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.     

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Contourlet变换多聚焦图像融合方法

该方法首先提取源图像的亮度分量,采用非下采样Contourlet变换对其进行分解,通过“合成图像像素值取大”准则对高频系数进行处理得到融合决策图,并对其进行一致性校验,最后根据校验后的决策图在RGB空间进行像素点选取,得到融合图像。实验结果表明,本文方法解决了RGB空间融合方法容易导致的颜色失真,同时本方法仅对亮度分量融合,降低运算复杂度。融合图像在保留图像有用信息的同时,弥补了传统空间域方法在细节表现力上的不足,更加符合人类的视觉特征。本文融合方法还用于灰度多聚焦图像融合中,实践证明,融合效果很好。     

基于NSCT的独立分量分析方法

为了提高独立分量分析（ICA）算法的分离性能,提出了基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的ICA方法。首先对混合图像进行NSCT,使混合图像的非高斯性在NSCT域得以增强,然后在变换域求解分离矩阵。理论分析和仿真实验均表明,该方法可以获取更好的分离精度和更快的收敛速度。     

基于各向异性高通滤波的图像边缘检测算法

图像在处理的过程中,总会受到噪声的污染.由于噪声和边缘都是图像的高频分量,在滤除噪声的同时,也破坏了图像的边缘.为了使所提取的图像边缘更加逼近被噪声污染的图像真实边缘且定位精确,提出结合各向异性高通滤波和多尺度积对图像进行边缘检测.首先采用具有各向异性的非下采样Contourlet变换(NSCT)对原始图像进行多尺度、多方向分解,并用多尺度积对变换结果的高频分量去噪,最后利用各向异性高通滤波器长轴与边缘方向之间的夹角确定图像边缘.实验结果表明,所提出的方法抗噪声能力强,计算复杂度低,所提取边缘清晰、光滑且定位精确.