基于Curvelet变换的图像压缩感知重构

压缩感知主要采用离散余弦变换(DCT)和正交小波进行图像的稀疏表示,但是DCT时频分析性能不佳,小波方向选择性差,不能很好地表示图像边缘的信息。为此,利用Curvelet变换具有的多尺度、各向奇异性、更高稀疏表示性能等特性,提出基于Curvelet变换的图像压缩感知重构算法,采用Curvelet对图像进行稀疏表示和小波域阈值处理,以此解决信号重构噪声问题。实验结果证明,与传统小波变换和Contourlet变换相比,该算法在Lena图像上峰值信噪比平均提高了1.86 dB和1.15 dB。将Curvelet变换应用于压缩感知,能使图像边缘和平滑部分得到最优的表示,图像细节部分重构效果得到大幅提升,有效提高图像整体重构质量。     

基于Contourlet变换的图像压缩感知重构

根据图像信号在Contourlet变换域的稀疏特性,分析Contourlet变换的基本原理,提出一种基于Contourlet变换的压缩感知重构方法。针对Contourlet变换的基函数并不严格规范正交、无法构造正交变换矩阵的问题,采用改进梯度投影算法恢复稀疏处理后的系数,在保证图像质量的情况下,实现图像的低速率重构。实验结果表明,该算法的鲁棒性较好。     

小波子带最优方向性选择和压缩感知的图像编解码

传统贝叶斯压缩感知方法所存在的局部优化问题导致了重构图像存在着较大的误差。本文提出一种基于小波自适应最优方向选择和压缩感知的图像编码方法,该方法依据图像小波变换的低频子带与高频子带所存在的相关性差异,对低频系数进行基于小波最优方向选择的编解码,以保证图像主要信息的重构质量;而针对高频子带的稀疏特性进行基于压缩感知的随机测量,以保证图像的编码效率。实验结果表明,与传统的压缩感知算法相比,本文所提出算法的解码图像具有更好的主观质量,同时在相同码率下解码图像的PSNR平均提高1~2dB。     

基于多重解析字典学习和观测矩阵优化的压缩感知

文中提出了一种基于子空间解析字典学习和观测矩阵优化的图像压缩感知算法.该算法根据图像的局部方向特征,将整个图像空间分成多个子空间,并且采用几何共轭梯度算法分别在各个子空间学习解析字典,以实现对不同子空间图像块的最优稀疏表示.在图像重构过程中,首先在所有的子空间对每个图像块分别进行估计,然后根据稀疏表示最小误差准则获得每个图像块的最优估计.为了进一步提高图像重构质量,文中通过对不同子空间的图像块进行线性判别分析获得优化观测矩阵.实验表明文中算法可以实现高质量的压缩感知图像重构.     

利用信息熵的岩心图像自适应压缩感知重构

针对BCS-SPL算法对岩心图像进行压缩感知重构的细节模糊的问题,提出一种利用信息熵的岩心图像BCS-SPL压缩感知重构算法.采用小波变换对岩心图像进行稀疏表示,对各子带进行多尺度分块,依据信息熵的大小自适应分配采样率并确定观测矩阵,通过维纳滤波结合Landweber迭代操作实现重构.实验结果表明,在相同采样率下,与原始的BCS-SPL算法相比,该算法的重构质量提高了2-4 dB.     

基于WSNs的压缩频谱感知稀疏基设计

研究了现有利用无线传感器网络(WSNs)进行区域压缩频谱感知的算法,针对其运算量大,准确性有限的问题,设计了以子带基作为稀疏基进行压缩感知(CS)的算法;证明了子带基作为稀疏基的正交性和完备性;同时计算表明子带基满足重构的约束等距条件.仿真结果显示:以子带基进行重构可以准确给出频谱的占用位置和幅值,比传统的边缘检测算法提高了压缩频谱感知的准确性和鲁棒性,同时具有更高的压缩比,运算量小,适于在WSNs中实施.     

基于区域特性的压缩感知多聚焦融合算法

传统的基于压缩感知的图像融合算法是对整个系数进行稀疏处理,而小波分解后的低频系数不稀疏,导致压缩重构质量降低,并且传统的融合规则不易简单、全面地提取高频系数的特征值。针对这一问题,分别对小波分解得到的高、低频系数采取不同的融合规则进行处理,提出了一种改进的区域特性高频压缩感知的融合算法。其中,低频系数采用区域方差加权绝对值最大融合;高频系数首先通过具有较好RIP性质的随机观测矩阵进行压缩采样,得到的观测值基于能量匹配度的不同进行相加或加权融合,以融合不同方向的高频子带特征信息,再用正交匹配追踪重构算法对高频部分进行信号重构。最后,低频、高频信息在小波逆变换下重构出融合图像。实验结果表明,与以往的基于压缩感知的融合方法相比,此算法的融合图像更清晰,新算法无论是在主观评价还是客观评价指标上都有利于图像信号重构,并具有较好的使用性。     

基于NSST的CS与区域特性相结合的图像融合方法

针对多聚焦图像和多模态医学图像的成像特性,结合剪切波变换可以捕捉图像更多的方向和其他几何信息的特点,提出一种利用非下采样剪切波变换的压缩感知与区域特性相结合的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将源图像进行多方向、多尺度的分解,将得到的低频子带系数采取区域能量与区域方差加权的自适应融合方式处理。由于分解后的高频子带系数具有高稀疏性,可将高频子带系数通过高斯随机测量矩阵进行压缩处理之后,采用基于压缩感知的绝对值取大的融合方式处理;然后利用正交匹配追踪算法重构,经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法的图像融合效果无论是在主观感觉还是客观指标评价方面较传统的融合方法都具有较大优势。     

