基于相位相关的小波域图像配准方法研究

小波变换是一种多尺度信号分析方法,近几年在图像处理领域受到广泛关注,它克服了傅立叶变换的固定分辨率的弱点,既可分析信号概貌,又可分析信号的细节。相位相关是一种频率域的图像配准参数估计方法,是利用傅立叶变换的平移、旋转等特性进行参数估计的。在研究多尺度小波分析和相位相关理论的基础上,提出基于小波系数的像素级相位相关图像配准方法：首先对待配准图像进行小波分解,获得低频小波系数后,再对小波系数应用相位相关进行配准参数估计。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于双正交多小波变换的多光谱与全色图像融合研究

针对多光谱与全色图像融合中存在的光谱扭曲问题,提出了一种利用双正交多小波进行多分辨率分析,并结合平均与选择法处理小波高频系数的融合算法。该算法首先对已配准的多光谱图像进行IHS变换,然后分别对变换得到的强度分量I与全色图像进行双正交多小波分解,为增强融合图像的空间信息,对分解得到的高频系数利用平均与选择相结合的方法来确定,低频系数则通过邻域方差准则得到。最后由新的小波低频和高频系数重构并进行IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法可以有效减少光谱扭曲,并提高图像的空间分辨率,保留图像中的边缘细节。     

基于特征块与小波变换的图像拼接算法

为了改进现有的基于灰度的图像拼接方法速度过慢的缺点,综合考虑了图像拼接过程中速度与精度两个因素,提出了一种基于小波变换和特征块的图像拼接算法.该算法对图像进行小波变换,在高频信号上利用简单边缘阈值法提取特征块,在低频信号上进行配准,并根据低频图像配准位移完成原始图像的配准.最后将实验结果与传统的基于灰度的图像拼接方法进行比较,结果表明了该算法在保证图像拼接精度的同时,大大提高了图像拼接速度.     

基于解析小波的平移鲁棒图像配准方法

为提高基于小波的配准算法对于像平移的鲁棒性,研究和分析图像平移影响此类配准算法的机理,推导小波子带相关函数在各个尺度上的关系,指出相关函数的频谱混叠是造成配准算法受平移影响的原因,提出解析小波进行图像配准的方法,分析表明基于解析小波的配准算法对于图像平移是鲁棒的。通过实例仿真验证了分析的正确性。     

一种时间序列图像自动配准算法

提出了一种快速易行的时间序列图像自动配准算法：首先对两幅图像分别进行离散小波变换，然后对分解后的两幅低频网像计算联合直方图，最后采用改进的联合直方图区域计数方法来设计目标函数并进行配准参数优化。实验结果与对比分析表明：在基本不影响图像配准精度的情况下，算法大大加快了图像配准速度。     

一种混杂的图像配准方法

提出一种基于特征和亮度的混杂图像配准方法．首先对源图像进行小波分解,在小波金字塔最顶层的低频近似子图像上进行角点检测,通过仿射变换模型得到初始配准参数,然后将这一参数逐层进行迭代精炼,直至达到金字塔最底层,得到最终精确的配准参数．将这些不同配准方法结合起来,可以克服单独使用任一方法存在的不足,理论分析和实验结果表明,这种混杂图像配准算法精度较高．     

基于快速整数提升小波变换的医学图像融合

针对CT医学图像和MRI医学图像成像特点,提出了基于快速整数提升小波变换的融合方法。在CT和MRI两幅医学图像配准的前提下,利用提升小波变换把图像分解成低频和高频子图像,对于小波变换后的高频子图像,选择区域标准差大的作为融合后的子图像;对于低频子图像,采用加权融合,最后进行小波逆变换,得到融合后的图像,并对融合后图像用信息熵、平均梯度、相关系数的指标进行评价。实验结果表明,基于快速整数提升小波变换融合中,小波高低频系数采用不同的规则能够取得更好的融合效果,其轮廓清晰。该算法能够提升融合后的医学图像信息量,同时有效地保护图像的细节信息,在执行时间和图像质量上均优于普通小波算法。     

基于小波变换的图像拼接算法

研究拼接图像配准问题,针对多幅相关图像进行无缝连接形成清晰图像难度大,为了提高图像拼接速度和精度,提出了一种新的小波变换的图像拼接算法,采用小波变换的多分辨率特征将原图分解为若干层,并保留其低频部分和最后一层的高频部分,高频部分对应着原图像的细节信息,含有大量角点,在高频部分由小波模极大值及Harris角点检测算子确定出初始搜素空间,在低频部分确定出初始角点,然后根据角点间的对应关系,直接在原图像上确定角点的精确位置,并采用灰度相关法作为度量函数进行匹配,再用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,消除错误匹配对,最后计算出变换参数,对实时图进行变换,并把它们注册到同一坐标系中,完成两幅图像的拼接.实验结果表明,具有较好的实时性和拼接精度效果.     

