基于小波分析的双色红外弱小目标检测算法

针对单波段红外弱小目标检测难度大、信息量少的问题,提出一种基于小波分析的双色红外弱小目标检测算法。首先运用小波滤波器对双色图像进行一级分解,然后提出一种软、硬阈值折衷法对高频小波系数进行处理,低于阈值的系数将被直接归零以抑制背景;通过采用一定的策略对双波段高频图像进行融合并将低频系数归零后,运用小波反变换得到滤波图像,最终采用多帧累积检测完成弱小目标的检测。实验证明本文算法能有效提升目标信噪比,具有良好的弱小目标检测能力和实时性。     

基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测

红外图像序列中弱小目标的检测是图像处理应用的一个重要研究领域。由于弱小目标很难从背景杂波中分离出来，所以弱小目标的检测是一个难点。介绍了一种基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波器抑制大部分背景杂波，然后采用基于累积量的自适应滤波器对高频小波系数进一步处理，使得图像信噪比大大提高，同时保留了目标信息。最后应用一些序列处理方法来进一步提高检测的性能。利用实测数据所做仿真实验结果表明该方法的有效性。     

一种红外弱小目标检测新方法

研究天空背景下红外运动弱小目标的检测。对红外序列图像进行累积后进行小波分析，再采用自适应门限处理，使用小波反变换将背景中低频分量和高斯噪声去除，再采用非线性滤波，最后再使用累积的方法找出目标，并得到目标航迹。实验结果表明，该方法能有效地检测定位运动红外弱小目标，并具有很强的抗噪声性能。     

一种基于小波域的双色红外弱小目标检测算法（英文）

针对单波段红外弱小目标检测难度大、信息量少的问题,提出一种基于小波域的双色红外弱小目标检测算法。首先运用小波滤波器对双色图像进行分解,利用双色图像的特征差异提出了不同的阈值确定方法对高频图像进行分割,通过采用不同策略的布尔逻辑运算完成高频分割图像的融合,最后运用形态学运算和多帧累积检测的方法完成弱小目标的检测。     

基于小波和Context模型的海面红外弱小目标检测

红外图像中弱小目标的检测一直是图像处理领域的热点和难点.介绍了一种基于小波变换和Context模型空间自适应滤波的红外弱小目标检测算法.该方法首先利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于Context模型的空间自适应滤波器对高频系数做进一步处理,提高信噪比,最后采用基于Bayes分类算法的迭代门限进行图像分割.实验结果表明,与高通滤波相比,该方法能够更有效地检测出弱小目标.     

基于高阶统计判据的红外弱小运动目标检测

针对红外预警与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题，在分析红外灰度图像的非平稳高斯特性的基础上，提出了一种基于高阶统计判据的检测算法。先用一个空域的白化去均值滤波器进行空间背景抑制，为下一步时域高阶统计判据建立一个不相关的高斯背景，根据三阶以上的高阶累积量对于高斯随机过程“盲”的原理，用高阶累积量作二元统计判据检测红外图像背景中的运动弱小目标。算法全面考虑了红外灰度图像和目标在时域与空域方面的特性,大大增强了目标信噪比。通过实际获取的大地背景目标红外数据检测表明,此算法能有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,虚警率少,抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

基于小波变换和目标运动特性的红外弱小目标检测

红外弱小目标的分割与检测是地空导弹和航空导弹的关键技术。本文研究基于小波变换和目标运动特性的红外弱小目标的检测。在目标运动特性方面,主要采用了“与”管道进行目标的检测。大量试验表明,该算法具有很好的检测鲁棒性,且能够实时检测出红外图像中的弱小目标。     

基于伪中值滤波和小波变换的红外图像增强方法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,提出一种基于伪中值滤波和小波变换的红外弱小目标增强的算法。图像首先经过伪中值滤波滤除部分噪声,然后进行小波变换得到小波系数,对小于阈值的系数利用基于临近系数保留法进行滤波,防止小目标误判为噪声被滤除,对于大于阈值的系数进行非线性增强,最后重构得到去噪后的增强图像。实验结果表明,本文算法有效地滤除了噪声,提高了图像的对比度,更符合人眼视觉特性。     

基于小波变换的红外弱小目标检测新方法

研究了红外序列图像中弱小目标的检测。对图像序列进行小波变换，利用目标小波变换的特性，对单帧小波变换后的各高频分量进行累加，利用门限处理并通过与一个与管道得到包含候选目标点的图像，最后利用目标运动的连续性，进一步检测，得到目标点的位置。实验结果表明，该方法能有效地检测红外弱小目标。     

基于LWT和递归最小类内绝对差的红外小目标检测

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,提出一种基于提升小波变换(LWT)和递归最小类内绝对差的检测方法.一方面先利用提升小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;另一方面先利用Top-hat算子抑制原始图像的背景,经提升小波去噪后,再进一步使用Top-hat算子;上述两方面得到的图像求和即为预处理图像.然后采用递归最小类内绝对差阈值选取方法分割预处理图像.针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于形态滤波及基于小波和形态学的红外小目标检测方法进行了比较.结果表明本文方法提高了信噪比,检测率分别提高15%和10%.     

