基于小波变换的SAR与可见光图像融合算法*

提出了一种基于小波变换的SAR图像与可见光图像的融合算法。为抑制斑点噪声,对SAR图像作平滑滤波。图像经小波变换后,计算不同分解层高频图像对应区域的均值与标准差,采用区域统计特性量测的融合规则;低频图像直接采用SAR图像的小波低频系数作为融合后的低频系数,对得到的融合低、高频图像作小波反变换。     

基于多小波域SOT结构的SAR图像去噪与压缩算法*

合成孔径雷达（SAR）图像固有的相干斑噪声严重影响了SAR图像的判读和进一步压缩处理,提出一种在多小波域将空间方向树（SOT）去噪与压缩相结合的SAR图像压缩算法。首先利用SOT对高频子带的多小波系数进行软阈值去噪,滤除相干斑噪声;然后采用改进的多级树集合分裂（SPIHT）算法编码形成嵌入式码流。利用大量的机载SAR图像对该算法进行了仿真验证,实验结果表明采用该算法进行SAR图像压缩提高了重建图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制。     

基于小波包分解的 SAR图像压缩 *

针对 SAR图像含有丰富的中、高频信息 ,而基于小波变换的图像压缩方法会丢失高频细节信息 ,提出了基于小波包分解的 SAR图像编码算法。小波包变换对 SAR图像进行完全分解 ,再用与后续编码器相关联的代价函数进行最佳基搜索 ,然后根据各子带小波包系数的重要性进行加权 ,采用多级树集合分裂算法 ( SPIHT)编码。实验结果表明 ,该算法更好地保留了 SAR图像的细节信息 ,获得了同压缩比下优于传统 SPIHT算法的编码性能 ,更有利于后续图像处理。     

一种多方向的合成孔径雷达图像边缘检测方法

经典的边缘检测方法 (Canny,Roberts,Prewitt等)受合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声的影响致使其检测效果不佳;基于SAR图像的假设检验方法 (Ratio算法等)其检测性能不随图像强度的变化而变化,边缘检测错误率低,但检测到的边缘片段较粗;针对上述问题,结合小波的多分辨分析特性以及Contourlet变换的充分捕获高维奇异信号的能力,提出一种改进的Contourlet变换与改进小波变换的模极大值方法对SAR图像进行边缘检测,在16个方向上对SAR图像进行边缘提取,进而保证了边缘信息的丰富性;试验结果表明,该方法提取的SAR图像边缘位置精确,运算速度较快,利于后续的图像匹配。     

离散脊波变换及其在SAR图像压缩中的应用

首先介绍了SAR图像的特点，在对离散脊波变换的正交性及其与Radon变换的关系深入研究的基础上，利用其在线性特征表示方面的优势，将离散脊波变换应用到SAR图像的压缩，提出了一种基于离散正交脊波变换的SAR图像压缩方法。实验数据表明该算法对斑点噪声污染严重的SAR雷达图像压缩较传统的小波变换更加有效。     

基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法

为了有效克服小波变换难以准确捕获图像特征、而Contourlet变换存在冗余等不足,本文提出了一种基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法.该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据人眼视觉特性(HVS),对变换系数进行加权处理;再结合小波分解与方向分解特点,构造扩展的空间方向树结构;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩.实验结果表明,本文提出的Contourlet域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案(特别是低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性(SPIHT与WBCT对于Barbara之类纹理图像压缩效果较差,然而本文算法的压缩效果却较理想).     

改进的多粒度原理在遥感图像分割算法研究

针对传统的遥感图像分割算法由于计算复杂等原因,造成图像的分割分辨率低,清晰度不高,当图像中的信息量非常大时,对图像分割非常耗时等问题缺陷,为了有效地分割图像,提出了一种改进的多粒度原理和小波算法相结合的遥感图像分割算法;该方法首先采用小波变换对图像的弧度直方图进行小波多尺度变换,并进行分解操作,然后采用粒度合成技术对分解后的图像进行合成;文中采用的是256×256的SAR图像来进行实验对比,结果表明,提出的算法有效地改善了分割效果,分割出的图像边缘效果明显清晰,证明了该算法的可行性和有效性。     

一种基于多尺度马尔可夫随机场的SAR图像分割算法

利用小波变换模大值边缘检测算法得到SAR图像不同尺度下的边缘信息,再利用MRF分割算法对SAR图像进行分割。实验结果表明,该方法改善了SAR图像分割的质量,有效地改善了MRF图像分割算法的方向灵敏性。     

基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法

针对基于秘密信息置乱方法等类型的信息隐藏算法不可见性低和抗攻击性弱这一问题,提出了一种基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法。首先,将载体图像进行一次GHM多小波变换,再对所得到的中间能量区域进行一次小波变换得到HH分量,将HH分量进行奇异值分解;其次,将秘密图像进行小波变换,将得到的小波系数进行压缩感知得到观测矩阵,再对观测矩阵元素进行奇异值分解;最后,利用秘密图像的奇异值替换掉载体图像的奇异值来完成秘密信息的嵌入。实验结果表明,相比两种加密算法,算法不可见性（PSNR值）分别提高5.99%和22.11%;对低通滤波、椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩等常见攻击具有良好的鲁棒性,相关系数（NC）平均增强了4.11%和11.53%。     

基于提升方案的harr小波变换图像水印算法

提出一种基于提升方案的harr小波变换的图像水印算法。该算法将水印图像通过m序列实现图像的置乱,与经过小波变换后的载体图像的低频系数值按位进行异或得到需要的密钥,原始图像由小波反变换得到。实验结果证明,该图像水印算法对图像的旋转、压缩、噪声、滤波、剪切等攻击具有较好的鲁棒性。