基于Curvelet变换的图像质量多尺度灰评价

为了更加客观有效地评价图像质量,利用灰色关联分析理论的整体比较机制和Curvelet变换多尺度多方向分析图像特征的优点,提出一种改进的图像质量评价算法——Curvelet系数灰关联法。该算法首先在不同尺度和不同方向上得到待评价图像与参考图像之间的灰色关联度,然后对同一尺度上各个方向的关联度求均值,利用其与标准参考序列进行二次关联比较,从而从二个层次综合评价图像质量。实验表明,该方法不仅能够提供更多的质量信息,而且较PSNR评价方法,能够更好地符合人眼的主观感知。     

基于灰色关联分析的图像保真度准则

针对图像保真度评价问题，利用灰色系统理论中的灰色关联分析(Grey Relational Analysis，GRA)的整体比较机制和小波变换的多尺度分辨率匹配于人类视觉系统(Human Visual System，HVS)的多信道模型性质，通过小波域系数之间的灰色关联度，给出了一种图像质量评价算法——小波系数灰关联法．实验表明：该算法可以从概貌质量和细节质量分别对图像进行评判，评价结果能够与人眼主观评价保持较好的一致性，优于传统的PSNR评价方法．     

基于灰色关联度改进的Contourlet变换图像去噪算法

为了更有效降低图像中的噪声,提出一种基于灰色关联度改进的Contourlet变换图像去噪算法。一方面考虑到Contourlet变换尺度内各相邻方向子带之间的灰色关联度、尺度间的影响及噪声强度的因素,对贝叶斯阈值进行改进;另一方面根据Contourlet系数的特点对折中阈值函数进行改进,以达到自适应去噪的目的。实验结果表明,该算法能有效地降低图像噪声,获得更高的峰值信噪比(PSNR)和更好的视觉效果,具有较好的实用性。     

基于非下采样轮廓波变换和多核学习的盲图像质量评价

非下采样轮廓波(Contourlet)变换具有多尺度、多方向特性,能够对图像纹理和结构信息进行精确提取,可以很好地模拟人类视觉系统的多分辨率特性,基于此提出一种基于非下采样Contourlet变换的通用型盲(无参考)图像质量评价算法。首先在空间域上对图像进行非下采样Contourlet变换;然后在各方向带中分别提取能有效反映人类视觉失真程度的特征:高频幅值、平均梯度、信息熵作为图像的特征;最后将其输入到高效的分层多核学习机中学习,预测图像的质量得分。在混合失真型数据库和3个单失真型数据库上的交叉实验结果表明,该算法性能优越,能很好地预测失真图像质量,具有很好的主客观一致性。     

基于结构相似度的CT域图像质量评价方法

提出一种基于结构相似度及人眼视觉系统的图像质量评价方法——Contourlet变换(CT)域结构相似度,采用Contourlet变换提取图像不同频带不同方向上的信息,该方法利用了Contourlet变换系数的优越特性。理论分析和实验结果表明,该方法具有较高的准确性及良好的相关性,可以更好地评判图像质量。     

Contourlet变换系数加权的医学图像融合

目的 由于获取医学图像的原理和设备不同,不同模式所成图像的质量、空间与时间特性都有较大差别,并且不同模式成像提供了不互相覆盖的互补信息,临床上通常需要对几幅图像进行综合分析来获取信息。方法 为了提高对多源图像融合信息的理解能力,结合Contourlet变换在多尺度和多方向分析方法的优势,将Contourlet变换应用于医学图像融合中。首先将源图像经过Contourlet变换分解获得不同尺度多个方向下的分解系数。其次通过对Contourlet变换后的系数进行分析来确定融合规则。融合规则主要体现在Contourlet变换后图像中的低频子带系数与高频子带系数的优化处理中。针对低频子带主要反映图像细节的特点,对低频子带系数采用区域方差加权融合规则;针对高频子带系数包含图像中有用边缘细节信息的特点,对高频子带系数采用基于主图像的条件加权融合规则。最后经过Contourlet变换重构获得最终融合图像。结果 分别进行了基于Contourlet变换的不同融合规则实验对比分析和不同融合方法实验对比分析。通过主观视觉效果及客观评价指标进行评价,并与传统融合算法进行比较,该算法能够克服融合图像在边缘及轮廓部分变得相对模糊的问题,并能有效地融合多源医学图像信息。结论 提出了一种基于Contourlet变换的区域方差加权和条件加权融合算法。通过对CT与MRI脑部医学图像的仿真实验表明,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度。     

