基于Radon和解析Fourier Mellin变换的尺度

由于正交矩对噪声鲁棒性强、重建效果好,因此被广泛应用于目标识别与分类中,但是正交矩本质上缺乏尺度变换不变性,而且必要的图像二值化与规一化过程会引入重采样与重量化误差。为此,在研究现有正交矩的基础上,提出了一种基于Radon变换和解析FourierMellin变换的尺度与旋转不变的目标识别算法。该算法首先直接对目标灰度图像进行Radon变换,然后对Radon变换结果进行进一步解析,通过FourierMellin变换将原图像的旋转变化转化为相位变化,将原图像的尺度变化转化为幅度变化;最后,通过定义一旋转与尺度不变函数,同时利用不变函数的4种特征,再应用k近邻法实现分类。理论与实验结果表明,由于避免了正交矩方法存在的重采样与重量化误差,该算法的分类精度高于基于正交矩的分类方法,而且对白噪声的鲁棒性也显著高于基于正交矩的识别与分类方法。     

复脊波变换SAR图像去噪算法

在分析传统脊波变换去噪方法优缺点的基础上, 针对其不足, 提出一种基于复脊波变换的去噪方法。算法将传统脊波变换中的标量一维小波变换替换为二元树复小波变换, 使得脊波变换具有平移不变性; 然后, 对图像采用冗余分块处理, 使得处理结果更平滑, 有效地提高了图像的峰值信噪比（PSNR）。仿真实验表明, 在SAR图像去噪应用中, 本方法能够更好地保留图像中的纹理信息, 处理结果优于传统脊波变换以及小波变换去噪方法。     

基于双树复小波变换的图像增强方法

在图像增强处理中,传统的图像增强方法例如直方图均衡、小波系数增强等等,虽然取得了较好的图像增强效果,但在增强图像的同时也将噪声放大了.本文针对这一问题,提出了一种基于二维双树复小波变换的图像增强方法,因其具有良好的多方向性信息捕捉能力,克服了传统二维小波变换缺乏方向性的缺点.增强算法将系数分为强边缘、弱边缘和噪声点三类...     

Radon变换不变矩在数字水印技术中的应用

几何形状识别在计算机视觉中具有重要意义,不变矩由于其在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变,而且具有全局特性,是几何形状识别的主要方法。但现有的基于不变矩理论的数字水印算法还不多,而且传统的数字水印算法在水印检测时均存在误检和漏检的问题。针对以上提出的问题,文章提出一种基于Radon变换不变矩鲁棒性数字水印技术可以有效地减少水印的漏检和误检问题并经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等几何攻击具有很好鲁棒性的同时,对于常规信号处理（加噪,滤波,JPEG压缩等）攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

基于DD-DT CWT 和SIFT 的体数据数字水印算法

为了确保三维体数据数字模型信息在网络传输过程中的安全性、完整性,对体数 据数字水印算法进行研究。提出基于双密度双树复小波变换的体数据数字水印嵌入算法,算法 提高了水印的嵌入容量,在兼顾水印不可见性的同时提高了水印抵抗压缩、噪声等攻击的能力; 提出基于尺度不变特征变换的体数据数字水印提取算法,实现了水印嵌入和提取时的同步性, 提高了水印抵抗旋转、缩放等几何攻击的能力。实验证明：算法不可见性好,实现速度快,在 盲检测下能够抵抗压缩、滤波、噪声、平移、旋转、缩放、剪切等攻击,具有较好的鲁棒性。     

矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法研究

采用电磁检测法检测矿用钢丝绳受损情况时,检测信号中含有大量噪声,且存在尖峰和突变干扰,增大了损伤识别难度,需要对原始检测信号进行降噪处理。常用的傅里叶变换无法处理运行中的钢丝绳检测信号,而小波变换因存在平移不变性较差、频带混叠等问题而影响检测准确度。提出了基于双树复小波变换的矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法。首先采用Q平移法构造双树复小波高低通滤波器,对原始信号进行3层双树复小波分解,得到高低频信号分量;然后采用最小极大方差软阈值方法对分解信号进行降噪处理;最后对降噪信号进行重构。在实验室环境下搭建了钢丝绳损伤检测试验平台,对基于双树复小波变换的钢丝绳损伤检测信号处理方法的降噪性能进行验证,结果表明:该方法可有效减少检测信号中的尖峰和突变数量,使信号平稳,降噪效果优于经典小波变换,且增大了奇异点处信号峰值,有利于后续特征提取。     

