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基于TLS的正交小波变换红外图像去噪 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。 相似文献
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针对红外图像和可见光图像灰度差异大、匹配困难的问题,提出了一种基于改进的尺度不变特征变换和形状上下文描述的局部多特征匹配算法。首先通过高斯差分检测算法分别提取两幅图像的特征点;针对特征点梯度方向存在反转现象,结合梯度镜像方法对特征点统计特征点邻域梯度方向信息;然后引入图像边缘特征生成形状上下文描述子,与梯度方向描述子级联成联合描述子;最后采用欧氏距离和卡方距离加权的联合距离和最近邻算法对特征点进行匹配。实验结果证明,在红外图像和可见光图像匹配中,该算法相比原始SIFT算法能有效减少误匹配特征点对,达到较高的匹配精度。 相似文献
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基于灰度相关的图像匹配算法对光照变化敏感,且计算量大,效率低,而基于特征的图像匹配算法结构复杂且在很大程度上依赖于特征提取的质量。为此,本文提出了一种基于Sobel边缘特征和小波变换的递推多模板快速匹配算法。首先用Sobel算子提取边缘特征;然后用小波变换对图像进行多尺度分解;最后用本文提出的递推多模板快速算法仅对集中了图像主要信息量的低频部分进行互相关匹配。将该算法应用于基于ADSP-S201的图像制导系统中,实验表明,此算法在保证匹配准确度的同时完全能达到系统实时性要求。 相似文献
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针对在图像去噪过程中,如何有效地保留图像边缘等重要特征信息的问题,提出了一种基于小波变换的图像去噪改进算法。对图像进行多尺度小波分解,将各子带小波系数进行自适应阈值化处理,边缘成分的阈值由子带阈值和给定的相关权重计算得到,从而有效保留图像边缘信息。分别对Tracy和Building图像进行处理,实验结果表明,与BayesShrink等4种传统方法相比较,改进算法不仅可以有效去除不同程度的加性高斯白噪声,很好地保留图像边缘等重要特征信息,而且具有较高的峰值信噪比。 相似文献
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图像插值技术是图像三维重建中的关键技术之一.在传统插值算法的基础上利用小波变换可聚集到信号任意细节的特点,设计了一种基于小波变换的匹配插值算法.该算法对小波分解子图分别进行处理,在保留图像高频细节部分不失真的同时,又对代表图像整体概貌的低频子图利用匹配算法进行插值处理,最后通过小波重构得到目标插值图像.实验结果表明,该算法得到的插值图像不仅很好地保持了图像的边缘细节特征,而且在物体形态的过渡上也满足了三维重建的要求. 相似文献
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采用提升方向波变换的异源图像融合新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
方向波(Directionlet)变换是一种基于格子的歪斜小波变换,与标准二维小波变换相比,它具有多方向性和各向异性,能够更好地描述图像的特征.针对异源图像融合这一研究热点,提出了一种新的基于方向波变换的图像融合方法,并采用提升算法有效地解决了该变换方法的运算速度问题.首先,对已配准的两幅图像分别沿变换和队列方向进行次数不等的提升变换,得到具有各向异性的子图;然后,采用低频子图直接平均融合,高频部分选择具有较强各向异性信息分量的方法得到融合图像的所有方向波变换系数;最后,经过反变换得到融合图像.实验结果表明:该算法的融合效果和运算速度都优于标准小波变换和其他的二代小波变换. 相似文献
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基于小波域统计建模及显著性修正的SAR图像相干斑抑制 总被引:1,自引:0,他引:1
该文提出了一种基于小波域统计建模与小波系数显著性修正相结合的斑点噪声滤波方法。这种方法首先通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,对对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模,并采用EM算法来估计模型参数。在模型参数估计的基础上;利用贝叶斯最小均方误差准则来估计干净的小波系数。在此基础上引入基于显著性准则的小波系数修正,最后通过小波逆变换与指数变换获得抑制斑点噪声后的图像。用真实SAR图像实验表明,该文提出的方法能够有效地抑制斑点噪声,同时能够很好地保存边缘细节结构与强散射中心。 相似文献
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针对图像恢复中的边缘模糊问题,提出了一种基于小波域改进隐马尔可夫树( IHMT)
模型的图像恢复算法。IHMT模型更多描述了相邻尺度小波系数的互相关性,能准确刻画自然图像小波系数的统计特性。本文从图像恢复的贝叶斯框架出发,将简化的IHMT模型作为图像小波域的先验模型,构造正则化约束进行图像恢复。采用近似等价的方法,将含有混合密度的恢复方程简化为单一密度求解。实验结果表明,该算法能有效再现图像的边缘信息,提高峰值信噪比。 相似文献
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为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性,同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率,提出一种基于同底三角形面积的形状匹配方法.该方法首先计算每个轮廓采样点的同底三角形面积描述子,并对该描述子进行局部平滑,使其更加鲁棒.然后采用加权L1度量方法计算两个形状所有轮廓点的同底三角形描述子之间的距离,获得匹配代价矩阵.最后利用动态规划算法计算匹配代价矩阵的相似度,获得形状距离,实现形状匹配.通过在MPEG-7、Kimia以及铰接形状数据库上测试分析表明,该方法对变形目标具有良好的鲁棒性,且提高了运算效率和检索精度. 相似文献
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在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多, 误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题。该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像“由粗到精”的匹配新方法。该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果。试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配。 相似文献
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异源图像由于亮度和对比度差异较大,采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题,提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异源图像特征点和边缘图像,并以特征点为中心,选取100×100的边缘图像作为特征区域,统计梯度方向直方图,生成64维特征描述符;然后,选用归一化相关函数作为匹配测度,采用双点匹配方法选取一个特征点的两个较优的候选匹配点,并采用RANSAC方法进行匹配点提纯;最后,基于局部归一化互信息方法和最优化方法进行匹配点精确定位,提高匹配精度。实验结果表明,该方法在可见光、近红外、中波红外和长波红外等异源图像匹配中具有较好的匹配性能,平均匹配正确率高达88%,是SURF匹配方法的3.4倍。 相似文献
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为了解决目前基于特征点的图像拼接算法在图像重叠度较低情况下,图像拼接效果差以及无法满足实时图像拼接的问题,提出了一种基于改进仿射—尺度不变特征转换(Affine Scale Invariant Feature Transform,ASIFT)的快速图像拼接算法,在特征点匹配过程中引入主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)法进行处理,提出了一种PCAASIFT描述符对特征点重新进行描述。实验结果表明,与基于SIFT和SURF的拼接算法相比,该算法实现了高精度拼接,并且比传统ASIFT拼接算法提高了拼接的速度。 相似文献
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红外与可见光图像自相似性特征的描述与匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
针对红外与可见光图像匹配的难题,提出了一种基于自相似性的异源图像点特征匹配算法。首先对红外与可见光图像进行小邻域平方和计算;再通过构造高斯金字塔,运用FAST-9进行角点检测,使得检测的特征点具有尺度属性;然后,统计特征点邻域的特征信息以确定特征点的主方向;再求取在相应尺度下特征点邻域的相关平面,对相关平面进行区域划分,提取每个区域相关平面的极值以构造100维的自相似性描述子,并对描述子进行归一化处理;而后,剔除不良特征描述子;最后采用最近邻匹配算法进行特征匹配。实验结果表明,提出的算法能够实现红外与可见光图像在视角、旋转、尺度变换下的有效匹配;在保证运算速度的前提下,提出的算法较SIFT算法在正确匹配率方面有明显提高。 相似文献