基于小波变换的零件图像融合与边缘检测

提出基于小波变换的零件图像数据融合和边缘检测的方法,对图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构实现图像数据融合。应用小波变换对融合图像进行多尺度边缘检测,获取图像边缘,或对图像进行小波多尺度边缘检测,然后融合边缘。     

基于小波变换的零件图像数据融合

提出一种基于小波变换的图像数据融合的方法,对多源图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构。实验表明,该方法是实用的。     

基于多小波收缩与子带增强的图像去噪方法

边缘特征是图像最为有用的高频信息,因此在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘特征,基于这一思想,提出了多小波阈值收缩与子带增强相结合的图像去噪方法.该方法以多小波变换为基础,将变换后的多小波系数分为噪声相关系数和边缘相关系数,对变换系数进行软阈值多小波收缩消去噪声相关系数;阈值收缩是非线性变换,对图像边缘有平滑作用,因此该方法提出在阈值收缩后进行线性的子带增强,增强边缘相关系数.实验表明与单一的阈值收缩方法相比,该方法不但保留了图像的边缘特征,而且提高去噪图像的峰值信噪比,实验结果优于普通的阈值收缩方法.     

基于方向对比度和区域标准差的图像融合方法

提出了一种基于方向对比度和区域标准差最大化的多分辨率图像融合新方法。该方法先对参加融合的源图像进行小波多分辨率分解并定义方向对比度和区域标准差,然后采用基于方向对比度和区域标准差最大化的融合规则得到融合后图像的小波系数;最后通过逆小波变换得到融合图像。采用该方法得到的融合图像突出和增强了各源图像的对比度与细节信息。实验结果表明该方法是十分有效的。     

基于改进小波变换的多方向图像边缘检测算法

在对图像的小波变换原理讨论的基础上,针对传统小波变换在图像边缘检测中的不足,提出了基于改进小波变换的图像边缘检测算法.该算法从多个方向对图像进行多尺度小波变换;采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,提取小波系数乘积的极大值点;将这多个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘.仿真实验表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力,边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法.     

基于压缩感知的红外与可见光图像融合

基于压缩感知理论提出了一种红外与可见光图像的融合新方法。该方法将Contourlet变换(CT)和小波变换(WT)相结合,以进一步增加变换后系数的稀疏性,同时对采样模式和融合规则进行改进。首先对图像进行Contourlet变换,再对各高层分解系数进行正交小波变换;然后使用各层采样率不同的分立双放射形采样矩阵对系数采样,并用不同的规则对各层采样值进行融合;最后使用非线性共轭梯度法重构融合图像。实验结果表明,在采样率为0.5时,本文方法融合图像的细节信息比小波方法和小波变换压缩感知(WTCS)方法更加丰富;在所有采样率上,本文方法的融合效果比WTCS法在互信息、空间频率和融合信息逼真度等客观融合质量评价指标上均提高约10%。     

基于小波变换纹理一致性测度的遥感图像融合算法

本文提出了一种基于小波变换的遥感图像融合算法，利用多分辨小波变换的系数，采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数，高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则，调整高频小波系数大小。利用小波变换对图像相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理，很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起，并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明，这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果，这种算法有效且优于传统的图像融合方法。     

基于小波多尺度分解的区域图像融合及算法研究

提出一种新的图像融合方法,该方法首先利用小波变换对要融合的图像进行多尺度小波分解;然后对分解后的各层上不同频带的子图像采用不同的融合处理技术,即在低频城内采用平均算子进行融合处理,以保留图像的背景信息,在高频域内对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理;最后将融合的低频分量和高频细节分量结合进行小波逆变换得到融合图像.采用该融合算法对两幅不同位置聚焦的图像进行融合实验,结果表明,采用该方法可以得到较好的融合效果.     