基于灰色关联分析的图像置乱程度评价方法*

为有效衡量图像置乱的程度,引入灰色理论中的灰色关联分析,提出一种新的置乱效果评价方法。该方法首先将置乱图像分块,通过计算各子块图像中每行元素的灰度均值来统计各子块的灰度信息,建立小样本序列;然后利用灰色关联分析理论计算各序列之间的灰度信息关联度来评判各子图像灰度信息的关联程度,从而获取图像的置乱效果。实验表明,该方法能有效地评价不同置乱变换的效果,且评判无须原图像参与,与基于SNR的置乱评判方法相比,能更加客观地评判置乱效果,且与人眼目测结果相符。     

基于Contourlet变换的多源森林遥感图像融合算法

提出了一种基于Contourlet变换的多源森林遥感图像融合算法.该融合算法首先利用Contourlet对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,准确地捕获图像中的二维或高维奇异信息,然后在Contourlet域对不同频率信患采用不同的融合策略进行融合处理.仿真结果表明,该算法具有良好的融合效果,为火灾监控提供可靠的图像信息.     

Contourlet域中邻域窗最优阈值滤噪算法

提出一种基于Contourlet变换域的图像滤噪算法,对带噪图像进行多尺度、多方向的Contourlet分解,依据Contourlet变换域系数的估计损失期望最小化准则,在Contourlet域中得到各子带内邻域系数的滤噪最优阈值与最优窗口尺寸,利用Contourlet变换域系数的萎缩实现滤噪。仿真结果表明,与现有的Contourlet变换域图像滤噪算法相比,该算法能有效保护图像的细节和纹理,具有较好的视觉效果和较高的峰值信噪比。     

有效的图像滤波算法

利用灰色关联度的特性和阿尔法均值滤波算法的优点,提出一种基于改进灰色关联度和阿尔法Alpha均值滤波的噪声图像的自适应滤波算法。该算法采用灰色关联度自适应地确定滤波窗口的加权系数值,改善算法的滤波性能。实验结果表明算法对受到高斯噪声和混合噪声干扰的图像进行去噪能取得较好的滤波效果,同时还保护了原始图像的细节信息。     

基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合

基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数的后验概率;利用该后验概率指导高频系数融合的规则,对边缘和背景区域进行不同的融合处理,以尽可能保留原始图像的重要特征;进行Contourlet反变换得到最终融合结果。针对多聚焦图像进行了融合实验,采用联合熵、熵、相关系数、清晰度等指标对融合效果进行评价,实验表明了该算法优于基于Contourlet域的常规融合算法以及小波域隐马尔可夫树融合算法。     

NSCT变换的SAR和可见光图像融合

非下采样Contourlet变换同时具有多尺度、多方向选择性、多分辨分析和平移不变性质的特点,对SAR和彩色可见光图像融合的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换和HIS变换相结合的多传感器融合算法。通过对经非下采样Contourlet变换分解得到的不同频域子带系数选择方案的分析,对低频子带系数的选择,提出了一种基于SAR图像与彩色可见光图像物理特征的“加权平均”的系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,采用绝对值选大多分辨率融合算法。实验以同一场景下ku波段的SAR图像和彩色可见光图像进行算法验证,实验结果和信息熵、均值、相关系数、偏差指数和交叉熵等客观评价数据表明,方法具有较好的融合效果。     

基于Contourlet变换尺度相关多阈值降噪算法

该文研究了多方向多尺度几何分析工具轮廓波Contourlet变换,在总结了Contourlet变换稀疏尺度关系的基础上,提出了一种基于Contourlet变换多阈值尺度相关降噪算法,利用Contourlet变换多分辨率以及优越的方向性进行阈值降噪,根据Contourlet变换后各个尺度间的相关特性及噪声强度设定不同的阈值,由于Contourlet变换比小波变换更稀疏的表示方式,更好地表示图像的细节,在图像降噪的过程中能更好地保护图像的纹理以及边缘,使得降噪后的图像在细节方面更突出。     

基于NSCT的红外图像小目标检测技术

红外图像小目标检测是精确制导武器的关键技术之一。将小波或Contourlet多尺度分析用于红外小目标检测具有一定的局限性。无下采样Contourlet变换（NSCT）是基于Contourlet变换的一种扩展,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解。提出了一种基于NSCT的红外小目标检测算法。该算法首先对图像进行NSCT变换;然后利用能量法提取其局部纹理特征,并计算各点的特征向量与中心向量间的距离,得到一个相关的多尺度距离像;最后根据该距离像进行直方图统计,从而实现红外小目标的检测。与基于小波变换的红外小目标检测算法进行了比较。实验结果表明,该算法能较精确地检测出红外小目标,优于基于小波变换的方法。     

