一种新的基于NIG模型的四元数小波图像去噪方法

基于正态逆高斯模型和快速双边滤波,本文在四元数小波变换域提出一种新的图像去噪算法。首先将噪声图像进行四元数小波变换分解,其次应用快速双边滤波算法处理低频子带,高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模,并结合最大后验概率估计准则推导出相应的阈值函数,最后结合最优线性插值得到的阈值算法实现图像去噪。对提出的算法进行实验仿真,通过与已有优秀去噪算法比较,结果显示本文方法取得了不错的视觉效果,且在峰值信噪比和平均结构相似性上都得到一定的提高。     

基于正态逆高斯模型的非下采样Contourlet变换图像去噪

提出一种基于正态逆高斯先验模型的非下采样Contourlet变换图像去噪算法.在非下采样Contourlet变换域中,以正态逆高斯模型为先验模型,对图像分解系数的稀疏分布统计建模,估计每个子带内的模型参数,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导出与正态逆高斯模型相应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.对于被加性高斯白...     

Shearlet变换和奇异值分解的图像隐藏方法

为了更好地平衡Shearlet域图像隐藏不可见性、鲁棒性和算法时间复杂度之间的关系,提出了一种基于Shearlet变换和奇异值分解的图像隐藏方法。利用Shearlet变换的能量聚集性、小波包分解低频子带抗攻击性强和矩阵奇异值良好的稳定性,载体图像先进行Shearlet分解,得到的低频子带再进行二级小波包分解。将秘密图像的重要信息位平面隐藏到小波包分解低频系数的奇异值矩阵中,次要信息嵌入Shearlet高频子带中。实验表明,该算法对高斯噪声、滤波和剪切等攻击都有较好的鲁棒性,同时,不可见性较好,时间复杂度较低。     

基于Shearlet变换的多聚焦图像融合方法

为提高多聚焦图像的融合效果,利用Shearlet变换具有多尺度多方向的特性,文中提出了一种基于Shearlet变换的图像融合算法。针对待融合图像进行Shearlet变换,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;对低频子带系数取分解系数区域能量高的系数,高频子带系数采用区域能量和区域清晰度以及区域方差相结合,采用多判别法得到融合系数,并最终进行Shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,在主观视觉效果和客观评价指标上此算法优于其他融合算法     

基于NSCT域压缩感知模型的路面病害图像滤波算法

针对目前路面图像滤波算法复杂度高且难以耦合噪声抑制和信号平衡的缺点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域压缩采样的滤波算法。首先,使用NSCT对含噪路面病害图像进行分解,得到变换后的低频子带系数和高频子带系数;然后,对高频子带系数建立压缩感知(CS)去噪模型,并采用伪随机傅里叶矩阵对系数进行观测,之后使用分裂Bregman迭代方法对系数进行重构,得到去噪模型重建后的高频子带系数;最后,采用逆NSCT对低频子带系数和高频子带系数进行重构,得到滤波后的图像。实验结果分析表明了本文算法的有效性。     

结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合

针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解,分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则,低频子带系数使用改进的加权融合规则,并把果蝇优化算法引入低频融合过程,以互信息作为适应度函数来获取最优值,克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后,用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。     

基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合

提出一种基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合算法。算法首先对待融合图像进行Shearlet变换;然而采用粒子群优化算法确定出低频成分的最佳融合权值,自适应地对红外与可见光图像的Shearlet低频系数进行整合,利用Shearlet变换对边缘、轮廓等细节特征的准确定位,采用加权局部能量最大准则对Shearlet高频系数进行融合;最后对融合系数进行逆Shearlet变换得到融合图像。与现有的部分算法进行对比实验,结果表明本文算法获得较好地融合效果。     

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。     

基于非下采样剪切波变换域三变量模型图像去噪算法

结合非下采样剪切波变换域三变量阈值滤波和多分辨引导滤波,本文提出一种去除高斯白噪声的图像去噪的有效方法。在非下采样剪切波变换域中,以三变量非高斯模型对方向带通子带系数间相关性进行建模,采用最大后验估计理论推导出三变量收缩阈值函数。此外,对低频子带系数采用多分辨引导滤波进行平滑处理,以达到更好的噪声抑制效果。实验结果显示,本文所提去噪方法可以有效抑制噪声同时保留更多的图像细节信息,与其他滤波算法相比,该去噪算法可得到更高的客观数据及更好的视觉效果。     

基于非抽样复轮廓波变换的图像去噪算法研究

将二维双树复小波变换(DT-CWT)与非抽样方向滤波器组(NSDFB)相结合,构造一种新的非抽样复轮廓波变换(NSCCT),并对其平移不变性作了相应证明。同时利用对称的正态逆高斯(NIG)分布先验概率模型和贝叶斯最小均方算法,提出一种基于NSCCT的图像去噪算法。实验结果表明,本文构造的NSCCT能够有效地抑制伪Gibbs现象,并且具有更丰富的方向分量,因而在图像的细节和纹理表现方面有一定的优势。