基于小波Contourlet系数相关性的红外图像增强算法

针对现有红外图像存在噪声干扰与边缘模糊等问题,提出一种基于方向高频子带各层间系数相关性的红外图像增强算法.利用各层间小波Contourlet系数相关性的不同,合理对图像进行去噪和边缘优化处理.提出一种适用于文章算法的阈值选择方法,从而得到更为精确的去噪和边缘优化效果.仿真结果表明,实验结果与预期目标相符,能获得相比传统增强算法更高的PSNR值与PAI值.     

扩展方向树的遥感图像小波包压缩算法

针对遥感图像纹理丰富、空间相关性弱,普通压缩算法容易造成高频信息丢失的特点,本文利用小波包优良的高频分析能力,提出一种结合SPIHT的小波包编码算法.该算法采用类似SPIHT算法的零树结构,通过重新定义方向树,即扩展方向树,改变小波包各节点之间的对应关系,解决小波包分解时产生的"父冲突"问题.同时,对扩展方向树的合理性进行了实验验证,并结合SPIHT算法实现了整个编解码.实验结果表明,对于富含纹理的遥感图像,在1bpp的压缩率下,该算法峰值信噪比(PSNR)超出SPIHT算法0.5-1dB,且视觉效果更好.     

采用小波与ALCT的分层图像编码算法

针对纹理较丰富的图像提出了一种分层编码算法。该算法将图像划分成平滑层和纹理层,基于小波变换和自适应局部余弦变换(ALCT)分别编码。为提高平滑层小波零树编码的效率,本算法先对原图像进行恰当的平滑运算,然后再进行小波变换,从而增加零系数的个数。第二层利用改进的折叠运算和快速 DCT 实现残差纹理图像的 ALCT,并且提出了一种 ALCT 系数的重组方案,进而实现了重组系数的嵌入式编码。实验结果表明,本算法在未进行算术编码的情况下,与小波零树 SPIHT 算法相比,峰值信噪比(PSNR)提高了 0.4dB,并在重建图像中更好地保留了原图像的纹理特征。     

基于IHS变换的多光谱遥感图像有损压缩算法

提出了一种有效的多光谱遥感图像有损压缩算法,该算法根据多光谱遥感图像的数据特点,将IHS变换和整数小波变换相结合进行数据压缩.采用IHS变换去除谱间相关性;采用整数小波变换去除空间相关性,依据各个子带的重要程度,用自适应阈值进行量化,并分别对量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码.实验结果表明,算法在保证平均PSNR≥33dB时,获得了较高的压缩比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低.     

一种基于小波子带熵的遥感图像压缩算法

提出了一种使用小波子带熵进行比特分配的遥感图像压缩算法.对遥感图像进行小波提升分解后,分析了各高频子带能量百分比及其熵的变化趋势,在此基础上提出了一种新的快速比特分配方法-使用子带熵进行比特分配.然后对各个高频子带进行均匀量化,量化后的数据采用比特平面编码.对最高比特平面只记录该比特平面中非零系数的坐标,其它比特平面采用行程编码和Huffman编码方法进行压缩.实验结果表明,纹理复杂以及相对平坦的遥感图像使用该算法压缩后都可以获得很好的重构图像质量,峰值信噪比均大于34dB,而压缩比则与图像的复杂程度有关.     

基于系数关系共生矩阵和SVM的纹理分析

纹理是图像中非常重要的特征.提出了一种新的纹理特征提取算法,即对纹理图像进行离散小渡框架变换后,利用同一变换尺度下的小波高频系数与低频系数之间的依存关系信息,构造系数共生矩阵,在此基础上进行纹理特征提取,而不是独立地提取各子带系数特征.考虑支撑向量机(SVM)在小样本数据库和泛化能力方面的优势,在分类实验中采用支撑向量机分类器,实验结果表明,基于这种共生矩阵特征提取分类算法能得到很好的分类结果.     

采用零树结构分类小波系数的红外图像降噪

红外图像易受噪声污染,为了改善红外图像的质量,提出了一种基于零树结构分类小波系数的红外图像降噪算法.该算法利用小波零树结构表达尺度间的相关性,通过空间自适应阈值将小波系数进行分类,并根据不同类系数的统计特性采用不同的先验分布模型,在贝叶斯框架下实现降噪.实验结果表明,本文算法在峰值信噪比(PSNR)指标上优于传统算法;从视觉效果来看,该算法在有效去除图像噪声的同时能较好地保持空间细节,可以满足当前红外图像降噪的需求.     

