小波域非完全贝塔变换增强红外图像对比度

对红外图像进行离散平稳小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用非完全贝塔变换法结合文中的去噪法进行增强;并给出一种评价增强图像质量的准则.实验表明,本文提出的方法在有效地增强红外图像对比度的同时,又能很好的抑制红外图像中白噪声和1/f噪声.     

图像对比度增强的小波变换法

对图像进行离散小波变换,对分辨率较好的高频子带直接用所提出的去噪算法去噪;对分辨率较差的高频子带用非线性增益法结合去噪法增强;给出一种评价图象质量的准则.实验表明,新算法在有效增强图像对比度的同时,又能很好的抑制图像中白噪声.     

基于离散小波变换的机械故障信号提取

机械传动的轴承、齿轮等关键部位的故障信号中都含有冲击信息,通过对冲击信息的提取就可以对设备做出精密诊断.本文针对机械故障难以预先发现的问题,将离散小波变换和频谱分析相结合从机械的振动信号中提取非平稳信号,以此作为判断故障信号及类型的依据.从实际的应用效果看,利用离散小波变换技术提取冲击信号是非常有效的.     

基于方向对比度和区域标准差的图像融合方法

提出了一种基于方向对比度和区域标准差最大化的多分辨率图像融合新方法。该方法先对参加融合的源图像进行小波多分辨率分解并定义方向对比度和区域标准差,然后采用基于方向对比度和区域标准差最大化的融合规则得到融合后图像的小波系数;最后通过逆小波变换得到融合图像。采用该方法得到的融合图像突出和增强了各源图像的对比度与细节信息。实验结果表明该方法是十分有效的。     

基于映射的图像多角度复小波变换

图像处理已经广泛应用于诸多领域。信号和图像处理领域中非常有用的工具——离散小波变换(DWT)只能从水平、垂直和对角3个方向分解图像,分解的相位信息也相对较少。针对这种情况,提出了基于映射的复小波变换,其展现出了良好的方向性和平移敏感性,相位信息也易于获取且清晰。试验分析结果表明,基于映射的复小波变换能够很好地实现图像的多角度分解和图像完全重构,并且设计容易,其应用前景广泛。     

基于对比度增强抑制灰度的改进优化准则法

为了抑制变密度法拓扑优化结果中的灰度单元,基于对比度增强策略,提出了两种形式的对比度增强算子,引入到优化准则法迭代计算中,对优化准则法进行了改进。对比度增强算子能够拉大单元灰度差别,驱动中间密度向两极进行分化,最终使优化收敛于0/1材料分布状态。采用典型数值算例对该方法进行了验证,计算结果表明,该方法能够得到拓扑结构清晰的优化结果。     

改进的基于小波域隐Markov树模型的图像复原

针对传统的基于小波域隐Markov树模型的图像复原算法运算时间长以及对噪声敏感的问题,提出了一种快速并且鲁棒的复原算法.首先使用改进的ForWaRD算法,由混合线性时不变Wiener反卷积和平稳小波阈值收缩算法对退化图像进行预处理,将其结果作为模型参数训练和隐藏状态概率求取的样本.然后分别通过EM算法和Upward-Downward算法求得模型参数和隐藏状态概率.最终通过小波域的Bayesian方法完成复原.实验结果表明,该方法可大大提高复原算法的运算速度,提高算法鲁棒性,在退化图像被噪声干扰比较严重时,较传统算法具有更好的复原效果.     

基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法

提出一种基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法.首先,利用离散平稳小波的冗余特性,解决离散二进小波变换降噪方法在奇异点存在振荡效应的问题;其次,针对传统小波阈值降噪算法忽略尺度系数噪声影响的不足,利用噪声强度估计各分解层阈值,对尺度和小波系数同时进行自适应降噪;最后,将此方法应用于不同信噪比下典型信号的降噪对比试验.仿真结果表明:该方法在消噪的定性和定量指标上,整体优于传统离散二进小波方法,消噪效果改善明显.     

用最大重叠离散小波包变换的Hilbert谱时频分析

在介绍基于最大重叠离散小波包变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,简称MODW-PT)的Hilbert谱方法的基础上,将基于MODWPT的Hilbert谱应用于非平稳信号的分析.采用MODWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有经典物理意义的分量之和,求出各个单分量信号的瞬时频率和瞬时幅值,再进行组合得到原始复杂信号完整的时频分布.对基于MODWPT和基于经验模态分解(Empiri-cal Mode Decomposition,简称EMD)的Hilbert谱,在不同类型非平稳信号下的时频分析效果进行了比较和分析,结果表明了基于MODWPT的Hilbert谱分析方法的有效性.     

基于双正交小波包分解的自适应阈值语音增强

传统的小波去噪算法是一种有效的去除白噪声的算法.为了能够去除多种有色噪声,本文提出了基于双正交小波包分解的自适应阈值语音增强方法.该方法能够自适应地跟踪噪声的水平,以此来更新所选阈值.同时采用动态阈值方法去除噪声,从而能有效地去除或降低多种有色噪声.实验结果表明.该方法由于能够在处理过程中保证相位不失真,从而性能优于基于正交小波分解的去噪方法.     

Multiscale toggle contrast operator-based mineral image enhancement

Mineral image is one type of crucial data for mineral research and analysis. However, some mineral images are not clear in some cases. To efficiently enhance mineral images and therefore benefit the applications of these images, a multiscale toggle contrast operator based algorithm is proposed in this paper. First, the toggle contrast operator is discussed. Secondly, the multiscale toggle contrast operator using structuring elements with different sizes is given. Thirdly, the multiscale toggle contrast operator is used to enhance the original image at different scales. Finally, the final enhanced image is constructed from the multiscale enhanced results. Because multiscale structuring elements are used, the algorithm performs efficiently and produces few noises. Experimental results show that the proposed algorithm is efficient for mineral image enhancement. More importantly, the proposed algorithm could be also used in other types of images, such as visual image, medical image and so on, for image enhancement.     

