小波变换在视频图像文本定位中的应用研究

该文提出一种基于小波变换和数学形态学的视频图像文本定位算法。该算法首先对输入的灰度图像进行小波变换,在对垂直方向高频分量图进行二值化、形态学操作和连通分量分析以及先验知识的限制后,定位出文本区域。     

小波变换在视频图像文本定位中的应用研究

该文提出一种基于小波变换和数学形态学的视频图像文本定位算法。该算法首先对输入的灰度图像进行小波变换．在对垂直方向高频分量图进行二值化、形态学操作和连通分量分析以及先验知识的限制后,定位出文本区域。     

基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

基于NSCT域滚动引导滤波与自适应PCNN的医学图像融合

针对传统CT和MRI医学图像融合后存在边缘轮廓模糊、纹理细节丢失等问题,提出基于NSCT域结合相位一致性滚动引导滤波与改进参数自适应双通道PCNN的图像融合方法。首先,采用相位一致性滚动引导滤波对CT源图像进行增强,提高骨骼轮廓结构清晰度。然后,通过NSCT变换分解增强后的CT和MRI源图像得到低频子带和高频子带。低频子带系数采用改进参数自适应双通道脉冲耦合神经网络融合策略,明显改善了软组织的纹理细节模糊效果;高频子带系数采用加权求和修正拉普拉算法融合,提升了融合后图像的细节、纹理等信息。最后,通过逆NSCT变换重构出融合图像。通过五组对比实验表明,所提方法的AG、CC、SF、MSE以及CEN客观评价指标分别平均提高了13.30%、6.71%、4.40%、40.23%、19.16%,说明该融合方法在处理纹理细节、边缘轮廓、结构相似性以及图像像素方面性能更好。     

基于冗余提升不可分离小波的LSCN红外图像增强方法

针对红外图像信噪比低, 易受背景环境影响的问题, 提出一种基于不可分离小波的多尺度方向分析(NSWMDA)和连接突触计算网络(LSCN)的图像增强算法. 该算法首先将原始图像进行冗余提升的不可分离小波变换(NSWT), 得到高频细节子带和低频近似子带, 然后对高频细节子带进行多方向滤波后LSCN算法进行增强, 对低频近似子带直接采用LSCN算法增强, 最后对处理后的子图进行融合重构得到增强后的红外图像. 在电力变压器红外图像中, 该算法相比其他算法在边缘强度、信息熵、峰值信噪比、结构相似度、平局梯度5种指标中分别至少提升了10.86%、14.39%、19.95%、7.06%、6.70%. 实验结果表明, 该算法不仅提升了红外图像整体清晰度, 同时也使得图像的细节纹理和对比度得到加强, 具有很好的红外图像增强效果.     

自适应多尺度分块压缩感知算法

目的 基于小波域的多尺度分块压缩感知重构算法忽略了高频信号在重构过程中的作用,丢失了大量的边缘与细节信息。针对上述问题,提出一种自适应多尺度分块压缩感知算法,不仅合理利用低频信息还充分利用图像的高频信息,在图像细节复杂度提高的情况下保证图像重构质量的提高。方法 首先进行3层小波变换,得到一个低频信号和9个高频信号,分别进行小波逆变换后分成大小相同互不重叠的块,对低频部分采用2维邻块边缘自适应加权滤波的方法进行处理,对高频部分采用纹理自适应分块采样,最后利用平滑投影Landweber（SPL）算法对其进行重构。结果 与已有的分块压缩感知算法、基于边缘和方向的分块压缩感知算法和基于纹理和方向的分块压缩感知算法相比,本文算法在不同的采样率下,性能均有所提升,代表细节信息的高频信号得到充分重建,改进的算法所得到的重建图像具有较高的分辨率,尤其对细节较为丰富的图像进行重建后具有较高的峰值信噪比;2维邻块边缘自适应加权滤波有效的去除了重建图像的块效应,且重建时间平均减少了0.3 s。结论 将三层小波变换后的高频分量作为纹理部分,利用自适应多尺度分块重建出图像的轮廓与边缘;将低频分量直接视为平坦部分,邻块边缘自适应加权滤波重建出图像细节,不仅充分利用了图像的高低频信息,还减少了平坦块检测过程,使得重建时间有效缩短。经实验验证,本文算法重建图像质量较好,尤其是对复杂图像明显消除了块效应,边缘和纹理细节较清晰。因此主要适用于纹理细节较复杂的人脸图像、建筑图像和遥感图像等。     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.     

基于脉冲耦合神经网络的异源图像融合方法

针对基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法中鲁棒性不高、融合图像质量较低的问题,提出了基于鲁棒性主成分分析与脉冲耦合神经网络的融合方法.所提出的算法将可见光与红外图像进行二代小波变换,转换为高频与低频信号,接着采用不同的融合策略针对低频和高频信号进行融合.针对低频信号,利用鲁棒性主成分分析法还原低秩矩阵并采用加权平均的融合策略进行融合;针对高频信号,将其送入至脉冲神耦合神经网络中进行融合得到融合后的小波系数.将融合后的小波系数进行逆变换,得到最终融合图像.实验结果表明,相比于基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法,利用所提出的出算法得到的融合图像中熵指标、空间频率指标、结构相似度指标和峰值信噪比指标均得到了不同程度的提升.因此,所提出的算法能够更好地提取目标信息,使融合图像中目标的轮廓边缘更加清晰,同时将提升小波分解出的高频信息利用PCNN进行融合,更加突出细节信息.     

