基于张量投票的空域错误隐藏算法

针对现有空域错误隐藏算法对复杂纹理恢复精度不高的问题,提出了一种基于张量投票的错误隐藏算法,利用张量投票提取的结构信息改善复杂纹理区域的恢复效果,并在此基础上结合传统算法提出了改进的空域错误隐藏算法,即首先对丢失宏块分类,然后根据丢失宏块的类型选取合适的隐藏算法。实验表明,该算法有效地提高了恢复精度,避免了边缘错乱现象,尤其在纹理较复杂的区域,能够使隐藏图像的主客观质量有较大提高。     

张量投票方法的投票域计算分析

张量投票方法是一种鲁棒性很强的特征提取方法,而投票域的计算则是应用该方法进行图像处理的关键步骤之一。通过实验分析了该方法的投票域计算时的唯一关键参数—尺度参数对投票结果的影响,并通过实例说明在具体应用领域中可以根据图像特点简化投票域的计算。     

一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法

为提高圆形轮廓目标检测的快速性,提出一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法.首先对图像进行去噪和边缘提取,并剔除边缘点中可能共线的点;然后利用圆的对称性分两步在一维空间中利用Hough变换投票得到圆心坐标;最后在一维参数空间利用Hough变换累加半径投票值得到半径.对比实验表明,提出的算法有较高的识别准确率和较高的运算速度.     

基于小波变换的目标检测关键算法研究

图像去噪和边缘检测都是目标检测中至关重要的过程。结合半软阈值法和比例萎缩法,提出了一种改进的小波局部自适应阈值图像去噪算法,给出了一种高斯小波模极大值算法进行图像边缘检测。实验证明,去噪算法优于传统的半软阈值算法,较好地保留了图像的细节信息。边缘检测算法与经典的Canny算子相比得到了更多细节信息,使图像变的更真实。     

激光主动成像图像边缘检测算法

针对激光主动成像图像特点,提出一种改进的Canny边缘检测算法。该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用投票中值滤波和提升小波级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值自适应梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算。仿真实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出图像边缘,并且实时性较好,更具实用性。     

基于多级中值滤波和小波域HMT的图像去噪

介绍了小波域HMT模型和基于阈值分解的多级中值滤波,提出了一种基于多级中值滤波和小波域HMT模型的混合噪声抑制算法。在仿真实验中,将这种方法应用于混有椒盐噪声和高斯白噪声的Lena图像,并与其他的图像去噪方法相比。试验结果表明,这种方法在去除混合噪声、提高图像峰值信噪比的同时,具有更好的保持图像细节和边缘信息的能力。     

利用数学形态学和方向窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法

基于小波的图像去噪算法是目前图像处理研究的一个热点。该文提出了一种结合椭圆型方向窗和数学形态学的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法。该算法同时利用了小波域子带的方向信息和图像本身所固有的几何结构:首先使用数学形态学把图像分成纹理区域和光滑区域两部分,然后结合椭圆型方向窗去估计小波域方向子带中每一点的信号方差,最后使用双重维纳滤波器对含噪图像进行去噪。实验结果表明该算法的去噪效果优于其它的采用二维可分离实小波进行图像去噪的算法。     

基于小波变换的边缘保留图像去噪改进算法

针对在图像去噪过程中,如何有效地保留图像边缘等重要特征信息的问题,提出了一种基于小波变换的图像去噪改进算法。对图像进行多尺度小波分解,将各子带小波系数进行自适应阈值化处理,边缘成分的阈值由子带阈值和给定的相关权重计算得到,从而有效保留图像边缘信息。分别对Tracy和Building图像进行处理,实验结果表明,与BayesShrink等4种传统方法相比较,改进算法不仅可以有效去除不同程度的加性高斯白噪声,很好地保留图像边缘等重要特征信息,而且具有较高的峰值信噪比。     

基于小波域HMT模型的图像去噪研究

研究小波域隐式马尔可夫模型树(HMT),提出了一种基于小波域HMT模型抑制高斯白噪声的改进图像去噪算法.首先将噪声图像沿水平、垂直及对角方向进行平移变换;然后对平移后的图像进行小波变换,建立其对应的小波域HMT型,分别进行去噪处理.最后取所有去噪图像的均值作为最终的去噪图像.在仿真实验中,对不同程度污染下高斯白噪声的Lena图像分别采用该文算法、小波域硬阈值与软阈值去噪进行比较.结果表明,该文算法很好地保留了图像的细节和边缘信息;提高了图像的峰值信噪比;抑制了Gibbs效应;具有较好的去噪效果.通过实验仿真可以看出,这种方法较好地去除了白噪声;提高了图像的峰值信噪比;较好地保存了图像的边缘和细节信息;抑制了振铃现象.     

