基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

基于双树复小波的遥感图像融合

介绍了DTCWT(双树复小波变换)的基本原理,与传统小波变换相比,DTCWT具有良好的平移不变性和方向选择性,能够提高小波分解和重构的精度,更好地保持边缘、纹理等细节.在传统小波图像融合的基础上,提出了三种基于DTCWT的遥感图像融合算法:基于IHS变换和DTCWT融合法、模值加权融合法和模值局部方差融合法.对"北京一号"小卫星数据进行融合实验,结果表明,三种融合算法不仅有效地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息.     

一种基于双树复小波变换的图像融合方法

提出了一种基于双树复小波变换的图像融合方法。采用双树复小波变换对源图像进行分解后,该方法首先对各频域分别定义一种活性测度和匹配测度,再通过相应的匹配测度来计算各频域的融合因子,然后采用加权与选择相结合的规则融合高频系数和低频系数,得到融合图像的各频域系数。最后,采用双树复小波逆变换重构得到融合图像。实验表明,该融合方法具有良好的客观评价性能和主观视觉效果。     

基于边缘检测的双树复小波图像融合算法

提出了一种新的图像融合算法——基于边缘检测的双树复小波图像融合算法。多聚焦图像经过双树复小波变换较好地克服了传统小波变换的平移敏感性等缺点;低频系数利用边缘信息进行融合,较好地保留了图像的细节信息,提高了融合图像的质量;高频系数则采用常见的基于区域特征的融合规则。实验结果证明,该算法能够有效地提高融合图像的清晰度,细节更为丰富。     

采用双树小波变换的医学图像融合方法及实现

双树小波变换具有平移不变性及良好的方向性,将其引入到医学图像融合能够较好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.提出基于双树小波变换的医学图像融合算法,该算法对图像进行多尺度和多方向的分解,在相应尺度上利用融合算法融合,最后进行重构得到融合结果.通过实验仿真及客观的图像融合评估准则,实验结果表明了双树小波分解能够得到比树状小波分解更好的融合效果,信噪比提高了很多,均方差明显减少,充分保留了图像中的细节信息,减少了融合的复杂度.     

基于双树复小波变换的图像增强方法

在图像增强处理中,传统的图像增强方法例如直方图均衡、小波系数增强等等,虽然取得了较好的图像增强效果,但在增强图像的同时也将噪声放大了.本文针对这一问题,提出了一种基于二维双树复小波变换的图像增强方法,因其具有良好的多方向性信息捕捉能力,克服了传统二维小波变换缺乏方向性的缺点.增强算法将系数分为强边缘、弱边缘和噪声点三类...     

双密度双树复小波域多聚焦图像融合

将双密度双树复小波变换引入多分辨率图像融合中,利用双密度双树复小波变换的多尺度、多方向性和平移不变性特征分解多聚焦图像,对分解后高、低频图像系数采用不同融合策略进行融合,应用双密度双树复小波逆变换重构图像。采用多组多焦距源图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。实验结果表明双密度双树复小波域融合方法对多聚焦图像具有更好的融合效果,图像的细节描述更加精确。     

基于双树复小波变换的相位保持SAR图像降噪

为更有效地抑制噪声,提出了一种基于非正交复值log-Gabor小波变换的SAR图像斑点噪声消除算法。该算法通过相位保持消噪的门限操作确保相位信息不受破坏。由于用单一的乘性模型或加性模型消除SAR图像的斑点噪声都不能取得很好的效果,为此使用具有平移不变性及更多方向选择性的双树复小波变换图像融合算法,通过选择适当的融合规则,使乘性和加性噪声模型优势互补,就能有效抑制斑点噪声。实验结果显示,这种消噪方法与其他方法相比,有明显优势。     

基于双树复小波的图像边缘检测

边缘检测在图像处理中具有非常重要的作用,它可以作为图像分割、模式识别及场景分析和图像检索的基础.经典的边缘检测算法相对比较简单,但方向适应性受到一定限制,尤其针对多方向的边缘,其检测结果明显不满足要求.在充分研究小波性能特点以及边缘检测的基础上,提出了方向选择性更强的双树复小波边缘检测算法.＃实验证明:该算法边缘定位效果好,边界相对清晰而且比较连续,同时能充分检测出图像细节部分的边缘.     

