基于双树复小波变换的图像增强方法

在图像增强处理中,传统的图像增强方法例如直方图均衡、小波系数增强等等,虽然取得了较好的图像增强效果,但在增强图像的同时也将噪声放大了.本文针对这一问题,提出了一种基于二维双树复小波变换的图像增强方法,因其具有良好的多方向性信息捕捉能力,克服了传统二维小波变换缺乏方向性的缺点.增强算法将系数分为强边缘、弱边缘和噪声点三类...     

双树复小波域共生矩阵的纹理特征提取方法

提取纹理特征一直是纹理分析的首要问题。提出一种双树复小波域共生矩阵的纹理特征提取方法。利用双树复小波对纹理图像进行多层分解所得的低频子带图像,计算不同方向的共生矩阵,提取图像纹理特征值。实验结果表明,该方法能有效提取出多尺度、多方向的纹理特征,并兼顾纹理局部随机性和整体规律性,所提取的纹理特征具有良好的聚类分离度和类内样本差异性。     

基于双树复小波的图像边缘检测

边缘检测在图像处理中具有非常重要的作用,它可以作为图像分割、模式识别及场景分析和图像检索的基础.经典的边缘检测算法相对比较简单,但方向适应性受到一定限制,尤其针对多方向的边缘,其检测结果明显不满足要求.在充分研究小波性能特点以及边缘检测的基础上,提出了方向选择性更强的双树复小波边缘检测算法.＃实验证明:该算法边缘定位效果好,边界相对清晰而且比较连续,同时能充分检测出图像细节部分的边缘.     

基于双树复小波变换的图像融合方法

为获得更好的融合效果,提出基于双树复小波变换的图像融合方法。双树复小波变换具有平移不变性、方向选择性等特点,适合进行图像融合,优于传统离散小波变换方法。给出多策略的融合规则,源图像小波变换后低频采用区域清晰度,高频采用区域标准差。灰度多聚焦图像和彩色多聚焦图像的融合实验测试以及评价指标的统计结果,表明了双树复小波变换方法的优势和所用融合规则的有效性。     

双树复小波变换结合LM神经网络的掌纹识别方案

针对现有掌纹识别方案不能够很好的提取多分辨率特征的问题,提出一种基于双树复小波变换（DT-CWT）和Levenberg-Marquardt（LM）神经网络的掌纹识别方案. 首先,将彩色手掌图像转换成灰度图像. 然后,提取出手掌图像中的感兴趣区域（ROI）,并构建成直方图. 接着,利用DT-CWT进行6层小波分解并获得特征系数,分别计算特征系数的最大值、平均值和中值构建36维特征向量. 最后,利用LM神经网络根据特征向量实现掌纹的识别分类. 在CASIA数据库上的实验结果表明,相比其他几种较新的识别方案,提出的方案的具有更高的识别率和更少的识别时间.     

基于双树复小波变换的BivaShrink自选窗图像去噪算法

在小波变换理论和双变量模型的研究基础上,本文提出了一种BivaShrink自选窗算法,该算法根据邻域内小波系数的相关度大小自适应选取邻域窗口。最后将双树复小波变换应用在BivaShrink自选窗图像去噪算法中。实验结果证明,BivaShrink自选窗优于BivaShrink 去噪算法,与传统的离散小波变换相比,双树复小波自选窗图像去噪效果优于BivaShrink自选窗。     

双树复小波特征在运动想象脑电识别中的应用

提出了一种基于双树复小波变换的运动想象脑电信号特征提取方法。针对传统离散小波抗混叠性差的缺陷,采用双树复小波变换对脑电信号进行分解与重构,得到各子带信号能量并进行归一化处理,选取α、β节律信号的归一化能量作为想象运动的特征进行SVM分类。通过对仿真信号的分析,证实双树复小波变换具有良好的混叠抑制能力和抗噪性。最后选用国际脑机接口竞赛和实验室实测的运动想象数据进行分类识别。实验结果表明,双树复小波变换是一种有效的特征提取方法,其运动想象特征的识别率要优于常用的特征分析方法。     

