A wavelet-based multiresolution regularized least squaresreconstruction approach for optical tomography

The authors present a wavelet-based multigrid approach to solve the perturbation equation encountered in optical tomography. With this scheme, the unknown image, the data, as well as the weight matrix are all represented by wavelet expansions, thus yielding a multiresolution representation of the original perturbation equation in the wavelet domain. This transformed equation is then solved using a multigrid scheme, by which an increasing portion of wavelet coefficients of the unknown image are solved in successive approximations. One can also quickly identify regions of interest (ROI's) from a coarse level reconstruction and restrict the reconstruction in the following fine resolutions to those regions. At each resolution level a regularized least squares solution is obtained using the conjugate gradient descent method. This approach has been applied to continuous wave data calculated based on the diffusion approximation of several two-dimensional (2-D) test media. Compared to a previously reported one grid algorithm, the multigrid method requires substantially shorter computation time under the same reconstruction quality criterion     

基于小波的多重网格方法

本文将小波的多分辨率分析和多重网格方法结合起来，提出了一种基于小波的多重网格方法，它将小波的尺度空间作为多重网格法的粗网格局，以小波变换作为粗细层间的信息转换，解决了多重网格法中构造粗网格层和选择合适的层间转换算子的困难，因为小波理论自身具有一套完整的体系，粗网格层和转换算子的生成都是自动的，所以这种方法在很多情况下可以作为一种黑匣子算法。     

Multigrid anisotropic diffusion

A multigrid anisotropic diffusion algorithm for image processing is presented. The multigrid implementation provides an efficient hierarchical relaxation method that facilitates the application of anisotropic diffusion to time-critical processes. Through a multigrid V-cycle, the anisotropic diffusion equations are successively transferred to coarser grids and used in a coarse-to-fine error correction scheme. When a coarse grid with a trivial solution is reached, the coarse grid estimates of the residual error can be propagated to the original grid and used to refine the solution. The main benefits of the multigrid approach are rapid intraregion smoothing and reduction of artifacts due to the elimination of low-frequency error. The theory of multigrid anisotropic diffusion is developed. Then, the intergrid transfer functions, relaxation techniques, diffusion coefficients, and boundary conditions are discussed. The analysis includes the examination of the storage requirements, the computational cost, and the solution quality. Finally, experimental results are reported that demonstrate the effectiveness of the multigrid approach.     

Solution of inverse problems in image processing by waveletexpansion

We describe a wavelet-based approach to linear inverse problems in image processing. In this approach, both the images and the linear operator to be inverted are represented by wavelet expansions, leading to a multiresolution sparse matrix representation of the inverse problem. The constraints for a regularized solution are enforced through wavelet expansion coefficients. A unique feature of the wavelet approach is a general and consistent scheme for representing an operator in different resolutions, an important problem in multigrid/multiresolution processing. This and the sparseness of the representation induce a multigrid algorithm. The proposed approach was tested on image restoration problems and produced good results.     

二维四通道不可分正交小波的快速算法

针对张量积小波只强调水平、垂直方向的不足,研究了二维小波的性质和特点,给出了二维四通道不可分小波的快速算法及其数学证明,分析了此算法的运算量,探讨了滤波器组的构造方法,理论推导与分析表明此算法运算速度比不抽样的二维不可分小波变换和二维快速Fourier变换更快.通过构造出的滤波器组进行不可分小波的分解实验,并与张量积小波进行比较,结果表明不可分小波变换在对图像进行滤波时能全面提取图像各方向的信息.     

多源观测逆问题的多尺度分布式分层求解算法

针对多源观测逆问题求解时所需的计算量过大这问题,该文给出了多源观测逆问题的一种多尺度分布式分层求解算法。其基本思想是:首先,对各传感器上采集到的观测数据分别进行多尺度分解;其次,基于每个传感器的观测信息,得到目标信号的小波变换系数的局部最优估计值;然后,基于相对误差协方差矩阵提供的信息,在每个尺度上将目标信号的小波系数或最粗尺度系数的局部估计值进行融合;最后,做小波逆变换,得到目标信号基于全局信息的融合估计值。采用该算法求解多源观测逆问题既能得到与采用集中式求解算法相当的估计效果,又能有效地降低求解所需的计算量,进一步增强算法的可实施性。     

基于离散平稳小波变换的红外图像对比度增强

提出一种基于离散平稳小波变换的红外图像增强方法,对红外图像进行离散平稳小波 变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的非线性增强方法进行对比度增强。实验结果表明,本文提出的方法在有效的提高红外图像中目标对比度的同时,又能突出红外图像的细节部分信息。算法在性能上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法和基于离散正交小波变换的对比度增强方法。     

一种基于伪序列码的数字水印技术

提出了一种基于伪序列的离散小波变换的数字水印方案．这种方案基于DWT域的图像水印嵌入和提取算法,充分利用了小波变换的时频域特性,并加入一个伪随机序列．检测时,对水印的图像进行塔式分解,通过计算处理每一层取得的所有相关信息．经过试验证明,该算法具有较好的鲁棒性及实用性．     

小波图像的膨胀-游程编码算法

提出了一种基于形态膨胀运算和游程编码的新型小波编码器膨胀-游程(Dilation-Run)算法。编码器根据图像小波变换后重要系数的带内聚类特性和重要系数分布的带间相似性,利用数学形态学中的膨胀运算搜索并编码各聚类中的重要系数;同时使用一种高效的游程编码技术对各聚类的种子系数,即膨胀运算起始点的位置进行编码,从而避免了小波图像中非重要系数的逐个编码。编码器算法简单,并且基于位平面实现,因此输出码流具有渐进性。实验结果表明,膨胀-游程算法的性能优于零树小波编码器SPIHT,并能与两种形态学小波编码器MRWD 和SLCCA的性能媲美。对于聚类特性显著的图像,算法的性能则优于上述形态学小波编码器。     

基于区域能量比的红外与可见光图像融合方法

目前大部分基于小波变换的图像融合算法只是考虑单个小波系数的独立性或者其邻域的相关性,这样影响了图像融合的结果.针对这一点,提出一种新的基于区域能量比的图像融合算法.实验结果表明该算法能够较好地保留光谱信息和细节信息.     

