一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

基于区间双正交小波的多尺度边缘提取

对区间双正交小波所具有的多尺度边缘提取能力进行了理论分析，用消失矩N=N^-=3的[0，1]区间上的双正交滤波器对图像进行了小波变换，提出了沿幅角方向确定局部极大值的小波边缘检测算法．仿真结果表明，区间双正交小波比Daubechies正交小波和双正交小波更适宜图像的边缘检测．     

基于对偶树复小波-Contourlet变换的自适应多传感图像融合算法

为了解决小波变换所导致的方向选择性差的问题,基于对偶树复小波-Contourle变换,提出了自适应多传感图像融合新算法。该算法将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourle变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则:对低频系数选用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。将其他融合算法和本文所提算法进行了对比,结果表明,基于对偶树复小波-Contourle变换的算法是有效可行的。     

基于空域梯度算子和小波域多分辨分析的图像增强算法研究

为改善图像的视觉效果,提出一种基于Sobel算子和Lplacian算子相结合的混合算法,并采用基于Sobel算子、Laplacian算子、小波变换和提升小波变换的算法,对滚珠缺陷图像和医学CT图像进行图像增强处理的算法研究．实验结果表明,混合算法适于滚珠缺陷图像的锐化,其效果优于另外4种算法;提升小波变换算法适于细节信息较为丰富的医学图像增强,与其他5种方法相比其效果最优．     

基于小波变换的纹理图像融合

针对采集到的纹理图像无法呈现纹理物体的整体特征的缺陷，提出了一种新颖的图像融合算法.该
融合算法基于纹理图像的大部分纹理信息存在于高频子带中的特点，分别对两幅互补图像进行小波分解，
再对低频子带采用平均融合算子处理，然后对高频子带采用高斯 拉普拉斯算子提取局部边缘信息，以作
为融合规则，并根据两幅互补图像的相似度对高频子带加以融合.结果表明，该算法通过对多幅互补图像
的小波分解图像进行融合，使得融合后的图像内容清晰，纹理信息更加丰富，为后续的缺陷查找步骤提供
了准确的依据.     

基于小波提升的公有水印技术

结合小波提升和人的视觉系统(HVS)等特点,提出一种基于9/7双正交小波提升的图像数字水印算法。采用伪随机序列对水印图像加密调制;对原始图像进行小波提升的多分辨率分解,考虑HVS对水印嵌入高低频子带感知不同性和鲁棒差异性,依据高频子带系数构建嵌入水印的标志定位矩阵,通过该矩阵实现高低频子带嵌入水印的位置映射,设置合适阈值,在逼近子带上进行自适应水印的嵌入。最后通过标志定位矩阵和逼近子带的位置映射,成功地从逼近子带里提取公有水印并进行伪随机序列解密。实验表明该数字水印系统具有很好的不可感知性和双重安全性,且具有抵抗JPEG、JPEG000压缩攻击的鲁棒性。     

图像阈值去噪中的小波特性分析及算法改进

选取合理的小波和阈值算法能够获得理想的图像阈值去噪结果;分析了小波正交性、消失矩以及滤波器结构等特性对图像阈值去噪的影响,提出了图像闽值去噪中小波特性的选取依据．按照噪声与图像信息在小波多尺度分解中传递特性的不同,提出基于信息量的自适应分层阈值算法;仿真结果表明,在进行图像阈值去噪时应优先选取双正交小波,且其消失矩阶数近似于图像的最高次奇异性,去噪小波的高通分解滤波器应具有偶对称性质,低通分解滤波器长度不宜过短．自适应分层阈值算法的图像去噪效果要明显优于全局阈值算法,图像信噪比能够提升至27．86（bior2．6,SNR0=20）;具有偶对称高通分解滤波器的双正交小波能够获得较好的图像去噪效果,其消失矩阶数应近似等于图像的最高次奇异性,基于信息量的小波自适应阈值算法在提升图像信噪比的同时,能够有效保留图像的细节信息．     

