基于截距直方图和Otsu融合的弱光图像分割

直线截距直方图Otsu法具有良好的分割性能,但在处理图像的偏暗部分时通常只能将其划分为背景,使得图像大量的细节信息丢失.在分析直线截距直方图算法本质的基础上,提出了一种基于方向模糊导数的Otsu法来对图像的弱光部分进行分割.为了增强算法的普适性,将分割的结果与Otsu算法分割结果进行融合.首先,通过使用方向模糊导数的值来替代像素的邻域均值以更好地分割出图像弱光部分的细节信息并抑制噪声,然后将分割结果与Otsu法分割的结果融合,以得到更精确的阈值分割结果.实验结果表明,与其他多种分割算法相比,本文算法可以更精确地分割图像弱光部分,提供更好的降噪效果.     

一种考虑边缘检测的自适应窗口相干斑抑制

本文针对传统SAR图像相干斑空域滤波使用固定窗口所带来的问题,提出一种采用边缘检测和自适应滑动窗口技术联合降噪的相干斑抑制算法。该算法先把初始窗口的所有像素作为样本并统计样本局域方差系数,然后与初始阈值作比较:如果小于初始阈值,则采用方形窗口自适应滑动窗口算法进行滤波,否则采用利用边缘检测确定的变形窗口自适应滑动窗口算法进行滤波。仿真图像和真实雷达图像降噪实验结果表明,该算法在边缘保持和去噪方面具有更好的滤波性能。     

灰色关联分析和支持向量机的运动视频图像分类研究

针对传统运动视频图像分类方法存在变化检测性能较差的问题,设计基于灰色关联分析和支持向量机的运动视频图像分类方法,通过决策降噪算法对运动视频图像进行降噪处理,将运动视频图像划分成一个3×3的滤波邻域窗口对其进行降噪,结合八邻域搜索方法与并行图像算法对运动视频图像的特征进行提取,获取运动视频图像特征区域的具体轮廓,针对运动视频图像特征区域的具体轮廓实施轮廓追踪,合并追踪轮廓时可能产生的多个记录序列表,基于灰色关联分析对运动视频图像特征的关联程度进行分析,并通过支持向量机对运动视频图像特征实施分类,从而实现运动视频图像的分类。为了证明该方法的变化检测性能更优越,将传统运动视频图像分类方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的变化检测性能优于传统方法。     

基于横向拓展窗口的快速图像中值滤波算法

中值滤波是一种基于空域排序统计的图像降噪方法,可在滤除噪声的同时有效保护图像的细节信息。传统中值滤波一般采用冒泡排序法来对方形窗口内的像素灰度值进行排序操作,像素之间的比较次数多,处理时间长,不利于实时图像处理。基于图像并行处理的思想,提出了一种基于横向拓展窗口的快速中值滤波算法。算法将传统的方形窗口进行横向拓展,从而改变滤波窗口漫游的滑动步长,同时可以有效利用算法执行过程中的比较信息,达到提高整幅图像处理速度的目的。实验结果表明,算法能够满足图像降噪高精度、高实时性要求。所提出的算法通过牺牲芯片面积来换取处理速度,适宜于在现场可编程门阵列等硬件上实现。     

一种便于硬件实现的消锯齿的视频处理方法

文章是针对在隔行到逐行转换过程中产生的运动虚像和锯齿现象,先提出常用的消运动虚像和锯齿的方法,如基于边缘检测的3×3窗口滤波方法、基于运动检测的滤波方法,接着提出一种便于硬件实现的四方向中值滤波取最大值法,该方法除了硬件实现简单、消锯齿效果好,而且具有降噪和保持图像细节的功能。     

基于统计特性和结构分析的斑噪抑制算法

由于合成孔径雷达图像像素极多,即使采用基于窗口的空域滤波算法也会消耗大量的运算时间,这在很多实际应用场合是不可以的.文中提出了一种基于统计特性和结构分析的降噪算法,该算法通过分析窗口的统计特性将窗口分为目标区域和均匀区域,对前者采用结构分析和基于边缘的局部窗进行滤波,对后者进行窗口扩展和块处理.由于实际图像中包含了大量的均匀区域,该算法可以减少参与运算的窗口数,在保持目标特征的同时大大加快算法的速度.     

