基于双变量模型和非下采样Contourlet变换的SAR图像相干斑抑制

该文根据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,应用贝叶斯估值理论推导得到该模型相应的非线性双变量阈值函数。综合SAR图像非对数加性模型和双变量阈值函数,提出基于双变量模型的非下采样Contourlet变换域SAR图像相干斑抑制方法(SNSCTBI)。实验通过对幅度格式和强度格式的SAR图像做相干斑抑制,结果表明该文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,有效抑制了同质区域的相干斑,同时边缘等纹理信息保持清晰。     

基于Contourlet 变换和Hu 不变矩的图像检索算法

文章提出一种基于Contourlet 变换和Hu 不变矩的图像检索算法。首先,对每幅图像进行Contourlet 变换,得到低频子带与高频方向子带,把计算得到的低频子带的Hu 不变矩和各个高频方向子带的均值与标准差作为图像的特征向量,利用Manhattan距离进行相似度度量,完成基于内容的图像检索。为对该文提出的算法的检索效果进行检验,分别与基于Contourlet 变换特征的检索算法和基于Hu不变矩特征的检索算法等方法进行了对比实验研究。结果表明,该算法有效地融合了图像的纹理特征与低频子带的形状特征,较好地实现了基于内容的图像检索,平均查准率达到73.94%。     

基于Contourlet变换和Canny算子的图像边缘检测方法

现存的基于空间域或小波变换域的图像边缘检测算法只能有效检测出红外图像有限方向的边缘.由于这些算法没有充分利用邻域的信息,因此在边缘较为复杂的区域边缘检测结果中会出现较大的偏差.针对这一问题,提出了一种基于Contourlet变换和Canny算子的边缘检测算法,首先对原始图像进行Contourlet变换,然后利用各方向子带的方向信息及其梯度方向信息,对各个尺度进行边缘检测,最后通过逆变换,得到图像的边缘图像.实验结果表明了新算法可以提高边缘检测和保持的能力,有较强鲁棒性.     

基于形状的图像检索技术研究

基于形状的图像检索技术是基于内容的图像检索技术的一个重要组成部分。现有的形状特征检索技术主要集中在形状特征的提取及相似性度量、形状特征与颜色和纹理特征结合、形状特征与高层的语义特征结合的研究。在分析现有的基于形状的图像检索技术的一些关键技术的基础上,对基于小波-傅里叶特征(WFD)的形状检索方法进行了研究,并提出了一些改进算法。结合Matlab和ACCESS实现了一个基于形状的图像检索实验系统,建立了用户界面,选取与设计了4个图像测试集,使用检索性能评价方法对形状特征的检索结果进行了客观的评价。实验结果表明,利用本文所提出改进的形状特征进行检索取得了较好的检索效果。     

基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法

提出了一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法.首先,对图像作Contourlet变换,得到一个低频子带和一系列高频方向子带.其次,对低频子带系数采用基于边缘的规则来融合,而对于高频方向子带系数,采用基于一种基于Contonrlet局部系数相关性的规则来进行融合.最后,对融合系数进行非子采样Contourlet逆变换,得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法对可见光、红外图像融合十分有效,能较好地提取原始图像中的边缘方向信息和几何特征.     

基于非抽样Contourlet变换的红外图像和可见光图像融合算法

分析了非抽样Contourlet交换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)的原理和优点,针对红外图像和可见光图像的特征,提出了一种新的基于NSCT图像融合算法,应用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,低频子带采取区域能量加权法融合,带通子带采取区域方差加权法融合,最后将融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验表明,与其它融合算法比较,该算法融合图像效果较好.     

基于非下采样Contourlet变换的SAR图像增强

该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性,提出一种SAR图像增强方法,给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法。该文在不同方向子代进行斑点方差估计,利用局部方向统计信息对NSCT系数并进行强边缘、弱边缘和噪声分类并进行弱边缘的增强和噪声的抑制。实验结果表明,该方法在方向信息保留和斑点抑制上优于非下采样小波变换(NSWT)相应方法。     

基于斑点方差估计的非下采样Contourlet域SAR图像去噪

 合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重影响图像质量,使得SAR图像的自动解译十分困难.本文联合SAR图像的统计特性和非下采样Contourlet对SAR图像细节信息的良好刻画能力,提出一种新的非下采样Contourlet域SAR图像去噪算法,通过估计到的各个高频方向子带的斑点噪声方差和变换系数模值的局部均值,对非下采样Contourlet变换系数进行判定,保留信号系数,抑制斑点噪声系数,实现SAR图像去噪.仿真实验结果表明,本文方法在斑点抑制的同时可以有效保持细节信息.     