采用离散余弦变换的小波图像去噪方法

提出一种通过对小波域中噪声能量的估计来进行去噪的新方法。算法采用离散余弦变换(DCT)提取小波系数的主要特征,无需对噪声方差进行估计。对图像进行小波分解,利用 DCT对高频子带进行局部特征提取;利用部分 DCT 系数对小波系数进行重建,并以重建系数的平均能量作为局部噪声能量的估计;去除原小波系数中的噪声分量后,进行小波逆变换,得到去噪后的图像。实验证明,其峰值信噪比(PSNR)比通常的阈值萎缩法提高了 2-4dB。     

基于Harris角点的抗几何攻击数字水印算法研究

目的针对第2代数字水印算法具有良好的抗几何攻击能力,提出一种基于Harris提取特征区域并结合标志区的新算法,可有效抵抗几何攻击。方法首先对载体图像进行预处理,得到标准图Harris,提取并筛选特征点,要求特征点稳定集中,再根据水印大小确定嵌入水印的特征区域,筛选特征区域并进行小波分解;最后根据变换后子带的系数均值及调制因子调整小波系数,水印信息被分块后依次嵌入特征区域分解后的子带。结果实验显示文中算法的不可见性好,提取水印的相似度高,PSNR值均在65 dB之上,NC值均大于0.8。结论该算法水印的提取不需原图的参与,具极强的鲁棒性,可有效抵抗常见信号处理攻击。     

纹理特征自适应的全息水印算法

目的在保证算法鲁棒性的同时最大化实现水印的不可见性,自适应地选择水印的嵌入区域,并根据图像特征嵌入不同强度的水印信号。方法利用分块的思想,根据载体图像灰度共生矩阵二次统计量下的各特征参量选择纹理复杂度最高的区域,通过模糊C均值聚类实现对纹理特征的定义,再利用灰度直方图分析各分块的纹理强弱,将不同强度的光全息加密水印信号自适应嵌入至图像小波域的对角分量。结果水印的不可见性得到显著提高(PSNR=49),且图像在滤波、噪声、剪切和旋转等操作下提取的水印内容依旧可被清晰识别。结论文中算法在确保鲁棒性和安全性的同时,极大地提升水印的不可见性。     

改进樽海鞘群优化K-means算法的图像分割

目的 针对樽海鞘群算法寻优精度低、易陷入到局部最优,以及K-means算法进行图像分割容易被初始聚类中心干扰等缺点,提出改进樽海鞘群优化K-means算法的图像分割。方法 首先利用Circle映射来对樽海鞘种群进行初始化;其次引入莱维飞行到领导者和追随者位置更新公式中,使得樽海鞘种群的多样性得到提高,克服算法陷入到局部最优。最后,对改进樽海鞘群算法先采用8个基准函数进行性能测试;再将改进樽海鞘群算法优化K-means进行图像分割。结果 改进算法在寻优精度、稳定性、收敛速度以及跳出局部最优的本领得到了提高。同时,改进樽海鞘群优化K-means算法进行图像分割,有效地提高了图像分割质量。结论 改进算法改善了原始樽海鞘群算法的寻优精度低、易陷入到局部最优的缺点,很好地优化了K-means算法对图像进行准确分割,在图像分割领域具有一定的参考意义。     

一种小波域的图像增强算法

微弱图像具有对比度低、噪声高、质量差等特点,一定程度上影响了图像的观察和使用。因此,提出一种小波域的图像增强算法,通过对微弱图像多尺度、多分辨率的小波变换分离各维度小波系数,对低频小波系数进行直方图均衡化,高频小波系数进行Canny算法提取边缘,最后将处理后的各维度小波系数进行图像重构以实现图像增强。并选取了3幅微弱图像,将其经所提出的算法及几种传统经典图像增强算法增强后的图像进行实验仿真对比。仿真结果表明,在主观评价上,所提算法增强后的图像的细节更加丰富,视觉感受更加平滑自然;客观评价指标中信息熵的值也都是最大的,分别是4.989 3,3.741 5,4.796 1,信息丰富度最高;而峰值信噪比和图像质量测量函数的数据表明所提算法增强图像的强度适中,整体性较好。可见,所提出的针对微弱图像的增强算法能够在视觉效果上和图像信息上进行有效的图像增强。     

变量分裂机制耦合非循环模糊模型的图像复原

目的针对当前非二次正则化图像复原算法在图像边界的周期拓展难度较大,导致复原图像的边界存在振铃效应,算法的通用性削弱,且时耗严重的问题,提出变量分裂机制耦合非循环卷积模型的抗失真图像快速复原算法。方法引入掩模算子,设计非循环模糊模型,显著消除复原图像的振铃效应;改进数据保真项,构造了最小成本化函数;定义二次辅助变量,嵌入变量分裂策略,设计基于变量分裂的乘数交替方向算法,对非循环模糊模型中的循环与掩模矩阵进行解耦,降低算法复杂度;构造增广拉格朗日函数,耦合交替最小机制与成本函数,以单步封闭式更新估算图像,快速完成图像重构。结果仿真结果显示:与当前复原算法相比,提出算法的失真度最小,且收敛速度更快。结论提出算法能够快速复原多种类型的退化图像,有效消除了复原图像的振铃效应。     

综合PHOG和LWT的图像检索算法

目的研究物体的形状特征在图像描述及图像检索中的区分度和检索性能。方法设计一种综合PHOG形状和提升小波变换的图像检索算法。算法首先对原始图像进行极坐标系方向归一化,提取图像旋转不变特征;其次提取分层图像的PHOG形状特征;然后提取分层图像低频变换系数均值和方差作为提升小波变换特征;最后将各种特征进行融合并用于图像检索,并定义距离衡量公式。结果通过文中设计算法提取的图像形状特征可使各标准测试图像间距离均值为0.2352。结论在Corel图像集上的检索实验结果优于RIM算法和FWTH算法,表明文中算法图像检索领域具有一定的应用前景。     

