基于NSCT域邻域收缩的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像受到相干斑噪声的干扰,严重影响了SAR图像的后续处理的问题,提出一种在非下采样轮廓变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）域将中值滤波和邻域收缩法相结合的SAR图像去噪算法。该算法对原始SAR图像进行NSCT分解,得到低频子带和高频子带图像,对低频子带使用中值滤波处理以去除低频子带中的低频噪声,利用NSCT分解系数之间的相关性,使用邻域收缩法对子带图的系数进行收缩,以消除高频子带中的高频噪声。实验证明,该算法与小波域邻域收缩去噪算法和NSCT硬阈值去噪算法相比,在去噪性能和视觉效果方面均有所提高,在消除噪声同时可以较好地保护纹理细节信息。     

基于混合模型驱动的红外与可见光图像融合

为了解决红外与可见光图像融合中显著特征不突出、图像对比度低的问题,提出一种混合模型驱动的融合算法.首先,采用潜在低秩表示模型分别提取红外与可见光图像的基础子带、显著子带及稀疏噪声子带;其次,采用非下采样剪切波变换模型将基础子带分解为低频系数和高频系数,对低频系数采用字典学习和稀疏表示进行精确拟合,对高频系数采用局部窗口结合逻辑加权进行选择;再次,显著子带采用区域能量比阈值自适应加权法进行融合;最后,对融合后的低频系数和高频系数进行一级重建,得到融合基础子带,舍弃稀疏噪声子带,再结合融合显著子带进行二级重建,得到融合图像.实验结果表明:所提出算法能够得到蕴含丰富信息且较为清晰的融合图像,具有可行性;融合结果的对比度较高,目标轮廓显著,能够提升场景的辨识度,具有有效性.     

基于非采样Contourlet变换多传感器图像融合算法

针对同一场景多聚焦图像的融合问题, 提出了一种基于非采样 Contourlet 变换 (Nonsubsampled Contourlet transform, NSCT) 图像融合算法. 并对经 NSCT 分解得到的不同频域子带系数, 分别讨论了低频子带系数和各带通方向子带系数的选择方案. 在选择低频子带系数时, 提出了一种基于图像局部区域梯度能量和``加权平均'相结合的系数选择方案, 从而不仅能够恰当地选择融合后图像的 NSCT 系数, 还能够有效地抑制噪声对融合图像质量的影响; 在选择带通方向子带系数时, 充分利用了 NSCT 的方向特性以及各尺度子带图像与源图像尺寸大小相同的特性, 给出了非采样 Contourlet 域方向对比度的概念, 并提出了一种基于方向对比度的系数选择方案. 采用了多聚焦图像进行仿真实验, 并对融合结果进行了主客观评价. 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.     

NSST各向异性双变量收缩的图像去噪算法

提出一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)的各向异性双变量收缩函数的图像去噪算法。根据NSST不同尺度间系数的方差各向异性特性,在双变量收缩函数的基础上引入各向异性拉普拉斯概率分布,利用牛顿迭代算法得到各向异性的双变量收缩函数,对NSST系数进行处理,充分利用NSST能捕捉更多纹理及结构等细节信息的优点。实验结果表明,该算法在峰值信噪比、结构相似性以及主观视觉效果上均得到较大提高。     

基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)多聚焦图像融合算法。首先,采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;其后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于方向向量模和加权平均相结合的融合规则;然后,针对带通方向子带系数的选择,提出了一种基于改进的方向对比度和局部区域能量相结合的融合规则;最后,经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够有效地保留源图像的有用信息,避免噪声、虚影等效应,是一种有效可行的图像融合算法。     

SAR图像的NSCT域自适应收缩相干斑抑制

提出了一种基于Nonsubsampled Contourlet（NSCT）变换域自适应收缩的SAR图像相干斑抑制算法。首先将SAR图像分解至NSCT域,其次对NSCT系数进行Pizurica自适应收缩。利用NSCT变换的良好的方向选择性及平移不变性,同时结合Pizurica自适应收缩的方向空间相关性及其局部噪声度量,自适应地得到各方向的高频子带系数对应的收缩因子,修正NSCT系数,最终将修正后的子带系数通过NSCT逆变换获得经过斑点噪声抑制的图像。实验结果表明,与小波域软阈值和Contourlet域软阈值算法相比,该算法在有效抑制SAR图像斑点噪声的同时能更好、更清晰地保持图像的边缘细节特征。     

非采样Contourlet变换的多尺度积图像融合算法

为了得到优质的融合图像,提出了一种新的基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多尺度积图像融合算法.分别讨论了低频子带与各高频子带系数的选择方案.当选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新改进的拉普拉斯能量和(Sum modified - lplacian,SML),设计了一种基于新改进拉普拉斯能量和的加权与选择相结合系数选择方案;在选择各高频方向子带系数时,根据多尺度积具有放大信号边缘特征,降低信号噪声的特点,提出了一种基于NSCT方向多尺度积的系数选择方案,从而不仅能恰当地选择出融合图像的NSCT各方向子带系数,有效保留图像的细节特征,而且能抑制噪声对融合算法的影响.实验结果表明,该方法优于基于小波变换和提升静态小波变换的图像融合算法,得到视觉效果更好,客观评价更高的融合图像.     

