一种多尺度高光谱影像小波分形维特征计算方法

提出了一种基于高光谱曲线小波分形测度的高光谱影像多尺度分形维特征分析方法。对高光谱影像的光谱响应曲线的小波域高频和低频系数统计特性、分形特征进行了分析,提出以小波低频分形维表征原始光谱曲线分形特征,以小波系数高频分形维表征高光谱细节特征方法,设计了基于高光谱曲线小波分形维的多尺度特征计算算法,实验结果表明,小波分形维值可有效表征丰富的光谱特征,可用于高光谱影像特征提取和分类。     

基于光谱曲线小波系数分维测度的高光谱影像高效分割方法

针对高光谱遥感影像处理效率的问题,提出了一种基于高光谱曲线小波分解低频系数分维特征影像和高频系数分维特征影像相结合的高光谱遥感影像分割方法。对高光谱响应曲线的分形测度进行了分析,提出基于光谱曲线小波分解高频系数的分维算法,得到多尺度高光谱分形特征影像。设计了低频系数分维特征影像和高频系数分维特征影像相结合的高光谱影像分割算法。高光谱曲线小波系数分维特征影像分割实验结果表明:该算法可取得与光谱曲线直接分形测度特征影像分割一致结果,但效率优于直接分维特征影像分割。     

基于均值滤波和小波变换的图像去噪技术研究

采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像。这种方法与全局Donoho软、硬阈值小波去噪方法和Birge-Massart策略软、硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明显。它在降低了图像的噪声的同时,又尽可能地保留图像的细节,且图像更加平滑。仿真实验证明,该方法是一种有效的图像去噪方法。     

基于均值滤波和小波变换的图像去噪技术研究

采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像.这种方法与全局Donoho软、硬阔值小波去噪方法和Birge-Massart策略软、硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明显.它在降低了图像的噪声的同时,又尽可能地保留图像的细节,且图像更加平滑.仿真实验证明,该方法是一种有效的图像去噪方法.     

阈值优化的遥感影像小波去噪

针对传统的小波阈值在去除遥感影像噪声时存在噪声残留和噪声误判的问题,提出了针对遥感影像的小波阈值函数优化算法。该算法利用小波边缘检测算法确定遥感影像边缘特征的小波系数,然后根据噪声的方差设置优化的阈值函数去噪,即在以往的统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软阈值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活。经过优化的小波阈值去噪后得到平滑遥感影像,之后把小波边缘检测遥感影像镶嵌入平滑遥感影像中。实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留遥感影像的细节,使影像更加清晰,提高了信噪比。     

一种去除遥感图像条带噪声的小波矩匹配方法

遥感图像条带噪声掩盖数据真实的辐射信息,降低图像的质量及应用效果。针对窗口矩匹配算法对灰度分布不均一影像的条带噪声去除不彻底问题,提出小波矩匹配条带噪声去除算法。首先,基于小波多分辨率的特性将低频小波系数和高频小波系数分离;其次,利用移动窗口矩匹配算法对影像低频成分滤波,利用阈值法去除影像高频成分中的条带噪声;最后,通过小波逆变换重构得到去条带后的影像。采用局部峰值信噪比、局部结构相似度、模糊系数和拟合优度对影像去噪效果进行定量评价。结果表明:小波矩匹配算法的各项指标均优于矩匹配、小波软阈值和窗口矩匹配算法。小波矩匹配算法改善了窗口矩匹配算法要求影像灰度分布均匀的局限性,结合空间域和频率域去噪的优势,在去除条带噪声的同时能够较好地保留影像的细节信息。     

一种基于小波包变换的图像去噪算法

根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的分布不同,结合模糊理论和小波包分解,提出一种消除图像噪声的算法——模糊小波包去噪算法。该算法对小波包解后的高频系数,不同方向的系数采用不同的滤波方法。实验证明,与软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法相比,该算法能更有效地去除噪声和保持图像边缘细节。     