零件多源图像特征提取和识别的研究

提出了基于小波变换的零件多源图像融合和提取零件图像特征的方法。首先,应用小波变换对多源图像进行多尺度分解,利用小波分解系数融合零件多源图像。然后,对融合图像进行多尺度边缘检测,被检测的图像分成若干个子区域并分别统计其中的边缘像素量,各区域中的相对边缘像素系数作为零件图像特征。最后,应用神经网络和网络技术,进行远程零件多源图像识别。实验结果表明,文中提出的方法是有效的。     

基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法提取高频图像的边缘,采用一定的融合规则将两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波变换法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波变换法。     

基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪

在图像处理中，去除图像中所含噪声而不使其边缘模糊是一个难题。考虑到小波变换在时域和频域均具有良好的局部特性，加之其多分辨率、去相关性等特点，本文提出了一种基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪方法。该方法将与噪声和边缘相关的小波系数和与同性区域相关的小波系数区别对待。在每个分辨层次，图像的边缘由梯度的幅度来进行估计（梯度的幅度由小波参数导出），且与噪声和边缘有关的梯度的幅度分布由Rayleigh概率模型化。基于此模型，得到该层的收缩函数。为充分利用尺度间相关性，各层的收缩函数被合并起来，进一步保持图像边缘。对与同性区域相关的小波系数，则采用一个基于Bayesian估计的自适应阈值进行处理。实验结果表明，与已有方法相比，该方法不仅可获得较清晰的图像边缘，而且降噪性能优良。     

基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合

针对Daubechies系列小波不具有对称性、张量积小波变换只强调水平和垂直方向的不足,提出了一种基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多聚焦图像作非下采样多尺度分解,采用低频分量系数值取小、高频分量系数绝对值取大的融合规则对分解后的子图像进行融合.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其融合结果图像有较丰富的边缘信息、较高的清晰度和空间分辨力,其融合性能比基于不作采样的张量积离散小波帧变换的融合方法的融合性能好.     

采用非采样Contourlet变换与区域分类的红外和可见光图像融合

提出基于多尺度变换和区域相结合的红外与可见光图像融合方法,用于有效保留红外图像与可见光图像中的空间信息及热目标信息,提升融合图像的可观测性和可理解性。首先,基于非采样Contourlet变换(NSCT)方法对红外和可见光图像进行初步融合,采用基于局部能量的规则融合低通子带系数,根据尺度内各方向子带的相关性原则融合带通方向子带系数。然后,计算初次融合后所得的融合图像与源图像的结构相似性(SSIM),根据源图像与初次融合图像的结构相似程度对图像进行区域分类,得到相似区域分类标识图。最后,依据区域内各自的相似度特性,分别采用不同的融合策略进行二次融合,从而得到最终的融合结果。实验结果表明:该方法能够充分提取源图像的区域特征和纹理特征,融合结果在主观和客观评价上均优于目前流行的融合方法。与仅使用NSCT法进行融合相比,实验所采用的两组图像的质量评价指标分别提高了16%、85%、54%、36%和18%、102%、84%、41%。表明该方法在主客观评价上均优于双树复杂小波变换(DTCWT)、NSCT、冗余离散小波变换(RDWT)等方法。     

基于自适应PCNN和小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于自适应PCNN和小波变换的新型多聚焦图像融合算法。首先,对待融合的两幅图像进行小波分解得到两组多尺度图像,然后在小波域充分利用PCNN的同步激发特性,进行基于PCNN的融合策略设计。使用不同频率下小波系数的局域熵作为PCNN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得参与融合图像在小波域中的点火映射图,根据点火时间计算点火映射梯度图,再通过判决选择算子,判定并选择点火时间梯度最大的小波系数作为融合系数。最后对融合后的小波系数进行重构生成融合图像。该方法中,根据设置的迭代次数来确定阈值调整时间常量 ,从而在迭代结束时,所有小波系数均得到激发,充分反映了点火时间的先后次序。实验结果以及与其他融合算法的比较分析表明,所提出的算法能有效地突出边缘细节、更好地保持图像的空间分辨力。     

低码率下任意形状感兴趣区域编码

针对任意形状感兴趣区域(ROI)编码算法在低码率下ROI重建质量差、编码时间长等问题,在优化的集合分裂树算法(SPIHT)基础上提出了一种适用于低码率的任意形状ROI编码方法.利用小波系数之间的空间位置相似性和所用小波滤波器的特征,以极少的码率实现了任意形状ROI掩模的描述,为提高算法效率奠定了基础;利用改进后的空间方向树结构以集合的形式测试ROI区域中更多的节点,提高了SPIHT中分类排序的扫描效率;以小波子带为单位的量化方法通过为每个小波子带选择合适的量化阈值优化了码流的输出,提高了低码率下ROI的重建质量.实验表明,提出的方法支持对多个任意形状ROI的编码;在不到0.04 bit/pixel的码率下描述出了整幅图像中任意形状ROI的掩模信息;在码率小于0.5 bit/pixel时,ROI的峰值信噪比(PSNR)比基于JPEG2000的多子带位平面平移(MSBShift)方法提高了2～7 dB,编码时间缩短了30％以上.该方法具有ROI的重建质量高、编码速度快等特点,适于在低码率下应用.     

