基于Wavelet snake的SAR图像中水岸边缘检测算法

利用àtrous小波变换、图像块生长和wavelet snake算法相结合,提出了一种检测SAR图像中河岸边缘的新算法.为了检测河流的边缘,首先利用小波变换对SAR图像进行小波分解,得到较低分辨率的图像,降低闪烁和噪声的影响;然后用图像块生长提取河流的初始边缘;最后把初始边缘作为Snake算法的起始点,利用wavelet Snake算法提取河流的精确边缘.在实验中,利用该算法提取了淮河SAR图像中的一段水岸边缘.     

红外图像增强方法的研究

为解决对比度差、边缘细节模糊等问题,提出了用分段增强法提高红外图像对比度.分段小波增强算法能有效地同时增强红外图像对比度及边缘细节,并抑制噪声.建立了表征图像边缘的特征向量.根据红外图像边缘的特征,准确提取红外图像的边缘.通过神经网络边缘检测法对样本集训练,使网络具有依据边缘特征向量求解场景中物理边缘的能力.实验结果表明神经网络边缘检测算法的精度优于其他算法,抗噪声能力强、边缘定位能力强、检测精度高.     

医学图像感兴趣区域的提取

提出了一种结合Watershed变换和融合ROI信息的单调推进Snake模型的感兴趣区域提取的新方法.通过非线性扩散滤波对原始图像进行平滑,利用Watershed算法对图像进行过度分割,采用Snake模型提取出感兴趣区域,并由ROI能量函数推导出区域速度函数项,与基于边界的速度函数融合,根据区域之间的统计特性的相似度,重新定义Snake模型的速度函数.实验表明,该方法能够精确地提取对比度低且细窄的ROI区域.     

基于形态学和Snake模型的尿沉渣提取

针对尿沉渣图像的背景和目标区分度低、有形成分复杂，导致提取困难的问题，设计了一种融合形态学和Snake模型的尿沉渣提取算法。采用基于区域生长的阚值分割方法对尿沉渣进行粗定位，通过形态学的方法确定Snake模型的初始蛇，并将Canny的边缘定位法融入到Snake模型的贪婪算法中，最后完成对尿沉渣的准确提取。实验表明融合算法性能稳定，所提取的尿沉渣区域定位准确；特别是解决了虚假边缘和边缘断裂现象较为严重的尿沉渣轮廓提取问题。     

基于小波的同态滤波算法在ICT图像增强中的应用

针对ICT图像对比度低、边缘模糊、细节不清晰等问题,提出采用基于小波的同态滤波算法来对图像进行增强。同态滤波可以有效地减少亮度不均匀,并对感兴趣的景物进行有效增强。首光使用基于照明反射模型的同态滤波方法,介绍模型的原理、实现过程和特点,给出了适用的滤波模型和表达式。引入基于小波变换的同态滤波方法,采用高通滤波对小波变换系数进行处理,在保持图像总体原貌的基础上对图像局部对比度增强,效果显著。     

基于小波变换的近红外图像特征提取方法

提出用二次样条小波对近红外数字图像进行特征边缘提取,与传统边缘检测算子进行比较,并在Windows 平台的VC ＋ ＋6.0集成开发环境下编程实现.实验结果显示,当目标对比度下降到一定程度时,常规算子无法提取出弱目标,利用二次样条小波变换能够将近红外图像中弱目标的特征边缘提取出来,效果较好,且算法简单,效率较高.     

