基于插值与NSQCT域融合的图像超分辨率重建

为了提高图像的分辨率和较好地保留图像的细节信息,提出一种基于插值与非下采样四元数轮廓波变换(NSQCT)域融合相结合的单幅图像超分辨率重建算法。首先对源图像进行软判决自适应插值和三次样条插值;然后对两幅插值图像进行NSQCT分解,对于低频子带系数,提出了基于区域平均梯度、区域能量和S函数相结合的自适应加权融合规则;对于高频子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和与加权分析法相结合的融合规则;最后对融合系数进行NSQCT逆变换得到高分辨率重建图像。实验结果表明,本文方法在峰值信噪比、结构相似性及视觉效果上均优于一些经典的重建算法。     

结合NSCT与插值的图像超分辨率重建

针对传统超分辨率重建算法中存在的不足,提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)和插值的单幅图像超分辨率重建算法。首先对低分辨率图像进行NSCT变换处理,将得到的低频子带及高频子带系数分别进行软判决自适应插值和三次样条插值,再对三次样条插值后的高频系数进行形态学增强。对插值后的低频子带进行稀疏表示,通过香农熵取大的融合规则进行融合;对于高频子带,采用一种运用子带系数的空间频率、梯度指标信息,并与高斯隶属函数相结合的自适应融合规则进行融合。最后对融合后的系数进行NSCT逆变换得到重建图像。实验结果表明,该算法无论在主观视觉效果和峰值信噪比、结构相似性等客观指标上均优于其他经典的重建算法,进而验证了该算法的有效性。     

基于IHS变换与自适应区域特征的遥感图像融合算法

当前较多遥感图像融合算法主要通过独立像素点的像素特征来完成图像子带的融合,忽略了图像子带的区域相关性,导致融合图像存在不连续以及模糊效应等不足。因此,设计了IHS变换耦合自适应区域特征的遥感图像融合算法。引入IHS(intensity, hue, saturation)变换,对多光谱(MS)图像进行分解获取强度分量,将其与全色(PAN)图像进行融合。再通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对PAN图像与强度分量进行子带分解,获取高、低频子带信息。并利用图像的区域能量以及区域空间特征,对低频子带融合模型的调节因子进行自适应整定,使得融合低频子带能够包含更多的空间信息。基于图像的区域方差特征来构建高频子带融合模型,使得融合高频子带能够包含更多的纹理信息。实验结果表明,与当前遥感图像融合算法相比,所提算法的融合图像具有更好地光谱特性以及空间特性。     

基于NSCT的焦点度量优化和ISML多聚焦图像融合

针对成像设备的景深有限,采集图像部分失焦的问题,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法,进一步提高图像的对比度和清晰度。首先用NSCT将源图像分解为近似子带和详细子带;然后采用焦点度量优化策略(FMO)和修正拉普拉斯变换(ISML)分别合并近似子带系数和详细子带系数;最后进行逆NSCT得到融合后的图像。利用灰度多聚焦图像数据集进行实验,并与常用的多聚焦图像融合算法对比分析得出,本算法在融合图像的视觉效果和7种常用的客观评价指标都具有更优越的性能。     

基于二代Curvelet变换与近似度制约规则的遥感图像融合算法

为了提高遥感图像的融合质量,消除模糊与不连续效应,设计了基于二代Curvelet变换与近似度制约规则的遥感图像融合算法。通过HSV变换对多光谱图像进行分解,获取其亮度子图。引入二代Curvelet变换,对全色图像与亮度子图进行精细分解,求取图像的高频与低频系数。利用图像的对角信息改进空间频率模型,求取全色图像低频系数的注入因子,并将全色图像的低频系数注入到亮度子图对应的低频系数中,获取融合低频系数。利用结构相似度模型对不同高频系数进行近似度测量,建立近似度制约规则,获取融合高频系数。通过对融合系数实施Curvelet和HSV反变换,获取融合的遥感图像。实验结果表明,较已有的遥感图像融合方法而言,所提方法具有更好的融合质量,包含了更多的光谱与空间信息。     

基于改进DTCWT和引导滤波的低剂量CT图像降噪

针对低剂量计算机断层扫描(CT)图像噪点较多和空间分辨率低的问题,提出了一种基于改进双树复小波变换(DTCWT)和引导滤波的低剂量CT图像降噪方法。首先使用DTCWT对低剂量CT图像进行多尺度分解,对高频子带系数使用拟合优度检验框架进行去噪,对低频子带使用三边滤波进行降噪,逆DTCWT重构得到初始去噪图像;然后使用降噪并插值的低频子带图像作为导向图像对CT图像进行引导滤波;接着结合初始去噪图像和引导滤波的去噪结果生成细节残存图像;最后用3维块匹配滤波(BM3D)阈值算法对细节残存图像进行二次去噪,叠加两次去噪结果得到最终去噪图像。实验结果表明,该方法优于其他传统图像去噪算法,在抑制噪声的同时,良好地保留了图像的边缘轮廓和纹理特征,对低剂量CT图像有着显著的去噪效果。     