基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变目标识别算法

由于正交矩对噪声鲁棒性强、重建效果好,因此被广泛应用于目标识别与分类中,但是正交矩本质上缺乏尺度变换不变性,而且必要的图像二值化与规一化过程会引入重采样与重量化误差。为此,在研究现有正交矩的基础上,提出了一种基于Radon变换和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变的目标识别算法。该算法首先直接对目标灰度图像进行Radon变换,然后对Radon变换结果进行进一步解析,通过Fourier-Mellin变换将原图像的旋转变化转化为相位变化,将原图像的尺度变化转化为幅度变化;最后,通过定义一旋转与尺度不变函数,同时利用不变函数的4种特征,再应用k-近邻法实现分类。理论与实验结果表明,由于避免了正交矩方法存在的重采样与重量化误差,该算法的分类精度高于基于正交矩的分类方法,而且对白噪声的鲁棒性也显著高于基于正交矩的识别与分类方法。     

Image denoising with complex ridgelets

In this paper, we propose a novel image denoising method by incorporating the dual-tree complex wavelets into the ordinary ridgelet transform. The approximate shift invariant property of the dual-tree complex wavelet and the high directional sensitivity of the ridgelet transform make the new method a very good choice for image denoising. We apply the digital complex ridgelet transform to denoise some standard images corrupted with additive white noise. Experimental results show that the new method outperforms VisuShrink, the ordinary ridgelet image denoising, and wiener2 filter both in terms of peak signal-to-noise ratio and in visual quality. In particular, our method preserves sharp edges better while removing white noise. Complex ridgelets could be applied to curvelet image denoising as well.     

基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法

针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换（DT-CWT）的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机（SVM）进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。     

面向彩色图像的尺度和旋转不变性特征提取方法及应用

提出一种面向彩色图像的尺度和旋转不变性特征提取方法,并在真实的场景识别中进行了应用。该方法是先对给定彩色图像的各组成平面分别进行Radon变换,然后对得到的Radon变换系数矩阵进行尺度不变性处理,接着对处理后的Radon变换系数矩阵用频率B样条小波进行1维小波变换,在所得到的脊波系数矩阵中计算均值和方差的同时,采用线性回归模型提取在不同的颜色组成平面下所有频率子波段之间的关系属性,最后将得到的特征进行旋转不变性处理,从而得到所提出的尺度和旋转不变性特征。在3个数据库上进行了实验,结果表明本文方法可靠有效。     

一种快速旋转不变图像检索新方法

提出了一种新型快速旋转不变图像检索新方法.该方法首先对图像进行傅里叶变换和功率谱分解,提取功率谱的扇形区域能量和环形区域能量参数,并将其均值和标准差作为图像纹理特征.然后,利用谱能量分布特征把纹理的主方向旋转到0°,提取旋转后图像的共生矩阵参数和小波分解各子带图像统计参数作为基本特征.利用所提出的特征提取方法在两组分别包含25类单色自然纹理的图像库上进行检索试验.结果表明,该方法获得了良好的检索效果.     

基于双树复小波的图像修复

小波变换技术已被广泛应用于图像修复领域,但其在图像修复过程中出现的边缘部分模糊或不连接的情况成为了一个难点。针对此问题,提出了基于双树复小波变换的图像修复算法。该算法使用双树复小波变换对破损图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用全变分(Total Variation,TV)模型进行快速修复,各个低频分量使用改进了的曲率驱动扩散(Curvature-Driven-Diffusions,CCD)模型进行迭代修复,最后通过小波逆变换得到最终的修复图像。实验结果表明,该方法很好地推广了双树复小波变换在图像修复领域中的应用,并且在图像纹理的修复以及在结构部分的填充都有较好的效果。     

基于替换规则的对偶树复小波变换遥感影像融合*

针对对偶树复小波变换(DT-CWT)比离散小波变换具有更好的方向选择性、平移不变性,能更好地表征影像特征的优点,提出了基于替换规则的对偶树复小波变换遥感多光谱和全色影像融合算法。通过对IKONOS影像的实验表明,本方法比基于实数小波变换的融合方法和IHS变换法有优势,在保留了光谱特征的基础上,更好地提高了融合影像的清晰度,且方法简单高效。     

基于离散傅里叶不变特征的人脸识别

给出了一种基于离散傅里叶不变特征的人脸识别方法。从连续傅里叶变换出发,讨论连续傅里叶变换情况下的傅里叶变换性质,给出离散傅里叶变换情况下的傅里叶变换性质。依据离散傅里叶变换性质,推导出离散傅里叶变换的不变特征,并将其用于人脸图像识别。人脸识别结果表明方法具有很好的识别能力。     

利用形状特征实现人脸身份识别

为了克服传统人脸形状描述符所具有的不稳定、缺乏平移、旋转、尺度不变性等缺点,新方法通过对人脸图像进行小波变换,获得多尺度下的不变矩,得到图像的特征描述符,采用改进的线性判别分析法获取分类特征,最终实现人脸识别。实验在PIE人脸数据库上进行,结果证明新方法具有很好的检索效果,获得的描述符具有旋转、平移、尺度不变性等优点,能够很好地描述人脸的形状和空间分布信息。