基于模糊聚类算法的边缘图像增强技术

通过边缘图像增强处理,提高模糊图像的辨识能力和成像质量。针对边缘图像像素差异性较大,导致成像质量差的问题,提出一种基于模糊聚类算法的边缘图像增强技术。对图像进行小波降噪处理,提取降噪输出图像的灰度直方图特征信息参量,在仿射不变区域对特征量进行模糊聚类,采用C均值聚类算法实现灰度像素点的边缘聚敛和信息增强,进行图像的边缘轮廓特征提取。仿真结果表明,采用该方法进行图像增强处理,提高了输出图像的峰值信噪比,图像的辨识性能得到改善。     

基于图像局部曲面可展化的混合噪声抑制算法

为满足基于旋翼无人机(UAV)载具的室外目标检测所需的低资源开销混合噪声抑制,该文提出一种基于图像局部曲面可展化的混合噪声抑制算法(DLS),该算法实现了局部曲面可展化算法和分层降噪算法优势互补,达到了两算法各自无法企及的降噪效果.首先,对图像进行局部可展化处理,抑制图像的椒盐噪声和低密度高斯噪声,得到初步降噪图像;接着,在空间域和傅里叶域分层降噪,在去除高斯噪声残余的同时,最大限度地保留图像边缘、纹理等细节;最后,迭代局部曲面可展化和分层降噪,进一步去除混合噪声残余成分,达到抑制目标检测图像混合噪声的目的.实验结果表明,在去除图像混合噪声时,相比于其他7种降噪算法,本文算法具有一定的优势,其降噪图像的主观视觉指标和客观数据指标统计优于其他7种算法.     

基于图像局部曲面可展化的混合噪声抑制算法

为满足基于旋翼无人机(UAV)载具的室外目标检测所需的低资源开销混合噪声抑制,该文提出一种基于图像局部曲面可展化的混合噪声抑制算法(DLS),该算法实现了局部曲面可展化算法和分层降噪算法优势互补,达到了两算法各自无法企及的降噪效果。首先,对图像进行局部可展化处理,抑制图像的椒盐噪声和低密度高斯噪声,得到初步降噪图像;接着,在空间域和傅里叶域分层降噪,在去除高斯噪声残余的同时,最大限度地保留图像边缘、纹理等细节;最后,迭代局部曲面可展化和分层降噪,进一步去除混合噪声残余成分,达到抑制目标检测图像混合噪声的目的。实验结果表明,在去除图像混合噪声时,相比于其他7种降噪算法,本文算法具有一定的优势,其降噪图像的主观视觉指标和客观数据指标统计优于其他7种算法。     

基于中值滤波器的红外图像噪声处理的改进方法

基于红外图像成像的机理和热像仪工作方式,红外图像往往混有大量随机噪声,而这些都是造成红外图像和视频质量下降的重要原因。中值滤波是一种常用的非线性的滤波方式,对于图像降噪有很好的效果。中值滤波器的处理窗口大小需要提前设定且在处理过程中不能改变。噪声密度越大需要处理窗口越大,但也导致图像的细节相应越模糊。综合窗口大小对降噪能力和细节处理能力的影响,文中对传统的中值滤波器算法进行改进。实验表明,在中值滤波器去除噪声的过程中,随着窗口图像噪声分布情况动态调整窗口大小,能够做到既尽可能去除噪声,又尽可能保持图片的细节,使图像处理整体效果得到提升。     

高分辨率红外图像的分层自适应阈值Curvelet系数萎缩去噪方法

高分辨率红外图像在基于小波系数阈值萎缩的去噪过程中,容易导致边缘模糊或丢失等失真。文中首次引入基于wrapping的第二代快速Curvelet变换,对图像边缘信息进行有效的稀疏保存,并采用分层自适应阈值算法独立估计每个尺度、方向上的Curvelet系数噪声阈值,并针对红外图像的Curvelet系数能量高度集中于低尺度系数的特点,采用尺度相关的硬阈值对染噪图像的Curvelet系数进行处理。实验结果表明：在不同噪声条件下,与基于小波系数的Visu Shrink,Penalized,sparsity-norm阈值等去噪算法相比,文中提出的去噪算法取得了较好的去噪效果,在噪声方差σ=30时,使用该方法的峰值信噪比(PSNR)可高达31.77 dB,去噪后的图像边缘保持良好,具有较好的视觉效果;同时,文中建议算法的计算量比传统Curvelet降低了70%以上,适合在DSP等嵌入式系统应用。     

Curvelet based nonlocal means algorithm for image denoising

In this work, a curvelet based nonlocal means denoising method is proposed. In the proposed method, the curvelet transform is firstly implemented on the noisy image to produce reconstructed images. Then the similarity of two pixels in the noisy image is computed based on these reconstructed images which include complementary image features at relatively high noise levels or both the reconstructed images and the noisy image at relatively low noise levels. Finally, the pixel similarity and the noisy image are utilized to obtain the final denoised result using the nonlocal means method. Quantitative and visual comparisons demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-art nonlocal means denoising methods in terms of noise removal and detail preservation.     

