基于USFFT Curvelet变换图像去噪算法

为了更好地保留图像的高频细节信息,有效地避免图像重构中出现边缘扭曲现象.提出一种基于USFFT Curvelet变换的图像去噪算法.该方法首先对噪声图像进行USFFT Curvelet变换,在变换域计算噪声图像具有的全局阈值,然后采用窗口技术自适应地估计每个处理像素的萎缩因子,通过USFFT Curvelet反变换得到...     

一种使用曲波变换的多聚焦图像融合方法

提出一种使用曲线波（Curvelet）变换的多聚焦图像融合方法：首先采用非均匀采样的快速傅里时变换（FDCTUSFFr）实现方法的二代Curvelet变换,对待融合图像进行分解;然后对不同尺度和方向上的曲波系数采用设计的融合策略进行融合;最后通过融合系数重构得到结果。实验结果表明该方法在主观感觉和客观评价指标上较小波分析的融合算法均有一定的提高。     

全变差数字滤波器与Ridgelet变换相结合 的图像去噪方法

针对Gurvelet变换采用的金字塔分解对图像细节表现的不足,我们提出利用全变差数字滤波器提取图像细节,然后对其采用基于分数阶傅立叶变换和投影－切片定理的Ridgelet变换,在变换域中由极小化极大误差准则进行阈值估计并对变换域系数进行阈值处理,以实现图像去噪.与金字塔分解相比,全变差数字滤波器能够简化图像分解并得到包含几乎所有细节的单幅图像,从而更有利于在Ridgelet域中进行降噪处理.实验结果表明,相对于Ridgelet和Curvelet变换的去噪方法,本文方法在抑制噪声的同时具有更有效的边缘保护能力,同时消除了边缘处的振荡,并且相对于Curvelet变换节省了计算.     

基于Curvelet变换的自适应多传感器图像融合

提出了基于Curvelet变换的自适应多传感图像融合新算法。算法将全色图像和多光谱图像进行Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则。对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数选用了区域特征自适应的融合规则。最后通过重构得到融合图像。将该算法和其他的融合算法进行对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。     

基于小波和脊波变换的探地雷达信号杂波抑制

针对如何有效去除探地雷达信号的干扰噪声问题,提出了一种基于小波和脊波变换的杂波抑制方法。小波能有效地描述图像的点奇异性,而脊波能有效地描述图像的线奇异性。首先结合小波和脊波的特点,对探地雷达回波信号进行自适应阈值去噪,然后利用脊波的方向敏感性在脊波域去除直达波信号,最终通过处理实际探底雷达数据,验证算法的有效性。     

一种基于Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet 变换,然后对粗尺度系数和细尺度系数采用不同的融合规则将Curvelet 系数融合,最后进行重构得到融合结果.对得到的融合图像进行了主客观评价和对比,实验结果表明,本文方法得到的融合图像,在熵、均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和相似度等客观指标上都优于其他方法.     

RFRFT域非均匀采样信号重构算法研究

讨论了非均匀采样信号简化分数阶傅立叶变换（RFRFT）域频谱重构的方法,推导了利用原信号的连续频谱无偏估计重构信号的算法,并得到了重构公式,验证了RFRFT域非均匀采样信号重构的可实现性.同时仿真了RFRFT域上非均匀采样信号的重构实施例,验证了该方法在RFRFT域上非均匀采样信号重构的准确性和稳定性.     

基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在图像边缘表达方面的局限性,以及Curvelet变换在表达图像点特征上的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法.首先对图像进行Curvelet分解,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分别采用了两种不同的选取方法:模值绝对值取大法和基于系数相关性法.最后,对最终系数进行反Curvelet变换,得到融合结果图.采用该算法进行了大量的红外图像与可见光图像融合实验,实验结果表明,此算法的融合结果图获得了更好的目标信息和光谱信息.     

基于相似性灰关联的Curvelet域多聚焦图像融合

 针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于相似性灰关联的Curvelet域可见光图像融合方法.该方法首先将待融合图像进行多级Curvelet分解,然后对各融合图像的高频系数进行分块,利用灰色理论中的灰色欧几里德关联度确定各子块间的相似性,并制定不同的高频系数融合策略,低频系数则采用算术平均法融合;最后,通过Curvelet逆变换重构融合图像.实验结果显示,该方法融合图像的信息熵、标准差和清晰度等指标优于金字塔融合法以及小波变换法等常见的多种融合方法.     

分数阶Fourier域上非均匀采样信号的频谱重构研究

 本文研究了分数阶Fourier变换域上非均匀采样信号的重构问题.首先得到周期非均匀采样信号经非均匀分数阶Fourier变换后的频谱表达式,研究了该分数阶频谱和信号连续分数阶频谱之间的关系,并基于该关系式提出了一种分数阶Fourier域周期非均匀采样信号的频谱重构算法;其次,讨论了分数阶Fourier变换域上更加一般情况下非均匀采样信号重构问题;最后,给出了周期非均匀采样信号频谱重构的仿真结果.