基于四叉树的自适应门限分形图象IFS压缩方法

为了克服四叉树分块ＩＦＳ编码过程中,排列块与区域块的匹配误差不考虑输入图象特点这一缺点,提出了一种新的基于迭代函数系统（ＩＦＳ）进行静止灰度图象压缩的方法。该方法是根据当前排列块的方差来确定它与区域块的匹配门限。经分析证明,这种基于自适应门限的ＩＦＳ编码方法与人类视觉系统的特性基本相符,而且实验也证明,这一自适应门限的编码方法提高了ＩＦＳ图象压缩的适应性。     

全息粒子场再现图象自动分析方法与实现

全息粒子场再现图象自动分析方法与实现刘雷健，杨静宇，邬永革，刘克（南京理工大学计算机科学系南京２１００９４）ＡＵＴＯＭＡＴＩＣＡＮＡＬＹＳＩＳＳＹＳＴＥＭＯＦＲＥＴＲＩＥＶＥＤＰＡＲＴＩＣＬＥＨＯＬＯＧＲＡＭＳ￥ＬｉｕＬｅｉｊｉａｎ；ＹａｎｇＪｉｎｇ...     

彩色GIF格式图象的解码与显示

本文深入研究了ＧＩＦ格式彩色图象的编码算法，在此基础上，设计并实现了ＧＩＦ图象的解码算法和显示。此外，还分析了除ＧＩＦ外的其他几种常见图象编码格式。     

多通道小波在掌纹图象几何变换与消噪中的应用

提出了三通道小波变换的思路，解决了实际应用中获得的掌纹图象，由于采样问题而产生严重几何变形的校正问题，采用QMF的方法构造出多通道小波滤波器组，三通道小波分解后进行二插值重建对数字图象进行重采样，从而达到图象几何变换的目的，小波变换有分频的特性，在对图象进行几何变换处理的同时，也对采样效应引起的噪声（Morie条纹）进行了消除，掌纹图象经过处理后的效果令人满意，从而证明方案可行。     

FOXBASE的图象接口技术

本文给出了一种ＦＯＸＢＡＳＥ图象接口的实现方法。该方法通过ＦＯＸＢＡＳＥ的汇编语言接口来实现在ＦＯＸＢＡＳＥ下直接显示图象文件，具有占内存小，执行速度及通用性好等特点，可用来实现图文数据综合管理。     

一种图象分割新方法及其在石油勘探中的应用

一种图象分割新方法及其在石油勘探中的应用赵荣椿（西北工业大学计算机科学与工程系西安７１００７２）ＡＮＥＷＡＰＰＲＯＡＣＨＯＦＩＭＡＧＥＳＥＧＭＥＮＴＡＴＩＯＮＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＩＮＯＩＬＤＥＴＥＣＴＩＯＮ￥ＺｈａｏＲｏｎｇｃｈｕｎ（Ｄ...     

图象数据库系统的设计与实现

文中提出了图象数据库的３种类型，即面向属性型、；面向特征型和面向知识型；实现了各领域上的图象数据库系统共的基本结构；给出了一处改进的用于图象几何特征的方法；设计了一种具有罗强功能的信念语文和管理图象数据库所必要的辅助手段，文中的软件是用ＦＯＲＴＲＡＮ语言，ＤＢＡＳＥⅢ语言以及８０８８汇编语言混编成的，还提出了一种ＦＯＲＴＲＡＮ与ＤＢＡＳＥⅢ之间数据通讯方法，最后，在基本硬件环境中实现了图象数据库秒     

VB图象框控件的扩展

为在程序中调入并显示ＧＩＦ格式２５６色图象，而ＶＢ下的图象控件只能显示ＢＭＰ格式文件，开发ＶＢＸ控件就这样被提了出来。通过简单地修改控件的属性，可以满足各种应用环境的需求，这就大大提高了软件的质量和效率。     

图形图象文件格式解码实用程序（续10）

１０ＧＩＦ文件格式当前用得最为普遍的一种ＰＣ图形／图象文件格式是ＧＩＦ，ＧＩＦ格式是由Ｃｏｍｐｕｓｅｒｖｅ数据库公司创建的，ＧＩＦ是图形交换格式（ｇｒａｐｈｉｃｓｉｎｔｅｒ－ｃｈａｎｇｅｆｏｒｍａｔ）的简称。下面简单介绍这种格式的结构以及解码这种文件...     

