一种抗噪的红外图像对比度增强方法

提出一种基于离散平稳小波变换和非线性增益的红外图像对比度增强方法。对红外图像进行离散平稳小波变换后,利用所提出的去噪方法对分辨率较好的各高频子带直接去噪;并利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法对分辨率较差的各高频子带进行增强。实验结果表明,提出的方法在有效地增强红外图像对比度的同时,又能很好地抑制相关噪声。算法在视觉质量上优于传统的反锐化掩膜法、直方图均衡法。     

基于离散平稳小波变换的红外图像对比度增强

提出一种基于离散平稳小波变换的红外图像增强方法,对红外图像进行离散平稳小波 变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的非线性增强方法进行对比度增强。实验结果表明,本文提出的方法在有效的提高红外图像中目标对比度的同时,又能突出红外图像的细节部分信息。算法在性能上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法和基于离散正交小波变换的对比度增强方法。     

基于尺度间和尺度内相关陛的平稳小波红外图像去噪

提出了一种基于尺度间和尺度内相关性的平稳小波变换红外图像去噪方法。首先对红外图像进行离散平稳小波变换,分别对各个分解层的高频子带,利用不同尺度小波系数形成的系数向量,通过线性最小均方误差估计小波系数,获得各个高频子带的估计系数,再利用小波系数尺度内的邻域相关性对小波系数进行修正,然后通过小波反变换得到去噪图像。仿真结果表明,考虑尺度间和尺度内相关性的平稳小波红外图像去噪算法能有效地去除红外图像噪声,在信噪比和视觉质量上要优于单纯考虑尺度间相关性的去噪方法。     

基于尺度间和尺度内相关性的平稳小波红外图像去噪

提出了一种基于尺度间和尺度内相关性的平稳小波变换红外图像去噪方法.首先对红外图像进行离散平稳小波变换,分别对各个分解层的高频子带,利用不同尺度小波系数形成的系数向量,通过线性最小均方误差估计小波系数,获得各个高频子带的估计系数,再利用小波系数尺度内的邻域相关性对小波系数进行修正,然后通过小波反变换得到去噪图像.仿真结果表明,考虑尺度间和尺度内相关性的平稳小波红外图像去噪算法能有效地去除红外图像噪声,在信噪比和视觉质量上要优于单纯考虑尺度间相关性的去噪方法.     

基于离散正交小波变换的红外图像去噪方法

提出红外图像去噪方法，将小波变换与广义交叉确认原理相结合，在噪声方差未知的前提下，只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值。对红外图像进行离散正交小波变换后，分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪，使各个高频子带分别收敛于其最大信噪比。实验结果表明，该方法在有效地去除噪声的同时，能较好地保持红外图像的细节信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于Donoho提出的小波阈值去噪方法、Johnstone提出经过调整的小波阈值法和传统的中值滤波法。     

一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法

针对红外图像对比度低,噪声干扰大,用传统增强算法增强时,增大噪音的问题,提出了一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,接着根据低频系数的特点设计了非线性函数对低频系数进行增强,并对高频系数进行小波去噪,最后通过小波重构得到增强的图像.仿真实验表明,该方法不仅解决了红外图像对比度低的问题,并且降低了噪声,突出了图像细节,该方法无论是增强效果还是抗噪效果都明显优于传统的图像增强方法.     

基于信息冗余的小波红外图像去噪算法

红外图像具有图像灰度集中、对比度低等特点,因而红外图像增强是红外图像应用必不缺少的部分,随之而来的是图像噪声的放大,为了进一步提高红外图像质量,需对增强后图像去噪。现有众多去噪方法中,极少同时兼顾算法效果及可实现性。提出了一种基于信息冗余的小波去噪算法,此算法在离散小波变化(DWT)过程中分别以不同的下采样方式获取多组含有相似冗余信息的小波系数,再利用噪声估计对小波系数进行非线性变换,抑制高频噪声并保留细节,然后利用变换后小波系数重构(IDWT)多副图像,利用含相似冗余信息的多副图像加权进一步去除高频噪声,获取最终去噪图像。此算法已在单片FPGA中进行实现,利用ALTERA CYCLONIII芯片实现后的处理帧频达到50 fps,满足实时性要求。     

基于SRAD和NSCT的数字全息再现像像质改善方法

针对数字全息再现像存在的散斑噪声干扰严重、对比度低等问题,提出了基于散斑去噪各向异性扩散(SRAD)模型及非下采样Contourlet变换(NSCT)的数字全息再现像像质改善方法。采用SRAD模型消除再现像中的散斑噪声,然后进行NSCT分解,产生一个低频子带和若干高频子带。基于非线性增益函数和图像分割方法调整低频子带系数,并利用改进的NSCT模极大值法对高频子带进行边缘增强。大量实验结果表明,与近年来提出的非线性扩散去噪方法及NSCT增强方法相比,所提出的方法能更有效地消除散斑噪声、提升再现像的对比度,并得到光滑清晰的边缘,从而提高后续数字全息识别与测量的准确度。     