基于小波变换的拉曼光谱仿真分析

工业生产中实现质量目标控制,通过在线拉曼光谱分析,噪声的存在将影响确定拉曼光谱的谱峰位置和峰高数值等,并影响拉曼光谱定性和定量分析的准确性。为了消除混杂在拉曼光谱信号中的噪声,并保留信号的真实细节,提出了基于小波变换空域相关法的在线拉曼光谱信号消噪方法,对含噪的邻二甲苯原始拉曼光谱信号进行了消噪处理,进行仿真实验。结果表明,小波变换空域相关滤波法能较好的保留拉曼光谱信号的边缘特征,取得了较好的滤波效果,具有较高的实用价值。     

图像对比度增强的小波变换法

提出一种基于离散正交小波变换和非线性增益的图像对比度增强方法。对图像进行离散正交小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强。实验结果表明,论文提出的方法在有效地增强图像对比度的同时,又能很好地抑制图像中的白噪声。算法在视觉质量上优于传统的反锐化掩膜法、直方图均衡法。     

一种高光谱遥感数据条带及随机点噪声去除方法

针对高光谱数据条带噪声的分布特点,本文提出在空间域采用矩匹配法去除条带噪声,在NSCT域采用基于邻域信息的自适应软阈值滤波法去除随机点噪声的综合去噪模型.通过哈图金矿区HSI二级产品数据实验证明,该方法不仅可以有效地去除条带及随机点噪声,而且较为完整地保留了原始影像的特征信息及边沿细节,进而为高光谱遥感定量分析与应用提供数据基础.     

Destriping Remote Sensing Imagery by Wavelet Moment Matching Algorithm

Strip noise will cover the real radiation information of remote sensing image,which not only reduces image quality,but also application effect.Aiming at the problem that window moment matching is difficult to remove strip noise thoroughly for the non\|uniform image,the wavelet moment matching algorithm is proposed.Firstly,the low frequency wavelet coefficient and the high frequency wavelet coefficients are separated which based on the wavelet multiresolution characteristic.Secondly,the low frequency wavelet coefficients were filtering by window moment matching,while strip noise of high frequency wavelet coefficients was performed by threshold method.Finally,reconstruction of the wavelet coefficients obtained destriping image.The above mentioned algorithm was evaluated quantitatively by local PSNR,local SSIM,Fuzzy coefficient and goodness of fit index.Results show that the wavelet moments matching algorithm is superior to the moment matching,wavelet soft threshold and window moment matching algorithm.Wavelet moment matching improves limitation of uniform distribution of grayscale value based on window moment matching,combining the advantages of spatial and frequency domain denosing,which can remove the noise while preserving the details of the image.     

基于混合频谱信号编码的网格纹理平滑

网格纹理平滑技术要求既能保持模型大尺度结构特征又能去除模型小尺度纹理.然而当模型小尺度纹理与噪声相差较大时,大多数网格光顺算法会将网格纹理识别为特征加以保持,而无法有效将其去除;现有的基于谱分析的网格光顺方法尽管能有效去除网格纹理,但又无法同时保持模型大尺度结构特征.为解决该问题,本文提出一种基于混合频谱信号编码的低通过滤网格纹理平滑算法.首先采用基于视觉感知的特征识别方法,准确区分模型大尺度与小尺度特征.然后,基于顶点特征尺度,采用差异性频谱信号编码的方式进行几何信息重建,最终实现在保持网格模型大尺度结构特征的同时有效去除小尺度纹理.算法解决了现有网格光顺方法在模型小尺度纹理特征与噪声有明显区别时,无法有效去除纹理的问题;并且也解决了现有基于谱分析的网格光顺方法无法在去除模型小尺度纹理的同时,又能保持模型大尺度特征的矛盾.实验结果验证了算法的有效性.     

