夜视环境下激光助视成像与红外热像的融合

以夜视环境下激光助视成像和红外热成像为研究对象,提出了一种基于非向下采样Contourlet变换和分割模板的图像融合方法.通过引入脉冲耦合神经网络对两幅输入图像进行分割,利用类间方差比判断分割效果的优劣并选取分割模板.在NSCT域中,根据分割模板对激光助视成像和红外热成像的高低频系数进行分区域处理,得到低频和高频融合系数.最后对融合系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明本文方法能够在融合图像中最大程度呈现出夜视环境下激光助视成像的细节信息和红外热像的目标信息.     

基于NSCT-Gabor特征和脉冲耦合神经网络的SAR图像分割

针对SAR图像目标的精确分割问题,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)和Gabor滤波器分别提取图像特征,然后采用脉冲耦合神经网络(PCNN)对目标区域进行增强,提出了一种分割算法。分别对图像进行NSCT分解和Gabor滤波,对NSCT域的高、低频子带系数构造一个特征图,对Gabor滤波的不同尺度构造对应的特征图,对所获取的各个特征图用PCNN进行目标增强,最后对增强的特征图进行合理合并与分割。利用MSTAR SAR数据库中各种干扰强度下的图像进行了实验,结果表明,相比于模糊C均值、马尔可夫随机场等常见的分割算法,所提出的算法分割结果更为准确,同时受噪声干扰更小。     

Medical image enhancement algorithm based on NSCT and the improved fuzzy contrast

In order to solve the problem of noise amplification, low contrast and image distortion in the process of medical image enhancement, a new algorithm is proposed which combines NSCT (nonsubsampled contourlet transform) and improved fuzzy contrast. The image is decomposed by NSCT. Firstly, linear enhancement method is used in low frequency coefficients; secondly the improved adaptive threshold function is used to deal with the high frequency coefficients. Finally, the improved fuzzy contrast is used to enhance the global contrast and the Laplace operator is used to enhance the details of the medical images. Experimental results show that the proposed algorithm can improve the image visual effects, remove the noise and enhance the details of medical images. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 25, 7–14, 2015     

基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在表达图像边界及线状特征上的缺陷,以及NSCT变换在表达图像细节信息的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法。在图像NSCT分解后,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点采用了基于区域方差的融合规则。实验结果表明,基于NSCT变换和小波变换相结合的融合算法能更好地保持可见光图像的光谱信息和红外图像的目标信息,具有更多的细节特征以及更清晰的边缘。     

一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法

研究提出了一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法,综合利用了NSCT在图像分解上的灵活性和SIFT算法在特征描述上的有效性来进行遥感图像配准.首先分别对参考图像和待配准图像用NSCT进行分解,然后把分解的低频图像作为SIFT算法的输入并得到匹配结果,并利用匹配结果求解模型参数,最后通过重采样和双线性插值完成两幅遥感图像的配准.实验结果表明,此算法在运算速度和匹配精度方面均比SIFT算法和SWT+SIFT算法优越.     

基于SIFT特征点和交比值的水印图像抗攻击算法

为提高数字水印图像对常规信号和复杂几何攻击的抵抗能力,利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点的稳健性和交比值不变特性,提出了一种数字图像顽健水印算法。首先,在原图像经过NSCT(nonsubsampled contourlet transform)变换后的低频子带系数中提取SIFT特征点并对其进行优化筛选,从中确定满足“近凸正四边形” 的系数区域作为水印嵌入的局部区域,然后利用事先设定好的一些交比值在各局部区域中确定要嵌入水印的具体系数,最后利用奇偶量化调制方法嵌入水印信息。与传统算法相比,在提取水印信息时无需对含水印图像进行几何逆变换。实验结果表明,该算法对常规信号处理及多种几何攻击具有较强的抵抗能力和顽健性。     

基于NSCT及熵的旋转不变彩色图像检索算法

为了解决图像在转载过程中所产生的旋转变化和尺 度变化对检索的影响,根据熵的对称性,提出了基于NSCT及熵的旋转不变图像检索算法。首 先,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)对图像进行多尺度、多方向分解,对不同尺度、同方 向的高频方向子带求多尺度积,以减小尺度变 化和噪声对检索效率的影响;然后,考虑到图像旋转后各方向子带在整幅图像中的能量比例 不会发生变化, 将各方向子带的能量比例作为概率矢量,各方向子带的粗糙度作为权值求取图像的加权信息 熵,作为具 有旋转不变性的图像纹理特征,利用矩提取图像的颜色和形状特征;最后,归一化3种特征 来比较两幅图 像的相似性。性能测试表明,本文所提出的方法对旋转变换鲁棒性强,且具有很高的查准率 和查全率。     

基于循环检测的气动退化图像混合域去噪算法

气动退化图像中存在先验信息未知以及噪声成分复杂不易进行滤波处理的问题,为此,提出一种气动退化图像混合域去噪算法。设计针对高斯噪声、泊松噪声、固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声的混合检测方法,使用改进的滤波方法在空域去除固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声,进行非下采样轮廓波变换多层分解,在变换域使用阈值方法去除高斯噪声和泊松噪声。进行噪声循环检测,设定迭代停止条件控制算法循环从而实现算法自适应。仿真实验结果表明,该算法的噪声检测性能和滤波性能较好,图像细节信息得到正确恢复。同时,算法复杂度较低,实时性较好,可满足气动退化图像去噪处理的需要。     

基于人眼视觉特性的遥感图像融合算法

首先提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT,Nonsubsampled Contourlet Transform)的人眼视觉相对对比度灵敏度函数(RCSF,relative contrast sensitivity function)和绝对对比度灵敏度函数(ACSF,absolute contrast sensitivity function)。然后提出了基于人眼视觉对比度灵敏度函数(CSF,contrast sensitivityfunction)的遥感图像融合算法(IFA-CSF,image fusion algorithmof human visual contrast sensitivity function)。IFA-CSF采用NSCT作为多尺度变换工具,对单方向高频子带采用ACSF融合,对多方向高频子带采用RCSF融合,并对8方向高频子带采用先方向分组再融合的方法。实验结果表明,IFA-CSF优于基于传统CSF和基于局部能量的图像融合算法。     

基于LFRs的大容量抗几何攻击水印算法*

如何有效抵抗几何攻击是目前水印技术研究的难点之一,且已有抗几何攻击水印算法的嵌入容量有限。提出了一种利用尺度不变特征变换（SIFT）特征点确定的局部特征区域（LFRs）嵌入水印的大容量抗几何攻击的水印算法。算法首先从图像的非抽样的Contourlet域（NSCT）低频分量中提取出SIFT中等尺度的稳定特征点,并通过最小生成树聚类算法的选择策略获得一组分布均匀且彼此独立的圆形特征区域;然后对每个圆形区域进行等角度的扇形分割和等面积的同心圆环分割,划分成等面积的子块;最后采用奇偶量化将经过混沌加密的水印嵌入到