基于TLS的正交小波变换红外图像去噪

提出了一种基于总体最小二乘的正交小波变换红外图像去噪算法。对红外图像进行离散正交小波变换,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计小波系数,获得各个高频子带信号的估计系数,然后通过正交小波反变换得到去噪图像。仿真结果表明,该红外图像去噪算法能有效去除加性红外图像噪声,在信噪比、直方图匹配等方面都有较大改善,并获得了良好的主观视觉效果。     

基于离散平稳小波变换和Bayes估计的红外图像去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换与Bayes估计的红外图像去噪方法。针对红外图像信号与噪声的不同特点,对红外图像进行离散平稳小波变换后,采用Bayes估计方法自适应地从带噪信号的小波系数观测值中估计信号的小波系数值。该方法不仅有效克服了传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,也避免了常用小波去噪算法对小波系数截断式处理可能造成的图像细节模糊和信息丢失。最后,通过对实际电力设备红外图像的去噪实验,验证了方法的有效性。     

基于优化SVD和平稳小波的复合降噪方法

通过分析奇异值分解(SVD)和小波阈值两种降噪方法的特点,提出了基于优化奇异值分解和平稳小波的复合降噪方法。方法采用统计学习理论的结构风险最小化原则优化确定矩阵有效秩,解决奇异值分解降噪特征值选取困难的问题。针对传统二进离散小波忽略尺度噪声且在奇异点存在振荡效应的不足,运用改进的平稳小波降噪方法对奇异值分解降噪后的信号进行精细处理。通过在不同信噪比条件下与传统离散二进小波进行降噪对比试验,证明了方法的有效性和优越性。     

一种混合噪声图像的自适应滤除方法

基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的去噪效果,正交小波变换由于缺乏平移不变性,在去噪过程中会产生人为的振荡现象,使图像边缘失真,甚至图像模糊,提出了基于平稳小波域自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法,该方法能有效地滤除图像中的高斯白噪声和脉冲噪声组成的混合噪声,并验证了该方法的有效性。     

自适应门限子波消噪的专用芯片研究

本文从子波变换与完全重构FIR滤波器组的特定关系出发,将输入数据按一定规律重新排列之后实时地将数据分解到不同的尺度空间,然后经过正交子波基的Donoho非线性软门限消处理。同时,推导出信号休止期内的相对实时自适应噪声方差处。在此子波消噪专用芯片的研究过程中,利用可编程逻辑器件CPLD进行了时序仿真和验证,为超大规模子波芯片设计及实时应用提供一个良好的工作基础。     

基于小波域的压缩感知超分辨率重建方法

为了提高超分辨率图像的重构效果,提出了一种基于小波域的压缩感知超分辨率重建方法.首先采用小波变换对低分辨率图像进行分解,得到低分辨率图像的低频子带与高频子带,然后采用压缩感知技术分别对低频子带和高频子带进行重建,并通过小波逆变换得到最终重建图像,最后在MATLAB 2012平台上进行仿真实验.结果表明,相对于其他图像重建方法,本文方法的重建图像视觉效果更加理想,不仅提高了低分辨率图像重建精度,而且提高了图像重建效率,可以满足图像处理的实时性、在线性要求.     

信号在多尺度空间的滤波

本文从多分辨率分析出发,结合离散正交小波变换（ＤＷＴ）的理论,提出了一种在保护信号边缘的前提下有效去除脉冲噪声的方法,该方法通过对各尺度下的未抽取前的小波系数进行非线性滤波处理,达到了在保护信号边缘的同时,有效去除白噪声及脉冲噪声的目的。并用实验结果进行了验证。     

一种基于小波相位滤波及视觉非线性的医学图像自适应增强新方法

针对经典方法对ＳＮＲ低的医学图像存在噪声过度放大及伪像产生问题,本文在精细尺度上,根据信号与噪声的ＷＴ相位在相继尺度上关联性的不同进行去噪,在大尺度上则采用Ｓｅｍｉｓｏｆｔ阈法对ＤＷＴ系数进行快速缩减去噪,根据人眼的视觉特性对ＷＴ系数的增益进行非线性的自适应控制,较之经典方法,本文方法具有增强图像视觉效果佳,无伪像产生的优点,且在噪声抑制、保边沿及增强各种细节上效果良好。     

多尺度下低对比度红外热图像增强技术

对红外热图像进行增强时，常采用基于直方图的图像灰度线性或非线性变换技术以及中值滤波方法，使图像的目标与背景之间的灰度差别放大并且滤除噪声，从而达到增强图像的目的，其缺点是灰度变换技术易放大噪声而中值滤波方法只能滤除高斯白噪声。由于梯度反映了图像灰度之间的差异，而根据二进小波变换可以建立红外热图像的梯度矢量图，通过增强红外热图像梯度的幅度，可以有效地增强图像对比度。根据脉冲噪声和高斯白噪声的多尺度下小波变换特性，抑制噪声点的梯度且增加目标的梯度幅度，能达到既增强图像又抑制多种噪声的目的。