基于B样条小波多尺度积图像边缘提取技术

结合了B样条函数良好的逼近特性以及多尺度积算法的抗噪性能,来达到图像边缘检测的最佳效果。首先通过选择合适的小波滤波器对信号进行小波变换,之后通过相邻尺度的小波变换相乘得到尺度积,以检测出图像的模极大值,最后通过阈值滤掉伪边缘,得到图像的边缘信息。实验表明,该算法相比其他传统检测算子能有效地抑制图像噪声,并且图像边缘和细节信息的失真量小。     

一种基于小波变换和图像边缘特征的图像融合方法

图像融合是信息融合的重要组成部分,是一种重要的增强图像信息的方法。本文将图像小波变换边缘提取和图像融合结合起来,提出了一种基于图像边缘特征的图像融合方法。首先对输入图像进行小波变换,用模极大值方法检测出图像的多尺度边缘,然后利用边缘特征对小波系数进行融合。实验结果表明该方法既能有效地去除噪声,又能突出源图像的边缘细节信息,是一种有效的图像融合方法。     

基于能量、梯度与方差的多聚焦图像融合

大多数图像融合算法只就图像的某一个特征进行融合,容易造成其他特征信息损失。针对此问题,提出了一种利用哈尔小波变换的特性,考虑多种区域特征进行融合的策略,将图像进行哈尔小波变换后,根据图像的低频部分集中图像大部份能量的特征,采用梯度和能量相结合,根据图像高频部分反映图像细节的特征,采用区域方差与变换系数相结合的方法进行融合,最后经哈尔小波逆变换得到融合结果。通过对多组多聚焦图像进行融合实验,采用均值、方差、熵和平均梯度4种客观评价指标来评价融合图像效果,结果表明该方法能很好地保留图像信息,融合效果好。     

基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在表达图像边界及线状特征上的缺陷,以及NSCT变换在表达图像细节信息的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法。在图像NSCT分解后,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点采用了基于区域方差的融合规则。实验结果表明,基于NSCT变换和小波变换相结合的融合算法能更好地保持可见光图像的光谱信息和红外图像的目标信息,具有更多的细节特征以及更清晰的边缘。     

Contourlet变换在可见光与红外图像融合中的应用

Contourle变换是一种新的图像多尺度,多方向的表示方法,适合表达具有丰富细节信息及方向信息的图像。它的高频方向子带,捕获了许多传感器图像的显著特征。为了实现红外与可见光图像的融合,采用一种基于Contourlet变换的融合算法,对不同的融合规则对低频子带和多方向的高频子带系数进行融合。对比实验结果表明,在此提出的方法可以获得较好的融合效果,优于基于小波变换的图像融合算法。     

基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究

随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,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像处理系统获取信息提供了基础.     

基于小波多尺度相关的特征边缘提取方法

根据采用小波变换提取图像边缘的多尺度特性,对小波多尺度间的相关性进行了分析,提出多尺度小波变换相关算子,分析了相关算子的滤波特性,利用相关算子对图像的多尺度边缘信息进行了优化.既保留了图像中重要的细节边缘信息,又剔除大量的冗余边缘和虚假边缘,有效地提取出了图像的特征边缘.     

一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法

该文提出了平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform, SWT )域自适应多尺度积阈值的图像去噪算法(SWT domain Multiscale Products, SWTMP)。与传统的阈值去噪算法不同,该阈值不是直接作用于小波系数,而是作用于小波系数的空间多尺度积。分析了SWT域含噪图像多尺度积的特点,提出了SWT域自适应多尺度积阈值的计算方法。多尺度积强化了图像的重要结构信息,弱化了噪声,在有效去噪的同时更多地保留了图像的边缘和细节。实验结果表明,所提算法对自然图像去噪后的视觉效果和性能指标均好于二进小波域多尺度积阈值(Adaptive Multiscale Products Thresholding, AMPT)去噪方法。     

一种基于小波多尺度边缘检测的图像融合算法

该文提出了一种新的基于多尺度边缘检测的小波图像融合方法,是一种利用图像边缘特征的小波图像融合方法,融合过程利用了图像的多尺度边缘信息。为了更好地保持图像的边缘,该文在图像融合过程中将图像去噪与边缘检测相结合。提出了一种物理意义明确的小波最佳分解层数的确定方法。利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差等,评价二维多聚焦图像不同小波分解层的融合效果,表明该方法提高了图像的熵和标准偏差的值,算法效果良好。     

