基于小波变换的低对比度图像增强方法

传统的图像增强方法对于光照不足或不均匀的图像处理效果不佳.而且还存在噪声增强的问题.文章提出了一种基于小波变换的低对比度图像增强算法,对小波变换后的高频系数进行去噪、增强,对低频系数进行多尺度Retinex增强,既作了图像动态范围压缩,又较好地保证了图像的色感一致性.实验结果表明,该算法效果较好,可以有效增强图像的细节...     

多尺度小波变换与斑点图像处理

提出一种具有自适应性的多尺度小波变换斑点图像处理算法。根据取对数归一化后的斑点图像小波系数的特性,采用高斯混合模型和Bays估计进行图像处理。详细介绍了多尺度小波变换算法原理及仿真实验。     

基于小波变换的工业内窥镜图像融合算法

针对工业内窥镜使用场所特殊而存在采集的图像效果不佳的问题,提出了一种基于多尺度小波变换和不同融合算子的图像融合算法。首先对源图像进行小波变换,然后对代表近似信息的低频系数采用简单的平均算法融合,对代表细节信息的高频系数采用基于区域方差的动态加权平均算法融合,最后对处理的低频和高频系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与其它几种算法比较,该算法得到的图像参数较好,提高了图像处理效果。     

基于小波变换的图像增强新算法

传统的小波增强算法应用于光照不足或不均匀的图像时处理效果一般,针对该问题提出了基于小波变换的图像增强新算法。首先,对图像进行多级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后,对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,同时,对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后,利用得到的小波系数和尺度系数进行小波逆变换。实验表明,该方法无论是增强效果还是抗噪性能都明显优于传统的图像增强算法,同时对光照不足或不均匀的图像具有较好的处理效果。     

基于小波变换的图像压缩感知

针对图像变换后系数采样数量和图像重建质量之间的矛盾,从图像的结构和纹理特性出发,提出基于小波变换的图像压缩感知算法.讨论图像经过多尺度小波变换后系数的稀疏性,保留图像变换后的低频系数,只对高频系数进行测量,同时利用正交匹配追踪算法重构高频系数.实验仿真结果表明,该算法能有效提高图像重建质量.     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节、对比度差等.提出了一种基于小波变换的图像增强算法.图像经过多尺度小波分解后,得到不同尺度的小波系数,然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点,对不同尺度的小波系数采用不同的小波阈值增强算法,最后进行小波重构,即可得到增强后的图像.经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征.改善图像的视觉效果.     

边界保存的二进小波图像去噪算法

根据小波变换系数与图像边界的关系,提出了一种基于二进小波变换的图像去噪算法。首先用二进小波在不同尺度上分解图像,在低频部分上提取图像边界,根据图像边界与小波系数的关系,估计对应尺度上高频部分的噪声的方差,用Oracle估计子估计图像的二进小波系数,用估计出的二进小波系数重建图像。实验表明,该算法能够有效地去除各种分布的图像噪声。     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题，如增强噪声、丢失细节、对比度差等，提出了一种基于小波变换的图像增强算法。图像经过多尺度小波分解后，得到不同尺度的小波系数，然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点，对不同尺度的小波系数采用不同的小波阂值增强算法，最后进行小波重构，即可得到增强后的图像。经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息，保持图像的边缘特征，改善图像的视觉效果。     

基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合

针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。     

基于高密度离散小波变换的改进图像降噪方法

为进一步提高图像质量,提出一种基于高密度离散小波变换的改进图像降噪方法。给出二维高密度离散小波变换的分解与重构快速算法,通过该算法对图像进行多尺度分解,利用相邻尺度小波系数相关性对各层小波系数进行双变量收缩阈值处理,重构降噪后的图像。实验结果表明,与其他常用小波降噪方法相比,该方法能进一步提高图像降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节。     

基于快速离散曲波变换的图像去噪算法

Curvelet变换可以更好地表示曲线奇异函数的异向性及图像边缘,因此更适合于多尺度图像去噪。针对传统阈值法存在的不足,在分析wrapping方法的快速离散曲波变换基础上,提出结合Cycle Spinning循环平移方法的菱形块阈值规则去噪法,并自适应地对不同的Curvelet子块进行阈值化。该方法可以消除由于Curvelet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真,并且更好地利用曲波系数的相关性。实验结果表明,该方法与传统的小波去噪、曲波硬阈值去噪、曲波软阈值去噪、曲波软硬阈值折中法去噪相比,使得去噪图像的峰值信噪比更高,视觉效果更好。     

自适应对偶树复小波－Curvelet变换的遥感图像融合

Curvelet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能。因此将Curvelet变换应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Curvelett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应遥感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取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了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和所提算法进行主观和客观的对比,结果表明,基于对偶树复小波-Curvelet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法。     

基于多尺度积视觉特性的多聚焦图像融合算法

针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷,提出一种基于提升静态小波变换（LSWT）多尺度积的多聚焦图像融合算法,并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念.在融合低频子带系数和各高频子带系数时,分别提出了基于局部可见度和基于多尺度积的局部视觉特性对比度的系数选择方案.实验表明,该算法不仅能有效抑制噪声对融合算法的影响,而且能够得到比传统方法视觉效果更好和更优量化指标的融合图像.     