基于小波包的遥感图像融合新算法

提出了一种基于正交小波包的局域方差遥感图像融合新算法．该算法利用正交小波包变换,把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波包局域窗口和子区域窗口统计,把小波包系数分类成边缘和非边缘系数．在融合处理中,把低频图像的小波包系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应图像小波包系数的多窗口区域方差,来确定融合后高频小波包系数．实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,有效且优于其他图像融合算法．     

一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法

提出一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法，将混沌算法产生的阵列作为密码对水印图像进行加密，同时利用人类视觉系统HVS的特性，实现了水印的自适应嵌入、在兼顾鲁棒性和不可见性的情况下，提出将水印按不同比例的方法，分别嵌入到小波域的低频和中频(或高频)子带中，在提取时根据低频子带提取的水印信息对中频或高频子带的信息进行调整，从而恢复出更加清晰的水印图像，实验结果表明算法同时具有很好的鲁棒性和不可见性。     

一种基于小波包变换的SAR图像与TM图像融合方法

为了增强来自不同传感器的图像信息，改善图像的可分析和提取能力，近年来，常采用小波变换融合方法。但小波变换只对低频信息进行多分辨分析，并不考虑高频信息的多级分解。小波包变换不仅能对图像的低频部分，而且对小波变换没有细分的高频部分也能进一步地分解。因此，小波包分析能够为图像融合提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法。在研究了小波包分析法后，提出了一种小波包图像融合方法。利用此融合算法对同一场景的不同传感器荻得的合成孔径雷达（SAR）图像和专题绘图仪（TM）图像进行融合，通过客观分析与目视评价，证明该融合方法的融合结果更好。     

基于提升小波分解曲波变换的雷达影像消噪法

利用提升法对传统小波进行提升,将提升小波对雷达影像进行分解,形成子带影像,再将子带影像进行脊 波变换,并对变换结果进行消噪处理,然后进行脊波逆变换和提升小波重构,得到新的雷达影像。试验结果表 明:基于提升小波分解的曲波变换比传统小波分解的曲波变换对雷达影像消噪效果好,同时与传统的均值滤波 相比效果更好。     

基于提升小波的图像脉冲噪声抑制方法

分析利用小波进行图像去噪的方法和特点,根据电视跟踪测量系统的实际需要提出利用易于硬件实现的提升小波滤波器对实时图像进行去噪,重点研究受脉冲干扰的实时图像的噪声抑制问题.小波分解的高频部分在噪声附近具有较大值,通过调整提升项设计提升小波滤波器,所设计的滤波器包含噪声特性,应用这些滤波器可以检测到脉冲噪声,利用小波的重构公式消去图像中的噪声.由于提升小波滤波器比普通小波滤波器运算量大大减少,因此算法易于硬件实现.将提升小波的降噪方法同现代信号处理器件DSP和FPGA结合起来有着广泛的应用前景.     

结合PCNN和局部维纳滤波的图像去噪

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像去噪算法,利用PCNN的同步脉冲特性对图像小波系数进行局部加窗修正,从而对信号方差进行更好地估计,以利用局部维纳滤波进行去噪. 同时,根据各个像素间耦合特性的不同,提出了自适应连接系数,更好地反映了像素间的耦合关系,利于信号方差的估计. 实验结果表明,该算法较维纳滤波和NeighShrink算法均有较高的峰值信噪比,视觉效果更好.     

Modified BM3D algorithm for image denoising using the directed diffusion equation

In order to preserve the edges and details of the image better, a modified block-matching and 3D filtering algorithm based on the directed diffusion is proposed. First, the block-matching and 3D filtering result is divided into three perpendicular subbands by using the wavelet decomposition. Second, by adding the diffusion operator and diffusion coefficients to the directed diffusion equation, the diffusion speed can be accelerated and edges can not be blurred quickly. Then we diffuse the subband of the high-frequency, of which the wavelet coefficients are less than the threshold to the corresponding subband of the noisy image to get a new estimate. Lastly, by replacing the corresponding subband of the block-matching and 3D filtering estimated image with the new one, we obtain the improved denoising result. Experimental results show that the improved algorithm achieves better performance than the original block-matching and 3D filtering algorithm in terms of both removing noise and preserving the edges and details of the image.     