基于小波变换的针叶苗木彩色图像分割

苗木图像分割是形态参数提取的前提条件。利用小波变换及分开-合并法实现了对苗木图像的分割。对图像的色度分量进行小波变换。其变换系数作为分开-合并法中区域一致性的度量。通过改变小波变换的尺度,可以将边缘与噪声区分开来,减小图像分割中噪声带来的影响,有利于提高分割的准确性。实验表明,该算法取得了满意的结果。     

基于区域分割与提升小波变换的图像融合算法

针对精确制导武器系统中,利用传统方法获取的融合图像使得红外目标模糊、识别率低、定位性差及不能继承可见光图像色彩特性而出现光谱扭曲与失真的现象,提出了一种基于区域分割和提升小波变换的红外与可见光图像融合方法。首先结合区域生长与边缘提取图像分割法,将红外图像背景区域与目标区域分开;其次采用像素邻域能量取大法,将红外目标区域映射到可见光背景中;最后将上步得到的融合图像与原图像进行低频加权,高频平均梯度的提升小波融合变换,防止因图像分割所形成的拼接错误而导致重要信息丢失现象。实验结果表明:融合后的图像,目标凸显,背景自然,能够达到准确定位与快速识别的目的,并对隐藏目标的检测有着重要的指导意义。     

基于NSCT变换的红外图像增强新算法

针对夜间红外图像噪声大、对比度低的问题,探讨一种基于正态分布特性和NSCT变换相结合的夜间红外图像增强算法。充分利用了高频子带的系数标准差、系数均值和每个子带系数最大值的构造自适应阈值,保护图像的边缘细节,抑制图像噪声;提出一种新的弱边缘系数增益函数,有效地提升了图像的弱边缘信息。低频系数采用了基于正态分布特性的对比度拉伸增强算法。     

肝脏CT图像三维分割研究

针对肝脏CT图像的特征,提出了一种将种子区域生长算法和改进Snake模型相结合的策略,实现了肝脏的三维分割提取。该方法先从CT图像序列中筛选出肝脏有明显成像边缘的一张切片,在其肝脏区域内选择若干个种子点,利用种子区域生长算法得到初始边缘,再利用改进的Snake模型对初始边缘进行优化,然后,将此切片的边缘轮廓作为与其相邻切片上的初始边缘,重复该过程,直到分割完所有切片。实验表明该算法具有较高效率,分割结果精确,所产生的分割结果可以作为三维重建合适的数据集。     

一种基于区域分割的红外可见光图像融合方法

提出了一种基于提升小波和区域分割的红外可见光图像融合方法。先对红外图像和可见光图像进行提升小波分解,得到各自的高频和低频子图像,利用红外图像的热效应特征显著的特点对红外图像的低频子图像进行检测分割,用分割得到的二值图像来指导低频子图像的融合决策,对于高频子图像,采用区域方差匹配度决策法,最后对融合后的小波系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,这种算法能够合理有效地保留红外图像的热目标信息以及可见光图像中丰富的光谱信息,提高了图像的可理解性,客观评价准则与目视效果吻合良好。     

基于FPGA的多用途提升小波变换核

根据小波变换的框架式结构,提出了一种在FPGA上完全依靠重构来实现不同提升小波变换核的方法。根据变换特性和重构要求,采用了由下至上的结构体设计方法,将每个提升步骤用可编程的参数来表示,以保证每个提升步骤均可重构。给出了提升小波变换核在FPGA上的结构体,在逻辑综合时按不同小波的要求,改变参数可得到不同的结果。仿真实验表明,提升小波变换核的结构体在处理能力和功耗方面都取得了很好的效果,尤其在处理速度上,能满足图像处理实时性要求。     

Lifting Scheme Based SPIHT Still Image Coding

In order to eliminate float-point operations for fast wavelet transform, an integer D9/7 biorthogonal reversiblewavelet transform was accomplished by lifting scheme. The lifting scheme based wavelet transform can be finished byaddition and shift simply.It improved the quality of reconstructive image and greatly reduced the computational     

ALOS影像提升小波融合的土地覆被分类研究

根据提升小波变换原理,结合小波变换和色调、强度、饱和度变换(IHS变换)融合方法的优点,提出了提升小波变换影像融合模型,用于提高遥感影像土地利用/土地覆被基础信息解译精度.采用对比分析方法,以长江口北岸的日本先进陆地观测卫星(ALOS)影像融合为例,综合影像主客观综合评价和影像分类Kappa系数值,将提升小波融合方法与传统融合方法进行对比分析研究.结果表明:提升小波融合模型优于传统融合方法,该模型在提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,从而有效地提高了遥感影像解译土地利用/土地覆被基础信息的精度.     