基于双树复小波的图像修复

小波变换技术已被广泛应用于图像修复领域,但其在图像修复过程中出现的边缘部分模糊或不连接的情况成为了一个难点。针对此问题,提出了基于双树复小波变换的图像修复算法。该算法使用双树复小波变换对破损图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用全变分(Total Variation,TV)模型进行快速修复,各个低频分量使用改进了的曲率驱动扩散(Curvature-Driven-Diffusions,CCD)模型进行迭代修复,最后通过小波逆变换得到最终的修复图像。实验结果表明,该方法很好地推广了双树复小波变换在图像修复领域中的应用,并且在图像纹理的修复以及在结构部分的填充都有较好的效果。     

基于对偶树复小波变换的纹理特征提取及分割

对偶树复小波变换具有良好的方向选择性和平移不变性。该文在分析对偶树复小波分解后的6个高频子带所对应的模值子带直方图的基础上,提取一种新的纹理特征——Gamma分布参数与Lognormal分布参数的组合特征。基于该特征进行纹理图像分割,分割过程中使用了边缘保持平滑技术对特征进行平滑,并使用K均值聚类实现无监督分割。实验表明,文中所使用的特征提取方法新颖,分割结果的边缘准确性与区域一致性具有抗噪性,是一种有效的纹理分割方法。     

基于Log-Polar和DT-CWT的旋转不变纹理分类算法

提出了一种基于对数-极坐标变换和双树复数小波变换的旋转不变纹理分类算法。该方法首先对纹理图像进行对数-极坐标变换将旋转转化为平移,再用具有平移不变性的双树复数小波对变换后的图像滤波并计算各子带的能量值组成旋转不变特征向量,最后利用支持向量机算法实现纹理图像的分类。将本方法与其它旋转不变纹理分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率。     

基于K-L变换的小波图像融合方法

在多源信息融合中,小波多分辨率分析是一种最常用的方法.这里提出在小波多分辨率分析下,利用K-L变换的融合方法.首先利用小波变换对序列图像进行多分辨率分解,对相应的小波系数矩阵进行K-L变换,计算出小波系数权重.按照所得的权重融合小波系数,最后将小波融合系数逆变换实现图像的融合处理.实验结果证实这种方法有效的利用了图像的相关性,主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析都表明,新方法的性能优于直接对小波系数进行平均的融合方法.     

基于复小波和Gabor小波的人脸识别

针对双树复小波变换(DT-CWT)不能直接提取水平和垂直2个方向特征的不足,提出一种结合DT-CWT和Gabor小波的人脸识别方法。将Gabor小波提取的0°和90°特征与DT-CWT提取的6个方向特征连接起来共同构成人脸特征向量,采用Fisherfaces方法构建特征向量的线性子空间,应用基于欧氏距离的分类器实现分类。在ORL数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。     

基于双树复数小波变换的多帧迭代盲解卷积算法

提出一种基于双树复数小波变换的多帧迭代盲解卷积（IBD）算法。传统的单帧IBD算法收敛性和唯一性不确定,而且复原结果对初始估计很敏感。Zhulina提出的多帧迭代盲解卷积算法,其算法原理简单,并能处理各种不同类型PSF引起的图像降质;但是该算法收敛缓慢,并且只适合于处理高信噪比图像。本文基于双树复数小波变换的多尺度多方向特性,提出了一种基于双树复数小波变换的多帧IBD图像复原算法。本文算法运算速度快,且对噪声污染严重模糊图像恢复效果较好,观测数据实验结果证明了本文算法的优越性。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

基于分块的小波多聚焦图像融合方法

提出了一种基于分块的小波多聚焦图像融合方法。并采用均方根误差对该方法进行了评价,实验结果表明,该疗法其钉非常好的融合效果。其融合性能优于对图像不作小波分解而直接进行分块融合的方法和仅作小波分解而不进行分块的融合方法。与已有融合疗法相比,能消除块痕迹,且能节约运算量。     

基于小波变换的图像融合方法研究

介绍了图像融合的基本原理、结构模型及应用领域,简述图像小波分解与重构的Mallat算法。在Matlab7.0环境下,采用Daubechies小波(dB4)滤波器组对待融合图像进行了3级正交小波分解,低频系数采用边缘保持,高频系数采用基于区域能量最大的规则进行融合,并对融合图像进行质量评价。     

基于SIDWT的遥感图像融合算法

合成孔径雷达(SAR)和全色遥感图像由于成像机理存在差异,对目标轮廓、纹理和色调等信息的表现各不相同,像素级融合后将更易于图像判读。基于此,将平移不变离散小波变换(SIDWT)算法用于SAR与全色遥感图像融合,该算法克服了传统小波变换不具有平移不变性的缺点。同时,提出一种新的增强互补信息的融合规则：图像的低频部分采用基于边缘提取的加权规则,高频部分采用绝对值最大原则。实验结果表明,该算法能够获得较好的融合效果。     

一种基于小波变换的图像融合方法

提出了一种小波多分辨率分解的图像融合方法。该方法首先利用小波变换将图像分解为不同分辨率、不同方向的分量，然后利用系数绝对值取大和基于局部方差最大化的融合规则得到融合图像的小波系数，最后通过逆小波变换得到融合图像。实验结果表明，该方法是有效的。