更强。     

基于经验小波的太阳能电池缺陷图像融合

为解决太阳能电池的弱缺陷检测问题,提出一种基于二维张量经验小波的多光谱图像融合算法。使用一组特定波长的光源采集太阳能电池片图像信息,对图像进行顶帽变换抑制背景噪声;使用经验小波变换对预处理图像进行分解,分别对获得的高低频子带图像采用基于极大值的显著性融合规则进行融合,将融合后的高低频子带图像进行小波反变换获得最终的融合图像。在相同的采集条件下获取五类色差电池片图像,进行算法测试试验,并从图像视觉效果和客观评价指标两方面与其他算法分析比较。试验结果表明,此算法不仅具有良好的适应性,而且在保持光谱信息和抑制噪声等方面均取得良好的效果。     

一种基于NSCT和自适应PCNN医学图像融合的改进算法

由于医学影像成像原理不同,不同模态图像的质量、空间和时间特性有较大区别,因此临床上需要将不同模态的图像融合进行综合分析。为了准确并全面地融合MRI和PET图像,提出了一种基于NSCT和自适应PCNN医学图像融合的改进算法。算法采用NSCT得到图像的低频和各方向子带信息,采用符合人类视觉系统的自适应PCNN选择融合图像系数,重构得到融合图像。采用颅脑MRI和PET医学图像进行了仿真实验。结果表明,基于NSCT自适应PCNN算法在提高空间纹理细节和减少颜色失真方面明显优于其它的融合算法。     

视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法

为了获取适合人眼观测的高质量红外与可见光融合图像,提出了一种基于视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法。首先,利用改进的流形排序法分别检测红外与可见光图像的视觉显著性区域;然后,采用非下采样轮廓波变换对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,从而获取各自低频子带和高频子带,并将视觉显著性的检测结果用于指导分配低频子带的融合权重,即依据显著度大小赋予不同的权值,而高频子带的融合则依据局部标准差准则赋值;最后,通过非下采样轮廓波逆变换获得融合图像。实验结果表明:这种算法不仅可以保全可见光图像中的细节信息,而且能够精确地突显出红外目标信息,具有较好的视觉效果, 增强了红外与可见光复合前视系统的识别性能。     

视觉相似性图像质量评价方法

低层次视觉特征是计算机视觉系统从环境中获取信息并做出反应的重要依据．考虑到低层次视觉特征包含了图像亮度变化、分布和组织等重要信息,视觉特征差异就反映了图像内在结构的变化．利用人眼视觉感知的局部性与非均匀的特点,分别在角点和边缘特征域测量参考图像和测试图像的相似度,并将其合并为对图像整体质量的度量．在IVC、TID2008、Tomaya-MICT、LIVE和CSIQ图像数据库上,对基于低层次视觉特征的图像质量评价方法和传统的PSNR、SSIM、IFC和VIF方法进行了性能比较．实验表明, 基于低层次视觉特征的图像质量评价方法在整体性能上要远远优于PSNR和SSIM方法,并且能够与公认性能较好的、基于自然场景统计的IFC和VIF方法相媲美．