基于小波变换和管道滤波的红外空中小目标检测

针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换和管道滤波的检测算法。该方法利用小波变换的优良性质,通过分析噪声系数、背景边缘系数和目标系数在尺度间的不同特性,计算各个信号在尺度间的相关系数并归一化。按照自适应阈值法对噪声和背景边缘系数进行抑制,进而通过反变换得到抑制背景增强目标的图像。结合目标面积信息选择适当阈值,对重构图像进行分割生成单帧检测结果。基于目标运动的连续性和噪声的随机性,通过分别设置目标检测和位置变化门限,利用改进管道滤波完成小目标检测过程。试验结果表明,提出的算法能够准确地检测目标,相对于通常的小目标检测算法,该算法在背景抑制方面具有一定的优势,能够获得相对较高的信噪比。     

采用非抽样轮廓波的红外与可见光图像融合

提出了一种基于非抽样轮廓波变换的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用非抽样轮廓波变换对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,有效地表达了图像的高维奇异信息;然后,为了弥补基于像素的图像融合方法的不足,在变换域通过邻域一致性测度的计算,实现了变换系数的局部自适应融合。实验结果表明,所提出的算法既可保持可见光图像的光谱信息,又可有效获取红外图像的热目标信息。     

抗混叠轮廓波HMT模型的医学图像融合

为了更好地对医学图像进行融合,提出了一种利用抗混叠轮廓波HMT模型的图像融合新算法。该算法首先对原始轮廓波变换的频谱混叠问题展开研究,明确LP分解中的两个低通滤波器不满足Nyquist抽样定律是造成混叠的主要原因。接着,在对低通滤波器考虑带限约束条件下,设计了一种能抑制混叠的利用双通道滤波器组结构的多尺度分解方案,用于代替原始轮廓波变换的LP分解,结合方向滤波器组,实现了一种抗混叠的轮廓波变换。在此基础上,提出一种采用隐马尔可夫树（HMT）来刻划变换系数尺度间相关性的医学图像成像模型,并以期望最大化算法估计模型参数,得到融合图像。CT与MR图像以及MR-T1与MR-T2图像的融合实验表明,该算法的融合结果无论在视觉质量及定量指标上都明显优于基于小波变换和原始轮廓波变换的方法。     

一种基于运动边缘检测的参数估计方法

提出了一种基于多尺度运动边缘检测的图像序列参数估计方法。通过多尺度运动边缘检测,将图像的能量集中到边缘上,得到噪声污染小、边缘连续清晰的运动目标;并利用小波变换特征匹配方法,得到运动矢量。该方法既利用了空域帧内灰度信息又利用了时域帧间信息,能精确地估计目标的运动参数。     

基于DWT和形态学的眼底图像小血管检测

针对眼底图像中末端小血管检测难、细节容易丢失的问题．提出一种基于离散小波变换（DWT）和形态学滤波的检测算法。通过小波变换多尺度分析眼底图像小血管系数、背景系数的不同特征．选取分量信号的系数后重构图像。同时以自适应阈值Canny算法提取小血管边缘;然后将结合小血管宽度选择适当结构元素半径,对重构图像进行灰度膨胀,实现小血管检测。结果表明,形态学结合DWT的检测算法能够准确地检测小血管．与常见边缘检测算法相比检测成功率较高。     

融合圆对称轮廓波统计特征和LBP的纹理图像检索

圆对称轮廓波变换(CSCT)克服了轮廓波变换存在的频谱混淆现象,它比轮廓波变换的方向选择性更强.但由于CSCT中的方向滤波器组(DFB)有下抽样操作,CSCT不具有纹理分析所需要的平移不变性.文中用非抽样方向滤波器组(UDFB)代替CSCT中的DFB,构造了一种具有平移不变性的圆对称轮廓波变换(TICSCT).利用广义高斯分布描述TICSCT系数的边缘分布,图像之间的相似度用Kullback-Leibler距离(KLD)来度量.由于视觉感受明显不同的纹理图像可能具有相同的子带统计特性,边缘分布的KLD不是完备的纹理图像描述子.将KLD与其具有一定互补性的局部二值模式(LBP)相融合进行纹理图像检索,实验表明该算法比KLD,LBP和Gabor-Weighted-Euclid算法的平均检索率分别提高2.21%,4.02%和0.89%.     