基于小波变换与深度残差融合的图像增强算法

针对目前基于小波变换图像融合增强算法原始图 像中的多尺度细节信息的不足,提 出了一种改进的多尺度小波变换与深度残差选择相结合的图像增强算法。利用小波变换对原 始图像进行分解提取得到它的多级分解系数后,再利用不同规则对不同层次的小波系数进行 重构,与此同时引入深度残差算法的思想对子带系数做残差。对于高频子带系数,计算子带 残差的系数与梯度特征融合方法的系数,选用两者最大值进行融合增强;而对于低频子带系 数则采用梯度特征融合增强系数与子带残差系数取平均值的算法进行融合。通过在MATLAB 平台上的实验对所提出算法进行验证,峰值信噪比相较于对比的方法都有所提高,且均方根 误差也得到减小,结构相似度都得到提高,结果表明该算法能增强图像的多尺度细节信息, 提高图像的信噪比,且具有更好的图像增强效果。     

基于小波变换的不同融合规则的图像融合研究

图像融合是一种重要的增强图像信息的方法。提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法。利用小波变换按照不同融合规则及融合算子构造融合图像对应的小波系数。通过对可见光图像与红外图像进行融合的实验比较表明，以像素的局部能量为准则的融合效果更好，既可避免传统融合规则的信息损失，又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度，融合图像更符合人的视觉特性，也有利于机器视觉。     

一种像素级多算子红外与可见光图像融合方法

给出了一种新的基于多尺度分解的像素级图像融合方法。该方法利用小波变换对每一图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像。该方法被成功地用于红外与可见光图像的融合处理。实验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于机器视觉。     

一种基于提升小波的多传感器图像融合

提出了一种基于提升方案的五株形小波的多传感器图像融合方法,即在提升五株形小波多尺度分解的基础上,对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则和融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再通过逆变换重构融合后的图像.该方法被成功地用于多聚焦图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人眼的视觉特性、更有利于进行目标监视和侦察.     

基于PCNN和BWT的图像融合算法

提出了一种新型图像融合算法.首先,对待融合的两幅图像进行双正交小波分解得到两组多尺度图像;接着,取其中任意一组作为主PCNN的输入、另一组相应的图像作为从PCNN的输入,在每次迭代时,经并行PCNN点火后,得到一系列多尺度融合图像;然后,对它们进行双正交小波重构得到每次迭代的融合结果,并计算每次迭代结果的信息熵,取信息熵值最大的融合图像作为最终结果.大量的实验以及与其他融合算法的比较分析,表明了本文算法的有效性和优越性.     

Noise reduction for magnetic resonance images via adaptive multiscale products thresholding

Edge-preserving denoising is of great interest in medical image processing. This paper presents a wavelet-based multiscale products thresholding scheme for noise suppression of magnetic resonance images. A Canny edge detector-like dyadic wavelet transform is employed. This results in the significant features in images evolving with high magnitude across wavelet scales, while noise decays rapidly. To exploit the wavelet interscale dependencies we multiply the adjacent wavelet subbands to enhance edge structures while weakening noise. In the multiscale products, edges can be effectively distinguished from noise. Thereafter, an adaptive threshold is calculated and imposed on the products, instead of on the wavelet coefficients, to identify important features. Experiments show that the proposed scheme better suppresses noise and preserves edges than other wavelet-thresholding denoising methods.     

基于小波分解的融合图像评价方法

本文提出了一种新的基于小波多尺度分解的图像质量评价方法,其基本思想是首先对源图像和融合图像进行小波多尺度分解;其次,在小波域计算源图像与融合图像的相关性;最后根据小波系数的重要性进行加权得出评价指数。仿真表明:该方法的算法简单,计算量小,评价结果符合人眼的视觉特性,可用于多传感器图像融合效果评价。     

小波变换在扫描电镜图像处理中的应用研究

根据扫描电镜图像的特点，对小波变换应用于扫描电镜图像的增强、降噪及融合方法进行了阐述,并利用所述方法对扫描电镜的图像进行了处理，结果表明，利用小波变换对扫描电镜的图像进行处理是有效的，可行的。     

一种基于Ridgelet变换的遥感图像融合方法

Ridgelet变换是继经典的小波变换之后提出来的一种新型图像多尺度几何分析工具.针对不同波段的远程遥感图像提出了一种基于新型正交Ridgelet变换的遥感图像融合方法.该算法基于新型的可逆离散脊波多尺度变换,通过客观评估融合性能说明该方法优于其他三种典型融合方法,尤其是优于各种基于小波变换的图像融合方法,仿真实验证明该方法融合效果良好.