多分辨率图象锥的产生方法及分析

利用多分辨率技术处理和分析图象是近年来的一个研究热点。多分辨率图象锥为多分辨率处理和分析图象提供了一种帝用的、有铲的数据结构和工具,本文阐述了多分辨率图 象锥的概念,用统一的框架分析了现有的多分辨率图象锥产生方法,建立了产生多分辨率图象锥的统一模型,分析了利用多分辨率图象锥解决图象处理和分析任务中面临的问
问题。     

基于多分辨率分析及QFCM算法的图像分割方法研究

在图像的多分辨率小波分析的基础上,采用高斯－马尔可夫随机场模型来描述图像的局部特征,利用ＬＭＳ算法（ｔｈｅ ｌｅａｓｔ－ｍｅａｎ－ｓｑｕａｒｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）求得模型的参数估计,构造出图像的特征集,再利用快速模糊Ｃ－均值聚类方法（ＱＦＣＭ）对该特征集进行模糊划分,从而完成图像的分割,实验证明,这种方法具有较强的适应性,尤其对于景物－背景对比度差以及信噪比较低的一类图像,具有良好的分割效果。     

基于局部结构相似性的单幅图像超分辨率算法

单幅图像放大是一个病态问题,约束信息的不足令问题的解决难以有突破性的进展．基于图像局部结构的相似性和在不同分辨率尺度上的相似保持,提出了利用局部结构相似性来约束超分辨率问题的思路．根据相似判断规则发现图像中的相似区域,根据相似程度生成多幅相似图像,从而可以利用图像序列超分辨率的算法来求解．文中使用最大后验概率估计方法,在最大后验概率意义下得到最优解．实验表明,该算法用于存在着大量相似结构的图像超分辨率问题中有着很好的效果,譬如文字图像,集成电路图像等。     

基于机器学习的超分辨率问题的研究

本文给出了一种基于机器学习的处理计算机视觉超分辨率问题的方法，可使原本模糊的图像变得清晰（通过从低分辨率图像中估计出高频细节信息）。该方法以马尔夫网络为基础体系，从大量的例子中学习并获得网络参数，利用贝叶斯信任传播机制为所要处理的图像找到一个后验概率的局部最大值，即为从图像中获得相应的景物而进行问题估计，从而生成一个与所提供的图像相符合的合成的景物世界。实验证明，结果是另人满意的。     

反射图建模的表面重建算法

提出一种利用单幅图像的灰度估计表面形状的方法．对于一幅图像，使用单隐层小波神经网络建立非线性反射图函数模型，通过神经网络的训练最小化误差函数得到网络权值．利用变分法得到景物最终表面高度值，并引入分级实现降低计算量．以此模型为基础。不再需要预知光源参数．实验结果表明了该方法的有效性，且其在恢复精度上有所提高．     

PIFS多分辨率特性研究

本文在更一般的条件下（二维，不同大小ｒａｎｇｅ块）证明了分形图像上压缩中ＰＩＦＳ（Ｐａｒｔｉ－ｔｉｏｎｅｄＩｔｅｒａｔｅｄＦｕｎｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）不动点的多分辨率特性，即低分辨率不动点可以通过对高分辨率不动点进行收缩变换得到，高分辨率不动点可以通过对低分辨率不动点进行仿射变换得到，所得结论是Ｂａｈａｒａｖ等文中结论的推广。     

关于PIFS多分辨率特性的一个补充定理

虽然多分辨率分形解码策略是根据ＰＩＦＳ（ＰａｒｔｉｔｉｏｎｅｄＩｔｅｒａｔｅｄＦｕｎｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）不动点在一定条件下的多分辨率特性提出的,但其优越性仍缺乏理论保证．本文从理论上证明了,在进行分形图像解码时,采用多分辨率策略先进行ｋ次低分辨率迭代再进行分辨率提升所得结果与直接进行ｋ＋１次高分辨率迭代所得结果是相同的,从而为这种策略提供了完备的理论依据,从理论上保证了,与直接迭代解码方法相比,采用多分辨率解码方法能在不损失重建图像质量的前提下大大减少计算开销,因为绝大多数迭代是在低分辨率图像上进行的．     

基于快速收敛Grabcut的目标提取算法

为了加快Grabcut算法的收敛速度,提出了一种降低原图像分辨率以加快收敛速度的算法.该方法将原始图像的分辨率降低,在缩小图像上迭代Grabcut算法,使得收敛速度得到极大地加快.将收敛获得的目标区域作为原始图像初始值,并再次使用Grabcut算法,从而获得了目标的细节信息.从理论上证明了在降低分辨率图像上使用Grabcut算法,其Gibbs能量单调递减方向与在原图像上一致.同时实验结果表明了该算法收敛速度快,且目标提取的效果和原始的Grabcut算法相当.     