一种基于二代曲波系数乘积的图象去噪方法

曲线波变换是一种多尺度变换,对于具有光滑曲线奇异性的目标函数,曲线波提供了稳定的、高效的和近于最优的表示.在第二代曲线波的基础上,利用曲线波分解中不同尺度的系数也具有相同的特点,提出了基于第二代曲波的系数乘积去噪算法.实验结果表明,提出的算法明显优于小波图像去噪方法,也优于曲线波的阈值方法.     

一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法

提出了一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法.首先利用方向模板对图像进行卷积,求得梯度图像.然后对梯度图像的直方图进行模糊化,针对模糊窗宽参数的选取困难,根据图像确定了模糊函数窗宽的范围,利用遗传算法的全局搜索性能进行阈值的搜索,并利用最小图像模糊率来确定最优阈值.根据得到的阈值对梯度图像进行分割,得到图像的边缘.结果表明,边缘检测效果较好,显著提高了运算速度.     

新型方向及尺度乘积曲线波去噪算法

小波对处理具有点奇异的目标函数是一种最优的表示方法.对于二维图像而言,图像的主要特征由具有线奇异的边缘所刻画.曲线波变换是一种多尺度变换,对于具有光滑曲线奇异性的目标函数,曲线波提供了稳定的、高效的和近于最优的表示.本文在第二代曲线波的基础上,提出了新型方向及尺度乘积的曲线波去噪算法.实验结果表明,本文算法明显优于小波图像去噪方法,也优于曲线波的阈值方法.     

基于Curvelet变换与分形的遥感图像融合

基于Curvelet变换对于图像的光谱信息保留和分形原理,针对图像的纹理信息提取的特性,提出了一种基于Curvelet变换与改进的分形布朗运动分维数计算的新的融合算法。对多光谱与全光谱图像进行了融合实验,并与传统的基于小波变换和高频系数取大算法进行了对比。实验证明,文中算法在图像光谱信息保留和纹理细节信息等方面具有良好的性能。     

基于小波变换与曲波变换的图像插值

提出了一种组合小波变换与曲波变换稀疏约束的图像插值算法。利用小波变换对图像纹理成份和曲波变换对图像卡通成份的稀疏表示特性,首先将图像插值问题转化成稀疏约束的图像重建问题,然后通过迭代投影对复原最优化问题进行求解,从而实现成份自适应的图像插值。实验结果表明,相比于现在有图像插值算法,本文算法可以显著地提高被插值图像的峰值信噪比(PSNR)和视觉质量。     

曲波变换和最小二乘支持向量机的图像压缩算法

为了提高图像压缩质量,针对传统压缩算法的不足,提出一种曲波变换和最小二乘支持向量机相融合的图像压缩算法。首先采用曲波变换把图像分解为不同尺度和不同方向的曲波系数,并采用熵编码对粗尺度层曲波系数进行压缩,然后利用最小二乘支持向量机对细尺度层中不同方向的曲波系数进行学习,并通过和声搜索算法优化最小二乘支持向量机,实现细尺度层曲波数的压缩,最后采用图像压缩仿真实验测试其性能。结果表明,曲波变换和最小二乘支持向量机相融合的图像压缩算法提高了图像压缩的峰值信噪比,加快了图像压缩的速度,获得了更好的图像压缩效果。     

基于曲波系数相关性的去噪算法

在利用曲波对图像进行分解的基础上,提出了一种考虑不同尺度分量的曲波系数间是相互关联的系数概率密度函数（PDF）模型,不同尺度的系数选择依赖其父层系数的大小,从而保证在去除噪声的同时,保留图像的纹理边缘等细节信息,然后对图像进行重构。实验表明,该方法能有效地去除噪声,同时较好地保留了图像的纹理和边缘等细节,而且对图像质量有进一步的改善。     

基于混沌蚁群算法的快速红外图像分割

提出了一种基于混沌蚁群算法优化二维模糊划分最大熵的红外图像分割方法。二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,并且兼顾图像自身的模糊性,能取得很好的分割效果,然而最大熵的最优参量组合却很难快速准确地获得。本文将混沌蚁群优化算法应用到二维模糊划分最大熵分割方法当中,充分利用混沌蚁群算法快速寻找最优解的特点,来搜索二维模糊划分最大熵的最优参量组合。实验仿真结果表明,该方法比传统的图像分割方法有更好地分割效果,有效抑制了图像噪声对目标区域分割的干扰。