基于曲波活性测度的SAR与多光谱图像融合

曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有很强的方向性。结合活性测度将其应用于合成孔径雷达(SAR)图像和多光谱(MS)图像融合可以更好地表示图像中的有用特征。首先,对多光谱图像和SAR图像的R、G、B三波段分别进行曲波变换,粗尺度系数采用3×3窗口系数活性测度进行融合,细节尺度直接取大,对粗尺度和细节尺度系数重构后得到最终融合结果。采用熵、平均梯度、信噪比和扭曲程度对融合结果进行评价。实验结果表明,基于曲波活性测度的融合方法在保持MS光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的结果。     

Multipurpose Watermarking Based on Multiscale Curvelet Transform

Multipurpose watermarking for content authentication and copyright verification are accomplished by using the multiscale curvelet transform. A curvelet transform gains better and sparser representation than most traditional multiscale transforms. In this paper, an image is decomposed into multiscale coefficients with a dyadic number of wedges constructed from a variety of neighboring scales. Image Hash is designed to extract image features from an approximate scale. The image features represented in the form of bit sequences are then embedded onto the wedges by a quantization based on human visual system behavior. The implementation strategy achieves content authentications for fatigue watermarking and copyright verifications for robust watermarking. The experiments demonstrate good results to support the feasibility of using this method in multipurpose applications.      

Multiscale SAR image segmentation by combining curvelet transform and GMTRJ algorithms

To integrate multiscale analysis within region-based segmentation framework, this paper presents multiscale SAR image segmentation method. First, curvelet transform is used to obtain a collection of the decomposed SAR images on multiple scales. Their domain is partitioned into a set of blocks by a regular tessellation, in which the number of blocks is assumed to be a random variable with Poisson distribution. On the partitioned domain, the Bayesian paradigm is followed to build the region- and multiscale-based image segmentation model with unknown number of classes. Further, a Generalized Multiple-Try Reversible Jump (GMTRJ) algorithm is designed to simulate the segmentation model. During the procedure of iterative simulation for the segmentation model, the segmentation result on the current scale is regarded as the initial segmentation on next scale. The segmented results corresponding to the finest scale is considered as the optimal image segmentation. The proposed method is validated using SAR images. The Kappa coefficient of the test simulated SAR image is up to 0.998, and the Kappa coefficients of the test real SAR images are up or equal to 0.903. From the test results of the quantitative and qualitative evaluation, it can be found that the proposed method can not only determine the number of classes, but also segment homogeneous regions well.     

基于冗余Contourlet变换的图像相关法去噪

Contourlet变换是多尺度几何分析中十分重要的一种方法,可以实现灵活的多分辨、局部、多方向图像表示,但是由于不具有平移不变性,在图像去噪中易产生伪吉布斯现象,这里应用冗余Contourlet变换,具有平移不变性,且能有效表示图像几何纹理信息。在去噪应用中考虑分解系数的层间信息,将BivaShrink方法推广到冗余Contourlet变换中。实验结果表明,本文方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),同时有效保存了图像纹理信息,视觉效果更好。     

多尺度脊波字典的构造及其在图像编码中的应用

在变换域图像编码技术中,图像的稀疏表示是编码的关键。该文在分析了脊波函数的缺陷的基础上,首先提出了一种多尺度脊波字典的构造方法,并通过树形结构对原子进行组织,加快了图像稀疏分解中最匹配原子的搜索速度;然后提出了一种基于树形多尺度脊波字典的匹配追踪静态图像编码方法;最后通过对量化失真与编码速率的分析,结合稀疏分解系数的分布,提出了系数的自适应量化和编码方案。实验结果表明,多尺度脊波字典能够对图像进行有效的稀疏表示;与JPEG2000相比,新的编码算法具有更好的编码性能,尤其在低比特率条件下。     

Extraction of spots in biological images using multiscale products

We present a new method to detect and count bright spots in fluorescence images coming from biological immunomicroscopy experiments. It is based on the multiscale product of subband images resulting from the à trous wavelet transform decomposition of the original image, after thresholding of non-significant coefficients. The multiscale correlation of the filtered wavelet coefficients, which allows to enhance multiscale peaks due to spots while reducing noise, combines information coming from different levels of resolution and gives a clear and distinctive chacterization of the spots. Results are presented for the analysis of typical immunofluorescence images.     

基于小波域隐马尔可夫树模型的超声图象贝叶斯去噪

提出了一种新的医学超声图象去噪方法 .首先 ,原始超声图象经对数变换 ,其乘性散粒噪声变为了加性噪声 ;然后再经小波变换后 ,基于隐马尔可夫树模型 ,应用贝叶斯方法去除加性噪声 ;最后 ,经小波反变换和指数变换恢复去噪后的原始超声图象 .测试结果表明 ,此方法在有效去除噪声的同时 ,能保留原始图象的细节边缘 .针对超声图象还对几种去噪算法作出定性比较 ,并对去噪性能给出定量分析 ,实验结果表明 ,该方法是可行的