基于非下采样轮廓波变换耦合对比度特征的 遥感图像融合算法

为了解决当前较多遥感图像融合方法忽略了图像的对比度特征,使得融合图像存在振铃效应等问题,设计了基于非下采样轮廓波变换耦合对比度特征的遥感图像融合算法。引入HSV(hue,saturation,value)色彩模型,提取出多光谱(MS)图像的V因子。借助非下采样轮廓波变换(NSCT),计算出V因子与全色(PAN)图像的不同系数。随后,利用傅里叶变换来求取图像的显著性因子,并将其与图像的区域能量特征相结合,形成低频系数融合规则,实现低频信息的融合。通过利用图像的标准差信息对图像的对比度特征进行度量,并将其与图像的平均梯度信息相结合,形成高频系数融合规则,实现高频信息的融合。最后,通过逆NSCT对其进行重构,以更新V因子。将更新后的V因子,联合MS图像的H因子和S因子,通过逆HSV色彩模型进行重构,得到融合结果。通过实验发现,较当前遥感图像融合技术而言,所提算法的融合图像具备更高的光谱相关系数值以及信息熵值。     

基于邻域方差加权平均的小波图像融合

提出了一种基于邻域方差加权平均的小波图像融合方法.利用离散小波变换分别将两幅源图像进行多尺度分解,再用不同的小波系数特征指导高频分量和低频分量的小波系数的融合.低频分量采用简单的加权平均法,高频分量采用邻域方差加权平均法,最后根据融合图像的各小波系数重构融合图像.实验表明不论从主观感受,还是采用信息熵和交叉熵作为评价标准,该方法都优于像素级融合方法.     

W变换和NSCT相结合的多聚焦图像融合方法

图像的多尺度分解技术和融合规则是决定多聚焦图像融合效果的关键因素。k次W系是一类以k次多项式和k次分段多项式为基函数的新的混合正交函数系统,对应的W变换是一种具有正交性和精确重构性的有效多分辨分析工具。结合W变换的多尺度特点和非子采样方向滤波器组变换的多方向性,提出了一种新的基于W变换和非子采样方向滤波器组(NSDFB)的多尺度多方向变换。该变换利用W变换对图像进行多尺度分解,利用二维NSDFB对W分解的高频子带系数进行方向分解,得到不同尺度不同方向的子带图像。在此基础上,提出了一种新的多聚焦图像融合算法。该算法针对多聚焦图像高频系数的特点,改进了常用简化脉冲耦合神经网络算法,并将其用于高频系数的融合规则中。实验结果表明,提出的融合方法能够有效地选择源图像中的聚焦良好区域,抑制伪影信息,产生视觉效果更好的融合图像,且在标准差、信息熵、平均梯度和空间频率等客观评价指标上都优于传统的基于Contourlet变换、非下采样Contourlet变换、离散小波变换的融合方法。     

基于双视频信息融合的变电设备状态监测方法及应用

根据当前变电设备监测的应用现状,提出一种基于SD-MSR的对比度增强双视频融合方法,将两个互补型对数作为强度传递函数,得到两个具有互补特性的Retinex输出量,进而结合高斯函数标准偏差计算各分量加权系数,通过加权求和得到不同尺度下融合结果,增益求和并动态调整后得到融合图像,该方法将图像增强和融合同时进行,减少变换次数提高运算效率,同时突出源图像高亮和阴影细节,与梯度方法和小波方法进行主观客观双重评价,该方法视觉表现更佳,细节更丰富。进而将该方法应用于一套变电设备状态监测系统,取得了良好效果。     

一种基于Curvelet变换的指纹图像增强方法

Curvelet变换具有各向异性和多方向性等良好特性,是表示分段平滑曲线边缘的最优基。为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性,需要对原始含噪指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度,增加脊线和谷线的对比度,减少伪信息。本文提出了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强方法,该方法对Curvelet变换后的低频系数实现线性灰度拉伸,以增强其对比度,而高频系数采用阈值去噪。仿真实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,具有良好的视觉效果。     

基于插值与NSQCT域融合的图像超分辨率重建

为了提高图像的分辨率和较好地保留图像的细节信息,提出一种基于插值与非下采样四元数轮廓波变换(NSQCT)域融合相结合的单幅图像超分辨率重建算法。首先对源图像进行软判决自适应插值和三次样条插值;然后对两幅插值图像进行NSQCT分解,对于低频子带系数,提出了基于区域平均梯度、区域能量和S函数相结合的自适应加权融合规则;对于高频子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和与加权分析法相结合的融合规则;最后对融合系数进行NSQCT逆变换得到高分辨率重建图像。实验结果表明,本文方法在峰值信噪比、结构相似性及视觉效果上均优于一些经典的重建算法。     