融合颜色与形状特征的图像检索方法

基于颜色或颜色-空间信息的图像检索方法，由于没有考虑图像中所含目标对象的形状特征，检索效果往往不够理想，针对这一不足。文章提出并设计了颜色-梯度方向角二维直方图，将图像的颜色特征与形状特征融合起来进行图像检索。试验结果表明，该方法的检索精度与效率都有明显的提高。     

基于分块Contourlet变换的图像盲分离

文章研究了多尺度Contourlet变换并将它与独立分量分析ICA结合起来,在传统的小波ICA基础上提出了FRITICA方法。利用Contourlet变换比小波变换具有更好的稀疏性以及图像进行分块处理后某些图像块的星座图比其他图像块的星座图方向性更好的特点,提出一种基于分块Contourlet变换的独立分量分析方法,进而提高叠加混合图像的盲分离的效果与速度。     

基于Contourlet域K-L变换的SAR图像相干斑抑制

针对SAR图像相干斑噪声去除问题,提出了一种基于多尺度分解的Contourlet域K-L变换的SAR图像去噪的新方法。方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用K-L变换进行能量保持即提出信号的主要特征,用重构图像来进行去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像。在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征及边缘特征,且信噪比也较高。     

基于纹理特征的图像检索

构造了具有旋转、平移和尺度不变的纹理特征,进而提出基于纹理图像检索算法.首先,根据角向矩极大原理将检索图像进行坐标校正,得到图像旋转不变的表示;然后,利用平移和尺度不变小波对检索图像进行分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解系数;最后,采用各尺度的小波能量值刻画图像的纹理性,并针对特征向量内部进行高斯归一化,根据欧氏距离计算不同图像间的纹理相似度.基于内容的图像检索(CBIR)试验表明,该方法具有旋转、平移和尺度不变性,与其它方法相比,具有较高的检索率.     

基于Contourlet变换的图像去噪方法

图像去噪是数字图像处理领域的一项重要技术.传统的基于小波变换的去噪方法,去噪效果不是很理想.为了解决这一问题,提出了一种基于Contourlet变换的图像去噪方法.实验结果表明,与传统小波去噪方法相比,该方法不但可以保留图像的边缘信息,而且能提高去噪后图像的信噪比.     

基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet域去噪

为改善图像的去噪效果,该文提出了一种基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet域去噪算法。该算法首先建立非下采样Contourlet系数邻域的高斯比例混合模型,然后在模型基础上应用贝叶斯最小二乘法对系数进行估计,最后反变换得到恢复图像。算法结合了非下采样Contourlet变换对图像边缘的高效表示能力、非下采样变换的移不变性质以及GSM模型对非下采样Contourlet系数邻域相关性的概括能力。实验结果表明,该算法在视觉效果和峰值信噪比的改善上都取得了非常好的效果。     

冗余轮廓波变换的构造及其在SAR图像降斑中的应用

构造了由非抽样塔式分解和方向滤波器组实现的冗余轮廓波变换。文中利用McClellan变换设计非抽样塔式分解中满足精确重构条件的圆对称滤波器组。利用冗余轮廓波变换系数的自适应局部统计模型及最大后验概率法对SAR图像进行降斑处理,并与基于平稳小波和轮廓波变换的降斑算法进行比较。结果表明,提出的算法能有效地去除散斑噪声,并且具有更强的边缘保持能力。     

基于Contourlet变换的偏振图像融合

提出一种基于Contourlet变换的偏振图像融合算法。Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用Contourlet变换对三个555波段不同方向的偏振图像进行分解,对于高频和低频系数分别采用不同的窗函数计算区域能量,最后加权实现偏振图像的融合处理。实验结果表明,该算法与小波分解法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以体现偏振图像的特点,取得较好的融合视觉效果。     

基于轮廓波变换的红外图像增强算法的研究

尽管红外图像的应用越来越广泛,但其本身存在的不足使得应用受到影响,因此对红外图像进行增强处理就显得十分重要。现有的图像增强算法没有考虑到变换系数中不同分辨率下的各个方向子带之间的能量分布,对所有分辨率下的所有方向子带中的变换系数进行统一的增强处理。因此,提出了一种结合方向子带能量分布的自适应增强算法。Matlab仿真结果表明,该算法不仅能增强目标的清晰度,还能提高红外图像的对比度,改善图像的视觉效果。     

基于轮廓变换的自适应阈值图像去噪算法

针对Contourlet变换子带系数相关的特性,对图像去噪的阈值进行了研究,提出了一种新的自适应阈值图像去噪算法。该方法首先对噪声图像进行Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的子带系数,再根据子带系数的能量关系采用改进的Bayes Shrink自适应阈值对图像进行去噪处理。实验结果表明:这种方法提高了图像的PSNR值,增强了去噪后图像的视觉效果,而且更好地保留了图像的边缘信息。