基于脊波变换的图像篡改检验算法

针对数字图像篡改一种最经常使用的复制-粘 贴篡改手段,提出了一种基于脊波变换的 图像篡改检测取证方法。算法利用了脊波变换是Radon变换切片上应用小波变换这种 特性,实现了 复制-粘贴篡改的鲁棒识别。针对十一大类图像的仿真实验结果表明,算法对于旋转变换、 JPEG压缩和噪 声添加都具有良好的鲁棒性,对于压缩新标准JPEG2000也表现出了较 好的鲁棒性。     

基于有限脊波变换的图像融合研究

将有限脊波变换(FRIT)应用于图像融合能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.基于FRIT的图像融合算法是将图像进行FRIT,在不同的频率域利用融合规则融合有限脊波系数,最后通过重构得到融合图像.通过对多聚焦图像的实验,对比了基于FRIT的图像融合算法和基于小波变换的融合算法,并对实验结果进行了主观和客观的评价,试验结果表明,基于FRIT的图像融合算法取得了比基于小波变换算法更好的融合结果,是一种有效可行的图像融合算法.     

基于改进脊波变换的红外视频图像高质量复原

为了实现红外视频降质图像高质量复原,采用一种基于改进脊波变换的图像复原算法来进行处理。该算法首先对降质图像进行改进脊波变换,然后提出一种具有加权改进自适应伪中值滤波算法对脊波系数进行处理,最后针对滤波后图像中时常出现的"环绕"现象,引入自适应Wiener滤波算法来抑制。进行了理论分析和实验验证,取得了相关模拟降质图像、真实降质图像以及峰值信噪比的测试数据。结果表明,该算法性能优于伪中值滤波以及两类脊波变换去噪算法。这对于实现红外视频降质图像复原研究是有帮助的。     

基于复合脊波变换的图像去噪

脊波变换是在小波变换的基础上提出的多尺度分析方法,对于图像中直线状和超平面的奇异性问题,脊波变换比小波变换有更好的处理效果。应用数字复合脊波变换去除嵌入在图像中的白噪声,并使用一个简单的复合脊波系数的硬阈值来实现。实验结果表明,这种算法比VisuShrink算法、普通脊波算法和Wiener 2滤波器图像去噪的去噪效果更好,同时复合脊波算法也能应用于图像去噪和模式识别特征提取。     

基于脊波的红外图像自适应增强算法

图像增强是目标检测和识别中的基本问题,为了在红外图像中能够更好地检测出目标,根据多尺度几何分析工具脊波特别适合表示各向异性和奇异性的特性,结合红外成像的特点,利用脊波对图像进行增强,并利用统计学原理对脊波系数变换原则进行自适应改进,利用统计学原理构造了目标细节特征量和脊波子带系数特征量,将这些特征量进行匹配,并且评估匹配效果,从而找出子带系数中与目标特征关联度高的部分,有针对性地对该部分系数进行放大,其余部分系数进行抑制处理,处理后的系数进行脊波逆变换还原的图像。检测结果与对比度增强、线性滤波等方法进行比较说明:该方法效果良好。     

基于脊波变换的图像压缩算法

自然图像包括大量的具有明显“直线边缘”的图像,而且边缘表示了图像的主要信息。利用脊波对“直线奇异”的良好刻画,针对具有直线特征的图像,设计基于脊波变换的有损压缩算法。首先对图像进行脊波变换,然后对变换系数进行标量量化、扫描、游程编码和熵编码。仿真实验表明,与基于小波变换的JPEG 2000压缩算法相比,该算法能获得更高的压缩率,同时保持较高的信噪比。     

基于图像内容的脊波变换域数字水印模型和算法研究

在研究人类视觉(HVS)特性的基础上提出了一种在脊波变换域基于图像内容的数字水印模型。在此模型中,嵌入数字水印的强度归结于数字图像脊波系数的视觉掩盖效应,文中建立了脊波变换域人眼临界可见误差模型。图像的水印检测被归结为Neymann-PeaLrson准则下的统计模型,该模型被用来估算水印检测的最优阈值。作为算例,将临界可见误差模型结合扩展谱技术,提出了一种新颖的图像自适应水印算法,并给出了相应的实验结果。实验表明算法性能大幅度提高。     

