基于二代Contourlet域遥感图像双三次插值方法

为了使插值后的遥感图像在尽可能保持原图像信息的同时,显著提高图像空间分辨率,提出一种基于第二代Contourlet变换的遥感图像三次插值算法。在对遥感图像做第二代Contourlet分解基础上,对低分辨率频带中的高频分量做双线性插值变换,使其相似于高分辨率频带中的高频分量。最后,通过反变换得到比原始图像分辨率高的插值图像。实验结果表明,该方法插值效果优于双三次插值算法、小波双三次插值和第一代Contourlet双三次插值算法。     

基于小波变换的遥感图像插值方法研究

本文在分析了传统图像插值方法所存问题的基础上 ,利用小波变换具有多分辨率分析功能和逐渐局部分形特性等性质 ,采用小波技术分析图像及其子块之间的相似特性 ,最后进行遥感图像的插值计算 ,并利用图像进行了实验     

基于小波变换的遥感像插值方法研究

本在分析了传统图像插值方法所存问题的基础上,利用小波变换具有多分辨率分析功能和逐渐局部分形特性等性质,采用小波技术分析图像及其子块之间的相似特性,最后进行遥感图像的插值计算,并利用图像进行实验。     

基于小波变换的分形插值图像放大方法

分形插值和小波变换在数字图像处理中有着广泛的应用.结合分形插值和小波变换的特点,提出了一种新的图像放大方法.实验结果表明,通过选择合适的小波基,该方法与传统的图像放大方法相比,获得的放大图像的纹理特征和图像的边缘得到明显增强,并且具有更高的视觉分辨率.     

基于局部能量小波融合算法的研究

文章在综合分析小波分解变换图像融合方法的基础上,提出了一种采用基于区域的融合规则的小波分解法,该方法利用小波分解将原始图像分解为低频部分和高频部分,对于低频部分,采用了加权系数,对于高频部分不同的方向分量,根据局部能量,采用不同的融合规则。利用可见光图像与红外图像和高低分辨率图像进行了仿真实验,得出实验结果,运用客观评价指标验证了该方法的可行性。实验表明,该法具有比基于像素点的小波变换融合方法具有更好的融合效果。     

基于四叉树分割和多分辨率相关的快速小波分形编码

提出一种基于四叉树分割和多分辨率相关的快速小波分形编码算法。在对图象小波变换后进行四叉树分割编码的过程,利用小波变换的多分辨率分析特性,在多分辨率相关的基础上,对分形匹配搜索域进行自适应调整。实验结果证明该算法的有效性：压缩比和信噪比下降很少,编码时间只需十秒钟左右。     

一种基于多小波变换的自适应图像插值算法

为使插值后的图像具有很好的视觉效果和较高的信噪比,并克服使用单小波变换放大图像时的斑点干扰现象,提出了一种新颖的自适应图像插值算法,通过将图像变换到多小波域,并利用多小波域内高频子带的分形维数,自适应的根据低分辨率图像以及该图像进行一级多小波变换后的高频子带信息获取高分辨率图像二级多小波变换的子带信息,对所得到的子带信息进行二级多小波反变换,可以得到更清晰的二倍插值图像。     

一种多尺度高光谱影像小波分形维特征计算方法

提出了一种基于高光谱曲线小波分形测度的高光谱影像多尺度分形维特征分析方法。对高光谱影像的光谱响应曲线的小波域高频和低频系数统计特性、分形特征进行了分析,提出以小波低频分形维表征原始光谱曲线分形特征,以小波系数高频分形维表征高光谱细节特征方法,设计了基于高光谱曲线小波分形维的多尺度特征计算算法,实验结果表明,小波分形维值可有效表征丰富的光谱特征,可用于高光谱影像特征提取和分类。     

基于小波变换的吸引子快速图像编码

自然图像自相似性不强,直接压缩效果不佳且压缩速度慢,但图像经过行小波变换后,不同分辨率子带图像中相同空间位置的图像块、同分辨率子带中的图像块具有相似性,而分形维数基本上反映了图像灰度变化的复杂度。在图像小波子带本身相似的基础上,提出了利用分形维数作为衡量相似图像子块是否匹配的依据,并给出了编码方法。最后通过仿真证明,该方法不仅有效的压缩了图像,而且减少了编码时间。     

基于小波分频和二次均衡的图像增强算法

传统的图像增强算法在增强图像的同时也增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降.结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和二次均衡的高亮度图像增强算法.首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量作直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构,最后对重构的图像再次进行直方图均衡处理.实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果.     