基于小波增强与Canny算法融合的锂电池极片缺陷检测方法

针对目前锂电池极片表面存在亮度不均、低对比度微小缺陷难以检测的问题,提出了一种基于小波增强与Canny算法融合的锂电池极片缺陷检测方法。首先使用K-近邻均值滤波抑制图像背景噪声,然后基于小波变换分别采用线性调整和多尺度细节增强方法处理图像的低高频分量,进行图像增强,接着利用PSO-OTSU算法自适应获取增强后图像的最佳高低阈值,最后利用哈夫检测法连接边缘点。通过测试漏金属、亮点、划痕、孔洞等缺陷各700张图片,定量分析比较了3种算法的准确率,实验结果表明,相对于其他两种算法,本文算法可以较好地保留缺陷边缘细节,检测低对比度微小缺陷,提取精确完整的缺陷轮廓,检测准确率达97.85%,具有一定的实用价值。     

采用CT域HMT模型的变电设备红外和可见光图像融合

将变电设备的红外图像和可见光图像融合可大大提高热故障定位的准确度。鉴于小波变换缺乏方向信息,且不能为2维图像提供理想的稀疏表达,同时考虑到边缘特征在图像融合中的重要性,提出了一种基于轮廓波变换(contourlet transform,CT)域隐马尔可夫树(hidden Markov tree,HMT)模型的红外和可见光图像融合算法。利用所提出的算法,完成了某500kV变电站设备的红外和可见光图像融合。融合结果表明,该算法由于采用期望最大(expectation maximization,EM)算法对CT分解得到的高频系数进行HMT建模且设计了一种利用Canny算子进行边缘检测的融合规则,所以可在保留更多细节信息的同时,能得到更加光滑细腻的融合图像;融合结果的均值、标准差、平均梯度和信息熵等统计指标均有明显改善。该算法为变电设备的智能检测与识别提供了量化依据和指导。     

小波域的图像信号加密算法

小波变换在时域和频域上具有良好的局部性,可以将图像信号分解成不同分辨率的子图像,其多分辨率分析的特性还提供了利用人眼视觉特性的良好机制.本文提出了一种基于二维离散小波变换和视觉模型的图像信号加密算法.该算法在对密文进行嵌入前,首先进行编码,转化成比特流,然后根据人眼的视觉模型将密文信息嵌入到3层小波变换的高频系数中.实验结果表明:该算法可以抵挡滤波、噪音等攻击手段,能够平衡鲁棒性与不可见性之间的矛盾.该算法可以用于数字版权保护.     

区域清晰度的小波变换图像融合算法研究

针对图像传感器景深限制而产生的多聚焦图像融合问题,提出了一种基于区域清晰度的小波变换图像融合算法,通过比较不同原图像小波变换子图各像素邻域间的清晰度指标,提取不同尺度的细节信息构建全景聚焦图像,以消除传统空域融合方法因采用单一融合尺度而产生的块效应现象。该算法首先对多个原图像采用小波变换进行多尺度分解;然后针对低频子图,以像素邻域内的点锐度和作为融合度量来获得低频融合系数,对于高频子图,根据像素邻域内的拉普拉斯算子之和进行融合,以减少局部噪声对于清晰度运算结果的影响;最后通过小波逆变换获得融合图像。实验结果表明,这种基于区域清晰度的融合方法要优于其他常用算法,减少了人工融合痕迹,融合效果好。     

基于非下采样Shearlet变换耦合导向法则的多聚焦图像融合算法

为了克服当前较多图像融合算法主要是通过取大法来完成图像系数的融合,忽略了图像间的关联性,导致融合图像中含有间断及振铃现象等缺陷,设计了基于非下采样Shearlet变换耦合导向法则的多聚焦图像融合算法。首先,引入非下采样Shearlet变换(NSST),对多聚焦图像进行计算,求取图像的不同系数。再利用图像的区域能量、标准差以及空间频率特征,对图像的关联性进行度量,并将度量结果作为选择融合规则的导向信息,通过构造导向法则来完成低频系数融合。在高频系数融合时,利用图像的均值特征以及Laplacian能量特征,分别对图像的亮度以及边缘信息进行度量,以实现高频系数的融合。以电路板与仪表盘为样本数据进行测试,结果显示,与当下融合算法相比,本文算法具有更高的融合效果,其输出图像具有更大的通用图像质量指标与平均梯度值。     