基于压缩感知的红外人脸识别

压缩感知理论是一种全新的数据采集技术,其采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,通过数值最优化问题准确重构原始信号。本文利用压缩感知的优秀特性,采用基于稀疏表示的模式分类方法,通过提取红外人脸图像的全部信息作为特征并建立特征矩阵,将待识别人脸作为压缩感知测量值,并通过正交匹配追踪算法进行重构,根据重构的稀疏系数所属类别进行红外人脸识别。实验表明,基于压缩感知的红外人脸识别结果准确率高。实验验证了本算法的有效性。     

稀疏表示的手掌图像识别研究

针对手掌位置、光照、采集设备等外界因素会影响掌纹图像的识别率以及传统稀疏重构的分类方法计算复杂度高的问题.提出融合双向二维主成分分析((2D)2PCA)与压缩感知的掌纹识别方法,将L1范数最小化重构算法替换成分类正交匹配追踪(COMP)算法,以降低复杂度.首先利用双向二维主成分分析对掌纹图像行列两个方向进行降维,提取特征矩阵,做为压缩感知算法的过完备字典.然后通过分类正交匹配追踪算法(COMP)求解图像在过完备字典上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构每个图像.最后求得测试图像与各类重构图像的最小残差得出分类结果.基于北京交通大学掌纹库的实验结果表明,主成分分析与压缩感知方法可有效降低计算复杂度,对于光照不均匀和有位置变化的掌纹具有一定的鲁棒性,具有良好的掌纹识别性能,可以得到较高的掌纹识别率.     

基于Shearlet的双正则化图像压缩采样恢复

针对图像压缩采样中正交小波变换方向有限和单一正则化的问题,提出了一种基于Shearlet的双正则化图像压缩采样恢复算法。该算法用Shearlet作为图像的稀疏表示,用交替最小化对联合正则化模型进行求解。实验结果表明,该算法恢复的图像与单一的全变分正则化方法和小波变换相比有更好的视觉效果,更高的峰值信噪比。     

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。     

抗混叠Contourlet变换在煤矿图像重构算法中的应用

将抗混叠的Contourlet变换应用到基于压缩感知理论的矿井图像重构算法中。仿真实验表明,在相同的观测系统下采用OMP算法对矿井图像进行重建时,相比于传统的Contourlet变换和Sym4小波变换,基于抗混叠Contourlet变换的压缩感知重构的图像恢复效果更佳。     

Contourlet HMT model with directional feature

According to Shanno’s information theory,the directional feature of texture is defined as the value of directional variable when an image signal attains a singularity of random distribution.In terms of this definition,we calculate the texture’s directional features using Tamura’s method and study the directional probability distribution of Contourlet coefficients.Then we find that the directional features tend to be conveyed across parent and child subbands.Based on this conclusion,we establish a novel probability distribution model of hidden direction variables under the condition of hidden state variable’s distribution,named Contourlet HMT model with directional feature.The structure and training method of the model are presented as well.Moreover,an unsupervised context-based image segmentation algorithm is proposed on the basis of the proposed model.Its effectiveness is verified via extensive experiments carried out on several synthesized images and remote sensing images.     

非下采样Contourlet变换的图像融合及评价*

分析和研究了非下采样Contourlet图像表示方法及其在图像变换中的优点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合方法。首先将待融合源图像分解成不同尺度、多方向的频带;然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取局部能量优先的加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合;最后将融合的各频带进行逆非下采样Contourlet变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的小波域中的融合效果,能有效消除小波变换带来的光谱扭曲和假边缘现象。     

联合非下采样Contourlet变换与奇异值分解的多水印算法

为解决最近报道的Contourlet变换域基于奇异值分解的水印算法存在的高虚警率问题, 提出一种多水印算法。对Arnold置乱后的水印图像进行奇异值分解, 将其中一个正交矩阵嵌入原始图像非下采样Contourlet域的两个高频方向子带中, 并利用奇异值来调整原始图像非下采样Contourlet域剩余子带的系数矩阵, 通过逆变换得到含水印图像。抽取水印时首先计算从待检测图像抽出的正交矩阵和真实水印正交矩阵的相似度, 与阈值进行比较, 以决定抽取过程是否进行。由于非下采样Contourlet变换的高冗余性, 最终可抽取出多个水印图像。实验表明, 算法较好地克服了高虚警率问题。一系列的攻击实验证明算法具有较好的鲁棒性。     

基于非子采样Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合*

为了对多波段SAR图像进行有效的融合,提出了一种基于非子采样 Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合方法。该方法首先对多波段SAR图像进行基于亮度的波段选择,按选择方法将图像分别赋予R、G、B通道;所得RGB 图像通过IHS变换得到亮度分量I;再利用非子采样Contourlet变换对I分量和另一波段图像进行多尺度分解,低频和高频图像分别采用活性测度和绝对值最大规则进行系数选择;最后将融合结果与H、S分量进行IHS反变换,得到新的RGB图像。实验结果表明,采用该方法进行多波段SAR图像伪彩色融     

基于复小波-Contourlet变换的高维信号处理

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,相对于小波变换具有较好的方向性、较高的逼近精度和较好的稀疏表达性能。因此将Contourlet变换用于多维信号处理,能更好的提取图像信号边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Contourlett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种自适应对偶树复小波-Contourlet变换的多传感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourlet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,对高频系数特性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。将其他的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。