基于二进小波变换的多分辨率立体匹配算法

本文将近年来兴起的小波理论应用于双目立体觉技术，提出了一种新的立体匹配算法。该算法以二进小波变换的多分辨率零交叉为匹配基元，综合利用了小波变换零交叉的特征属性和强有力的匹配约束，从零交叉局部属性相似和全局匹配相容两个方面解决模糊匹配问题。整个系统采用一种新的的由精到细引导的多分辨率匹配结构。实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有较好的自适应性和处理复杂景物的能力。     

基于小波零交叉基元的多分辨率图像匹配方法

文中将小波变换运用到立体视觉的图像匹配中,选取合适的二进小波基,以二进小波变换的多尺度零交叉为匹配基元,较多地利用了图像的结构特征。在匹配过程中采用由粗到精的层决匹配策略和严格的匹配约束,减小了对应点搜索范围,并从局部和整体两个角度进行匹配后的质量控制。实验结果证明,该方法具有较高的匹配精确度和较快的匹配速度,并且算法稳定。     

信号重建的小波匹配算法

给出一种信号重建的新方法－小波匹配算法。利用信号的小波变换模极大值进行匹配，最终得到的匹配信号，即为重建信号。实例表明该方法是令人满意的。     

采用小波变换的立体匹配:一种基于相位的方法

本义提出了一种采用小波变换基于相位的立体匹配算法。该算法引入多分辨率分析思想,借助小波变换的Ｍａｌｌａｔ算法,采用金字塔式的多尺度匹配结构,从而显著地提高了匹配效率。同时,该算法利用平滑性约束条件实现了相位不稳定区域视差的自适应插值,保证了良好的匹配效果。立体象对的测试结果表明了该算法的有效性。     

基于边缘正则化小波描述的多传感器图像自动配准研究

本文提出了一种新的基于边缘的多传感器图像的自动配准方法,在本方法中,首先提出了一种基于正则化小波描述子的边缘描述方法,这种正则化小波描述子具有平移、旋转、尺度不变性;其次,在边缘匹配算法上,根据最小距离分类器原则提出了边缘匹配判据,并提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法,且进行算法复杂性分析;最后,从匹配成功的边缘中抽取匹配控制点并采用一致性检验方法来去除错误匹配点。讨论了图像变换模型与基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计。该算法匹配精度高、运算速度快。实验结果验证了这种方法的有效性与实用性。     

激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对激光主动成像图像特点,分析了双数复值小波变换的优点和Canny算子存在的不足,提出了一种基于双数复值小波变换和Canny算子相结合的边缘检测算法.首先对激光主动成像图像进行双数复值小波变换得到小波系数序列,再对小波系数进行滤波,最后运用Canny三条检测规则逐层检测图像边缘.通过对实际激光主动图像进行边缘检测实验,结合视觉效果和可匹配性指标,可以看出本文的算法具有图像边缘细节保护好、检测结果可匹配性强等优点.     

基于小波变换的图像融合技术研究

基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。     

应用于电能质量的压缩感知稀疏基的研究

为了解决基于傅里叶变换基的压缩感知对电能质量干扰信号压缩采样丢失时变信息的问题,本文进行了基于小波变换基的压缩感知电能质量研究。首次提出采用不同小波基的小波变换基作为稀疏基,来提高压缩感知对电能质量干扰信号的重构效果,为电能质量研究提供了一种新的研究方向;并通过实验仿真对比了基于傅里叶变换基和基于小波变换基的压缩感知重构效果。在压缩感知重构算法分别采用正交匹配追踪算法和压缩采样匹配追踪算法下,仿真结果表明,压缩感知应用于电能质量时,基于小波变换基的压缩感知重构效果优于基于傅里叶变换基的压缩感知重构效果;当压缩采样比是20％,稀疏基采用db3小波变换基时,均方误差均低于0．1％,良好地完成了原始电能质量干扰信号的重构。     

基于混沌映射的小波变换域数字水印算法

本文结合传统的密码学和小波变换域数字水印技术,在水印信息被嵌入到载体作品之前,根据密码学原理将水印进行加密,然后再进行嵌入,充分考虑了小波变换的频域特性与人类视觉系统的很好匹配.在前人的研究基础上,利用图像的小波变换域的JND模型提出了一种基于混沌映射的在图像的小波变换域嵌入数字水印的算法.实验证明,用该算法嵌入的水印...     