基于Shearlet变换和多尺度Retinex的遥感图像增强算法

传统的小波变换、曲波变换和轮廓波变换无法对图像提供最优的稀疏表示,不能取得好的增强效果,为此,提出了一种基于剪切波(Shearlet)变换的图像增强算法.经Shearlet变换,图像被分解成低频分量和高频分量.首先,对Shearlet变换分解后的低频分量进行多尺度Retinex(MSR)调整,以减轻光照条件对图像的影响;其次,对各尺度、各方向上的高频系数采用阈值抑噪来消除噪声;最后,对重构图像进行模糊对比度增强,提高图像的整体对比度.实验结果表明该算法能够明显改善图像的视觉效果,突出图像的纹理细节且具有良好的抗噪性能.与直方图均衡(HE)、MSR、基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像模糊增强(NSCT_fuzzy)算法相比,图像清晰度、信息熵、峰值信噪比(PSNR)均有一定的提高,且运行时间缩短为MSR的1/2和NSCT_fuzzy的1/10左右.     

融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法

针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法。利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换。细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像。仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.     

级联离散小波多频带分解注意力图像去噪方法

针对图像去噪网络中下采样导致高频信息损失和细节保留能力差的问题,设计了一种级联离散小波多频带分解注意力图像去噪网络。其中多尺度级联离散小波变换结构将原始图像分解为多个尺度下的高低频子带来代替传统下采样,能减少高频信息损失。多频带特征增强模块使用不同尺度的卷积核并行处理高低频特征,在子网络每一级下重复使用两次,可增强全局和局部的关键特征信息。多频带分解注意力模块通过注意力评估纹理细节成分的重要性并加权不同频带的细节特征,有助于多频带特征增强模块更好地区分噪声和边缘细节。多频带选择特征融合模块融合多尺度多频带特征增强选择性特征,提高模型对于不同尺度噪声的去除能力。在SIDD和DND数据集上,所提方法的PSNR/SSIM指标分别达到了39.35 dB/0.918、39.72 dB/0.955。实验结果表明,所提方法的性能优于主流去噪方法,同时具有更清晰的纹理细节和边缘等视觉效果。     

小波变换与纹理合成相结合的图像修复

目的 为了克服传统的图像修复算法在结构和纹理边界的错误修复,利用小波变换域的系数特征,探讨了一种基于小波变换与纹理合成相结合的修复算法。方法 算法先利用小波变换将待修复图像分解成具有不同分辨率的低频子图和高频子图,然后根据不同子图各自的特征分别进行修复。对代表图像结构信息的低频子图,采用FMM(fast marching method)算法进行修复;对代表图像纹理信息的高频子图,根据各子图中小波系数的特征,利用纹理合成方法进行修复。结果 分层、分类修复方法对边缘破损具有良好的修复效果,其峰值信噪比相比于传统算法提高了1~2 dB。结论 与相关算法相比,本文算法的综合修复能力较好,可以有效修复具有较强边缘和丰富纹理的破损图像,尤其对破损自然图像的修复,修复后图像质量得到较大提升,修复效果更符合人眼视觉效应。     

基于非下采样剪切波变换与引导滤波结合的遥感图像增强

针对遥感图像中对比度低、细节信息缺失和边缘梯度保持能力较弱等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）与引导滤波相结合的遥感图像增强算法。首先,原始图像通过NSST被分解成低频子带和高频子带两部分。然后,对低频子带进行线性增强,提高整体对比度;采用自适应阈值法抑制高频子带的噪声,再对去噪后的高频子带进行引导滤波增强,提高图像的细节信息和边缘梯度保持能力。最后,对两部分子带进行NSST反变换,得到增强后的图像。实验结果表明,与直方图均衡、基于Contourlet变换和模糊理论的图像增强算法、基于非下采样Contourlet变换与反锐化掩膜结合的遥感图像增强算法以及基于非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强算法相比,该算法的图像信息熵、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都有一定的提升,能明显地改善图像视觉效果,使得图像纹理更加清晰。     

基于图像融合的自适应水下图像增强

针对水下图像对比度低及细节模糊的问题,提出一种基于图像融合的自适应水下图像增强方法,实现不同类型水下图像的增强效果。基于颜色校正方法对水下图像进行颜色均衡化预处理;对亮度分量L进行Gamma校正,获得对比度提升的亮度图像;对两个亮度分量进行三层小波分解,提出对分解所得的低频分量及高频分量分别采用线性融合和自适应融合策略进行融合。多尺度融合保证了增强图像细节的丰富性,自适应融合策略体现了融合过程的可控性。实验结果表明,增强的水下图像呈现出高对比度和清晰的细节。