基于父系数及邻域系数的DTCWT图像去噪方法

目前小波变换（DWT）在图像去噪中的应用取得了较好的效果,但DWT不具有位移不变性和良好的方向性。而二维双树复数小波变换（DTCWT）由于具有良好的平移不变性和方向选择性,比传统的二维离散小波变换具有更好的图像去噪能力。根据基于当前系数与父系数及邻域系数间的关系,本文构造了DTCWT图像去噪阈值计算公式,提出了一种去噪声新方法PNDTCWT（Parental and neighboring coefficients of DTCWT）。该方法在对图像进行二维DTCWT变换后,利用阈值公式根据当前系数和父系数及相邻系数计算收缩阈值,对当前系数进行去噪处理。最后经过二维DTCWT反变换,得到去噪结果。实验结果表明,PNDTCWT的噪声抑制效果明显优于各种基于DWT的去噪方法和其他DTCWT去噪方法。和基于父系数的DTCWT去噪方法相比,PNDTCW的PSNR平均提高了0.5dB左右。从视觉效果来看,PNDTCW在去除噪声的同时,能较好的保留图像细节,物体轮廓显得比较平滑,不存在传统DWT算法中的混淆现象。     

基于EBCOT的平衡多小波航空图像压缩编码

鉴于预滤波有可能造成多小波的正交性、对称性的"丢失"及基函数支撑的增加,提出了多小波"平衡"算法,使得多小波基有与单小波基相同的性质。充分利用平衡多小波分解系数的结构,采用EBCOT图像编码算法,对平衡多小波系数进行压缩处理。当压缩比为32时,峰值信号比为31.342 7。实验结果表明:基于EBCOT的平衡多小波算法同时具有图像压缩所需要的正交性、对称性、短支撑和较大的消失矩等多个良好特性, 是一种比较有效的航空图像压缩方法。     

基于小波与双三次插值的高温锻件红外图像增强方法

提出了一种基于小波变换和双三次插值的图像处理方法,该方法利用离散小波将原图像分解成低频子带与高频子带,然后对原图像及这些子带分别进行双三次插值,同时提出增加一个中间步骤来估算高频子带,即扣除原低分辨率图像和插值后的LL子带中的相同成分而得到不同成分的图像（高频成分）,然后利用不同成分的图像对高频子带LH、HL及HH分别进行校正融合,并通过小波逆变换对这些图像进行融合重构。该方法不仅能够有效地消除图像噪声,改善细节信息,而且能够最大限度地保留边缘信息和增加图像的清晰度。最后运用该方法和传统算法分别对核电主管道高温锻件和小型高温锻件的红外图像进行增强处理,实验结果验证了该方法的可行性及优越性。     

机械振动WSNs子带峰值自适应量化融合编解码方法

针对智能运维机械振动无线传感器网络多传感器传输振动数据时面临传输数据量大及传输效率低的问题，本文提出一种子带峰值自适应量化融合编解码方法。首先，传感器节点对原始数据进行离散余弦变换以确保子带能量集中；然后提取出子带DCT系数中的离群值，并用子带峰值自适应量化方法对其进行量化以减少数据失真；最后，用字节融合与比特融合方法将多传感器的量化数据进行融合拼接以减少数据冗余。将提出的方法与其他数据压缩方法进行对比以验证本文方法的性能。实验结果表明，该方法在8个节点同时采集传输的机械振动无线传感器网络中，数据压缩比为8.335时，重构信噪比为20.486 3 dB,节省37.2%的传输时间，可以有效实现信道资源受限的机械振动无线传感器网络多传感器振动数据的融合压缩。     

基于二维单点频柱面成像算法的相位失配问题研究

二维单频柱面成像系统由于受聚焦深度的影响,无法对体目标所有散射点进行准确相位补偿。为了解决有限聚焦深度的问题,提出一种基于图像融合的聚焦增强算法。利用不同补偿柱面的成像结果进行融合处理,最终获得聚焦图像。通过与原始图像比较,结果表明,所提出的方案有效解决了聚焦深度有限造成散射点补偿相位失配而引起的失焦问题。