基于TLS的正交小波变换红外图像去噪

提出了一种基于总体最小二乘的正交小波变换红外图像去噪算法。对红外图像进行离散正交小波变换,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计小波系数,获得各个高频子带信号的估计系数,然后通过正交小波反变换得到去噪图像。仿真结果表明,该红外图像去噪算法能有效去除加性红外图像噪声,在信噪比、直方图匹配等方面都有较大改善,并获得了良好的主观视觉效果。     

基于模糊测度的目标匹配算法

提出了基于模糊测度的目标匹配方法。利用复数小波变换图像．对得到的不同尺度、不同方向子频带的小波系数进行归一化,消除了光照和尺度变化对图像的影响．构造其纹理特征。采用循环移位方法构成匹配特征向量,根据特征分布的模糊隶属度确定各特征分量在相似测度中的权值。复数小波的多尺度、多分辨率等特性有效描述图像能量在不同尺度下、不同方向的分布特征。实验结果表明：当目标在背景中发生相对变化时,应用该算法能够有效匹配目标．其性能优于基于灰度相关匹配的方法。     

基于小波分解的塔式快速图像匹配算法

文章利用小波分析的多分辨率特性，构建了小波金字塔上的快速图像匹配算法。首先对低分辨率的图像进行匹配操作，然后逐级上推，最终实现全分辨率下的图像匹配。实验结果表明该算法可以减少计算量、显著提高匹配效率。     

结合小波变换与相位相关的图像匹配方法

图像匹配技术是图像测量系统中的关键技术,是目标定位中最基本的方法。相位相关作为一种图像匹配技术对噪声有较高的容忍程度,检测结果与照度无关,受几何失真影响小。但该方法对旋转变化非常敏感。为解决此问题,本文提出结合小波变换和相位相关的匹配算法,该算法首先对图像进行小波分解,并对结果中的近似信号进行空域旋转校正;然后利用相位相关方法进行图像匹配,从而达到快速精确的定位。该方法在掌纹图像匹配定位中的应用证明了它的有效性。     

融合图像灰度信息与边缘特征的快速匹配算法

基于灰度相关的图像匹配算法对光照变化敏感,且计算量大,效率低,而基于特征的图像匹配算法结构复杂且在很大程度上依赖于特征提取的质量。为此,本文提出了一种基于Sobel边缘特征和小波变换的递推多模板快速匹配算法。首先用Sobel算子提取边缘特征;然后用小波变换对图像进行多尺度分解;最后用本文提出的递推多模板快速算法仅对集中了图像主要信息量的低频部分进行互相关匹配。将该算法应用于基于ADSP-S201的图像制导系统中,实验表明,此算法在保证匹配准确度的同时完全能达到系统实时性要求。      

基于小波变换和遗传算法的遥感影像匹配方法的研究

该文提出了利用小波分析和遗传算法实现遥感影像的匹配,在对参考影像和目标影像进行小波分解的基础上,利用遗传算法优良的全局寻优特点先对低分辨率的遥感影像进行匹配操作,然后逐级上推,最终实现全分辨率情况下的遥感影像的匹配。实验结果表明,该算法不仅具有较高的匹配精度,而且具有较高的效率。     

基于区域特征的改进IHS图像融合算法

提出了一种基于区域特征的结合IHS变换和小波变换的图像融合算法,首先分别对多光谱图像和高分辨率全色图像进行IHS变换和直方图匹配,对I分量和调整后的高分辨率图像进行小波分解,然后对不同频率分量进行融合时引入区域特征准则,低频部分采用加权平均算子融合法,高频部分采用改进的区域方差加权融合法,最后结合主观判断和客观定量分析验证该算法,实验结果表明该算法的融合图像的质量要优于传统的IHS变换法和小波变换法。     

A new image registration method for grey images

The proposed algorithm relies on a group of new formulas for calculating tangent slope so as to address angle feature of edge curves of image. It can utilize tangent angle features to estimate automatically and fully the rotation parameters of geometric transform and enable rough matching of images with huge rotation difference. After angle compensation, it can search for matching point sets by correlation criterion, then calculate parameters of affine transform, enable higher-precision emendation of rotation and transferring. Finally, it fulfills precise matching for images with relax-tense iteration method. Compared with the registration approach based on wavelet direction-angle features, the matching algorithm with tangent feature of image edge is more robust and realizes precise registration of various images. Furthermore, it is also helpful in graphics matching.     

小波模极大值点的信号稀疏表示及重建

作为压缩感知理论的前提,稀疏表示要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏表示。本文针对信号本身及小波变换后均不够稀疏的情况,提出一种基于模极大值点的信号稀疏表示算法。该算法在小波变换的基础上,利用小波分解的结构,对各层高频小波系数通过寻找其模极大值点的方法进行稀疏化,然后通过测量矩阵得到它的测量值,对测量点数进行熵编码以实现数据压缩传输。解码时,采用正交匹配追踪算法得到模极大值点的估计值,最后通过交替投影法重构出原信号。仿真结果表明,与经典压缩感知算法相比,该算法恢复信号的质量有较大提高,且由于稀疏度增大,所以信号具有更好的可压缩性,实验表明本文算法对复杂信号效果更明显。