基于多尺度提升小波的边缘检测

通过比较第一代和第二代小波的特点,研究了第二代小波在边缘检测中的方法.基于多尺度提升小波的边缘检测弥补了传统边缘检测算法的不足,有效地抑制了噪声并且提高了其边缘定位精度.提出了一种提升方案的边缘检测算法.最后,通过仿真验证了该算法的有效性和快速性.     

有效图像压缩的提升小波优化设计

提出了多种群遗传算法和蚂蚁算法融合的提升格式小波优化设计方法。首先采用多种群遗传算法对构成小波的提升步进行优化；并提出局部适应度和全局适应度的概念，将其和蚂蚁算法中蚂蚁选择路径时对全局启发信息和局部启发信息的利用有机地结合起来；采用蚂蚁算法对遗传优化的结果进一步寻优，精确求解适合给定变换问题的最优小波，形成一种时间效率和求解效率都比较好的启发式随机优化方法。将所设计的小波应用于基于小波的图像编码器对指纹及医学图像压缩，实验结果验证了设计方法的有效性和图像压缩性能的优越性。     

一种新的MEMS陀螺仪信号去噪方法

为提高MEMS陀螺仪输出信号的去噪效果,将稀疏分解(sparse decomposition)与提升小波变换(lifting wavelet transform)相结合,提出了一种新的信号去噪方法.首先,建立MEMS陀螺带噪信号的误差模型,并利用小波提升正变换计算带噪信号的非稀疏的小波系数;然后,利用稀疏分解理论恢复小波系数的稀疏性;最后,再通过小波提升反变换重构信号,从而达到去噪的目的.考虑到梯度投影(gradient projection)算法具有全局最优解,运算效率更高,将梯度投影思想引入恢复信号稀疏性的过程中,提出了基于梯度投影的稀疏分解算法,给出了利用梯度投影算法进行信号系数分解的具体步骤,大大简化了计算复杂度,同时提升了算法的稳定性.为验证所提方法的性能,进行了MEMS陀螺信号去噪的静态实验和跑车实验.实验结果表明,此种方法在动静态条件下都可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,尤其是在静态条件下的去噪效果要优于小波阈值滤波方法.同时采用的梯度投影算法相比于正交匹配追踪算法和基追踪算法具有更高的运算效率.     

一种更新提升形态小波图像去噪算法

提出了一种新的构造非线性更新提升形态小波的方法．它利用细节信号的信息改进尺度信号,并且可以保证该小波变换具有完备重构特性．对更新提升形态小波中的更新算子进行了拓展,提出了广义更新算子,它由一系列对细节信号空域滤波的数学形态学算子综合构成．将采用了广义更新算子的更新提升小波应用于图像去噪,对比实现结果表明,与传统小波阈值去噪方法相比,该提升形态小波具有更好的去噪性能,细节图像中的边缘损失很小,尤其在低信噪比情况下性能更加优越．     

基于提升算法的超谱遥感图像融合分类研究

超谱遥感技术的发展对遥感图像处理算法提出了新的挑战,超谱遥感图像所特有的高光谱维数,使适用于多光谱图像的算法不适合直接用于超谱图像.利用数据融合技术可以将超谱图像从高维降到低维,因而有利于图像的分析和处理.提升算法是构造第2代小波的关键技术,该文研究了其用于超谱遥感图像融合分类的可行性,利用提升算法将第1代小波改造成第2代小波,并对标准的AVIRIS超谱遥感图像实现图像融合,在融合的同时,提取图像的光谱特征用于分类,在相同的实验标准下在像素层和特征层上分别对图像进行了第2代小波融合分类,并用分类精度对实验结果进行了客观的评价.实验结果表明,以提升算法构造的特征层小波融合分类比像素层分类精度提高了7.78%.