一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时，容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点，提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法，该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像，然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割，得到初始的分割区域，最后利用区域标记和小波反变换，得到高分辨率图像的分水岭分割结果，从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

建筑造型及其环境图象的渲染技术

本文提出一个用于建筑物及其周围场景真实感图形生成的图形图象综合光线跟踪算法采用综合处理图形和图象的光线跟踪技术，对建筑物及其场景中插人的景物图象（如树木、人物等）可以根据光源、视点的位置，生成合理的阴影和倒影。由于引入了虎视点及位置纹理映射的方法，景物图象在造型表面上的倒影及景物图象上被其它物体遮挡的阴影效果更加逼真。提出的天空背景的处理方法，使得背景可以反射、透射到建筑物表面上，并在视点变化时天空背景可以正确地移人或移出视野。此外本文还在表现建筑物表面材料的连续纹理映射、模拟地面积水的局部反射效果等问题上给出了解决方法。     

Multiresolution-based watersheds for efficient image segmentation

This paper presents an efficient method for image segmentation based on a multiresolution application of a wavelet transform and watershed segmentation algorithm. The procedure toward complete segmentation consists of four steps: pyramid representation, image segmentation, region merging and region projection. First, pyramid representation creates multiresolution images using a wavelet transform. Second, image segmentation segments the lowest-resolution image of the pyramid using a watershed segmentation algorithm. Third, region merging merges the segmented regions using the third-order moment values of the wavelet coefficients. Finally, the segmented low-resolution image with label is projected into a full-resolution image (original image) by inverse wavelet transform. Experimental results of the presented method can be applied to the segmentation of noise or degraded images as well as reduce over-segmentation. In addition, we applied our method to human face detection with accurate and closed boundaries.     

Sub-pixel mapping and sub-pixel sharpening using neural network predicted wavelet coefficients

Sub-pixel mapping and sub-pixel sharpening are techniques for increasing the spatial resolution of sub-pixel image classifications. The proposed method makes use of wavelets and artificial neural networks. Wavelet multiresolution analysis facilitates the link between different resolution levels. In this work a higher resolution image is constructed after estimation of the detail wavelet coefficients with neural networks. Detail wavelet coefficients are used to synthesize the high-resolution approximation. The applied technique allows for both sub-pixel sharpening and sub-pixel mapping. An algorithm was developed on artificial imagery and tested on artificial as well as real synthetic imagery. The proposed method resulted in images with higher spatial resolution showing more spatial detail than the source imagery. Evaluation of the algorithm was performed both visually and quantitatively using established classification accuracy indices.     

基于归一化相关矩的多分辨率遥感图象融合

多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面 .针对遥感多光谱图象空间分辨率较低的问题 ,提出了一种基于归一化相关矩的多分辨率图象融合方法 .该方法首先对图象进行二维小波变换 ,然后根据所得到的高频小波系数的一阶、二阶统计特征来定义图象局部灰度相关矩 ,并以此作为图象融合测度来对遥感图象进行多分辨率特征融合 ,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图象 .仿真结果表明 ,融合后的图象在保留多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果 ,因而可以更好地用于目标识别、分类等遥感图象处理方面     

基于非子采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对人类视觉特性, 以及全色高分辨图像和多光谱遥感自身的特点, 提出一种非下采样 Contourlet (NSCT) 域的图像融合新策略. NSCT 具有好的多分辨、移不变和多方向等特性, 能对图像中的边缘和围线信息给出渐近最优表示. 为了更好地保持空间分辨率和颜色分量, 引入基于 LHS 变换的亮度成分叠加策略. 实验结果表明: 本文提出的融合方法在提高空间分辨率的同时较好地保持了光谱信息. 与传统的 PCA 方法、基于 IHS 的融合方法、基于小波加权的融合方法, 以及同样采用本文的融合策略、分别基于小波变换和基于 Contourlet 变换的融合策略相比较, 本文方法在视觉效果和客观衡量指标两方面都有所改善.     

