基于第二代Curvelet变换的图像去噪算法

Curvelet变换具有多尺度及各向奇异性的特点,可以最优地表示图像边缘和平滑部分。针对硬阈值方法会产生伪Gibbs效应的不足,提出使用改进的Garrote阈值函数与Cycle Spinning循环平移相结合的方法来减少伪Gibbs效应。实验结果表明,与基于平移变换改进的小波变换、基于Wrapping的Curvelet变换相比较,该方法在噪声标准差为20时,峰值信噪比（PSNR）可高达26.03,一定程度上有效扼制了去噪过程中出现的伪Gibbs效应,很好地保留图像的边缘信息,从而使得视觉效果得到了改善。     

VQ域信息隐藏检测算法

随着信息隐藏技术的发展，基于矢量量化（VQ）的信息隐藏的方法逐渐增多．本文提出了一种VQ域隐藏信息检测方法，首先通过全局搜索在已经解码的无压缩图像中恢复量化码书，然后应用聚类分析的思想将矢量空间中相近的码字归类以判断是否存在隐藏信息，最后根据各个码字的出现概率估计嵌入信息的长度．实验表明，本文提出的算法对隐藏信息的存在性有很高的识别率，对信息量的估计也比较准确．     

一种基于Curvelet变换多传感器图像融合算法

综合分析了Curvelet变换的特性,并提出了一种基于Curvelet变换的多传感器图像融合算法。首先采用Curvelet变换将源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后采用不同的融合规则得到融合后图像的Curvelet变换系数,最后再进行Curvelet逆变换得到融合图像。采用多组具有不同特征的源图像进行了融合实验,并对融合图像进行了主客观评价。实验结果表明,相比于传统的基于小波变换的图像融合算法,该算法能够有效避免“人为”效应或高频噪声的引入,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像。     

基于第二代Curvelet变换和特征量积的图像融合

文中提出了一种基于二代Curvelet和特征量积的图像融合算法.首先对融合图像进行快速离散Curvelet变换,在相应的尺度上由融合规则将Curvelet系数融合.采用平均策略融合低频系数;对于高频分量采用了小波的局部能量、局部梯度、局部的标准偏差组成的特征量积自适应地融合高频系数.最后利用Curvelet重构得到融合图像.对多聚焦图像和多光谱图像进行了实验.采用了标准差、平均梯度、信息熵作为评价标准,并与小波的融合结果做了比较..实验证明二代Curvelet所获得的融合结果更佳清晰、效果更佳且应用广泛.     

基于二代Curvelet变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于二代Curvelet变换的图像融合算法.首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数.对低频子带系数,根据红外图像的目标特性与可见光图像的细节信息确定其融合权值;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则.最后经Curvelet逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善.     

基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在图像边缘表达方面的局限性,以及Curvelet变换在表达图像点特征上的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法.首先对图像进行Curvelet分解,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点分别采用了两种不同的选取方法:模值绝对值取大法和基于系数相关性法.最后,对最终系数进行反Curvelet变换,得到融合结果图.采用该算法进行了大量的红外图像与可见光图像融合实验,实验结果表明,此算法的融合结果图获得了更好的目标信息和光谱信息.     

基于Curvelet变换的图像融合改进算法

针对红外与可见光图像的融合,提出了基于二代Curvelet变换的图像融合改进算法。首先对两幅源图像进行Curvelet变换,得到其在不同尺度和方向下的变换系数。对于低频系数,根据红外与可见光图像的不同成像特点,采用基于局部统计特性的自适应融合策略;对于不同尺度和方向下的高频系数,采用基于局部区域能量匹配的系数选择方案。最后进行Curvelet逆变换得到融合图像。通过实验结果的对比分析,该算法可以更有效地反映源图像中的特征,融合效果有了明显改善。     

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.     

