基于第二代Curvelet变换的低对比度图像增强

针对传统图像增强方法用于低对比度图像时,存在对噪声敏感、局部过增强等问题,提出了一种基于第二代 Curvelet 变换的增强方法。将图像进行多尺度多方向的 Curvelet 变换;引入分段非线性函数的思想,调整低频子带系数,提高图像整体的对比度;对各尺度的高频子带系数进行非线性加权,增强图像细节,并进行阈值降噪。实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,能有效地提高图像的对比度、降低噪声,并且较好地保留边缘信息,具有良好的视觉效果。     

基于Curvelet多尺度几何分解的快速LHS多传感器图像融合

为了解决IHS变换在多光谱和高分辨遥感图像融合中存在的光谱失真等问题,提出一种基于Curvelet多尺度几何分解的快速LHS融合算法.该算法采用快速LHS变换以更好地保持图像的色彩,并进一步改进运行速度;引入第二代Cur-velet多尺度几何分解则更有效地捕获图像中方向性的几何结构信息,并基于非平均分布间隔快速Fourier变换加快Curvelet的实现速度.实验结果表明:本文的图像融合算法在图像质量和运行速度上都获得了改进,融合图像具有较理想的空域和光谱分辨率,优于传统IHS变换、PCA,以及相应的小波变换结合快速LHS的融合结果.     

基于2代Curvelet改进IHS变换的遥感图像融合

Curvelet变换是继小波变换之后,能更适合于图像处理的一种新的多尺度变换分析方法,它比小波变换更加适合分析2维图像中的曲线或直线状的边缘特征,同时也具有很强的方向性。为了将该变换应用于图像融合,首先对第2代Curvelet变换理论进行了综述,然后在对基于第2代Curvelet变换的遥感图像融合方法进行研究的基础上,提出了一种与IHS变换结合的融合方法。最后用高分辨率全色图像与低分辨率多谱图像进行了融合实验,实验结果表明,将Curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始遥感图像的特征,不仅可为融合图像提供更多的信息,而且融合图像能在较好地保留光谱信息的同时,使空间细节信息也得到增强。     

结合Curvelet变换和LSWT的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种结合二代Curvelet变换和提升静态小波变换LSWT的图像融合算法。首先将待融合的图像分别进行离散Curvelet分解变换,得到不同分解级数和方向下的细节尺度系数和粗尺度系数;其次对粗尺度系数分别进行LSWT变换,对变换得到的低频分量和高频分量分别采用不同的方法融合后进行LSWT逆变换,得到的系数作为Curvelet变换的粗尺度系数;对于Curvelet变换后得到的细节尺度系数采用局部平均能量方差的方法进行融合;最后进行Curvelet逆变换得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统方法。     

自适应对偶树复小波－Curvelet变换的遥感图像融合

Curvelet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能。因此将Curvelet变换应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Curvelett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应遥感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和所提算法进行主观和客观的对比,结果表明,基于对偶树复小波-Curvelet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法。     

基于Curvelet变换抑制SAR图像斑点噪声的方法

提出了一种基于Curvelet变换来抑制合成孔径雷达（SAR）图像中噪声的方法，Curvelet是一种新的多尺度变换理论，具有各向异性的特征，克服了小波在处理大干一维的高维信号时的不足。该文在介绍Curvelet变换理论及其实现的基础上，引出了SAR图像斑点噪声的去除方法，并改进了Curvelet算法，降低了其运算复杂度，讨论了SAR图像噪声方差的估计，最后和其它的SAR图像去噪方法作了对比和分析。     

复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合图像降噪

提出了一种基于复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合（CGSM）模型的图像去噪方法．指出Curvelet 变换重构图像存在“划痕”和“嵌入污点”的主要原因是Curvelet 变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和 改进的Radon 变换分别代替原Curvelet 变换中的实小波变换和Radon 变换．构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet 变换．本文同时把高斯尺度混合（GSM）模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉 能力的复数GSM 模型,并在复数Curvelet 变换域,采用贝叶斯最小平方（BLS）估计器对CGSM 模型下含噪复系数 进行有效估计,从而实现降噪．实验结果表明,无论是用PSNR 指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能 均好于传统Curvelet 去噪、Curvelet 域HMT 去噪和小波域BLS-GSM 去噪．本文方法在有效去噪的同时,具有很好 的图像边缘和细节保护能力．     

