基于小波-Contourlet变换的多传感器图像融合

提出了一种新的基于小波-Contourlet变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法.由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以它比其他方法更适应于进行多传感图像融合,对于小波-Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域"能量"较大的高频系数作为融合影像的高频系数.实验结果表明,基于所提出的小波-Contourlet变换的融合结果优于其他常用的融合方法.     

一种基于小波-Contourlet变换的图像编码算法

根据小波-Contourlet变换对图像分解具有多尺度和多方向性的特点,提出了一种结合小波-Contourlet 变换和集合分裂嵌入块(SPECK)编码的图像压缩算法(CSPECK).小波-Contourlet通过方向滤波器组把小波分解的高频子带进一步分解为多个方向子带,从而可更稀疏地表示图像的边缘和纹理.SPECK算法编码具有复杂度低和编码效率高的优点.实验结果表明,CSPECK算法对纹理丰富的图像有很好的压缩效果,与基于小波-Contourlet 变换的CSPIHT算法相比,峰值信噪比提高了0.2～0.6 dB.     

基于无下采样小波-Contourlet变换的图像融合算法

针对目前最新发展的无下采样Contourlet变换,同时具有方向性、各向异性和平移不变性的特点,并结合多孔小波变换的优点,提出了一种新的基于无下采样小波-Contourlet变换图像融合算法.通过对航空图像进行无下采样小波-Contourlet变换的多分辨分解得到高频和低频系数,并根据不同分解面的系数特性,采用不同的加权融合规则进行融合.实验结果表明,此方法相对于传统的变换法,取得了更佳的融合结果.     

结合递归Cycle Spinning的小波-Contourlet变换红外图像增强算法

针对Contourlet变换缺乏平移不变性的缺陷,提出了一种基于小波-Contourlet变换的红外图像增强算法,并与递归Cycle Spinning相结合,消除小波-Contourlet变换的失真现象.实验结果表明:与单独使用小波变换和单独使用Contourlet变换相比,本文方法去噪效果更明显,能够获得更高的PSNR值,使图像视觉效果得到改善.     

基于有限脊波变换的图像融合研究

将有限脊波变换(FRIT)应用于图像融合能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.基于FRIT的图像融合算法是将图像进行FRIT,在不同的频率域利用融合规则融合有限脊波系数,最后通过重构得到融合图像.通过对多聚焦图像的实验,对比了基于FRIT的图像融合算法和基于小波变换的融合算法,并对实验结果进行了主观和客观的评价,试验结果表明,基于FRIT的图像融合算法取得了比基于小波变换算法更好的融合结果,是一种有效可行的图像融合算法.     

一种基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法

提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法.实验证明,该算法相对于小波变换和Contourlet变换能更稀疏的表达图像,并利用此优越性进行图像去噪,可以达到更好的效果和更高的PSNR值.     

一种新的可见光多聚焦图像融合算法

文章探讨了可见光多聚焦图像的融合问题，提出了一种基于小波变换和形态学的融合算法．实验结果说明本算法能够有效处理多聚焦图像融合问题。得到清晰的融合图像。     

粗糙集与小波变换在图像融合中的应用

针对含有椒盐噪声的多聚焦图像,提出了一种基于粗糙集和小波变换的图像融合算法.首先对源图像进行粗糙增强预处理,再采用小波变换对增强后的图像进行融合,得到融合图像.实验结果表明,粗糙增强在有效去除噪声的同时,较好发保持了图像细节信息,在此基础上进行小波融合,使得融合图像有着更好的视觉效果.     

