结合结构信息和亮度统计的无参考图像质量评价

基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)子带系数间的结构相关性,本文提出了一种通用的无参考图像质量评价方法.首先,利用互信息分析NSCT子带系数间的相关性,确定出相关性比较强的子带系数;其次,分别计算这些子带系数间的结构信息比较算子,以此作为描述图像结构相关性的统计特征;进而,结合空间域亮度均值减损对比归一化(Mean Subtracted Contrast Normalized,MSCN)系数及其邻域系数的统计特征,分别构造相应的无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型;最后,在LIVE等图像质量评价数据库上进行了大量的实验仿真.仿真结果表明,评价模型的评价结果与人类主观评价具有非常高的相关性,与当今主流评价算法相比非常具有竞争性.     

基于Contourlet变换的稳健性图像水印算法

提出了基于Contourlet变换的数字图像水印算法。与小波变换不同的是,Contourlet变换采用类似于线段(contoursegment)的基得到一种多分辨、局部化、方向性的图像表示。水印信号通过基于内容的乘性方案加载到Contourlet变换系数。在采用零均值广义高斯分布拟合Contourlet变换系数的基础上,提出采用极大似然估计实现水印的盲检测。依据Neyman-Pearson准则,在给定虚警率的情况下对判决准则进行了优化。实验结果表明在保证水印隐蔽性的前提下,水印对常见的信号处理手段以及几何变换具有很好的稳健性。     

基于非亚采样Contourlet和SWT的多光谱图像和全色图像的融合算法

该文研究了多尺度几何分析工具非亚采样Contourlet变换(NSCT),提出一种新的全色图像和多光谱图像融合的方法。该方法首先对全色图像和进行过IHS变换的多光谱图像的亮度分量进行NSCT变换,对于二者的低频近似系数再进行平稳小波变换(SWT)并融合,进一步提高融合图像的空间信息量,对于高频细节系数,采用基于局部平均梯度的方法进行融合,经过逆NSCT得到融合图像。实验结果表明,该文提出的方法在保留多光谱图像的光谱信息的同时,增强了融合图像的空间细节表现能力,提高了信息量,并且优于传统的基于IHS变换、小波变换、双树复小波变换及Contourlet变换的融合方法,该方法是有效可行的。     

基于非下采样Contourlet变换的SAR图像增强

该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性,提出一种SAR图像增强方法,给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法。该文在不同方向子代进行斑点方差估计,利用局部方向统计信息对NSCT系数并进行强边缘、弱边缘和噪声分类并进行弱边缘的增强和噪声的抑制。实验结果表明,该方法在方向信息保留和斑点抑制上优于非下采样小波变换(NSWT)相应方法。     

基于NSCT和边缘检测的图像融合算法研究

近年来,图像融合已经成为计算机视觉领域一向有价值的新技术,论述了NSCT变换理论,先将图像作非下采样拉普拉斯金字塔尺度分解,在各个尺度层对高频子带作非下采样方向分解,然后分别采用基于区域能量和边缘检测的融合规则得到融合图像的非下采样Contourlet低频和高频系数;最后再进行非下采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合图像多项指标都优于Contourlet变换、NSCT变换。     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

乳腺X线图像的增强与噪声抑制研究

提出了一种基于多尺度几何分析的乳腺X线图像增强与噪声抑制的新方法.首先对乳腺X线图像进行非下采样Contourlet变换分解,得到相应尺度和子带信息;然后根据变换系数的统计特性,应用广义高斯混合模型对其进行建模,并在此基础上引入贝叶斯分类方法将建模后的系数分为强弱边缘及噪声;再根据各个子带系数的类别属性,分别设计相应的非线性映射函数来对不同的系数进行自适应增强和抑制;最后采用增强和抑制后的系数对原图像进行重构,从而得到凸显病变区域特征的增强图像.实验结果表明,该方法具有良好的实用性和鲁棒性.     

基于NSCT域压缩感知模型的路面病害图像滤波算法

针对目前路面图像滤波算法复杂度高且难以耦合噪声抑制和信号平衡的缺点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域压缩采样的滤波算法。首先,使用NSCT对含噪路面病害图像进行分解,得到变换后的低频子带系数和高频子带系数;然后,对高频子带系数建立压缩感知(CS)去噪模型,并采用伪随机傅里叶矩阵对系数进行观测,之后使用分裂Bregman迭代方法对系数进行重构,得到去噪模型重建后的高频子带系数;最后,采用逆NSCT对低频子带系数和高频子带系数进行重构,得到滤波后的图像。实验结果分析表明了本文算法的有效性。     

结合中心投影和非下采样Contourlet的不变特征提取

在基于形状的目标识别中,提取出鉴别力强且具有不变性的特征至关重要.为了克服目前局部不变特征提取方面存在的不足,提出一种结合中心投影和非下采样Contourlet变换的全局图像不变特征提取算法.算法首先利用中心投影获得图像的广义轮廓表示,其次在相位域中对广义轮廓进行离散傅里叶变换,最后对离散傅里叶系数进行NSCT变换并构造不变特征.实验结果证明了该算法的不变性.     