基于小波包变换的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于小波包变换的红外弱小目标检测算法。该算法首先采用小波包变换对含有弱小目标的红外图像进行多尺度分解,得到不同尺度下的高低频节点系数;其次根据不同节点系数重构时对目标能量贡献的不同,选取高频频带中能量分布居中的频带节点系数对图像进行重构完成背景抑制;最后对重构后的目标图像采用自适应阈值分割方法进行目标分割,得到目标检测结果。实验采用多组红外序列图像进行验证,仿真结果表明：该算法可以很好地抑制背景和云层边缘,精确地检测出目标信号,同时提高了目标的信杂比和对比度等参数。     

结合背景差分和闭合轮廓拟合的运动人体检测

假定图像序列的背景图像已经获得,提出一种结合时空背景差和闭合轮廓拟合的运动人体目标检测算法。算法以较小的阈值获得当前帧的背景差分图像,并搜寻最大连通域为初始前景目标;构造加权高斯滤波器,提取初始前景目标边缘;拟合前景目标轮廓,提出2 bit区域选择法提取不连续弧段的端点,根据类间最小距离准则构造闭合轮廓,结合帧间差分提取最终前景轮廓,标注运动目标位置。仿真实验表明,该算法能准确提取出运动目标,并标注目标位置,在背景环境发生变化时同样可以准确检测到运动目标,具有较好的鲁棒性。     

基于图像融合的红外弱小目标增强方法研究*

提出了一种使用图像融合进行红外弱小目标增强的算法,该算法采用两次融合结构。在一次融合中,使用简单图像融合方法将连续多帧图像进行融合以减少数据量并抑制噪声;在二次融合中,将一次融合的结果进行多尺度分解并对分解所得低频和各高频部分分别进行融合。对比了二次融合中使用小波变换、轮廓波变换、非下采样轮廓波变换等多尺度分解方法的融合效果。仿真实验结果表明了该方法的正确性,实现了对红外弱小目标的有效增强。     

一种基于视频的公交客流自动统计方法

为提高公交系统智能化管理水平,提出一种公交客流自动统计方法。采用直方图统计与多帧平均的方法提取视频背景,使用背景边缘去除算法得到乘客目标边缘轮廓信息。在此基础上,根据乘客头部轮廓的类圆特性,利用基于梯度信息的Hough变换圆检测算法完成乘客头部轮廓的识别,通过基于Kalman滤波预测的CamShift目标跟踪算法实现乘客的检测与计数。实验结果表明,该方法能有效消除背景图像中的噪声以及背景边缘,准确识别乘客目标并对其跟踪计数,从而提高城市公共交通运输效率。     

非下采样Contourlet变换与脉冲耦合神经网络相结合的SAR与多光谱图像融合

由于获取地物波谱信息的波段范围及成像方式的不同,SAR与多光谱图像所得到的信息有很大差异,而且SAR图像会受到严重的相干斑噪声干扰,因此SAR与多光谱图像的融合很难获得满意的效果。考虑到非下采样Contourlet变换(NSCT)相比于其他多尺度几何分析方法的优势,提出了一种NSCT与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的SAR与多光谱图像融合方法。源图像首先经过NSCT分解获得不同尺度多个方向下的分解系数,将分解系数的高斯拉普拉斯算子能量作为脉冲耦合神经网络模型的输入,具有较大点火频率的系数将被选择作为融合图像的系数,最后经过NSCT重构得到最终的融合图像。实验结果表明,这种算法无论在主观视觉还是在客观指标上都要优于之前的许多算法。     