非下采样Shearlet变换耦合边缘制约的遥感图像融合算法

为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相应的亮度分量。然后,通过非下采样Shearlet变换,将全色(PAN)图像与亮度分量进行分解,获取各自的高频系数与低频系数。再通过图像的空间频率特征,建立低频系数的融合函数,对低频系数进行融合。并利用图像的区域平均梯度特征与图像区域中像素点的边缘能量特征,构造了边缘制约模型,对高频系数进行融合。最后,将融合后低频系数、高频系数经非下采样Shearlet逆变换和IHS逆变换,获取融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提算法的融合图像具有更高的清晰度,更好地保持了图像的光谱特性,消除了块效应以及模糊效应。     

基于NSST的改进最大最小滤波与DCT-LSF的多聚焦图像融合

针对图像采集传感器的景深有限,导致采集图像的局部区域产生的失焦现象,本文提出了一种新的多聚焦图像融合算法。在NSST的框架下,对低频子带分解系数采用基于离散余弦变换(DCT)和局部空间频率(LSF)的融合规则;对高频子带分解系数则采用基于最大最小滤波结合平均滤波、中值滤波(MMAM)的融合规则;然后进行INSST重构获得融合图像。实验结果表明,与经典图像融合算法相比较,本文算法能有效融合图像的高低频子带信息,并在主客观评价方面都达到了较好的效果。     

基于小波变换的新型SURF图像拼接方法

针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法(SURF)图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。     

A new multi‐focus image fusion algorithm based on BEMD and improved local energy

A multi‐focus image fusion method, which is based on bidimensional empirical mode decomposition (BEMD) and improved local energy algorithm, is presented in this paper. First, the source image is decomposed by BEMD. Then maximum criterion combined with weighted average fusion rule based on local energy is applied to bidimensional intrinsic mode function components of the corresponding frequency segment. If the phase of the bidimensional intrinsic mode function coefficients decomposed by BEMD on two source images is the same, the local energy maximum criterion is used in the frequency coefficients of the fused image; else, if the corresponding phase is opposite, bidimensional intrinsic mode function coefficients of the fused image is determined by a weighted average method based on local energy. Finally, the fusion result is obtained by the inverse BEMD transformation on the fusion coefficient. Simulation shows that the proposed algorithm significantly outperforms traditional methods such as the maximum criterion, weighted average, and wavelet fusion rules. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于混沌加密和小波包分解的数字水印算法

提出了一种基于混沌加密和小波包分解的自适应数字水印嵌入算法.该算法首先利用混沌序列对水印图像进行预处理加密,使水印嵌入方案具有一定的安全性.然后根据信息熵选取最优小波包基,对宿主图像进行小波包分解变换.利用不同频域可以承受的信噪比不同的原理,在低频区域引入人类视觉系统,高频区域采用适当的阈值,分别计算出各频域的水印嵌入强度系数,自适应地嵌入水印信息.实验表明此算法使水印的嵌入达到了很好的抗攻击鲁棒性和视觉效果.     

SPIHT算法对BP神经网络图像压缩处理的改善

本文针对BP神经网络对图像高频信息压缩效果欠佳和收敛性较差的问题,提出了将SPIHT(多级树集合分裂)算法应用于BP神经网络图像压缩处理的新结构.在研究中,首先对原始灰阶图像做小波变换;其次采用SPIHT算法对小波系数作量化编码处理;然后将产生的图像码流输入BP神经网络作进一步压缩处理.在实验中,本文提出的算法不仅在较大压缩比下仍能得到较高的峰值信噪比,而且有效地改善了图像的"块效应"问题;同时,提高了BP神经网络图像压缩的收敛速度,从而证明了该系统结构对图像压缩处理是有效的.     

基于非下采样 Contourlet 变换耦合能量相似制约的 遥感图像融合算法

为了克服当前遥感图像融合方法存在的块现象和光谱扭曲等问题,引入了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),设计了一种通过能量相似制约的遥感图像融合算法.利用HSV(hue,saturation,value)变换来处理多光谱(multi-spect...