基于边缘检测的双树复小波图像融合算法

提出了一种新的图像融合算法——基于边缘检测的双树复小波图像融合算法。多聚焦图像经过双树复小波变换较好地克服了传统小波变换的平移敏感性等缺点;低频系数利用边缘信息进行融合,较好地保留了图像的细节信息,提高了融合图像的质量;高频系数则采用常见的基于区域特征的融合规则。实验结果证明,该算法能够有效地提高融合图像的清晰度,细节更为丰富。     

基于双树复小波的遥感图像融合

介绍了DTCWT(双树复小波变换)的基本原理,与传统小波变换相比,DTCWT具有良好的平移不变性和方向选择性,能够提高小波分解和重构的精度,更好地保持边缘、纹理等细节.在传统小波图像融合的基础上,提出了三种基于DTCWT的遥感图像融合算法:基于IHS变换和DTCWT融合法、模值加权融合法和模值局部方差融合法.对"北京一号"小卫星数据进行融合实验,结果表明,三种融合算法不仅有效地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息.     

基于有理双树复小波和SVM的滚动轴承故诊断方法

滚动轴承故障类型被支持向量机(SVM)智能识别的关键是故障特征的提取。为了提取最优的故障特征,提高SVM的分类识别精度,提出了基于有理双树复小波和SVM的滚动轴承故障诊断方法。首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量,然后对每个分量求能量并作归一化处理,最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型。研究结果表明该方法可以有效、准确地识别轴承的故障模式。     

2维双树复小波不确定度加权融合的人脸识别

在人脸识别中,传统小波、Gabor小波不能很好地表征人脸特征。提出2维双树复小波多频带不确定度加权融合的人脸识别算法,使用了人脸2维双树复小波多频带特征,计算多频带不确定度及其权值并结合多频带特征进行加权融合,能很好得到人脸的特征。该加权融合算法首先计算人脸2维双树复小波多个频带特征图,然后计算多个频带滤波不确定度权值,最后进行加权融合。同时使用了2维主成分分析(2DPCA)方法对特征向量进行子空间投影,应用欧氏距离作为相似测度实现分类识别。使用英国剑桥Olivetti实验室(ORL)图像库进行了测试,实验结果表明,提出的方法相对于使用2DPCA、Wavelet和Gabor小波的特征提取方法,取得了更好的识别效果。     

基于对偶树复小波变换的模糊纹理分割

提出了一种基于对偶树复小波变换的模糊纹理图像分割算法,该方法包括纹理特征提取和纹理分类两个阶段,其中,特征提取在对偶树复小波变换的基础上进行;纹理分类可以直接用模糊C均值算法进行聚类从而完成纹理的分割,但由于该算法中隶属度函数是基于样本到类中心的距离设计的,这对非球形分布数据很不合理,针对该问题,引入样本与样本的紧致度来度量类中各个样本之间的关系从而修正隶属度函数,并将其用于纹理分类。实验结果表明与模糊C均值算法在运行时间上相差不大的情况下,改进的方法在分割精度、边缘准确性和区域一致性上都得到了明显的改善。     

双树复小波域的邻域自适应贝叶斯收缩去噪

为了更加高效去除图像采集或传输中引入的噪声,提出了一种基于双树复小波域的邻域自适应贝叶斯收缩的图像去噪方法,利用了双树复小波变换的平移不变性和更多的方向选择性的优点,并考虑了系数间的局部自适应邻域相关性,以尺度适合的窗口为单位估计相应系数的方差,利用滑窗求其平均作为整个子带的图像方差,通过贝叶斯收缩来处理小波系数,从而实现高效的图像去噪。实验结果证明,该方法取得了很高的峰值信噪比和更好的视觉效果,去噪性能优良。     