基于时域背景预测检测红外图像序列中的小目标

研究存在背景噪声和干扰的情况下红外图像序列中弱小运动目标的检测问题。从背景出发,充分利用在图像序列中占绝大部分的背景像素来构造弱小目标的检测,并提出在时域上利用背景预测技术实现检测。通过编程在含有随机目标的实际红外序列图像中的应用,证明了算法的有效性和优越性。     

结合NSCT和图像形态学的路面裂缝检测

路面图像的复杂性及裂缝信息的弱信号性导致对路面裂缝进行检测非常困难,为此提出一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)和图像形态学的路面裂缝检测算法.首先对图像进行NSCT得到不同尺度、不同方向上的变换系数,在NSCT域中根据变换系数自适应地确定阈值,并应用广义非线性增益函数来增强较弱细节的局部对比度;然后对增强处理后的变换系数进行反变换;最后用图像形态学方法和中值滤波实现裂缝检测及孤立噪声点去除.通过对实际的高速路面图像测试表明,与直方图增强、小波变换及contourlet变换相比,该算法能更有效地增强弱对比度的细小裂缝,克服了常规算法易受离散噪声点以及光照条件等干扰的问题,具有较强的鲁棒性且高效实用.     

基于非下采样Contourlet变换的图像边缘检测

以非下采样Contourlet变换为基础,充分利用了该变换的尺度相关性以及各个尺度方向子带系数的方向性,提出了一种新的图像边缘检测的方法。通过实验,验证了新方法可以更好地把握图像的曲线或直线状边缘特征,与基于小波模的极大值边缘检测方法相比,效果更好。     

基于NSCT域邻域收缩的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像受到相干斑噪声的干扰,严重影响了SAR图像的后续处理的问题,提出一种在非下采样轮廓变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）域将中值滤波和邻域收缩法相结合的SAR图像去噪算法。该算法对原始SAR图像进行NSCT分解,得到低频子带和高频子带图像,对低频子带使用中值滤波处理以去除低频子带中的低频噪声,利用NSCT分解系数之间的相关性,使用邻域收缩法对子带图的系数进行收缩,以消除高频子带中的高频噪声。实验证明,该算法与小波域邻域收缩去噪算法和NSCT硬阈值去噪算法相比,在去噪性能和视觉效果方面均有所提高,在消除噪声同时可以较好地保护纹理细节信息。     

基于改进NSCT和IHS变换的遥感影像融合方法

目的 为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的非下采样Contoulet变换（NSCT）和IHS变换相结合的融合方法。方法 先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,采用主成分分析增强I分量得到新的I+分量;然后通过NSCT变换分别对I+分量和全色图像进行分解,并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量;最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融合图像。结果 利用资源一号02C卫星数据进行实验,结果表明该算法在保留光谱信息的同时提高了图像空间分辨率,获得了较好的融合效果。结论 结合NSCT和IHS变换的融合方法在视觉效果和客观评价指标上都优于常用的图像融合方法。     

NSCT变换和小波包变换相结合的图像隐藏方法

为了更好地解决NSCT域图像隐藏不可见性和鲁棒性之间的矛盾,提出了一种基于NSCT变换和小波包变换相结合的可见光图像隐藏方法,利用NSCT变换将载体图像分解为低频子带和一组高频子带,对低频子带进行二级小波包分解,通过奇异值变换将秘密图像重要位平面信息隐藏在小波包分解低频子带中,次要信息自适应隐藏在NSCT高频子带中。实验表明,在同等嵌入容量下,算法峰值信噪比大于50 dB,对几何攻击和滤波等干扰处理后,秘密图像的归一化系数仍接近于1。     

一种基于多小波变换的方向加权图像融合算法

针对单小波在图像变换中存在的不足,将研究推到多小波领域.提出边沿信息方向性加权的区域能量融合改进算法,重新构造融合图像对应的多小波系数,通过逆变换重构融合图像.此外,利用交叉熵;平均误差;峰值信噪比等参量,对该融合方法的融合性能进行了评价与分析.实验结果表明,该融合方法是有效的.