基于小波包的图像拼接算法

针对噪声环境下的图像拼接方法,本文给出了一种基于小波包变换与数学形态学的方法。首先是对拼接图像进行小波降噪,然后利用形态学寻找主要特征物进行定位和对比,再通过样条函数构造的小波包对图像在不同尺度下的小波包分量进行拼接。实验表明,该方法可以较好地消除拼缝的影响,得到很好的拼接图。     

一种基于多尺度小波变换的自适应滤波新算法

将多尺度小波变换的理论引入到LMS自适应滤波器的设计中,分析了基于多尺度正交小波变换的自适应滤波算法的原理;将变步长LMS算法与多尺度小波变换的思想结合,提出了一种新的小波自适应滤波算法(MSWT-MVSS-LMS),新算法既减少了输入向量自相关矩阵条件数,又克服了固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子μ的矛盾,获得了更好的收敛速度和稳定性.仿真结果表明新算法是有效的和优越的.     

基于恒比鉴别和小波变换的脉冲激光雷达成像

为了提升脉冲激光雷达的成像性能,减小杂波对雷达成像的影响,本文提出了一种将恒比鉴别算法和小波变换算法相结合的复合算法.利用由激光脉冲发射、杂波干扰、激光脉冲接收和生成目标图像构成的仿真模型,分别使用恒比鉴别算法,小波变换算法,恒比鉴别和小波变换的复合算法生成激光雷达图像.同时为了进一步提高新复合算法的性能,提出了一种基...     

A multigrid expectation maximization reconstruction algorithm for positron emission tomography

The problem of reconstruction in positron emission tomography (PET) is basically estimating the number of photon pairs emitted from the source. Using the concept of the maximum-likelihood (ML) algorithm, the problem of reconstruction is reduced to determining an estimate of the emitter density that maximizes the probability of observing the actual detector count data over all possible emitter density distributions. A solution using this type of expectation maximization (EM) algorithm with a fixed grid size is severely handicapped by the slow convergence rate, the large computation time, and the nonuniform correction efficiency of each iteration, which makes the algorithm very sensitive to the image pattern. An efficient knowledge-based multigrid reconstruction algorithm based on the ML approach is presented to overcome these problems.     

鲁棒的基于等级树分集算法的图像压缩

提出一种基于SPIHT算法编码结构的小波树图像的概念,从图像小波变换系数图中提取出各小波树,然后对各小波树、各比特平面层的编码数据独立打包,按重要性依次发送,来提高整个码流的鲁棒性。实验表明,本算法是相当有效的,即使在很高的丢包率情况下,仍能提供较好的解码图像并保留了它的渐进显示特性。     

基于DWT-DFT和SVD域的盲水印算法

提出了一种基于离散小波变换、离散傅里叶变换和奇异值分解相结合的盲水印算法。该算法对原始图像进行一级离散小波变换后选择低频子带图像作分块离散傅里叶变换,然后对分块离散傅里叶变换的幅度谱进行奇异值分解,选择最大奇异值并采用量化嵌入方法实现水印的嵌入和盲提取。为了提高算法对旋转攻击的鲁棒性,采用基于Radon变换的检测算法对待检测图像进行旋转校正。实验结果表明,该算法对一些常规攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。     

基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合

在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。     

利用小波变换实现基于结构光投影的S变换轮廓术

S变换是一种集合了窗口傅里叶变换和小波变换优点的时-频分析技术,将一维的信号映射到二维的时-频空间,具有良好的时频分辨能力。由于S变换谱和傅里叶变换频谱之间存在直接联系,且具有类似于小波变换的多分辨率能力,S变换可以通过快速傅里叶变换算法实现,也可以通过小波变换算法实现。研究了基于小波变换算法的S变换在基于结构光投影的三维光学测量中的应用,给出了理论分析,特别讨论了S变换中频率因子的选择,并同基于快速傅里叶变换算法的S变换轮廓术结果进行了比较。完成了计算机模拟和实验研究。     

一种基于提升小波的多传感器图像融合

提出了一种基于提升方案的五株形小波的多传感器图像融合方法,即在提升五株形小波多尺度分解的基础上,对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则和融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再通过逆变换重构融合后的图像.该方法被成功地用于多聚焦图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人眼的视觉特性、更有利于进行目标监视和侦察.     

多层离散小波变换系数的稀疏向量构造的改进

融合离散小波变换和压缩感知的图像压缩方案很好避免了采用离散余弦变换和压缩感知时所带来的块效应,但当前基于单层离散小波变换的算法压缩比较低,基于多层离散小波变换的算法重构质量不佳。为了解决这些不足,根据离散小波变换系数的特点,对现有基于多层离散小波变换的算法提出了改进。图像经小波变换后,保留图像最高层低频系数,高频系数的构造方式给予适当改进。实验结果表明,与现有算法相比,重构图像的PSNR值得到2～4 dB提高。