Rotation-invariant texture classification using a two-stage waveletpacket feature approach

A novel two-stage wavelet packet feature approach for classification of rotated textured images is discussed. In the first stage, a set of sorted and dominant wavelet packet features is extracted from a texture image and a Mahalanobis distance classifier is employed to output N best classes. In the second stage, another set of wavelet packet features is extracted from the polarised form of the sample texture image and the most dominant wavelet packet features are selected and passed to the radial basis function (RBF) classifier with the N best classes to output the final matched class. Experimental results, based on a large sample data set of twenty distinct natural textures selected from the Brodatz album with different orientations, show that the proposed method outperforms the similar wavelet methods and the other rotation invariant texture classification schemes, and an overall accuracy rate of 91.4% was achieved     

Wavelet packet image coding using space-frequency quantization

We extend our previous work on space-frequency quantization (SFQ) for image coding from wavelet transforms to the more general wavelet packet transforms. The resulting wavelet packet coder offers a universal transform coding framework within the constraints of filterbank structures by allowing joint transform and quantizer design without assuming a priori statistics of the input image. In other words, the new coder adaptively chooses the representation to suit the image and the quantization to suit the representation. Experimental results show that, for some image classes, our new coder gives excellent coding performance.     

基于最优小波包基的自适应数字水印算法

提出了一种新的基于最优小波包基的数字水印算法，该算法充分利用了小波包的优点．对图像低频子带和纹理细节丰富的高频子带同时实施分解处理，并结合与人类视觉特性，采用自适应水印嵌入算法。实验证明该算法在保持嵌入水印图像具有良好视觉质量的同时，对常见的水印图像攻击方法具有较强的鲁棒性。     

小波分析和小波包在图像消噪中的应用

小波包理论是在小波基础上发展起来的时频分析理论,在图像消噪中取得了较好的应用。文中介绍了小波分析和小波包的基本理论,分析了基于小波和小波包进行图像消噪的方法,利用MATLAB7对相同舍噪图像进行了计算机仿真,并对仿真结果进行了分析。实验表明,图像消噪效果与阈值的选取密切相关,小波包消噪后的效果比小波更好。     

小波包变换在指纹图像压缩中的应用实现

小波包是近年来的一个研究热点,在图像处理方面有着广泛的应用.数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域.指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求.为此,简要的介绍了小波包变换的基本原理,给出了基于小波包变换的指纹图像压缩方法.     

嵌入式彩色图像的小波包压缩算法

提出一种基于小波包变换的嵌入式彩色图像压缩方法，利用彩色图像的三分量之间的相关性，结合小波包分解的思想和多级树集合分裂算法(SPIHT)，对彩色图像进行压缩鳊码，对比分析表明该方法是可行的、有效的彩色图像压缩方法。     

一种新的快速自适应小波包图像压缩算法

提出了一种基于推广的Shannon熵代价函数的快速自适应小波包算法。该算法在小波包分解过程中,先对图像数据的边界进行对称延拓,最后提出了一种与零树编码、自适应算术编码相结合的小波包图像压缩算法。     

Synthetic aperture radar image compression using tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform

Currently, wavelet-based coding algorithms are popular for synthetic aperture radar (SAR) image compression, which is very important for reducing the cost of data storage and transmission in relatively slow channels. However, standard wavelet transform is limited by spatial isotropy of its basis functions that is not completely adapted to represent image entities like edges or textures, which means wavelet-based coding algorithms are suboptimal to image compression. In this paper, a novel tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform is proposed for SAR image compression. Inspired by the intrinsic geometric structure of images, the new transform improves the performance of standard wavelet by filtering along the regular direction first and then along the orthogonal direction with directional lifting structure. The cost function of best basis selection is designed by textural and directional information for tree-structured edge-directed orthogonal wavelet packet transform. The new transform including speckle reduction can be used to construct SAR image coder with the embedded block coding with optimal truncation for transform coefficients, and arithmetic coding for additional information. The experimental results show that the proposed approach outperforms JPEG2000 and Fast wavelet packet (FWP), both visually and item of PSNR values.     

基于Curvelet变换与小波包变换联合的图像去噪算法

小波包变换在处理图像中的平滑区域时能够起到较好的效果,而Curvelet变换可以更好地逼近线性奇异高维函数,对图像的边缘区域有最稀疏的表示.在此基础上提出了基于二者联合的图像去噪算法,在对含噪图像进行分割后,分别对线性区域和平滑区域采用Curvelet阈值去噪处理和小波包阈值去噪处理.该方法充分发挥了二者各自的优势,实验表明,它对图像的去噪效果要优于单纯的Curvelet或小波包去噪方法.     

Wavelet Packet-based Feedback System for Medical Image Fusion

In order to meet the requirements of medical research,diagnosis and treatment,a new algorithm for image fusion based on the wavelet packet transform in conjunction with both subjective and objective assessments is put forward in the paper.Compared to the wavelet transform,the wavelet packet transform is more intricate and effective for the medical image fusion.As indicated by the experimental results,parameters of the feedback system of the new algorithm are significantly superior to those of the wavelet tr...