基于非线性结构张量自适应滤波图像去噪算法研究

针对Wiener滤波对具不同局部的图像去噪效果不佳的不足,研究了由非线性扩散方程导出结构张量的非线性形式,结合空间域自适应wiener滤波,优化滤波窗而达到更好去噪的一种图像去噪算法。通过基于扩散张量成像方法的改进不仅提高图像处理过程的计算效率,而且更好地保持了图像边缘等细微结构特征。实验结果进一步验证了该算法的有效性。     

强杂波中双波段目标检测新算法

对海空背景下的电视和3～5μm红外目标提出了一种采用多向梯度表决融合的检测方法：依据背景图像中点目标的奇异特性，得到图像的多向剃度检测结果，并进行表决融合。通过实测的电视和红外图像仿真，结果表明，采用“and”判决规则的多向梯度表决融合的检测算法消除了云层、海浪、海天线等背景干扰，在实现高检测概率的同时，可以达到较低的虚警概率。该算法特别适用于低帧率的红外警戒系统，可检测信杂比为1的点目标。     

An adaptive tensor voting algorithm combined with texture spectrum

An adaptive tensor voting algorithm combined with texture spectrum is proposed. The image texture spectrum is used to get the adaptive scale parameter of voting field. Then the texture information modifies both the attenuation coefficient and the attenuation field so that we can use this algorithm to create more significant and correct structures in the original image according to the human visual perception. At the same time, the proposed method can improve the edge extraction quality, which includes decreasing the flocculent region efficiently and making image clear. In the experiment for extracting pavement cracks, the original pavement image is processed by the proposed method which is combined with the significant curve feature threshold procedure, and the resulted image displays the faint crack signals submerged in the complicated background efficiently and clearly.     

一种级联的激光主动成像图像融合降噪算法

针对激光主动成像图像混合噪声的特点,提出了一种投票中值滤波和整数提升小波级联的融合降噪算法。首先对激光图像进行噪声像素点检测,区分噪声点与非噪声点;而后采用投票中值滤波对噪声点进行处理,抑制脉冲噪声;然后采用整数提升小波变换对图像进行Bayes自适应阈值去噪,抑制散斑噪声;最后通过逆变换得到去噪图像。通过实验比对结果表明,该方法在具有良好的去噪、边缘保持性能的同时,还具有较为理想的实时性。     

Plane surface detection and reconstruction using segment-based tensor voting

A Segment-based Tensor Voting (SBTV) algorithm is presented for planar surface detection and reconstruction of man-made objects. Our work is inspired by piecewise planar stereo reconstruction. During the vital procedure to detect and label the planar surface, the two main contributions are: first, tensor voting is used for obtaining the geometry attribute of the 3D points cloud. The candidate planar patches are generated through scene image segment of low variation of color and intensity. Second, we over-segment the scene image into the segment and the candidate 3D planar patch is generated. The SBTV algorithm is used on 3D points cloud sets to identify the co-plane on the candidate patch. After detecting every planar patch, the geometry architecture of object is obtained. The experiments demonstrate the effectiveness of our proposed approach on either outdoor or indoor datasets.     

基于Contourlet变换的图像去噪方法

图像去噪是数字图像处理领域的一项重要技术.传统的基于小波变换的去噪方法,去噪效果不是很理想.为了解决这一问题,提出了一种基于Contourlet变换的图像去噪方法.实验结果表明,与传统小波去噪方法相比,该方法不但可以保留图像的边缘信息,而且能提高去噪后图像的信噪比.     

结合张量空间与倒易晶胞的高光谱影像去噪去混叠

传统去噪去混叠算法大多针对单波段图像,针对于高光谱影像的特点以及噪声、混叠对于图像的影响,提出了一种结合张量与倒易晶胞的多维滤波算法,并将其应用在高光谱影像的去噪和去混叠中。该方法引入张量,将高光谱影像数据视为三阶的张量表达,以倒易晶胞获取影像混叠和噪声较小的频谱覆盖,从最小均方误差的角度交替迭代求解三个方向的滤波器,最终完成影像滤波,在保证影像空间和光谱信息一致性的前提下,有效地减少影像混叠和噪声,提高图像的质量。通过与二维维纳滤波算法、张量多维去噪算法的多组高光谱数据对比实验,证明了文中算法的有效性。     

基于双树复数小波降噪的扩散张量估计

本文引入了一个从扩散加权图像序列中估计扩散张量的新过程。此过程的第一个步骤是对扩散加权图像降噪,降噪的算法基于双树复数小波变换和双变量收缩规则;第二个步骤对降噪后的扩散加权图像使用最小二乘法估计扩散张量。我们在模拟二阶张量场和真实DT-MRI数据集上进行了实验,与扩散张量估计后的平滑方法相比,先对扩散加权图像降噪能够得到更加精确的张量场估计。估计的扩散张量场的客观结果及主观评价可以说明,本文提出的估计过程可以很好地改进最终的扩散场的质量。     

Signature Verification and Bloom Hashing Technique for Efficient Cloud Data Storage

Wireless Personal Communications - In transform based image denoising methods, how to modify the transform coefficients is an important problem. In wavelet image denoising, two-dimensional tensor...