基于GCV准则的小波图像去噪方法研究

小波软阈值去噪的关键在于阈值的选择.常用的阈值计算方法主要针对噪声信号为不相关的情况,并需要对噪声方差进行估计.对于含有未知噪声的信号,提出一种GCV准则确定阈值的小波去噪方法,并证明该方法得到的阈值是一种渐近最优解.该方法与常用的基于固定阈值和SURE阈值的去噪法进行比较,结果表明,无论是肉眼观察还是利用均方差和信噪比进行客观评价,基于GCV准则的小波去噪方法可以在噪声未知的情况下,有效的去除信号噪声,并很好的保留信号的原始特征.     

Semi-fragile watermarking for image authentication with sensitive tamper localization in the wavelet domain

This paper proposes a novel image authentication scheme in the wavelet domain. The scheme uses a semi-fragile watermark to detect and precisely locate malicious tampering in images. The wavelet coefficients selected for embedding are randomly permuted with a secret key, achieving high security. A bit of the watermark is embedded in a group of coefficients by means of quantization. The experimental results show, that our algorithm achieves high image quality and high tampering detection resolution at a low watermark payload, compared to block-based authentication schemes. Thanks to the random permutation, the watermark is protected against local attacks. We have also conducted experiments to demonstrate the robustness of the watermark against mild to moderate JPEG compression.     

一种基于小波域维纳滤波的图像复原算法

在图像复原算法中,单纯的空间域或者频域滤波算法简单易实现,但需要较多图像退化的先验知识。基于贝叶斯理论的迭代复原算法复原效果好,但耗时长。针对这一矛盾,利用小波变换的多分辨特性,对不同的小波系数特性采用不同的算法进行恢复,提出了一种基于小波域维纳滤波的图像复原算法。实验结果证明,所提方法在保证图像复原质量的同时相对提高了复原算法的效率,是一种有效的方法。     

基于复小波域树结构化MRF模型的声纳图像分割

声纳图像受成像环境影响对比度低,特性信息较弱,且图像分辨率不高,用传统的分割方法效果较差,为此,构建了双树复小波域树结构化的MRF模型(TS-MRF),提出了基于此模型的声纳图像分割算法。双树复小波变换(DT-CWT)具有近似平移不变性和良好的方向选择性,其多分辨率分析能有效地提取声纳图像的弱特征信息,以便TS-MRF中节点参数的描述能准确地反映树结构的分布规律和图像统计特性;复小波域6个方向高频子带相互独立,尺度间父子节点标号具有一阶Markov性;尺度内构建TS-MRF模型,且每一节点标号依赖于父节点,采用Potts模型对节点标号势函数建模,相同标号的观测特征用高斯模型建模;最后,用多分辨率递归和每一分辨率分类层次树从顶层向底层的尺度内递归算法来求解最大后验概率,实现分类层次树标号,完成声纳图像分割。实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地抑制噪声,较好地提取声纳图像的弱特征信息,具有较高的分割精度和鲁棒性。     

Electron beam confinement and image contrast enhancement in near field emission scanning electron microscopy

In conventional scanning electron microscopy (SEM), the lateral resolution is limited by the electron beam diameter impinging on the specimen surface. Near field emission scanning electron microscopy (NFESEM) provides a simple means of overcoming this limit; however, the most suitable field emitter remains to be determined. NFESEM has been used in this work to investigate the W (1 1 0) surface with single-crystal tungsten tips of (3 1 0), (1 1 1), and (1 0 0)-orientations. The topographic images generated from both the electron intensity variations and the field emission current indicate higher resolution capabilities with decreasing tip work function than with polycrystalline tungsten tips. The confinement of the electron beam transcends the resolution limitations of the geometrical models, which are determined by the minimum beam width.     

基于补偿机制的NSCT域红外与可见光图像融合

针对传统基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法易出现图像失真的缺点,本文提出一种基于小波变换与PCNN补偿的NSCT域内红外与可见光图像融合方法。首先将红外和可见光图像分别进行NSCT分解,得到低频分量和高频分量;然后对低频分量进行二维小波分解,得到1个低频子带和3个方向子带,对其低频子带采用局部能量加权的方法进行融合,其余3个子带采用绝对值取大的方法进行融合;NSCT分解的高频子带融合规则分为对最高层的融合和其他层的融合,最高层采用绝对值取大的方法进行融合,而其余层采用的是基于改进型的PCNN的方法进行融合;最后将得到的低频子带和高频子带进行NSCT重构获得融合图像。合成及真实图像集实验结果表明,本文算法相对于传统的融合方法增加了图像的纹理和细节信息,有效地抑制了图像失真问题,具有较高的融合精度与较快的融合效率。     

复小波包域局部邻域窗口阈值SAR图像去噪

提出一种基于四树复小波包变换的局部窗口阈值SAR图像去噪新方法.该方法利用四树复小波包变换具有的移不变性、良好的方向选择性和对高频信号的细致分析能力等特点,把含噪SAR图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图.通过对方向子图设置合理的阈值来确定最优复小波包基.在保留低频逼近子图复系数不变的同时,利用高频信号系数的邻域相关性和噪声方差随分解尺度增大而迅速衰减的特点,对最优基复小波包系数进行局部邻域窗口阈值收缩处理,从而实现降噪功能.实验结果表明,该方法计算效率高,在等视指数(ENL)、优点图(FOM)等指标上均优于传统的复小波变换、复小波包变换和Curvelet域HMT等去噪方法,能有效地抑制SAR图像斑点噪声的同时,对图像边缘和细节具有较好的保护能力.