材料图象不规则区域的分形特性研究

由于欧几里德几何体系在对复杂形貌度量方面的局限性，传统的图象处理与分析系统对材料表面形貌的测量停留在定性或半定量水平上。近年来，基于分形几何学的若干测量方法如湖岛法（Ｓｌｉｔｌｓｌａｎｄ）、纵剖法（ＦｒａｃｔｕｒｅＰｒｏｆｉｌｅ）等在定量化方面有进展，但它们又存在有损伤探测等弱点。本文提出了基于离散分形布朗增量随机（ＤＦＢＩＲ）场图象模型的无损、自动地求取不规则区域的分形参数的方法，从而为材料图象的分析提供了新的定量化方法     

结合Curvelet变换和LSWT的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种结合二代Curvelet变换和提升静态小波变换LSWT的图像融合算法。首先将待融合的图像分别进行离散Curvelet分解变换,得到不同分解级数和方向下的细节尺度系数和粗尺度系数;其次对粗尺度系数分别进行LSWT变换,对变换得到的低频分量和高频分量分别采用不同的方法融合后进行LSWT逆变换,得到的系数作为Curvelet变换的粗尺度系数;对于Curvelet变换后得到的细节尺度系数采用局部平均能量方差的方法进行融合;最后进行Curvelet逆变换得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统方法。     

基于数据融合及小波变换的医学超声图像去噪方法

医学超声图像固有的斑纹噪声,极大地降低了超声图像的质量,严重影响了对病灶的识别。经典的去噪方法在抑制斑纹噪声时丢失了图像中大量的细节和微弱的边缘信息。本文提出一种基于数据融合的小波变换去噪算法,首先对医学超声图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声,然后对同一原始信号含噪声的两幅同源图像分别进行小波分解,对两幅图像中小波系数的低频分量作加权融合;对水平、垂直与对角方向高频分量取两幅图像中各尺度下对应小波系数绝对值较大者各自分别融合,使高频分量中信号得以最大限度地保留,最后,经小波逆变换和指数变换得到去噪后图像。该方法在去除噪声同时能够有效保持边缘信息,较好地改善去噪后图像的视觉效果,取得了良好的效果。     

基于小波变换和数据融合技术的图像降噪方法

提出了一种基于小波变换和数据融合技术的图像降噪的方法．此方法对同一原始图像信号不同噪声的多源图像分别进行小波分解，在图像分解的高频域内，对小波系数进行阈值处理后，再进行数据融合处理，根据“多数原则”选择重要小波系数．在低频域内，新的逼近系数则通过对多幅图像的逼近系数直接进行加权平均得到．然后利用重要小波系数和逼近系数进行小波反变换，即可得到融合后的图像．实验结果表明：此方法既可以有效地降低噪声，又可以较好地保持图像细节．     

Curvelet变换在多聚焦岩心图像融合中的应用

利用基于光流的运动估计对岩心图像配准后,针对岩心高低不平图像出现部分模糊现象,提出了一种基于Curvelet变换的多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像进行Curvelet变换,采取低频分量取加权平均、高频分量取绝对值最大的融合规则,再进行Curvelet反变换。实验表明,基于Curvelet变换的融合方法可有效综合多聚焦图像,相比基于小波变换的图像融合,能获得更好的融合效果。     

Image fusion using intuitionistic fuzzy sets

Image fusion is the process of combining one or more images which are obtained from different environment into a single image which is more useful for further image processing tasks. Image registration and image fusion are of great importance in defence and civilian sectors, particularly for recognizing a ground/air force vehicle and medical imaging. In this paper a new way is drawn to fuse two or more images by using maximum, minimum operations in intuitionistic fuzzy sets (IFSs). IFSs are more suitable for image processing since every digital image have lot of uncertainties. In processing phase, images are reformed into intuitionistic fuzzy images (IFIs). Entropy is employed to obtain the optimum value of the parameter in membership and non-membership function. Then the resulting IFIs are disintegrated into image blocks and the corresponding blocks of the images are reunioned by finding the count of blackness and whiteness of the blocks. This paper evaluates the performance of simple averaging (AVG), principal component analysis (PCA), discrete wavelet transform (DWT), stationary wavelet transform (SWT), dual tree complex wavelet transform (DTCWT), multi-resolution singular value decomposition (MSVD), nonsubsampled contourlet transform (NSCT) and IFS (proposed method) in terms of various performance measure. The experimental and comparison results show that luminance and contrast is of great importance for image processing and prove that the proposed method is better than all other methods.     

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。     

Curvelet变换的多波段遥感图像融合研究

提出一种基于Curvelet变换的多波段遥感图像融合算法。Curvelet变换具有比小波变换更好的边缘表达,因而更适合图像的融合处理。采用具有多尺度、多方向特点的Curvelet变换对多波段遥感图像像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用区域边缘检测和区域谱熵算法实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地取得较好的融合视觉效果。     

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.     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。     

采用shearlet变换的多聚焦图像融合

相对传统多尺度分析工具,shearlet变换更适于提取图像细节信息。采用shearlet变换进行图像融合,对源图像进行shearlet域分解,对低频子带采用SML算子作为融合依据,高频子带采取区域能量与单个像素相结合的方式选择系数,对融合后的系数进行逆shearlet变换得到融合图像。仿真实验表明,算法在视觉效果和量化结果上均有提高。