基于Contourlet变换尺度相关多阈值降噪算法

该文研究了多方向多尺度几何分析工具轮廓波Contourlet变换,在总结了Contourlet变换稀疏尺度关系的基础上,提出了一种基于Contourlet变换多阈值尺度相关降噪算法,利用Contourlet变换多分辨率以及优越的方向性进行阈值降噪,根据Contourlet变换后各个尺度间的相关特性及噪声强度设定不同的阈值,由于Contourlet变换比小波变换更稀疏的表示方式,更好地表示图像的细节,在图像降噪的过程中能更好地保护图像的纹理以及边缘,使得降噪后的图像在细节方面更突出。     

灰色关联分析在工程图纸除噪预处理中的应用研究

提出了一种基于灰色关联分析的工程图像除噪预处理算法.该算法首先对含噪工程图像的特点进行分析,利用图像中噪声点与边缘点的空间分布连续性不同和图像为近似二值图像的特征,确定了两个非边缘点的参考序列和一组待比较序列;然后通过这两个参考序列与各比较序列之间的灰色关联度将含噪图像的像素重新分类,从而在保留尽可能多边缘的情况下除去噪声.实验表明该除噪方法具有简单易行、效果显著,而且能同时除去多种不同类型的噪声及可动态控制去除噪声与保持边缘的折中度等优点.这对于改善细化、骨架化、识别和矢量化等后继处理结果有着重要意义和实用价值.     

基于Contourlet的中低码率图像质量可分级编码算法

首先对图像Contourlet变换各子带系数的分布情况进行了统计分析,进而给出了一种基于Contourlet变换的空间方向树结构,并统计验证了该空间方向树的"零树"特性.同时针对图像Contourlet变换各子带"重要系数"的分布情况提出了一种基于图像Contourlet方向子带的多尺度量化方案,该方案对图像的边缘方向信息和纹理信息具有很好的捕捉能力,在此基础上提出了一种基于Contourlet变换的嵌入式图像质量可分级编码算法,该算法除了具有一般基于小波变换的零树编码方法的特性外,还具有方向性和各向异性的特点,其解码图像在中低码率下无论是PSNR还是纹理和边缘区域的视觉效果均优于SPIHT算法.实验结果验证了所提出算法的有效性.     

基于多尺度PSNR的图像融合评价算法

为了提高图像融合评价的准确性,提出了多尺度PSNR的图像融合客观评价方法。该方法首先对标准图像和融合图像按同种方式进行多尺度划分,得到每个标准图像块与相应融合图像块之间的PSNR;然后将它们组合成多尺度PSNR;最后应用灰色关联分析作为图像融合结果的优劣评判标准。实验结果表明,这种评价方法考虑了图像像素的整体和局部灰度分布特性,能正确对融合图像质量进行评价,其客观评价结果与主观评价结果具有一致性,且评价方法具有较好的有效性和简洁性。     

基于灰色关联分析和Canny算子的图像边缘提取算法

基于灰色关联分析和Canny算子,提出了一种有效的边缘提取策略。相对于传统边缘检测方法中的梯度图像,首次提出灰色关联度图像的概念,并对两种图像进行了对比和分析。指出并讨论了灰色序列方向对边缘方向的敏感性,采用不同方向的灰色序列可以得到和梯度方向算子相似的效果。由各方向序列下的灰色关联度图像进行边缘方向判断,沿各方向进行非极小值抑制,对灰色关联度图像进行细化,然后设定自适应高低阈值进行边缘连接。实验表明该算法具有很好的处理效果。     

V-变换和Contourlet变换相结合的图像融合算法

V-变换在表达图像时可以通过增加V-系统基函数的数量得到图像由粗到细的多尺度特征描述,但是V-系统不适宜描述图像的方向特性。为此,根据Contourlet变换的多方向性特征,将V-变换和Contourlet变换结合起来,提出一种图像融合算法,得到图像的多尺度和多方向特征描述,并将之应用到多聚焦图像的融合中。改进数学工具,设计加权局域统计特征的频域系数融合方案,并选用能刻画系数相关性特点的高斯分布作为权值。实验结果表明,与基于小波变换、Contourlet变换以及小波-Contourlet变换的多分辨分析的融合算法相比,该算法融合后的图像在边缘细节处更加清晰,视觉效果更好,信息量、清晰度以及与待融合图像的相关程度等客观评价指标也得到改进。