基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

为了提高图像去噪效果,提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先将待去噪图像进行循环平移,使用Contourlet域HMT模型对平移后的图像进行降噪处理,然后将降噪后的图像进行循环反平移,最后将不同循环平移量下的降噪图像进行平均处理,以减少去噪后图像的失真。实验结果表明,该方法不仅可以提高降噪后图像峰值信噪比,而且可以提高降噪后图像的视觉效果。     

一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的遥感影像融合方法

在多尺度通用传感器模型的框架下,通过结合Contourlet变换和隐马尔可夫树模型,对融合的Contourlet系数进行最大后验概率估计,建立了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的遥感影像融合方法.应用该方法和几种常用融合方法对SAR影像和多光谱影像进行实验和对比,结果表明,该方法在提高融合影像空间细节信息的同时,可以有效地保持多光谱影像的光谱信息.     

基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割

基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树（HMT）模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背景模型的多尺度融合算法.分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMTseg方法进行比较以说明算法的有效性.对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数.实验结果表明本文方法不但在边缘信息和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率明显降低,对真实图像得到了理想的分割效果.     

基于Contourlet域HMT模型的SAR图像相干斑抑制

将Contourlet变换用于SAR图像的统计特性研究中.基于Contourlet域隐马尔可夫树模型(CHMT),从图像复原的角度出发,结合最小均方误差估计和Bayes估计给出一种SAR图像相干斑抑制的新方法.并给出基于拉普拉斯金字塔算法(LP)分解的斑点方差估计方法.实验中与小波域HMT算法进行了比较,本文方法在方向信息的保留和斑点的抑制上均有明显改进.     

在变换域中用HMT图像降噪的研究

研究了HMT（隐马尔科夫树）在变换域中进行图像降噪的应用,就不同复杂程度的图像,不同类型噪声,胶用不同的变换域与传统方法进行比较,得到结论,变换域中的方法比在非变换域中的传统方法优势,HMT在小波域和DCT域有着近似的效果。在高斯白噪声下HMT方法是最有效的,在相关噪声下,降噪效果与图像纹理的复杂度及噪声的强度有关。     

复小波域HMT模型图像复原

提出了基于二元树复小波变换（DT-CWT）的复小波域隐马尔可夫树（HMT）模型线性图像复原算法,并采用一种简单可行的快速算法来估计HMT模型参数。该方法较好地再现了各种边缘信息,其复原结果较传统的复原方法有不同程度的提高,其运行效率较传统的HMT模型参数估计方法有明显的提高。     

基于对偶树复小波域HMT模型的遥感图像融合

针对遥感图像融合领域的实际应用,提出一种基于对偶树复小波变换与隐马尔可夫树模型结合的图像融合新方法。该算法将分别具有高光谱和高空间分辨率优势的两幅图像进行复小波变换,再对分解后不同频率域的系数选择不同的融合规则处理。采用低频系数加权平均;高频系数先建模,再基于区域能量规则处理的方法,最后完成逆变换得到重构图像。将该算法与其他几种图像融合方法进行比较,实验表明,该算法能够取得较为理想的效果。     

基于多级中值滤波和小波域HMT的图像去噪

介绍了小波域HMT模型和基于阈值分解的多级中值滤波,提出了一种基于多级中值滤波和小波域HMT模型的混合噪声抑制算法。在仿真实验中,将这种方法应用于混有椒盐噪声和高斯白噪声的Lena图像,并与其他的图像去噪方法相比。试验结果表明,这种方法在去除混合噪声、提高图像峰值信噪比的同时,具有更好的保持图像细节和边缘信息的能力。     

基于小波域改进HMT模型的图像恢复算法

针对图像恢复中的边缘模糊问题,提出了一种基于小波域改进隐马尔可夫树( IHMT)模型的图像恢复算法。IHMT模型更多描述了相邻尺度小波系数的互相关性,能准确刻画自然图像小波系数的统计特性。本文从图像恢复的贝叶斯框架出发,将简化的IHMT模型作为图像小波域的先验模型,构造正则化约束进行图像恢复。采用近似等价的方法,将含有混合密度的恢复方程简化为单一密度求解。实验结果表明,该算法能有效再现图像的边缘信息,提高峰值信噪比。     

在变换域中用HMT图像降噪的研究

研究了HMT(隐马尔科夫树)在变换域中进行图像降噪的应用.就不同复杂程度的图像、不同类型噪声、及用不同的变换域与传统方法进行比较,得到结论变换域中的方法比在非变换域中的传统方法优越,HMT在小波域和DCT域有着近似的效果,在高斯白噪声下HMT方法是最有效的,在相关噪声下,降噪效果与图像纹理的复杂度及噪声的强度有关.     