结合区域特性和非子采样SPT的图像融合方法

针对基于方向可控金字塔变换的图像融合方法中存在的缺点与不足,提出了一种基于区域特性和非子采样方向可控金字塔变换(NSSPT)的图像融合方法.首先采用NSSPT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带、高频子带以及各方向带通子带系数;然后,针对高频和带通子带系数的选择,结合各子带图像的区域特性,给出了一种基于区域均值能量匹配的"加权平均"与选择相结合的系数融合策略;而对于低频子带系数则给出一种基于灰度均值偏差的选择与加权平均的系数选择方案,得到了融合图像的NSSPT系数.最后,经过NSSPT逆变换得到融合图像.对多组不同的源图像进行融合实验仿真,实验结果表明该方法可以避免"人为"效应或高频噪声的引入,能够获得视觉效果更佳、细节更为丰富的融合图像,其融合效果要优于基于传统的金字塔变换、小波变换以及方向可控金字塔变换的图像融合方法.     

基于NSST 域隐马尔可夫树模型的SAR 和灰度可见光图像融合

针对合成孔径雷达(SAR) 图像和可见光图像融合问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换域的隐马尔可夫树模型的图像融合方法(NHMM), 图像经过非下采样剪切波变换(NSST) 分解形成一个低频子带和多个高频子带.在NSST 域中, 对低频系数采用基于标准差的融合策略; 针对高频子带, 建立NSST 域隐马尔可夫树(HMT) 模型对高频系数进行训练, 并根据梯度能量对训练后的高频系数进行选择, 最后通过NSST 逆变换得到融合图像. 实验结果表明, 所提出的方法可提高图像的融合质量, 并能降低图像噪声, 具有一定的有效性和实用性.

     

一种改进的非下采样轮廓波变换图像去噪算法

优化图像去噪问题,在非下采样轮廓波变换图像去噪中,收缩阈值的确定仅依赖变换子带系数的幅值,使得过多图像系数和噪声系数一并去除,导致滤波图像模糊。从检测变换子带几何结构出发,引入自蛇模型对子带系数作几何结构检测并抑制噪声后,估计双阈值将子带系数划分为三类并作不同处理,实现对噪声系数的去除和对图像系数的保护。实验结果表明,相对现有典型算法,改进算法获得的峰值信噪比提高了0.1-0.9dB,图像系数被更好识别和保留,滤波图像中边缘与区域细节损失减少,提高去噪效果,保留图像的有效信息。     

基于PCA和广义高斯建模的多聚焦图像融合

为了提高多聚焦图像的融合性能,针对统计图像融合方法中像素间融合参数估计的不足,提出一种基于小波变换域主成分分析（PCA）和广义高斯建模的多聚焦图像融合方法。将高频子带系数建模为广义高斯分布,并通过改进的最大似然估计法获取融合参数。结合低频子带系数的区域PCA融合方法,最终实现有效的图像融合。实验结果表明,该方法与传统的多聚焦图像融合方法相比,可使融合图像的信息量更丰富,具有更佳的视觉效果。     

采用shearlet变换的多聚焦图像融合

相对传统多尺度分析工具,shearlet变换更适于提取图像细节信息。采用shearlet变换进行图像融合,对源图像进行shearlet域分解,对低频子带采用SML算子作为融合依据,高频子带采取区域能量与单个像素相结合的方式选择系数,对融合后的系数进行逆shearlet变换得到融合图像。仿真实验表明,算法在视觉效果和量化结果上均有提高。     

基于NSCT和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合时出现的细节模糊、对比度降低等问题,论文提出了一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)和卷积稀疏表示(Convolutional Sparse Representation,CSR)的图像融合方法.首先,分别对红外图像和可见光图...     