基于复小波和支持向量机的纹理分类法*

针对图像纹理分类问题,提出了一种将二元树复小波变换与支持向量机相结合的分类方法,通过二元树复小波变换对纹理图像进行四层分解,提取各子频带小波系数模的均值和标准方差组成特征向量,利用支持向量机作为分类器实现纹理图像分类。对20类Brodatz纹理图像的分类实验表明,提出的方法具有较高的分类精度,在有限训练样本的情况下比传统的分类算法平均正确率有10%左右的提高,体现了该方法的有效性和良好的泛化能力。     

Facial feature extraction using complex dual-tree wavelet transform

In this paper, we propose a novel method for facial feature extraction using the directional multiresolution decomposition offered by the complex wavelet transform. The dual-tree implementation of complex wavelet transform offered by Selesnick is used (DT-DWT(S)) [I.W., Selesnick, R.G. Baraniuk, N.C. Kingsbury, The dual-tree complex wavelet transform, IEEE Signal Processing Magazine, 6, s.l., IEEE, November 2005, vol. 22, pp. 123–151.]. In the dual-tree implementation, two parallel discrete wavelet transform (DWT) with different lowpass and highpass filters in different scales are used. The linear combination of subbands generated by two parallel DWT is used to generate 6 different directional subbands with complex coefficients. A test statistic, which is derived with absolute value of complex coefficient, whose distribution matches very closely with the directional information in the 6 subbands of the DT-DWT(S) is derived and used for detecting facial feature edges. The use of the complex wavelet transform is motivated by the fact that it helps eliminate the effects of non-uniform illumination, and the directional information provided by the different subbands makes it possible to detect edge features with different directionalities in the corresponding image. Edge information of facial area is enhanced using multiresolution structure of DT-DWT(S). The proposed method also employs an adaptive skin colour model instead of a predefined skin colour statistic. The model is developed with a unimodal Gaussian distribution using the skin region which is extracted excluding the detected edge map obtained from the DT-DWT(S). By combining the edge information obtained by using DT-DWT(S) and the non-skin areas obtained from the pixel statistics, the facial features are extracted. The algorithm is tested over the well known Carnegie Mellon University (CMU) and Marks Weber face databases. The average detection rate of the proposed method using DT-DWT(S) provides up to 9.6% improvement over the same method using discrete wavelet transform (DWT).     

一种基于双树复小波变换的图像融合方法

提出了一种基于双树复小波变换的图像融合方法。采用双树复小波变换对源图像进行分解后,该方法首先对各频域分别定义一种活性测度和匹配测度,再通过相应的匹配测度来计算各频域的融合因子,然后采用加权与选择相结合的规则融合高频系数和低频系数,得到融合图像的各频域系数。最后,采用双树复小波逆变换重构得到融合图像。实验表明,该融合方法具有良好的客观评价性能和主观视觉效果。     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

双密度双树复小波域多聚焦图像融合

将双密度双树复小波变换引入多分辨率图像融合中,利用双密度双树复小波变换的多尺度、多方向性和平移不变性特征分解多聚焦图像,对分解后高、低频图像系数采用不同融合策略进行融合,应用双密度双树复小波逆变换重构图像。采用多组多焦距源图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。实验结果表明双密度双树复小波域融合方法对多聚焦图像具有更好的融合效果,图像的细节描述更加精确。     

基于替换规则的对偶树复小波变换遥感影像融合*

针对对偶树复小波变换(DT-CWT)比离散小波变换具有更好的方向选择性、平移不变性,能更好地表征影像特征的优点,提出了基于替换规则的对偶树复小波变换遥感多光谱和全色影像融合算法。通过对IKONOS影像的实验表明,本方法比基于实数小波变换的融合方法和IHS变换法有优势,在保留了光谱特征的基础上,更好地提高了融合影像的清晰度,且方法简单高效。