基于二代Curvelet变换耦合图像纹理算法

当前较多图像融合算法主要是通过图像的能量信息来完成系数融合,忽略了图像的纹理特征,导致融合结果中存在吉布斯以及块现象等缺陷。设计了二代Curvelet变换耦合纹理信息调节的融合算法,该算法采用二代Curvelet变换,从输入图像中获取不同的Curvelet系数,采用图像的R(Red),G(Green),B(Blue)值,构造纹理信息因子,测量图像的纹理信息,并联合图像的信息熵特征,定义低频信息融合机制,完成低频系数的融合,使融合图像具有更多的纹理信息。利用图像的平均梯度特征建立高频信息融合方法,实现高频系数的融合,使其含有更多的边缘细节信息。测试结果显示：与已有的融合算法相比,该算法的融合图像更为清晰,没有吉布斯和块现象,具有更大的交互信息量和标准差值。     

结合USFFT Curvelet变换的各向异性扩散图像去噪模型

提出了一种结合USFFT Curvelet变换的各向异性扩散图像去噪模型.它有机结合了Curvelet变换和各向异性扩散(P-M扩散)两者的优点.通过P-范数方法选择合适的梯度阈值K,P-M扩散过程通过处理经过Curvelet变换得到的图像的不同尺度的Curvelet系数矩阵,实现了建立在对图像多尺度分析的基础上的新P-M扩散模型.实验表明,新模型的处理结果能有效避免传统P-M扩散出现的阶梯效应,同时更好地保留图像的纹理和细节.     

基于二代曲波变换的图像融合方法

提出了一种基于第二代曲波变换的图像融合方法。首先对源图像进行曲波变换,粗尺度系数采用加权平均的融合规则,细尺度系数采用基于区域标准差的融合规则,然后对细尺度系数进行一致性校验,最后进行图像重构得到融合图像。数值实验结果表明,该方法有效,性能优于基于小波变换的图像融合方法。     

基于Curvelet变换的图像消噪

小波变换对图像消噪能够起到较好的效果,但是对图像中线性区域的处理存在局限性.Curvelet变换是一种新的具有方向性的多尺度变换,他处理图像线性区域能有更好的效果.将Curvelet变换运用到图像消噪中,实验结果表明,他的消噪结果比小波消噪有着更好的视觉效果,并且PSNR也得到一定的提高.     

基于Curvelet变换的自适应多传感器图像融合

提出了基于Curvelet变换的自适应多传感图像融合新算法。算法将全色图像和多光谱图像进行Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则。对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数选用了区域特征自适应的融合规则。最后通过重构得到融合图像。将该算法和其他的融合算法进行对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。     

一种基于二代曲波系数乘积的图象去噪方法

曲线波变换是一种多尺度变换,对于具有光滑曲线奇异性的目标函数,曲线波提供了稳定的、高效的和近于最优的表示.在第二代曲线波的基础上,利用曲线波分解中不同尺度的系数也具有相同的特点,提出了基于第二代曲波的系数乘积去噪算法.实验结果表明,提出的算法明显优于小波图像去噪方法,也优于曲线波的阈值方法.     

基于Curvelet变换的多聚焦图像融合研究

针对Curvelet分解的不同频率域,分别讨论了低频系数和高频系数的选择原则。在选择低频系数时,采用了基于边缘的方案。在选择高频系数时,充分利用Curvelet变换具有方向性的优点,提出了Curvelet域区域边缘的概念,并给出了基于区域边缘的系数选择方案。实验结果表明：所给出的融合算法能够很好地保留多幅源图像中的边缘信息,得到多个目标都清晰的图像。     

基于Curvelet方向特征的样本块图像修复算法

能否保持修复后图像的结构连贯性和邻域一致性决定了修复性能的优劣.为提高现有样本块修复算法性能,本文提出基于Curvelet变换的样本块图像修复算法.首先利用Curvelet变换估计待修复图像的4方向特征.然后利用颜色信息与方向信息共同衡量样本块间的相似度,在此基础上构造颜色-方向结构稀疏度函数.同时根据构造的加权颜色-方向距离寻找合适的多个匹配块,并利用多个匹配块在构造的颜色和方向空间内的邻域一致性约束下稀疏表示目标块,同时根据目标块所处区域特性自适应确定误差容限.实验结果表明提出算法较现有算法可获得更优的修复效果,尤其是在修复富含结构纹理破损类型的图像时.     

An Efficient Information Hiding Scheme Based on Closest Paired Tree Structure Vector Quantization

Information hiding schemes based on vector quantization (VQ) usually require lengthy VQ encoding and decoding processes. In this paper, we propose an efficient information hiding method based on closest paired tree structure vector quantization (CPTSVQ). The simulation result shows that the execution time of the proposed scheme is much shorter than that attained by previous approaches.