基于亮度阈值效应的无参考图像质量评价方法

目的图像质量的优劣不仅与失真有关,同时与亮度图像的质量有关,而无参考图像质量评价中未考虑到亮度图像的质量对图像整体质量评价的影响,因此引入亮度阈值效应对其亮度图像的质量进行量化评价。方法在BRISQUE算法的基础上进行改进,以快速衰落失真为例,在调整亮度后获取的50幅图像库中进行实验,将失真图像分层为入射分量和反射分量,对入射分量(亮度图像)采用亮度阈值算法,反射分量(反射图像)采用BRISQUE算法,提出一种新的无参考图像质量评价方法。结果文中算法的皮尔逊相关系数(PCC)为0.9982,斯皮尔曼秩相关系数(SROCC)为0.9741。结论由实验数据可知,文中算法在人眼视觉的主观评价上相较于BRISQUE算法有更好的一致性,符合人眼的视觉感知。     

基于TV-泊松奇异积分联合先验模型的图像重构

目的针对当前图像重构算法容易产生过渡平滑图像纹理区域,使复原图像丢失大量纹理,降低重构图像视觉质量等缺陷,提出TV-泊松奇异积分联合先验模型耦合贝叶斯推理的图像重构算法。方法引入配分函数,结合TV函数,构造TV图像先验。定义泊松奇异积分先验,并将其嵌入到TV先验中,设计一种联合先验模型,控制图像纹理平滑度。基于高阶统计量技术,完善图像退化模型,并耦合先验模型,生成重构图像的最大后验估计MAP。引入优化最小原则,求解MAP,完成贝叶斯推理,获取重构图像。对文中算法复原图像纹理的关键参数进行优化,并研究分析该算法的用户响应。结果与当前图像重构算法相比,文中算法的复原视觉质量更高,能够较好地平衡噪声与纹理。在图像退化程度较大时,文中算法具有良好的用户响应。结论文中算法能够较好地同步保持图像边缘与纹理。     

数字全息水印在印刷半色调图像中的应用

在印刷半色调图像中嵌入特定信息可用于印刷品的保护和认证。设计了一种新颖的应用于非数字形式印刷半色调图像中的信息隐藏算法,将原始水印信息制成菲涅耳全息图,以此作为水印信息,利用离散小波变换算法嵌入到宿主图像中,以实现信息隐藏。该算法利用全息图独特的不可撕毁性来增强水印的鲁棒性。实验结果表明,该算法对图像半色调化攻击具有较好的鲁棒性。     

高动态范围图像分层阶调映射改进算法

目的针对高动态范围图像分层阶调映射算法中显著边缘处产生的光晕和阶调逆转问题,提出了一种分层阶调映射的改进算法。方法首先通过对图像分层后的基础层图像和细节层图像进行分析,确认导致光晕和阶调逆转的异常信号特征;然后依据其异常信号特征,从细节层图像梯度的角度予以识别、修正,再在修正梯度的基础上,建立对应图像的正规化方程;最后利用共轭梯度算法求解正规化方程。结果抑制了细节层图像的异常信号,去除了映射结果图像中的光晕和阶调逆转。结论该算法不仅可以有效地抑制原分层映射算法中的光晕和阶调逆转现象,还可保有与原分层映射算法同等的细节再现能力。     

指纹识别系统中的预处理组合算法

针对电容式传感器采集的指纹图像的特点,本文提出了一套完整的指纹图像预处理组合算法.该算法充分考虑到了采集到的指纹图像的质量和图像面积等问题,且从全局角度出发在当前原有算法基础上加入了两次滤波去噪来增强指纹纹线并有效消除噪声以得到更清晰准确的处理结果.算法首先对采集到的指纹图像采用边缘保持滤波法去除噪声;然后使用基于纹路方向性的Cabor滤波图像增强算法增强去噪后的指纹图像,减少因指纹旋转及平移因素造成的误差;接着对增强后的图像采用动态阈值法进行二值化处理并进一步地二次滤波去噪;最后采用基于形态学的细化算法对二值图像进行细化将其变为点线图.实验证明,通过该算法处理后的图像很好地保留了纹线的关键信息,有利于后续的指纹特征提取和匹配.     

基于互信息和混合算法的印刷图像配准

目的为了提高印刷图像配准的精度,提出一种基于混合搜索算法的图像配准方法。方法首先求取图像的归一化互信息,然后利用GA算法(遗传算法)进行全局搜索,得出粗配准参数;最后,利用Powell算法进行局部寻优,得出精配准参数。结果混合算法的配准结果与只用单一Powell搜索算法或只用单一GA搜索算法相比,在各个几何变换方向上得到了更小的配准误差。结论与GA算法和Powell算法相比,文中建议的混合算法配准精确度更高、速度更快。