Shearlet变换域局域最优非线性盲水印检测算法

系统地分析了Shearlet变换系数分布模型,提出了基于Shearlet变换的数字水印算法。将水印检测转化为二元假设检测问题,推导出了水印局域最优非线性检测的通用算法。分别采用拉普拉斯分布、柯西分布和广义高斯分布来对Shearlet变换系数统计分布进行拟合,推导出三种分布下水印检测算法并进行实验。结果显示,与传统的线性相关检测算法相比,这三种检测算法均获得好的检测性能,其中基于广义高斯分布的检测算法性能最佳。     

基于Contourlet变换和多尺度Rentinex的水下图像增强算法

针对水下图像对比度低、边缘模糊、噪声大等特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex的水下图像增强算法。将水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换;利用多尺度Retinex算法调整低频系数,提高图像整体对比度;在各带通方向子带上估计噪声,抑制模值小于阈值的系数,改进神经网络中的Sigmoid函数用于调节模值大于阈值的系数;经非下采样Contourlet逆变换得到增强图像。与几种传统增强算法相比,本算法处理的图像达到了抑制噪声、改善图像对比度、突出目标轮廓的目的,具有较高的对比度评估值。     

基于双变量模型和非下采样Contourlet变换的SAR图像相干斑抑制

该文根据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,应用贝叶斯估值理论推导得到该模型相应的非线性双变量阈值函数。综合SAR图像非对数加性模型和双变量阈值函数,提出基于双变量模型的非下采样Contourlet变换域SAR图像相干斑抑制方法(SNSCTBI)。实验通过对幅度格式和强度格式的SAR图像做相干斑抑制,结果表明该文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,有效抑制了同质区域的相干斑,同时边缘等纹理信息保持清晰。     

一种基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先对原始图像分别进行非采样Contourlet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数。对低频子带系数,采用加权平均的融合规则;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则。最后经非采样Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善。     

基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法

针对曲波变换图像融合的不足,提出了一种基于非下采样轮廓波变换（Non—subsampledContourletTransform,NSCT）图像融合方法。首先对已配准待融合图像进行NSCT分解;然后使用相应的融合规则对Contourlet域系数进行融合,得到融合图像的NSCT系数;最后经逆变换重构得到融合图像。通过对不同曝光度图像以及多聚焦图像进行融合实验,仿真结果表明该算法融合图像在主观视觉和客观评价指标上均取得良好效果。     

基于NSCT域各向异性双变量萎缩图像去噪

提出了一种用各向异性双变量拉普拉斯函数模型去模拟NSCT域的系数的图像去噪算法,这种各向异性双边拉普拉斯模型不仅考虑了NSCT系数相邻尺度间的父子关系,同时满足自然图像不同尺度间NSCT系数方差具有各向异性的特征,基于这种统计模型,文中先推导出了一种各向异性双变量收缩函数的近似形式,然后基于贝叶斯去噪法和局部方差估计将这种新的阈值收缩函数应用于NSCT域,实验结果表明文中提出的方法同小波域BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比,能够有效地去除图像的高斯噪声,提高了图像的峰值信噪比;并较完整地保持了图像的纹理和边缘等细节信息,从而明显改善了图像的视觉效果。     

基于Shearlet与改进PCNN的图像融合

提出了一种基于离散剪切波(shearlet)和改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行图像融合的方法。首先,采用shearlet变换将已配准的两个源图像进行分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数,低频部分采用简单的加权平均法;高频部分,提出基于改进的拉普拉斯能量作为PCNN链接强度的算法。最后,进行shearlet反变换得到融合图像。仿真结果表明,本文的算法有更好的融合效果,并且所用时间也比非采样轮廓波(NSCT)少。     

基于非下采样Contourlet域局部高斯模型和MAP的SAR图像相干斑抑制

 对SAR图像应用非对数加性模型,通过研究SAR图像中同质区域在非下采样Contourlet域的分布特性,提出对非下采样Contourlet域中、与同质区域相对应的平稳区域的非对数加性噪声使用高斯分布建模。基于该模型,利用局部滑动窗口和对非对数加性噪声方差的自适应估计,在最大后验准则的基础之上求得真实信号的非下采样Contourlet系数。由于未对图像进行对数变换,本文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,相干斑被有效地抑制,均匀区域很少有伪吉布斯效应,同时边缘纹理清晰。无论视觉效果还是客观评价指标本文算法都优于许多现存的抑斑算法。     

基于NSCT和PCNN的可见光与红外图像融合算法

提出了一种基于Contourlet变换的非下采样变换(Nonsubsampled ContourletTransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的可见光与红外图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。然后对低频子带系数提出一种基于可见光与红外图像自身特性的加权平均融合方法,再对各带通子带系数提出基于PCNN的融合方法。最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法优于小波方法和传统的NSCT方法。