一种基于提升小波分解图像融合方法

提出一种新的基于自适应提升小波变换的图像融合方法。基于信号局部结构特征的相关性和方向性,采用自适应提升策略构造小波;利用提升小波对图像的低频和高频分量进行分解,在两幅图像配准的前提下,将小波系数合并,进行小波逆变换,得到融合后的图像;引入融合对称度来判断融合方法的性能。比较融合后图像的熵、相关函数和融合对称度性能指标,提升小波变换方法优于直接平均法和Symmlets小波变换方法。     

结合区域特性的有限离散剪切波图像融合

为了提高多聚焦图像和红外与可见光图像的融合精度,结合有限离散剪切波变换具有良好的局部化特性及平移不变性,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)的图像梯度信息相关性因子加权与对比度相结合的融合算法。首先对严格配准后的图像进行FDST分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;然后对低频子带系数采用图像梯度信息相关性因子加权融合算法,高频则利用对比度将低频系数与高频系数联系起来并以对比度作为度量系数取舍的准则进行融合;最后应用有限离散剪切波逆变换重构得到融合图像,并对融合结果进行主观视觉和客观评价。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。     

基于PCA和自适应区域方差的图像融合方法*

在对源图像进行提升小波变换的基础上,针对分解得到的低频分量和高频分量各自的特点,选取不同的融合规则,采用基于PCA和自适应区域方差的图像融合方法,即低频近似系数采用基于主元分析(PCA)加权法,高频细节系数采用自适应局部区域方差的融合方法,最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统算法相比,该算法不仅提高了信息量和清晰度,而且提高了融合图像与源图像的相关系数,降低了扭曲程度,有效地保留了源图像的细节信息,得到了清晰的融合图像,具有良好的目视效果。     

基于小波变换和模糊理论的裂纹图像增强算法

针对传统图像增强算法的缺陷, 提出了一种基于小波分析和模糊理论的图像增强算法, 该算法先对原始图像进行小波变换得到图像的高频和低频小波系数, 再定义新的模糊隶属度函数对低频系数进行模糊增强, 对不同方向上的高频系数进行小波阈值去噪, 通过小波重构得到增强后的图像, 所有算法通过Matlab编程验证, 能有效的增强图像, 改善图像的视觉效果. 实验结果表明, 算法是可行有效的.     

基于小波变换和引导滤波的多聚焦图像融合

为了进一步提高多聚焦图像融合效果，提出了一种基于小变换和引导滤波的多聚焦图像融合方法。对源图像进行二维小波分解，得到低频子带系数和高频子带系数。对低频子带系数采用引导滤波加权融合；对高频子带系数引入最大对称环绕显著性检测算法(Maximum Symmetric Surround Saliency Detection Algorithm,MSSS），归一化显著图得到权重图，进而进行加权融合。把得到的高频和低频子带系数进行小波重构，得到最终的融合图像。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法具有更好的清晰度，得到较好的融合结果。     

自适应PCNN的形态小波多聚焦图像融合方法

为了解决传统形态小波图像融合方法在重构尺度信号时发生了位置错误和重构细节信号时发生了灰度值下溢的不足,提出一种有效的基于自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）的形态小波多聚焦图像融合方法。通过形态小波对已配准的源图像进行分解;提出一种自适应的PCNN,用分解系数的改进拉普拉斯能量和（SML）作为PCNN对应神经元的反馈输入,用图像的清晰度作为对应神经元的连接强度,经过PCNN点火获得参与融合系数的点火映射图,通过判决选择算子指导系数的融合;经过形态小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像具有良好的视觉效果及较高客观评价指标。     

基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法。对原始图像采用小波分解后,原始图像被分解到不同的频带上。利用小波理论分析可知,在每一级分解中,低频子图像包含了原始图像的主要描述信息,而其他3个高频子图像包含的信息较少,对模式分类的作用也较小,所以可忽略不计。该算法首先对图像进行3级小波分解,然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构,形成低频小波树。接着利用主元分析对每个小波树枝进行去相关、降维,形成特征小波树枝,并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练,把优化的模型参数用于人脸识别,实验结果表明,该方法识别率较高,具有很好的发展前景。     

一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印

提出了一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印算法。该算法首先对水印信息进行置乱以降低空间相关性,然后把原始图像进行三级小波变换。并将水印信息嵌入到原始图像的低频子带中,最后经三级小波反变换得到嵌入水印后的图像。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性。     

低比特率混合域图像压缩编码算法研究

为了更有效地进行图像压缩,提出了一种新的混合域低比特率图像压缩编码算法。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;然后根据小波系数统计特性,优化处理最低频子带系数;再结合小波分解与方向分解的特点,构造了一种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,该混合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(特别是在低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性。     

Destriping Remote Sensing Imagery by Wavelet Moment Matching Algorithm

Strip noise will cover the real radiation information of remote sensing image,which not only reduces image quality,but also application effect.Aiming at the problem that window moment matching is difficult to remove strip noise thoroughly for the non\|uniform image,the wavelet moment matching algorithm is proposed.Firstly,the low frequency wavelet coefficient and the high frequency wavelet coefficients are separated which based on the wavelet multiresolution characteristic.Secondly,the low frequency wavelet coefficients were filtering by window moment matching,while strip noise of high frequency wavelet coefficients was performed by threshold method.Finally,reconstruction of the wavelet coefficients obtained destriping image.The above mentioned algorithm was evaluated quantitatively by local PSNR,local SSIM,Fuzzy coefficient and goodness of fit index.Results show that the wavelet moments matching algorithm is superior to the moment matching,wavelet soft threshold and window moment matching algorithm.Wavelet moment matching improves limitation of uniform distribution of grayscale value based on window moment matching,combining the advantages of spatial and frequency domain denosing,which can remove the noise while preserving the details of the image.     

基于提升小波和纹理块的图像自适应水印算法

图像以提升小波和纹理块为基础.提出一种新的可以抵抗噪声攻击和几何变换的数字图像水印算法.首先利用混沌原理对水印信息置乱加密,通过检测宿主图像提升小渡分解后低频子带的纹理特性以及已加密的水印信息量大小,自适应地确定出水印在低频子带的嵌入强度,可以有效地提高数字图像水印的性能.实验结果表明方法可以抗击剪切、噪声和滤波等攻击,具有较好的安全性、鲁棒性和不可见性.