基于向量量化的图像超分辨率方法

受分形编码思想启发,提出了一种新的基于向量量化的图像超分辨率方法。该方法使用学习算法来获取单幅输入图像中的高频信息和低频信息之间的对应关系,并利用此关系对输入图像的一个倍频程的空间频率内添加图像细节以获得高分辨率图像。该方法克服了传统插值方法中因过度平滑导致图像模糊和纹理保持较差的缺点,能够重现出传统插值方法不能复原出的一些高频图像细节。实验结果显示该算法在客观和主观上都比传统插值方法有更好的评价。     

基于小波分析的TM遥感图像超分辨率重建

基于图像算法的超分辨率重建技术可以提高光学遥感图像的空间分辨率,能够更加有效地利用现有数据并降低成本。以滇西北香格里拉市小中甸坝为实验区,以2009年的TM影像为数据源,开展遥感图像超分辨率重建实验研究。首先分析其中造成图像退化的各项因素并经过双线性插值、维纳逆滤波、卷积等处理;然后通过小波分解得到描述各个方向上不同尺度的高低频信息的小波系数,并多次试验推导出满足预期条件的加权因子。再将多时段的低分辨率图像小波系数以小波重构的方式重建。通过实验可以看出,重建图像能提供更多的细节信息,图像质量有了明显提高。     

一种基于小波域的分形图像编码改进算法

提出了一种基于小波域的分形图像编码改进算法。该算法首先将图像分解到小波域,然后根据各子图像所包含能量的大小和所代表的方向等信息,采用不同大小、形状和类别的图像块及相似块,进行分形编码。在编码过程中按照零树结构在同方向不同分辨率的各个子带图像上确定要预测的图像块,同时在同方向低一级分辨率的子带图像上寻找与其最佳分形匹配的相似块,并由各级相似块构成预测树。实验证明,这种改进算法能够大大提高分形编码的速度,并取得较高的压缩比。     

基于分形与小波的图像ROI自动提取算法

针对分形应用于人造目标作为感兴趣区域的检测中,单一分形特征检测效果不好及计算量大的问题,提出了一种基于分形和小波相结合的图像感兴趣区域提取算法。首先对图像进行小波分解,然后综合利用低频子图像的分形截距特征和拟合误差特征,得到一个新的有效的分形特征参数,从而检测获得低频子图像的感兴趣区域,最后根据原始图像与子图像的坐标对应关系,得到原始图像的感兴趣区域。实验结果表明,该算法能够有效地检测图像感兴趣区域,并且检测速度快。     

基于混沌特性和视觉模型的小波数字水印算法研究

为了提高水印信息的隐蔽性和安全性，基于混沌序列的优良特性和人眼视觉系统模型，提出了一种用于图像数字水印嵌入和检测的算法。首先利用小波变换对图像进行多级分解，然后结合混沌序列的白噪声统计特性和人眼视觉对比度敏感性函数(CSF)，将混沌水印信号嵌入到从低分辨率到高分辨率的高频子带中对图像视觉影响较大的小波系数中，最后通过逆小波变换产生嵌入水印的图像。由于混沌序列对初值具有敏感性。攻击者很难从一段有限长度的序列推断出整个混沌序列的初始条件，因此可保证水印信息的安全性。同时算法结合了人眼视觉模型，有效地保护了图像的低频部分和强边缘部分。从而确保了加密图像的视觉效果。实验结果表明，嵌入水印后的图像具有很好的不可见性，同时对常见的信号处理和噪声干扰具有较好的鲁棒性。     

变步长和变阈值的分形小波图像压缩算法

针对目前分形小波混合图像压缩方法存在的不足,提出了一种新的分形小波混合图像压缩方法。同方向、不同分辨率的相邻子带图像之间进行分形搜索时,根据其系数的重要程度不同,采用不同的误差阈值与搜索步长,高分辨率子带的搜索步长大,误差阈值小,而低分辨率的子带则采用小步长和大误差阈值进行搜索。实验表明,相对于经典的基于小波树的分形图像压缩方法,该改进算法在不影响信噪比和解码图像质量的前提下,提高了压缩比和编码速度。     

一种基于NSCT分解的图像插值算法

由于成像系统内部和外部的因素,使得获取的图像产生退化。为了尽可能地保持CCD图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,同时克服传统插值算法存在的缺陷,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)分解的图像插值算法,利用NSCT提取高频成份,原始低分辨率图像经过双线性插值放大充当低频部分,再经过NSCT逆变换得到放大后的高分辨率图像。实验结果表明,相对于传统的双线性插值算法,所提出的基于NSCT分解的图像插值算法考虑到全局相关性,得到了更加清晰的边缘信息,从而得到更好的图像插值放大后的视觉效果。     

基于小波的改进加权抛物线插值的图像超分辨率算法

为了尽可能地保持图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率, 提出一种基于小波的改进加权抛物线插值算法,即在传统的加权抛物线算法上增加插值的误 差补偿项。利用sobel 算子设定插值点的边缘方向,得到初始放大图像。利用小波变换提取 高频成份,原始图像幅值增强充当低频部分,再经过小波逆变换得到高分辨率图像。实验结 果表明,相对于传统的图像放大算法,该算法考虑到全局相关性,得到更加清晰的边缘信息。