基于小波系数差值法的变化信息自动发现

本文将二维小波变换应用于土地利用遥感动态监测，以自动探测土地利用变化信息。在对两时相多光谱影像主成分变换的基础上，选择前面三个主分量进行小波变换，对两时相对应主分量的小波系数求差，土地利用未发生变化区域的差值接近0，而发生变化区域的差值绝对值较大，能量高，因此，经小波逆变换得到的影像能够高亮度地显示出土地利用发生变化的区域。利用遥感数据进行仿真和野外验证发现。该方法得到的监测结果精度能满足实际应用的需要。     

一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。本文提出了一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感影像融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行小波多分辨率分析,而后对分解得到的近似分量以及各层各方向的细节分量利用移动模板逐一提取对应的小波系数矩阵的局部特征,采用本文提出的自适应融合准则在小波域进行影像融合,最后通过小波逆变换得到新的I′分量,与H,S分量一起还原到RGB空间,最终得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。本文采用一组TM多光谱图像和SPOT全色图像数据进行融合实验,利用标准差、熵,光谱扭曲度等5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。其实验融合图像的目视效果和统计指标均优于IHS融和方法和小波融合方法。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

利用分水岭分割的多分辨率遥感图像融合算法

对全色图像和多光谱图像进行融合可以获得更加清晰的图像信息。提出了一种基于分水岭分割和小波变换的多分辨率图像融合算法。利用正交小波变换得到原图像的小波金字塔表示。对近似图像进行分水岭分割,并且用小波逆变换把原始分割结果逐步映射回更高的分辨率层。通过联合区域分析,得到各层的联合区域分割图,并用此图来指导各层小波系数的融合。对融合系数进行小波逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该法对遥感图像的融合十分有效,能很好地兼顾融合图像的光谱质量和空间清晰度。     

基于小波变换的影像融合在动态监测中的应用

基于小波变换的遥感影像融合是一种重要的图像信息增强方法，提出了将其应用于土地利用遥感动态监测，以自动探测土地利用发生变化的区域。方法是将某时相的多光谱影像进行主成分变换，用其第一主成分与另一时相的多光谱影像进行数据融合，融合规则是对两时相影像的小波系数进行加权平均法计算。经室内资料检核和野外验证发现，得到的变化信息的噪声小图斑较少，结果精度能满足实际应用需要。     

基于小波低频分量微调的IHS变换融合法及其应用

针对IHS变换融合法和小波变换融合法存在的弊端,结合这两种方法,提出了一种基于小波低频分量微调的IHS变换融合法,并通过IKONOS和QuickBird影像数据,验证了新方法的可行性和优越性。新融合法首先利用IHS变换技术提取真彩色影像的亮度分量;接着,为了提高融合影像的光谱保真度,采用小波变换技术,联合亮度分量和全色影像数据,生成更为合理的新亮度分量;同时提出了小波低频分量微调环节,并利用该环节进一步改善了融合影像的高频信息融入效果;最后,执行IHS逆变换,获得真彩色融合影像。研究表明：新融合法兼具IHS变换融合法和小波变换融合法的优势,融合结果的质量得到较大程度提高。     

一种基于区域分割的多尺度遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是图像融合的重要问题,提出了一种区域分割和小波变换相结合的多尺度遥感图像融合方法。首先对经过配准的待融合图像进行小波变换,然后对变换后的低频系数进行基于区域标准差的分割,将低频系数分为目标信息和背景信息,接着对目标信息采取基于绝对值的融合,对背景信息采用基于灰度误差的融合。对小波变换后的高频系数采用基于清晰度的融合规则,最后进行小波逆变换得到融合图像。将该方法和几种常用融合方法进行对比分析,结果表明:该方法在有效地保持多光谱影像光谱信息的同时,可以有效地提高融合影像的空间细节信息,有利于后续进行信息提取和图像分类。     

小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出一种结合小波变换和稀疏表示的融合算法.该算法充分利用小波变换具有保持光谱信息这一优势,首先对多光谱图像进行IHS (intensity-hue-satuation)变换,然后对亮度分量和全色图像进行单层小波变换,得到对应的高低频系数.分析高低频系数的特征,对于不能认为是“稀疏”的低频系数采用稀疏表示进行融合;对于可以认为是“稀疏”的高频系数采用图像信息融合规则进行融合.最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留了光谱信息,并提高了空间分辨率.     

基于最佳小波包变换的遥感影像融合方法

从遥感影像的频率特性出发,提出了一种基于最佳小波包变换的影像融合方法.根据全色与多光谱影像的频率关系以及二进制小波包变换的特点,确定影像的最佳小波包分解形式;针对影像分解后的区域频率范围与特点进行融合,在融合中采用了基于投票表决法的多特征联合的融合策略,最后经小波包逆变换得到融合结果影像.该方法与传统融合方法进行了主观分析与客观定量比较,结果表明该方法具有良好的融合效果.     

IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法*

提出了一种IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法。对多光谱(TM)图像的强度分量和全色(PAN)图像分别进行小波分解,根据小波变换高低频分量的不同特点,分别采取不同的高低频融合准则形成新的小波高低频分量,再先后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合后的TM图像。实验结果表明,提出的图像融合算法明显改善了融合图像的客观评价和主观视觉效果。     

基于变换域的条带噪声去除方法

为解决线扫描图像中的条带噪声干扰问题,提出了傅里叶变换与小波分解相结合的变换域条带噪声去除方法。首先对图像进行多尺度小波分解,将包含条带噪声的小波子带与包含图像信息的小波子带分离;然后对含有条带噪声的小波子带进行傅里叶变换,并对变换系数进行带阻滤波以消除条带噪声。利用实际采集的带有条带噪声的棉花异性纤维图像进行仿真实验,结果表明:傅里叶变换与小波分解相结合的方法,去噪效果明显优于单独使用傅里叶变换或小波分解的方法,既能有效地去除图像中的条带噪声,又能较好地保持图像的细节信息。     

基于小波包变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像。多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。在分析了小波包变换的概念和原理后,提出了一种基于区域统计融合规则的小波包变换多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像分别进行小波包变换,采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则,再进行小波包反变换得到融合结果。仿真试验表明,相比小波变换法,本文方法可有效综合多聚焦图像,获得了更好的融合效果。     

An Extension of Fourier-Wavelet Volume Rendering by View Interpolation

This paper describes an extension to Fourier-wavelet volume rendering (FWVR), which is a Fourier domain implementation of the wavelet X-ray transform. This transform combines integration along the line of sight with a simultaneous 2-D wavelet transform in the view plane perpendicular to this line. During user interaction, only low resolution images are computed based on wavelet approximation coefficients. When user interaction ceases, the images are refined incrementally with the wavelet detail coefficients. The extension proposed in this paper is similar to a technique called view interpolation, which originates from the field of computer graphics. View interpolation is used to speed up rendering of complex scenes by precomputing images from a number of selected viewpoints. For intermediate viewpoints, rendering is performed by interpolating the precomputed images. In this paper, we show that for FWVR the speed of rendering low resolution images is increased by interpolation of precomputed sets of wavelet approximation coefficients in the Fourier domain. The differences with traditional view interpolation are that (i) interpolation is performed on the wavelet approximation coefficients in the Fourier domain and not on images, and (ii) interpolation is performed during user interaction only. When interaction ceases, ordinary FWVR progressively renders an image at high quality. Medical CT data are used to assess the accuracy and performance of the method. We use regular angular sampling of spherical coordinates which determine the viewing direction. The results show that angle increments as large as 10 degrees result in only a small degradation of image quality.     

Fourier变换和小波变换一般形式 —线调频小波变换和多普勒小波变换

Fourier变换、窗口Fourier变换与小波变换在许多领域得到广泛的应用。该文回顾了Fourier变换和小波变换的发展;介绍了两种新的处理非平稳信号的方法,即线调频小波变换和多普勒小波变换;分析了线调频小波变换是短时Fourier变换和小波变换的时频分析的统一时频表示形式,Fourier变换、小波变换以及线调频小波变换都是多普勒小波变换的特殊情况。线调频小波变换和多普勒小波变换比Fourier变换和小波变换更具灵活性,为图像、信号处理提供了新的方法和工具。     

A fusion estimation method based on fractional Fourier transform

Image denoising methods have different denoising performance in both spatial and transform domains, and each method has its relative advantages and inherent shortcomings compared with other methods. A very intuitive idea is to find that an effective fusion method that can combine with the advantages of different denoising methods. In this paper, we propose a novel fusion method based on the fractional Fourier transform and apply it to image denoising problem. Our method is mainly divided into three steps: Firstly, a pre-estimation is made by any two denoising method separately in the spatial domain. Secondly, using these two estimated results as well as their Fourier transform, twice Fourier transform and three times Fourier transform, we obtain a fused result in the fractional Fourier transform domain. Thirdly, the inverse fractional Fourier transform and the modulus operation are used to obtain the final fusion result. Obviously, this approach is the fusion method in four different domains. Experimental results on benchmark test images demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art stand-alone methods as: BM3D, DDID, MLP, EPLL and also superior to the fusion methods such as classic wavelet fusion method, PCA fusion method and the state-of-the-art CIEM fusion method in terms of quantity value such as the peak signal to noise ratio (PSNR), the structural similarity (SSIM), and visual quality.     

动态小波在变压器励磁涌流识别中的应用研究

电力变压器的励磁涌流识别一直是变压器保护的一个重要问题。动态小波是小波函数和傅里叶函数的组合,固此与常规小波变换相比。检测故障突变信号的能力更强。文中将动态小波运用于励磁涌流识别中,通过仿真实验证明了该方法提高了勋磁涌流鉴别的可靠性。     

工业CT图像中小间隙裂纹的亚像素测量方法

工业部件内部小间隙裂纹测量是公认的技术难题,研究工件断面CT图像中小间隙裂纹的测量方法,使之达到亚像素精度。脊波变换是近年在小波变换基础上发展起来的新的分析方法,脊波变换对于图像中的线状奇异性（如边缘、裂纹等）较敏感,且它对图像中的点状噪声有抑制作用。在利用脊波变换检测工业CT图像中工件裂纹边缘的基础上,对小间隙裂纹的平均宽度进行亚像素测量。而工业CT图像成像时存在的点扩散效应,使测得裂纹宽度较真实的要宽些。因此采用宽度收缩的方法获得裂纹平均宽度并进行尺寸标定。实际工业CT图像的实验结果表明,该方法的测量精度能够达到亚像素级精度,可应用于工业CT图像中的小间隙裂纹测量,也可应用于其他类型图像。     

基于Curvelet的边缘纹理特征提取及表情识别

针对小波变换在提取图像边缘特征上的局限性,提出一种使用Curvelet变换进行边缘纹理特征提取的表情识别方法。Curvelet变换在表达图像的边缘曲线上的奇异性时比小波变换更能得到稀疏的图像表示。在表情识别中,对表情图像使用Curvelet变换得到Curvelet系数作为边缘纹理特征能更好地反映表情的变化,使用K最邻近结点算法进行了识别。结果表明在表情识别中该方法比小波变换更有效。