基于提升小波构造在图像去噪的应用研究

在图像处理中，基于离散小波变换的提升算法比传统的卷积算法运算简单、实时性好、易于实现，因而被新的图像去噪所采用。小波提升算法是一种新的双正交小波构造方法，通过预测算子，确定高频信息，并初步确定低频信息，然后通过更新算子，对初步确定的低频信息进行修正，从而确定低频信息。笔者以该提升方法为基础，通过对初始D4双正交滤波器组进行提升和对偶提升，来获得不同的提升算子和对偶提升算子，从而构造出具有理想特性的新小波。通过实验数据和分析表明：笔者提出的算法和软阈值法结合比其他小波更能有效地取出图像噪声。     

求解双正交小波提升格式系数的新方法

为获得快速提升小波变换的系数,根据双正交小波提升格式的特点,给出求解提升系数的解方程组方法.该方法基于前向提升小波变换的预测和更新过程组合成的多项式矩阵表示形式判断提升的级数,联立方程求解,得到双正交小波变换的提升系数.将此方法与双正交小波滤波器构造方法相结合,对照滤波器的系数值,得到提升小波变换的尺度因子.结果表明无论先预测后更新或先更新后预测的提升格式,都可采用该方法求解它们的提升系数.     

基于提升小波分解曲波变换的雷达影像消噪法

利用提升法对传统小波进行提升,将提升小波对雷达影像进行分解,形成子带影像,再将子带影像进行脊 波变换,并对变换结果进行消噪处理,然后进行脊波逆变换和提升小波重构,得到新的雷达影像。试验结果表 明:基于提升小波分解的曲波变换比传统小波分解的曲波变换对雷达影像消噪效果好,同时与传统的均值滤波 相比效果更好。     

基于提升算法的超谱遥感图像融合分类研究

超谱遥感技术的发展对遥感图像处理算法提出了新的挑战,超谱遥感图像所特有的高光谱维数,使适用于多光谱图像的算法不适合直接用于超谱图像.利用数据融合技术可以将超谱图像从高维降到低维,因而有利于图像的分析和处理.提升算法是构造第2代小波的关键技术,该文研究了其用于超谱遥感图像融合分类的可行性,利用提升算法将第1代小波改造成第2代小波,并对标准的AVIRIS超谱遥感图像实现图像融合,在融合的同时,提取图像的光谱特征用于分类,在相同的实验标准下在像素层和特征层上分别对图像进行了第2代小波融合分类,并用分类精度对实验结果进行了客观的评价.实验结果表明,以提升算法构造的特征层小波融合分类比像素层分类精度提高了7.78%.     

Sub-Regional Infrared-Visible Image Fusion Using Multi-Scale Transformation

Infrared-visible image fusion plays an important role in multi-source data fusion, which has the advantage of integrating useful information from multi-source sensors. However, there are still challenges in target enhancement and visual improvement. To deal with these problems, a sub-regional infrared-visible image fusion method (SRF) is proposed. First, morphology and threshold segmentation is applied to extract targets interested in infrared images. Second, the infrared background is reconstructed based on extracted targets and the visible image. Finally, target and background regions are fused using a multi-scale transform. Experimental results are obtained using public data for comparison and evaluation, which demonstrate that the proposed SRF has potential benefits over other methods.     

一种更新提升形态小波图像去噪算法

提出了一种新的构造非线性更新提升形态小波的方法．它利用细节信号的信息改进尺度信号,并且可以保证该小波变换具有完备重构特性．对更新提升形态小波中的更新算子进行了拓展,提出了广义更新算子,它由一系列对细节信号空域滤波的数学形态学算子综合构成．将采用了广义更新算子的更新提升小波应用于图像去噪,对比实现结果表明,与传统小波阈值去噪方法相比,该提升形态小波具有更好的去噪性能,细节图像中的边缘损失很小,尤其在低信噪比情况下性能更加优越．