基于双树复小波变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统离散小波变换图像融合算法在图像特征表达上存在的不足,采用具有近似平移不变性和方向选择性的双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分解与重构,并对高频子带应用基于局部相似性度量的加权平均与选择相结合的融合策略。通过对实验结果的主客观分析,证明该方法得到的融合图像效果较好,优于基于传统小波变换的算法和局部能量取大的算法。     

一种基于提升小波的快速图像融合算法

提出了一种基于提升小波变换的快速多聚焦图像融合方法。首先利用提升小波算法将原始图像分解为四个子带:LLLHHLHH后将代表三个方向高频细节子带LHHLHH采用提升小波反变换,以获得各方向子带的高频细节图像,采用高斯核权重算法计算所得到的高频细节图像的非均匀加权区域能量,再根据基于能量的图像融合规则得到最终融合图像。对比了几种多聚焦图像融合方案的性能,实验结果表明,在融合效果相当的情况下,文中方法比现有方法在处理速度上有明显的优势。     

基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在表达图像边界及线状特征上的缺陷,以及NSCT变换在表达图像细节信息的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法。在图像NSCT分解后,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采用了基于区域方差的融合规则。实验结果表明,基于NSCT变换和小波变换相结合的融合算法能更好地保持可见光图像的光谱信息和红外图像的目标信息,具有更多的细节特征以及更清晰的边缘。     

基于Contourlet变换的偏振图像融合

提出一种基于Contourlet变换的偏振图像融合算法。Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用Contourlet变换对三个555波段不同方向的偏振图像进行分解,对于高频和低频系数分别采用不同的窗函数计算区域能量,最后加权实现偏振图像的融合处理。实验结果表明,该算法与小波分解法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以体现偏振图像的特点,取得较好的融合视觉效果。     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

基于恒比鉴别和小波变换的脉冲激光雷达成像

为了提升脉冲激光雷达的成像性能,减小杂波对雷达成像的影响,本文提出了一种将恒比鉴别算法和小波变换算法相结合的复合算法.利用由激光脉冲发射、杂波干扰、激光脉冲接收和生成目标图像构成的仿真模型,分别使用恒比鉴别算法,小波变换算法,恒比鉴别和小波变换的复合算法生成激光雷达图像.同时为了进一步提高新复合算法的性能,提出了一种基...     

基于小波零交叉基元的多分辨率图像匹配方法

文中将小波变换运用到立体视觉的图像匹配中,选取合适的二进小波基,以二进小波变换的多尺度零交叉为匹配基元,较多地利用了图像的结构特征。在匹配过程中采用由粗到精的层决匹配策略和严格的匹配约束,减小了对应点搜索范围,并从局部和整体两个角度进行匹配后的质量控制。实验结果证明,该方法具有较高的匹配精确度和较快的匹配速度,并且算法稳定。     

基于混沌与小波变换的图像加密算法

利用混沌系统的初值敏感性,参数敏感性和类随机性等特点,首先提出一种称之为"混沌变换"的图像置乱算法。并在此基础上,设计了一种基于小波与混沌变换的图像加密算法。该算法的处理过程:图像预处理;对原始图像进行小波变换,得到四幅小波分解子图;用混沌变换对四幅子图进行图像置乱;小波逆变换。实验结果表明解密图像与原始图像一致性良好,同时本算法具有很高的安全性。     

基于Contourlet变换和IPCNN的融合算法及其在可见光与红外线图像融合中的应用

针对多传感器图像融合这一图像处理领域中的研究热点问题,提出了一种基于Contourlet变换和IPCNN的融合方法.该融合方法首先利用Contourlet对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,准确地捕获图像中的二维或高维奇异信息,然后在Contourlet域充分利用IPCNN的同步激发特性,进行基于IPCNN的融合策略设计,提高了融合效果.仿真结果表明,该算法具有很好的融合效果.     

shearlet变换和区域特性相结合的图像融合

为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。     

小波变换在数字图像处理中的应用

小波变换在数字图像处理中的应用是小波变换典型的应用之一。由信号分析中傅里叶变换的不足引出小波变换,然后简单介绍了小波变换的定义和种类,分析了小波变换的性质和Mallat算法,总结了小波变换在数字图像处理中的四种应用：基于小波变换的图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合,分析了四种应用的过程及特点,同时进行了相应的Matlab试验与仿真。试验结果表明,小波变换在数字图像处理中的应用切实可行、简单方便、效果好、有很强的实用价值,有较好的应用前景。