ARSIS概念下基于第二代Curvelet变换的遥感影像融合方法

ARSIS概念下的遥感影像融合中多尺度分析方法层出不穷,经典的小波分析方法因为方向有限且是各向同性的,因此不能"稀疏"表达二维图像中的线奇异以及边缘方向,在融合影像中引入一定程度模糊。曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波分析更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力。本文利用第二代Curvelet作为多尺度分析工具,并提出一种新的分量融合模型,粗尺度分量线性加权融合,不同层次细尺度分量采用不同融合模型,1°和2°层对全色影像A分量进行调整使其与多光谱影像B分量具有相同的概率密度函数;3°层基于对全色影像和多光谱影像分量的相关性判断来调整融合分量。利用该方法对SPOT-5影像进行了融合实验,并对比小波融合方法和传统模型下的Curvelet融合方法。实验结果表明Curvelet方法无论在光谱保真度还是空间细节增强方面都优于小波方法,且本文提出的融合模型提高了传统模型下Curvelet的融合效果。     

基于第二代Curvelet变换的指纹增强研究

指纹增强是指纹特征提取前的必要步骤,为了增加指纹识别算法的鲁棒性,必须对指纹图像进行去噪、连接断纹、增强纹线走势等处理.本文分析了现有的一些算法的不足,简要介绍了Curvelet变换理论以及第二代Curvelet变换实现方法,提出了基于第二代Curvelet变换的指纹图像增强算法.实验结果表明,本算法简单有效,能够实现指纹图像增强的要求.     

基于二代Curvelet变换和区域匹配度的图像融合算法

提出了一种新的基于二代Curvelet变换的多传感器图像融合算法,分别讨论了粗尺度系数和细尺度系数的融合规则。首先采用二代Curvelet变换对源图像进行多尺度的分解,将粗尺度系数值进行变换使其强度分布一致,再采用加权平均的方法确定粗尺度融合系数。采用显著性测度和区域匹配度联合分析的方法确定细尺度系数,并进行一致性验证,最后进行二代Curvelet逆变换获取融合图像。将传统融合规则和该方法从独立因素、联合因素以及综合评价3方面进行了比较,结果表明,该方法较好地保持了边缘信息,减少了细节信息的损失,具有较优的性能参数和良好的视觉效果。     

基于第二代Curvelet变换的彩色图像增强算法

针对小波变换对彩色图像增强算法诸多问题,提出基于第二代Curvelet变换的彩色图像增强算法,它克服了小波变换在表达彩色图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷,更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征。阐述了第二代Curvelet变换的基本原理,通过对512×512的Lena和Babon彩色图像仿真实验,实验结果表明算法对彩色图像具有很好的增强效果,提高了彩色图像的对比度,降低了噪声,同时也较好地保留了边缘信息,无论是从视觉效果还是从性能指标都优于小波和Ridgelet算法。     

一种基于第2代曲波变换的尺度相关图像去噪方法

从第2代曲波变换为基础,提出了一种利用尺度相关性进行自适应阈值收缩的图像去噪方法。通过实验比较小波与第2代曲波图像去噪,采用峰值信噪比对去噪结果进行了客观评价,实验结果表明,本文提出的图像去噪方法明显优于小波图像去噪方法,并且相对于单纯的阈值收缩去噪也有很大提高。     

基于第2代Curvelet变换的彩色图像去噪

提出基于第2代Curvelet变换的彩色图像去噪算法,克服小波变换在表达彩色图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷。该算法适合分析二维彩色图像中的曲线或直线状边缘特征,且具有较高的逼近精度和稀疏表达能力。通过Matlab对512×512的Lena和Babon彩色图像进行仿真实验,结果表明,该算法在视觉效果和性能指标方面都优于小波和Ridgelet算法。     

第二代Curvelet变换在低剂量CT图像增强中的应用

低剂量CT图像信噪比低,图像对比度差。对婴幼儿低剂量颅脑CT图像应用第二代Curvelet变换,分别对低频子带进行非线性增强、对高频子带应用自适应域值方法进行去噪后再进行非线性增强,再经Cuverlet反变换后,其结果与小波变换增强及直方图均衡增强的结果进行比较。结果显示第二代Curvelet变换增强图像对比度及信噪比明显提高,图像细节显示清晰,效果良好。     

基于二代Curvelet变换与MPCA的可见光与红外图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代Curvelet变换与模块化主成分分析(MPCA)的图像融合新方法。首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度和方向下的粗细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对粗尺度系数的选择,采用基于模块化主成分分析(MPCA)的融合规则,确定融合权值,而对不同尺度与方向下的细尺度系数的选择,采用基于局部区域能量的融合规则;最后经Curvelet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,在主观视觉效果与客观评价指标上均取得了较好的融合效果,是一种可行有效的图像融合算法。     

基于曲线波隐马尔可夫模型的人脸检测

提出了一种基于曲线波隐马尔可夫模型的混合人脸检测算法.曲线波变换是一种多尺度几何变换,具有很好的方向性,能用极少的非零系数精确表示图像的边缘,是一种最稀疏的表示方法.根据隐马尔可夫模型对人脸拓扑结构的约束,采用3状态的隐马尔可夫模型进行从粗到细的人脸检测.实验结果表明,这种算法具有较好的检测速度与正确率及鲁棒性.