基于新阈值函数和小波分析的数字图像去噪方法

在数字图像处理过程中消除和减弱噪声对信号具有很重要的影响。中值滤波是传统的减少图像噪声,提高图像质量的可行方法。文章研究了中值滤波及其改进算法在图像去噪中的应用,基于小波分析基础理论和数字图像信号的小波变换分解重构原理,通过对小波分解系数选定恰当的阈值并进行阈值量化,基于小波分解后的高低频系数进行信号重构,从而有效去除或降低信号的噪声。本文采取的算法在MATLAB仿真平台进行了验证,结果表明,基于本文提出的阈值函数和小波分析处理方法对图像去噪具有更好的适应性,能够更好的改善数字图像的质量。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

小波变换域图像水印嵌入对策和算法

稳健性是图像隐形水印最基本的要求之一.嵌入对策、嵌入公式、嵌入强度都影响水印的稳健性.提出了一个基于离散小波变换(DWT)的新的隐形水印嵌入对策.根据小波图像系数的分布特点和对小波系数振幅的定性、定量分析,水印应当首先嵌入小波图像低频系数,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序嵌入高频带.同时指出,水印嵌入到小波图像低频系数和高频系数需要用不同的嵌入公式.应用该嵌入对策,提出了一种把视觉系统掩蔽特性结合到水印编码过程中的自适应水印算法:将小波系数组织成小波块,采用一种新的方法将小波块分类,并根据分类的结果     

一种改进的小波去噪方法在红外图像中应用

针对小波软阈值去噪函数会产生恒定误差导致图像边缘模糊的缺点,提出了一种改进阈值函数的去噪算法。该算法中当小波系数较大时,阈值函数趋向于硬阈值函数;当小波系数较小时,趋向于软阈值函数,具有自适应性。采用维纳滤波消除图像小波变换中低频频带中残留的噪声。实验结果表明,改进后的阈值函数结合贝叶斯阈值的方法与传统小波软阈值去噪相比,能够有效去除红外图像中的噪声,同时保持红外图像热差细节,具有较高的峰值信噪比,非常适用于去除红外图像中的噪声。     

一种安全检查的无源毫米波图像特征提取方法

毫米波穿透力强且具有全天时、全天候工作能力,在反恐安检方面具有广阔的应用前景。针对藏匿物品的安全检查获取的毫米波辐射图像,与小波软硬阈值预处理滤除噪声算法相比,提出一种复合结构形态学自适应滤波算法对毫米波辐射图像进行了滤波处理,然后对处理后图像进行边缘检测与特征分析。实验结果表明,复合结构形态学自适应滤波算法能有效地去除毫米波辐射图像中的噪声,提取的图像边缘特征符合藏匿物品的几何特征。     

基于小波阈值和全变分模型的图像去噪

针对小波阈值函数去噪不彻底并且造成图像边缘模糊的问题,提出一种自适应小波阈值和全变分模型相结合的去噪方法。利用小波变换的时频域特性将含噪图像分解得到各维度小波系数,对低频小波系数利用全变分模型去噪,对于高频系数根据不同分解尺度选择不同的最佳阈值去噪,克服了统一阈值的不足,增强了算法的自适应性。理论分析和仿真实验结果表明,所提方法兼顾了小波变换和全变分模型的去噪优点,在有效去除噪声的同时更完整地保留了图像的边缘和细节信息,有较高的结构相似度和峰值信噪比。     

基于状态权的小波边缘检测算法

提出了一种基于小波变换和各向异性扩散的图像多尺度边缘检测方法。对噪声图像进行小波变换,得到高频和低频小波系数。对高频小波系数归一化后进行各向异性扩散得到状态权,把该权值作用在原高频小波系数上,得到了既去除噪声又保持结构不变的小波系数。对低频小波系数直接用小波阈值方法去噪,利用小波系数模极大值法对去噪后的高频和低频小波系数进行边缘检测,得到最终的边缘图像。实验结果表明,该边缘检测方法由于结合了小波和各向异性扩散方法,从而有效地抑制了噪声,得到了连续、清晰的边缘。     

各向异性扩散平滑滤波的改进算法

图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分.在图像处理过程中,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘和重要的细节信息,在Perona-Malik各向异性扩散模型（PM模型）的基础上,通过对变分方法的扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效更具有适应性的去噪扩散模型.该模型针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数.在实际处理过程中该模型不仅能够有效地保持图像的边缘,而且还能够克服PM模型对小尺度噪声敏感和部分边缘和细节失真的问题.实验结果表明,改进的扩散模型的性能优于PM模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型.