脊波变换域的一种自适应盲水印算法

为了克服水印鲁棒性和图像视觉质量之间的矛盾,提出了一种脊波变换域自适应盲水印算法.利用脊波变换对图像特征的稀疏表示特性,找出各区域块中视觉重要信息的位置,并将水印嵌入其中.算法中水印嵌入强度依据图像块的内容属性变化,采用了系数可容忍的最大误差作为水印嵌入强度因子,较好地解决了水印鲁棒性和图像视觉质量之间的矛盾.实验结果表明,该算法能够抵抗JPEG压缩、加噪和任意裁剪等攻击,具有很强的鲁棒性,是一种自适应盲水印算法.     

基于有限脊波变换的图像内容认证算法

在有限脊波变换(FRIT,finite ridgelet transform)域,提出了一种用于图像内容认证的半易损数字水印算法。提取图像在FRIT时产生的均值信息作为图像内容特征,并由它生成认证水印。利用Bayesian最小风险函数估计选择FRIT系数,把认证水印嵌入这些系数。实验结果表明,此算法简便高效,能很好地区分图像内容的恶意篡改和偶然修改,并能确切指出篡改的位置。     

一种新的自适应小波阈值SAR图像滤波算法

为有效降低乘性斑点噪声对合成孔径雷达（SAR）图像的影响,提出了一种新的基于小波系数广义高斯分布（GGD）模型的自适应阈值估计去噪算法。首先分析了经对数变换的SAR图像小波系数的统计分布特性,然后提出了子带自适应阈值估计方法,通过对数变换,将该算法应用于含斑点噪声的SAR图像去噪。仿真图像和真实SAR图像的实验结果表明,该算法同目前流行的其他阈值算法相比,运算复杂度低,算法高效,并且在保留原始图像重要细节特征和图像后向散射特性的同时,显著地减少相干斑噪声。     

基于Shearlet变换域图像噪声混合滤波方法

在深入分析Shearlet变换理论的基础上,给出具体的Shearlet变换步骤,并提出一种针对图像脉冲噪声的混合滤波方法.该方法首先对噪声图像进行Shearlet多尺度变换,获得高频和低频系数,保留低频系数不变;然后针对Shearlet高频系数能够较好地刻画噪声局部化的性质,设计出一种多尺度、多方向特性的串/并联自适应中值滤波器,对高频系数中噪声进行自适应检测和滤除;最后实现低频系数和滤波后高频系数重构.通过与小波阈值法去噪和开关中值滤波法仿真实验比较可知,该滤波方法对于高强度的脉冲噪声具有较好的处理效果.     

基于图像增强的改进自适应加权均值滤波算法

为了尽可能滤除图像中的椒盐噪声同时改善图像视觉效果,将改进自适应加权均值滤波与小波域图像增强技术有机结合,提出了一种具有增强效果的图像滤波算法。该算法分为滤波和滤波后处理两个阶段。滤波阶段,对经典均值滤波分别从噪声检测策略、权值计算机方法噪声滤波模版设计等方面进行适当改进,给出了具体实现步骤;滤波后处理阶段,首先将滤波后图像进行三层小波分解;然后构造出一种小波图像增强模型,根据小波系数的幅度值将其分为三个部分,分别进行不同程度的拉伸处理;最后进行拉伸后小波系数重构。将该滤波算法与经典均值滤波,加权均值滤波、自适应加权中值滤波等性能比较,实验结果表明,本文滤波算法在噪声滤除和图像细节保持方面,效果较好。     

改进自适应中值滤波算法研究

重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法.针对这3种滤波算法,对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验.结果表明:改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节,PSNR保持在25 dB以上;改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像,PSNR比改进前的提高17 dB以上.     

一种基于Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet 变换,然后对粗尺度系数和细尺度系数采用不同的融合规则将Curvelet 系数融合,最后进行重构得到融合结果.对得到的融合图像进行了主客观评价和对比,实验结果表明,本文方法得到的融合图像,在熵、均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和相似度等客观指标上都优于其他方法.     

