基于小波变换的低对比度图像增强

针对传统算法存在噪声过增强的问题,提出了基于小波分析的图像增强算法。在小波变换多尺度分析的基础上,算法对图像多尺度分解得到的小波系数进行缩减去噪,然后在不同尺度上对各分解系数进行不同程度的增强;对同一尺度的系数进行非线性处理以增加对比度;增强低频子带图像的对比度以保证整体的增强效果。实验表明,该算法能有效地增强低对比度图像,减小了噪声的增强幅度,使结果图像具有很好的视觉效果。     

基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法

近年来卷积神经网络广泛应用于单幅图像去模糊问题,卷积神经网络的感受野大小、网络深度等会影响图像去模糊算法性能.为了增大感受野以提高图像去模糊算法的性能,该文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法.将小波变换嵌入编-解码结构中,在增大感受野的同时加强图像特征的稀疏性.为在小波域重构高质量图像,该文利用多尺度扩张稠密块提取图像的多尺度信息,同时引入特征融合块以自适应地融合编-解码之间的特征.此外,由于小波域和空间域对图像信息的表示存在差异,为融合这些不同的特征表示,该文利用空间域重建模块在空间域进一步提高重构图像的质量.实验结果表明该文方法在结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)上具有更好的性能,而且在真实模糊图像上具有更好的视觉效果.     

基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法

近年来卷积神经网络广泛应用于单幅图像去模糊问题,卷积神经网络的感受野大小、网络深度等会影响图像去模糊算法性能。为了增大感受野以提高图像去模糊算法的性能,该文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法。将小波变换嵌入编-解码结构中,在增大感受野的同时加强图像特征的稀疏性。为在小波域重构高质量图像,该文利用多尺度扩张稠密块提取图像的多尺度信息,同时引入特征融合块以自适应地融合编-解码之间的特征。此外,由于小波域和空间域对图像信息的表示存在差异,为融合这些不同的特征表示,该文利用空间域重建模块在空间域进一步提高重构图像的质量。实验结果表明该文方法在结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)上具有更好的性能,而且在真实模糊图像上具有更好的视觉效果。

     

基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法

本文提出了一种基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法。该方法对原始图像分别采用小波变换、“Sobel”算子和“Log”算子三种方法提取边缘,再将三种算法结果通过数据融合的手段获得一幅新的边缘图像。仿真实验结果表明,该方案所得到的边缘优于单独采用“Sobel”或“Log”算子所获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘提取算法。     

基于改进的MSRCR-CLAHE融合的水下图像增强算法

针对海洋复杂成像环境导致的水下图像出现颜色衰退、对比度低等问题,提出一种改进的带色彩恢复的多尺度视网膜（Multi-Scale Retinex with Color Restore,MSRCR）与限制对比度自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE）多尺度融合的水下图像增强算法。首先,采用带有导向滤波的MSRCR算法解决水下图像颜色衰退的问题;其次,采用带有Gamma校正的CLAHE算法以提高水下图像的对比度;最后,对经过改进的MSRCR和CLAHE处理后的图像进行多尺度融合以获得细节增强后的水下图像。实验结果表明,和其他算法相比,文中算法的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）平均提高了9.3914、结构相似性（Structural Similarity Index Measure,SSIM）平均提高了0.3013、水下图像评价指标（Underwater Image Quality Evaluation,UIQE）平均提高了4.7047,能实现水下图像的有效增强...     

基于多尺度残差网络和小波变换的LPI雷达信号识别

针对复杂战场电磁环境下的低截获概率（Low Probability of Intercept,LPI）雷达信号识别问题,提出了一种基于小波变换和多尺度残差网络的识别方法。首先利用离散小波变换提取LPI雷达信号的时频特征;然后利用多尺度残差网络的多层特征提取网络对输入信号进行深层自主学习,以获取原信号时频数据的分布式特征,从而实现对雷达信号的识别预测。在不同信噪比条件下对不同调制样式信号进行实验,证明了所提方法的可行性与有效性,以及较高的识别率和泛化能力。     

基于金字塔型残差神经网络的红外图像深度估计

对车载红外图像进行深度估计,可应用于车辆的夜间辅助驾驶系统(Driver Assistant Systems, DAS),本文提出了一种新型的神经网络结构来估计红外图像的深度.受景物分类思想的启发,将传统深度估计方法中的回归问题转化为分类问题.首先,对红外图像进行归一化预处理,并将深度图置于自然对数空间对距离进行远近分类.其次,设计了一种新型的金字塔输入残差神经网络(Pyramid Residual Neural Networks, PRN),将红外图像以金字塔型结构作为网络输入,网络结构分为粗略特征提取和精细特征提取两部分.最后,将全连接层改为全卷积层,大大减少了网络中的参数个数,降低计算复杂度.金字塔型结构的输入使得网络能够多尺度提取特征,这使得估计出的深度图场景中的对象轮廓比同一网络单一红外图像输入估计出的景物轮廓更清晰.此外,通过计算错误和准确性评价指标,证明本文的提出方法能够很好地估计红外图像的深度,对比实验验证了本文方法更具优势.     