区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合

非降采样轮廓波变换(NSCT)不仅具有平移不变性,还拥有足够的冗余信息,可以更有效地提取源图像中的方向信息,使得融合后的图像更符合人眼的视觉特性.利用NSCT在图像处理中的优势,针对红外光与可见光图像的融合,提出了一种新的基于改进的区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合算法.首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带;然后,对低频子带采用区域能量自适应加权融合规则,带通方向子带则利用图像自相似进行系数的融合;最后,对融合系数进行NSCT逆变换,以重构生成融合图像.实验结果表明:与一些现有算法相比,该算法的图像融合结果在人眼主观视觉标准和客观评价标准上均具有明显优势.     

基于尺度不变特征变换的苹果图像融合

提出一种基于尺度不变特征变换的图像融合方法,用于辅助苹果质量检测。首先利用非下采样轮廓波变换将待融合图像分解为低频子带和高频子带;然后对低频子带利用尺度不变特征变换寻找特征描述子,并记录下每个特征描述子在低频子带中的位置,利用特征描述子构造一种内容匹配度指标,提出一种基于内容匹配度的混合融合策略用来融合低频子带;对高频子带利用绝对值取大的融合策略实现高频子带系数的融合;最后利用非下采样轮廓波逆变换生成融合图像。实验结果表明,本文提出的方法在苹果质量检测中是可行的、有效的。     

各向异性扩散与高斯差分模型的多聚焦图像融合方法

利用各向异性扩散模型具有良好的边缘保持特性,提出一种基于各向异性扩散滤波与高斯滤波差分规则的图像融合算法。各向异性扩散方程对图像进行滤波操作,在图像的同质区域实施正向扩散以平滑图像,而在图像边缘实行较弱平滑以保护边缘细节信息。将通过各向异性扩散模型处理的图像与经过高斯函数滤波的结果图像进行差分操作,可以得到图像的高频系数信息。为提高健壮性,对高频系数进行小窗口累加,其作为像素选择准则,再分别从原始图像中直接获取对应的像素值组成融合结果图像。实验结果表明,所提出的方法可以有效地融合源图像信息,非常适合多聚焦     

基于形态Haar小波变换的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于形态Haar小波分解和重构的新方法。通过形态Haar小波分解源图像,在低频分量中保留图像边缘和细节,并采用加权平均法进行融合。高频分量先经Gauss滤波去除噪声和边缘效应,再按取大值的原则进行融合。结合形态Haar小波重构融合后的高低频系数获得融合图像。实验结果表明,该方法能最大限度地保留图像边缘和细节信息,与总体平均法和小波变换法相比,融合图像的熵较大,总体交叉熵较小。     

NSST域下SPCNN与SR结合的多源图像融合

In order to highlight the different features of different input images, a SPCNN model with automatic setting parameter based on features is proposed, which is combined with sparse representation to fuse the multi source images. The fusion process has four steps. Firstly, the source images are decomposed into high frequency coefficients and low frequency coefficient by NSST. Each high frequency coefficient is fired by the SPCNN model with automatic set parameters based on the inherent characteristics, and the fused image is completed according to the total number of firing and the weighted fusion strategy. The low frequency coefficients are fused by a sparse representation. Finally, the fused image is reconstructed by inverse NSST. The experimental results show that the proposed method is superior to the other five classical methods and the fused image conforms to the human visual perception system, with clear structure and obvious details.     

一种新的红外与可见光图像融合算法

提出了一种新的红外与可见光图像融合算法,首先应用非抽样Contourlet变换(NSCT)对图像进行多尺度、多方向变换,对变换的低频子带采用改进的能量加权法融合,带通子带融合采用最大系数与区域方差加权相结合方法,然后对融合的2个子带系数进行NSCT反变换,得到融合图像。对不同算法的融合实验结果进行比较,通过主观和客观评价,该算法融合效果较好。     

基于改进Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对基于Contourlet变换的遥感融合图像空间分辨率较低的问题,提出了一种基于改进的Contourlet变换(MCT)的遥感图像融合方法。首先,对多光谱图像进行亮度-色调-饱和度(IHS)变换,得到其亮度、色调、饱和度三个分量;其次,取多光谱图像的亮度分量,与直方图匹配后的全色图像进行改进的Contourlet变换,分别获得低频子带系数与高频子带系数;然后,对低频子带系数采用平均法进行融合,对高频子带系数采用新改进的拉普拉斯能量和(NSML)作为融合规则进行融合;最后,把融合结果作为多光谱图像的亮度分量,通过IHS逆变换得到融合的遥感图像。将所提方法与基于主成分分析(PCA)和Shearlet的方法、基于PCA与小波的方法以及基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的方法相比,所提方法在清晰度评价指标平均梯度上分别提高了7.3%、6.9%和3.9%。实验结果表明,所提方法提高了Contourlet变换的频率局部化特性和分解系数利用率,在保持多光谱信息的基础上,有效地提高了遥感融合图像的空间分辨率。