基于噪声检测的高密度椒盐噪声自适应滤波算法

为了减少图像中的椒盐噪声对后续图像处理的影响,针对高密度噪声污染图像,提出了基于噪声检测的高密度椒盐噪声滤波算法。噪声检测方法理论可靠,保证了较高的噪声检测率,根据噪声点邻域信号点分布的不同采用不同的策略,能最大限度的保护图像的细节信息,使得高密度噪声污染图像也能得到较好地恢复。实验结果表明,所提出的滤波算法具有较强的自适应性、较高的算法保真率及较好的滤波效果。     

基于提升小波变换的红外图像双重滤波算法

为了有效抑制红外图像中的随机噪声,采用一种基于提升小波变换的双重滤波算法来进行处理。该算法对含有噪声的红外图像实现第1次提升小波分解,然后对获得的低频和高频分解系数再次实现提升小波变换,舍弃由低频系数经过第2次提升小波变换后获得的低频系数以及由高频系数经过第2次提升小波变换后获得的高频系数。对剩余的高频系数和低频系数分别采用改进阈值函数模型以及改进非局部均值滤波算法进行处理,在此基础上实现小波系数重构。为了改善滤波后图像视觉效果,再引入直方图均衡化算法进行处理。通过理论分析和实验验证,获得了相关的标准测试图像和红外图像测试结果以及峰值信噪比和结构相似度测试数据。结果表明,该滤算法对于高质量地去除红外图像中的噪声是有帮助的。     

一种基于Shearlet变换域改进自适应中值滤波算法

为了有效滤除图像中大量存在的脉冲噪声,提出了一种基于Shearlet变换域改进自适应中值滤波方法。首先在对Shearlet变换进行深入分析的基础上,给出了Shearlet分解和重构基本步骤;然后实现对含噪图像进行多尺度Shearlet变换,对获得多个尺度下的分解系数采用从噪声检测、噪声滤波等环节改进的自适应中值滤波算法(IAMF)进行噪声抑制;最后实现滤波后分解系数重构。分别与经典中值滤波(MF)、自适应中值滤波(AMF)以及Shearlet变换域阈值法进行比较,实验结果表明,该滤波算法滤波性能较好。     

基于小波域Curvelet变换的湍流图像去噪算法

为了提高湍流图像的空间分辨率,提出了一种基于小波域Curvelet变换(wavelet domain Curvelet transform,WDCT)的湍流图像去噪算法。该算法根据湍流退化图像噪声的统计特性,结合贝叶斯萎缩方法优化阈值选择。首先,对含噪湍流图像进行单层二维离散小波变换,接着提取高频系数并对它作快速离散Curvelet变换,最后根据贝叶斯准则估计阈值T,改进阈值的自适应选取方法,获得最优阈值,最后给出湍流图像去噪实现过程。为验证本文算法,根据客观评价标准峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和均方根误差(mean square error,MSE),对模拟图像和实测湍流图像进行去噪实验。与DWT-NABayesShrink算法、UWT算法相比,视觉效果更好,PSNR值分别提高7.27%和4.92%,MSE值分别降低26.3%和23.1%。本文算法得到较清晰的目标图像,对湍流退化图像去噪有一定的应用价值。     

一种基于椒盐噪声新型组合滤波算法仿真研究

提出了一种新型组合滤波算法。该算法首先在噪声方差估计、滤波模板类型和尺寸大小等方面对自适应维纳滤波进行改进,对图像噪声进行预处理;其次将预处理后的图像进行二维多尺度小波分解,由于低频子图像基本不受噪声污染,故不作处理;然后对开关中值滤波分别从噪声检测、噪声分类、噪声滤波等方面进行改进,并给出具体实现步骤,用于小波域高频子图像滤波;最后将滤波后高频子图像和低频子图像进行小波系数重构。实验结果表明,两类改进滤波算法在滤波性能上均优于原始算法,在抗噪性和细节保持等方面具有一定优势。     

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。