基于Contourlet变换的偏振图像融合

提出一种基于Contourlet变换的偏振图像融合算法。Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用Contourlet变换对三个555波段不同方向的偏振图像进行分解,对于高频和低频系数分别采用不同的窗函数计算区域能量,最后加权实现偏振图像的融合处理。实验结果表明,该算法与小波分解法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以体现偏振图像的特点,取得较好的融合视觉效果。     

基于人眼视觉特性的遥感图像融合算法

首先提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT,Nonsubsampled Contourlet Transform)的人眼视觉相对对比度灵敏度函数(RCSF,relative contrast sensitivity function)和绝对对比度灵敏度函数(ACSF,absolute contrast sensitivity function)。然后提出了基于人眼视觉对比度灵敏度函数(CSF,contrast sensitivityfunction)的遥感图像融合算法(IFA-CSF,image fusion algorithmof human visual contrast sensitivity function)。IFA-CSF采用NSCT作为多尺度变换工具,对单方向高频子带采用ACSF融合,对多方向高频子带采用RCSF融合,并对8方向高频子带采用先方向分组再融合的方法。实验结果表明,IFA-CSF优于基于传统CSF和基于局部能量的图像融合算法。     

基于图切割的拉普拉斯金字塔图像融合算法

针对在图像拼接中普通的拉普拉斯金字塔融合算法容易丢失细节的缺点,以及由于运动物体造成的融合鬼影现象,本文提出了一种基于图切割的拉普拉斯金字塔融合算法。首先,引入图切割技术,寻找最优缝合线,确定一种自适应融合区,以消除运动物体造成的融合鬼影;其次,利用源图像完整细节对重构误差进行补偿,提出一种基于包含水平方向在内多个方向的加权融合方法,将源图像和拉普拉斯金字塔融合图像按照这种融合规则进行融合。实验结果表明,与经典拉普拉斯融合方法对比,在客观指标上,本文方法的图像均值平均提高了0.326,标准差(SD)平均提高了1.109,信息熵平均提高了0.041,图像清晰度平均提高了0.289;在主观效果上,本文方法无明显拼接痕迹和融合鬼影,较好保留了图像细节,提高了融合质量,全景图拼接更加真实,改善了整体的视觉效果。     

基于Contourlet域HMT-3S模型的激光主动成像图像分割

基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔科夫树(HMT)-3S模型和贝叶斯准则,提出了一种基于Contourlet域HMT-3S模型的图像分割算法(CHMT-3Sseg),并将其用于激光主动成像图像的分割。CHMT-3Sseg方法首先利用HMT-3S模型充分挖掘子带间的相关性,通过HMT-3S模型参数训练和似然值计算得到了可靠的初始分割。为了获得较好的区域一致性和边缘准确性,对初始分割结果进行了基于邻域背景的多尺度融合。对合成图像和激光主动成像图像的实验结果表明:CHMT-3Sseg不但在边缘和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率显著降低,对真实图像得到了理想的分割效果。     

基于轮廓波变换的红外图像增强算法的研究

尽管红外图像的应用越来越广泛,但其本身存在的不足使得应用受到影响,因此对红外图像进行增强处理就显得十分重要。现有的图像增强算法没有考虑到变换系数中不同分辨率下的各个方向子带之间的能量分布,对所有分辨率下的所有方向子带中的变换系数进行统一的增强处理。因此,提出了一种结合方向子带能量分布的自适应增强算法。Matlab仿真结果表明,该算法不仅能增强目标的清晰度,还能提高红外图像的对比度,改善图像的视觉效果。     

基于Contourlet域K-L变换的SAR图像相干斑抑制

针对SAR图像相干斑噪声去除问题,提出了一种基于多尺度分解的Contourlet域K-L变换的SAR图像去噪的新方法。方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用K-L变换进行能量保持即提出信号的主要特征,用重构图像来进行去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像。在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征及边缘特征,且信噪比也较高。     

基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的多光谱遥感图像分割

针对多光谱遥感图像的特点,结合图谱聚类、Co ntourlet系数分布的统计特性和多尺度Markov模型, 提出了一种基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的分割(CSCMMS)方法。首先对 待分割图像进行Contourlet变换,利用图谱聚类对最粗尺度低频图像聚类得到可靠的初始分 割结果;然后 利用互信息构造Contourlet域的多尺度Markov模型,结合多尺度、多方向的图像信息将低频 图像的初始分 割结果逐尺度传递到最细尺度,得到原始图像的分割。对合成图像和多光谱遥感图像的实验 结果表明,提 出方法在边缘信息保持和噪声敏感性上具有明显改进,错分率和运算时间进一步降低。     

基于轮廓变换的自适应阈值图像去噪算法

针对Contourlet变换子带系数相关的特性,对图像去噪的阈值进行了研究,提出了一种新的自适应阈值图像去噪算法。该方法首先对噪声图像进行Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的子带系数,再根据子带系数的能量关系采用改进的Bayes Shrink自适应阈值对图像进行去噪处理。实验结果表明:这种方法提高了图像的PSNR值,增强了去噪后图像的视觉效果,而且更好地保留了图像的边缘信息。