Extracting compact objects using linked pyramids

This correspondence describes a method of extracting compact regions from images using three multiresolution (``pyramid') representations of image features. The method makes use of a gray-level pyramid in which linking of similar nodes at successive levels smooths the image into uniform regions; an edge pyramid in which linking of similarly oriented edge elements serves to delineate the boundaries of the detected regions; and a ``surroundedness' pyramid in which pixels surrounded by edges are detected.     

Nonlinear multiresolution: a shape-from-shading example

A method for image resolution reduction that simulates the reduction of shape resolution and is to be used with shape-from-shading algorithms is presented. Resolution reduction is used for accelerating shape-from-shading algorithms using multiresolution pyramids. The goal of this correspondence is to show that resolution reduction based only on image intensities can be inferior to resolution reduction using knowledge of the surface reflectance. This is true for all cases of parameter estimation from intensity images, when the intensity is not a linear function of the parameters. Since optical reduction of images, as when moving a camera away from the object, is a simple gray-level averaging a question is cast on the general scheme of shape-from-shading. It is concluded that for accurate shape-from-shading one needs to know the distance from the object, and the shape should also be known in advance     

基于模糊和多分辨分析的骨肿瘤X光图像分割

根据骨肿瘤Ｘ光图像的局部区域特性,采用多分辨图像处理和模糊聚类方法对它进行分割,分割由以下几步来完成;（１）将图像分成相互交叠的子图像块;（２）采用基于模糊连接的多分辨图像处理算法对各子图像进行处理;（３）对各子图像的处理结果利用模糊聚类方法选择阈值,该方法应用于临床骨肿瘤Ｘ光图像,获得了良好的分割。     

Using iterated rational filter banks within the ARSIS concept for producing 10m Landsat multispectral images

The ARSIS concept is designed to increase the spatial resolution of an image without modification of its spectral contents, by merging structures extracted from a higher resolution image of the same scene, but in a different spectral band. It makes use of wavelet transforms and multiresolution analysis. It is currently applied in an operational way with dyadic wavelet transforms that limit the merging of images whose ratio of their resolution is a power of 2. Nevertheless, provided some conditions rational discrete wavelet transforms can be approximated numerically by rational filter banks which would enable a more general merging. Indeed, in theory, the ratio of the resolution of the images to merge is a power of a certain family of rational numbers. The aim of this paper is to examine whether the use of those approximations of rational wavelet transforms are efficient within the ARSIS concept. This work relies on a particular case: the merging of a 10 m SPOT Panchromatic image and a 30 m Landsat Thematic Mapper multispectral image to synthesize 10 m multispectral image TM-HR.     

基于复值小波分解的图象拼合

图象拼合是一种基于图象的场景编码方法，它被很多基于图象的绘制IBR（image based rendering）系统采用，用来建立复杂的虚拟场景表示（例如，360°球面和柱面全景图、环境映照及高分辨率图象等）.基于复值小波多分辨率分解(Complex Wavelet Multiresolution Decomposition)提出了一种有效的图象拼合方法，它能同时地、逐步求精地对图象进行匹配和整合.首先，采用复值小波变换不仅可以保证全局优化的结果，还能够满足图象整合的规模不变和平移不变性.其次，基于多分辨     

基于LP和DFB结构的离散Contourlet遥感影像融合算法及在QuickBird中的试验研究

针对目前最新发展的Contourlet变换能够比小波变换提供更丰富的方向和形状基,适合进行多尺度边缘增强的特点,利用Contourlet变换用于融合遥感全色和多光谱影像的算法,即利用LP（Laplacian Pyramid）捕获影像的低频分量,利用DFB（Directional Filter Bank）获得影像的高频分量,再对得到的低频近似系数和高频细节系数按照融合规则,采用算术平均和加权算子构造融合影像对应的对比度金字塔;最后,通过逆塔形变换重构融合影像。提出一种基于塔形方向滤波器组PDFB（Pyramidal Directional Filter Bank）的影像融合方法,算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到影像融合中,另一方面对目前高分辨率影像数据源QuickBird进行了融合实验。此外,利用熵、扭曲度、偏差指数、相关系数、标准差等参量,对此融合方法的融合性能进行了评价与分析。实验结果表明：提出的融合算法能在保留多光谱影像光谱信息的同时增强了融合影像的空间细节表现能力和信息量,该算法是有效可行的。