区域清晰度的小波变换图像融合算法研究

针对图像传感器景深限制而产生的多聚焦图像融合问题,提出了一种基于区域清晰度的小波变换图像融合算法,通过比较不同原图像小波变换子图各像素邻域间的清晰度指标,提取不同尺度的细节信息构建全景聚焦图像,以消除传统空域融合方法因采用单一融合尺度而产生的块效应现象。该算法首先对多个原图像采用小波变换进行多尺度分解;然后针对低频子图,以像素邻域内的点锐度和作为融合度量来获得低频融合系数,对于高频子图,根据像素邻域内的拉普拉斯算子之和进行融合,以减少局部噪声对于清晰度运算结果的影响;最后通过小波逆变换获得融合图像。实验结果表明,这种基于区域清晰度的融合方法要优于其他常用算法,减少了人工融合痕迹,融合效果好。     

W变换和NSCT相结合的多聚焦图像融合方法

图像的多尺度分解技术和融合规则是决定多聚焦图像融合效果的关键因素。k次W系是一类以k次多项式和k次分段多项式为基函数的新的混合正交函数系统,对应的W变换是一种具有正交性和精确重构性的有效多分辨分析工具。结合W变换的多尺度特点和非子采样方向滤波器组变换的多方向性,提出了一种新的基于W变换和非子采样方向滤波器组(NSDFB)的多尺度多方向变换。该变换利用W变换对图像进行多尺度分解,利用二维NSDFB对W分解的高频子带系数进行方向分解,得到不同尺度不同方向的子带图像。在此基础上,提出了一种新的多聚焦图像融合算法。该算法针对多聚焦图像高频系数的特点,改进了常用简化脉冲耦合神经网络算法,并将其用于高频系数的融合规则中。实验结果表明,提出的融合方法能够有效地选择源图像中的聚焦良好区域,抑制伪影信息,产生视觉效果更好的融合图像,且在标准差、信息熵、平均梯度和空间频率等客观评价指标上都优于传统的基于Contourlet变换、非下采样Contourlet变换、离散小波变换的融合方法。     

非下采样Shearlet变换耦合边缘制约的遥感图像融合算法

为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相应的亮度分量。然后,通过非下采样Shearlet变换,将全色(PAN)图像与亮度分量进行分解,获取各自的高频系数与低频系数。再通过图像的空间频率特征,建立低频系数的融合函数,对低频系数进行融合。并利用图像的区域平均梯度特征与图像区域中像素点的边缘能量特征,构造了边缘制约模型,对高频系数进行融合。最后,将融合后低频系数、高频系数经非下采样Shearlet逆变换和IHS逆变换,获取融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提算法的融合图像具有更高的清晰度,更好地保持了图像的光谱特性,消除了块效应以及模糊效应。     

基于混沌加密的小波域数字图像水印算法

本文提出了一种基于混沌加密的小波域数字图像水印算法,首先通过对原始图像进行离散小波变换,提取其低频部分作为嵌入区域;然后再次利用小波变换对水印进行分解,得到水印的四幅小波分解子图,用混沌序列对4幅子图进行置乱,经小波逆变换完成水印加密;最后将加密后的水印嵌入到原始图像的低频部分中.在提取水印时,通过水印相似系数NC和峰值信噪比PSNR评价水印质量,实验结果表明,提出的算法可以抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等几何攻击,图像加密效果好.     

A new multi‐focus image fusion algorithm based on BEMD and improved local energy

A multi‐focus image fusion method, which is based on bidimensional empirical mode decomposition (BEMD) and improved local energy algorithm, is presented in this paper. First, the source image is decomposed by BEMD. Then maximum criterion combined with weighted average fusion rule based on local energy is applied to bidimensional intrinsic mode function components of the corresponding frequency segment. If the phase of the bidimensional intrinsic mode function coefficients decomposed by BEMD on two source images is the same, the local energy maximum criterion is used in the frequency coefficients of the fused image; else, if the corresponding phase is opposite, bidimensional intrinsic mode function coefficients of the fused image is determined by a weighted average method based on local energy. Finally, the fusion result is obtained by the inverse BEMD transformation on the fusion coefficient. Simulation shows that the proposed algorithm significantly outperforms traditional methods such as the maximum criterion, weighted average, and wavelet fusion rules. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于非下采样Shearlet变换耦合导向法则的多聚焦图像融合算法

为了克服当前较多图像融合算法主要是通过取大法来完成图像系数的融合,忽略了图像间的关联性,导致融合图像中含有间断及振铃现象等缺陷,设计了基于非下采样Shearlet变换耦合导向法则的多聚焦图像融合算法。首先,引入非下采样Shearlet变换(NSST),对多聚焦图像进行计算,求取图像的不同系数。再利用图像的区域能量、标准差以及空间频率特征,对图像的关联性进行度量,并将度量结果作为选择融合规则的导向信息,通过构造导向法则来完成低频系数融合。在高频系数融合时,利用图像的均值特征以及Laplacian能量特征,分别对图像的亮度以及边缘信息进行度量,以实现高频系数的融合。以电路板与仪表盘为样本数据进行测试,结果显示,与当下融合算法相比,本文算法具有更高的融合效果,其输出图像具有更大的通用图像质量指标与平均梯度值。     