基于改进深度残差网络算法的智能干扰识别

现网运维人力成本高、效率低,如何快速精准识别网络干扰类型、提高运维人员工作效率,成为亟待解决的问题。提出一种基于改进深度残差网络（ResNet）的智能干扰识别方法,通过对接运营商北向网管的通信干扰数据接口,对干扰数据进行采集和预处理,并结合现网专家经验对历史干扰数据类型进行标注和校正,形成离线干扰数据集。再将干扰频域信息进行图像化生成干扰频谱波形图,并针对不同干扰类型进行图像处理和数据处理。之后根据业务特点对传统ResNet算法进行改进,通过提取单一干扰类型特征,确定各特征在复合干扰类型中的权重,达到对任意干扰类型识别的目的。最后通过导入已训练好的模型对干扰数据进行在线识别,有效提高干扰识别的准确率和效率。     

基于小波变换多尺度积的图像融合算法

图像融合是图像处理中的关键技术之一。它在军事和民用图像处理领域获得了广泛的应用。提出了一种新的基于小波变换多尺度积的图像融合算法,小波变换多尺度积具有放大信号边缘特征和降低信号噪声的特点,有利于在融合图像中保持图像的细节特征。利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差评价图像的融合效果。实验结果表明该方法提高了图像的熵和标准偏差。在保留原图像信息的情况下增强了融合图像的细节信息。     

一种基于小波变换的图像变化检测算法

针对多时相遥感图像之间的变化检测易受照度变化和噪声的影响,提出了一种基于多尺度分析和多变量假设检验的变化检测方法,首先将已配准的2幅图像的差值进行小波分解,得到4幅子图,小波分解过程中不进行下采样,然后将4幅子图中对应点处的小波系数组成一个四维的矢量,并对每个分量赋予不同的权值,最后利用多变世假设检验判定变化区域。实验结果表明所提取的方法具有较强的抗照度变化和噪声影响的性能。     

基于边缘的小波图像融合算法

提出一种基于边缘的小波图像融合算法,针对小波分解的不同频率域,分别对高频系数和低频系数设计不同的融合规则。采用小波系数局部模极大和定义的局部信号强度比相结合的方法融合高频系数;对低频系数采用一种基于边缘的方法,在两幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留。实验结果表明:采用此融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。     

基于二进小波变换的磁共振图像增强算法应用研究

在结合磁共振图像特点的基础上对二进小波变换的图像增强方法进行研究和改进,并应用到磁共振图像的对比度增强实验中。实验结果表明,改进后的算法比原算法有更好的增强效果,在增强对比度和抑制噪声两方面都取得了较好的效果。     

基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法

提出了基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法.首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,得到两个金字塔结构.对于金字塔的每一层分解,使用"区域象素聚类"的方法生成标签图像,利用标签图像,对两金字塔各层的三个高频细节分量按区域能量取大的规则,形成融合二值决策图,每层分解对应一个二值决策图.利用每一层的二值决策图对相应层的细节分量进行融合,最后重构.并采用均方根误差对该方法进行了客观评价.实验结果表明本方法对多聚焦图像有较好的融合效果,其融合性能比基于窗口能量取大的单个象素的小波图像融合方法和文献[3]提出的融合方法的融合性能都好.     

基于无抽样Contourlet变换的图像增强方法

为了有效增强图像的细节信息,研究了基于无抽样Contourlet变换的图象增强方法。首先将待增强图像进行无抽样Contourlet变换,然后使用映射函数对无抽样Contourlet系数进行增强处理,最后进行无抽样Contourlet反变换得到增强后的图像。实验结果表明,该方法可以有效增强图像的微弱边缘信息。     

Adaptive multiresolution speech enhancement algorithm based on wavelet transform

In this paper, an adaptive multiresolution speech enhancement algorithm based on wavelet transform is put forward. It can make adaptive filtering to noise speech both at scales and among scales. So that the noise parts during the frequency intervals which decrease hearing quality mostly are reduced efficiently. Both the SNR and subject hearing quality of denoised speech are high and good.     

基于小波分析的红外图像非线性增强算法

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实际应用中需要进行增强处理。将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于小波变换的红外图像非线性增强算法。该算法首先利用小波分析对图像进行分解,提取图像的多尺度特征信息;然后通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的子带系数进行运算以改变目标特征的强度;最后利用小波反变换重构图像,实现图像的对比度增强和背景抑制。与几种常用的红外图像增强算法进行了实验对比,验证了该算法的有效性。     

基于小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换的改进图像融合方法。对小波分解后的高频分量使用图像区域内像素的最大绝对值作为该区域中心像素的活性测度以得到融合图像的高频分量,对分解后的低频分量通过度量其图像块的质量来确定融合图像的低频分量。实验结果表明,该方法得到的融合图像清晰度和对比度都较好,是一种有效的图像融合算法。     

基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强

基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性,以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性,将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,提出一种更好的实现红外图像增强的算法。并将该算法在Matlab上进行了仿真验证。     

基于迭代深度网络的红外图像增强算法

由于现有基于深度网络的图像增强模型直接学习退化图像与清晰图像之间的映射函数,忽略了观测模型保真项的约束,导致恢复的图像存在虚假纹理和细节丢失.本文提出了一种用于红外图像增强的改进深度网络,该网络将深度学习网络嵌入到一个迭代的图像增强任务中,通过图像增强模块和反投影模块交错优化,实现数据一致性约束.本文提出的深度网络不仅...     

基于提升小波的图像融合

提升算法能够有效地解决目前常用的多尺度分解方法所存在的运算速度慢、对内存的需求量大、不适于实时应用的局限性。介绍了提升算法的过程，基于提升小波的图像融合算法。实验结果表明，该算法融合后的图像质量上优于一般小波变换的传统方法。