基于图像内容的多子波去噪

本文介绍了多子波变换的一般理论及OPTFR多子波的性质,通过改进其一阶平衡器,避免了预滤波,从而简化了运算。在将OPTFR多子波用于图像处理时,采用了一种基于图像内容的阈值方法,实验结果表明,其去噪效果优于CL多子波及一般的阈值方法。     

一种基于扩散映射的非线性降维算法

非线性降维方法旨在保持数据局部结构的同时,使不在一个邻域内的点之间的距离变得松弛．作为一种新的流形学习框架,扩散映射通过在扩散过程中保持扩散距离进行降维．基于扩散映射的理论背景,建立了多层谱分解的数值算法,并具体给出了用扩散映射进行非线性降维的算法．实验结果表明,与传统的非线性降维方法相比较,该算法能够发现非线性高维数据的本征维数,并且对噪声具有很好的鲁棒性．     

基于多字典的单幅图像超分辨率重建

对于目前图像超分辨率重建算法中的问题，忽略重建图像结构性和重建过程中丢失高频信息，提出了一种基于多字典的单幅图像超分辨率重建算法。在字典学习阶段根据每个图像块的主方向角，对所有训练图像块进行聚类并训练各类的字典。利用训练得到的字典重建训练样本并计算各类的残差图像块，然后对残差图像块再进行聚类、训练残差字典。用锚定邻域回归方法重建高分辨率图像，实验结果表明，该算法在客观评价和视觉效果上均优于许多优秀的图像超分辨算法。     

一种基于自适应阈值的图像去噪新方法

Selecting threshold is the most important in threshold-based nonlinear filtering by wavelet transform. In this paper, a novel adaptive threshold is proposed by minimizing a Bayesian risk(It is adaptive to subband because it depends on data-driven estimates of the parameters). Combining this thresholding method with Wiener fitting can re-sult a new denoising method. Expermental results show that the proposed method indeed remove noise significantly and retaining most image edges. The results compare favorably with the reported results in the recent denoising liter-ature.     

数字脊波变换及图像的稀疏表示

在二维或更高维空间中,小波不能有效地表达沿边缘间断的物体。脊波变换对连续空间中沿直线奇异的函数能够进行稀疏表达。理论上的吸引力促使人们将其从连续概念转化到数字实现。本文着重比较脊波变换的几种不同数字实现及对于小波的改进。实验结果说明,脊波在对具有直线边缘的图像逼近和去噪时的确比小波有效。     

基于小波变换的简单变长编码图像压缩方法

简单变长编码是一种高效的编码方法，在符号概率的几种分布上效率接近哈夫曼编码，误差不超过1%，且通常可用很少的比特数来传输码字。针对哈夫曼编码软、硬件实现复杂、费时较长的缺点，通过对图像信号的小波分解，在不同的子带上采用改进的简单变长编码方案，获得了更高的压缩比，结果表明，该算法简单有效、易于编辑实现，是一种高效的图像压缩方法。     

基于区域对比的图像显著性检测方法

随着计算机视觉的发展,图像显著区域检测在图像处理领域越来越重要。为了对自然图像中的显著区域进行准确的检测,提出了一种基于区域对比的图像显著性检测方法。首先对图像进行超像素分割预处理,然后利用图像的颜色特征和空间特征算出区域对比度,再结合图像子区域与其邻域像素平均特征向量的距离以及中心优先原则得到图像高质量的显著图。仿真实验结果表明,与其他的显著性检测算法相比,可以更加有效地检测出显著性目标,更好地抑制背景。