SVD与HVS相结合的小波域数字图像鲁棒水印

为了提升水印鲁棒性,解决水印透明性与鲁棒性相互间的矛盾,提出一种融合SVD和HVS优良特性的小波域数字图像水印算法。该算法首先对载体图像进行二级DWT,提取二级低频子带并进行分块;然后对各个子块进行SVD,根据HVS对平均亮度的敏感性,结合修正的余弦相似性度量方法计算出水印的最佳嵌入位置;最后以量化的方式将Arnold扰乱加密的水印嵌入到选定的奇异值中,嵌入强度根据载体图像子块的奇异值自适应地调节。实验结果表明,该水印不仅具有很好的透明性,对噪声、滤波、剪切以及JPEG压缩等水印攻击也都呈现出较高的鲁棒性。     

基于小波对比相关性及加权因子的图像融合算法

以小波方向对比度或图像局部特征作为判据的图像融合算法均有较好的效果.本文综合上述两个方面的因素,并定义了高频加权因子,提出了一种新的基于小波方向对比度相关性和高频加权因子的融合算法.该算法首先提取小波系数用以计算高频系数的方向对比度,而后计算相关度并构造加权系数,最后利用加权系数和高频加权因子重新得到融合图像的小波系数进行反变换,重构融合图像.经多聚焦图像的融合实验表明:该算法比本文提及的另外3种算法更为有效.     

基于质量度量与颜色校正的多曝光图像融合算法

针对当前多曝光图像融合过程的图像质量属性选择不当,易导致颜色失真与丢失细节等问题,设计了一种质量度量耦合颜色校正的多曝光图像融合算法。首先,选择3种最显著的图像质量属性(对比度、饱和度和亮度)作为度量方式;然后,利用线性组合将得到的3种质量属性进行成加权组合,并采用幂函数来控制每个属性的影响,将较低的权重值赋予曝光不足和曝光过度的像素,消除具有视觉效果不佳的像素,从而有效保留正常的曝光像素及其明亮的颜色与细节;随后,将不同曝光图像加权组合的特征进行Laplacian金字塔分解,经过归一化权重映射后,对其进行不同系数的多分尺度融合,完成多曝光图像融合。为了避免颜色失真与细节丢失,采用基于局部饱和度的颜色校正方法来改善图像质量。实验数据表明,与当前多曝光图像融合方案相比,所提算法具有更高的融合视觉质量,可以更好地保持图像细节和校正曝光融合图像的颜色。     

一种基于邻域均值关系的图像盲水印算法

提出了一种基于邻域均值关系的静止图像盲水印算法。该算法在嵌入前对水印进行置乱处理以提高安全性,然后对原始图像进行二级离散小波变换,在变换后的低频子带中选择感知重要系数作为水印的嵌入区间,再根据邻近特征平均值,选择合适的嵌入位置,将水印重复嵌入到低频子带中。实验结果表明,该算法嵌入信息量大,水印透明性好,且对常见的滤波、JPEG压缩、添加噪声、剪切等多种攻击有较强的鲁棒性。     

基于非下采样 Contourlet 变换耦合能量相似制约的 遥感图像融合算法

为了克服当前遥感图像融合方法存在的块现象和光谱扭曲等问题,引入了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),设计了一种通过能量相似制约的遥感图像融合算法.利用HSV(hue,saturation,value)变换来处理多光谱(multi-spect...     

基于显著性检测与权重映射的可见光与红外图像融合算法

为了解决当前可见光(VI)与红外(IR)图像融合中易出现信息丢失,以及存在伪影等问题,提出了一种显著性检测耦合权重映射结合的VI与IR图像融合算法。分别对VI和IR图像进行二尺度分解,得到基础层和细节层。为了提高VI和IR融合效果,定义了一种显著性特征检测方法,在每个源图像上应用均值滤波以减小像素与其相邻像素之间的强度变化,以完成平滑处理。再借助中值滤波来消除每个源图像中的噪声与伪影,较好地保留图像边缘。并通过取均值和中值滤波输出的差异来计算图像的显著性特征,以突出边缘和直线等显著性信息。然后,通过对显著性检测结果完成归一化处理,以构建权重映射,为细节层分配合适的权重。再将基础层和细节层采用不同的规则进行融合,其中,联合权重映射与细节层,得到最终的细节信息,并借助平均融合规则来完成基础层的融合。最后,利用最终基础层和细节层的线性组合来构造新图像。实验表明,与当前多尺度图像融合技术相比,所提算法仅采用两尺度分解,显著提高了融合效率,而且得到的融合图像具有更好融合质量,有效消除了伪影,在融合过程中的信息丢失量更少。