基于冗余小波变换的立体图像视差估计

通过分析目前立体视差估计方法的不足,提出一种基于冗余小波变换的视差估计新算法.首先对参考图像进行冗余小波变换,提取特征点,形成DT(Delaunay Triangle)网格,然后根据三角形特征点在目标图像中进行视差估计,最后通过仿射变换形成浓密视差图.实验表明该算法能有效获得视差矢量,视差匹配后能得到良好的重建图像.     

一种基于提升小波变换的图像融合方法

在针对传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、内存需求量大，不适于实时应用的局限性的基础上，提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合图像质量上都优于传统方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

利用拉东变换估计全景图像点扩散函数

针对全景图像点扩散函数(PSF)空间移变的特点, 提出一种利用拉东(Radon)变换估计全景图像局部区域的PSF算法。算法首先分析全景成像 原理和PSF拉东变换与图像中模糊直线响应的关系; 然后利用有效的采样方法得到孤立的采样边缘,并通过求导得到图像边缘的直线响应;最后 利用采样信息 复原出PSF并结合Lucy-Richardson(L-R)算法对图像进行复原。同时采用迭代最优 化的估计算法解决 由于采样边缘较少导致PSF估计的不准确问题。实验表明,本文算法可以有效地估 计出全景图像不同区域的PSF,有很好的工程使用价值。     

基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合

根据非下采样Contourlet变换同时具有多尺度多分辨分析和平移不变性质的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合方法,将其应用于多传感器图像融合的两个重要领域——多聚焦图像融合和高分辨、多光谱图像融合,从视觉效果和信息量指标方面对融合图像进行主观评判和数值评价.实验中将本文方法与Contourlet变换、小波变换、主成分分析等方法进行了比较,结果表明本文方法得到的融合结果具有更优的视觉质量和量化指标,能很好地将源图像的细节信息融合在一起,拓广了NSCT的应用范围.     

提升小波变换与分形结合的图像压缩算法

遥感图像在环境监测、军事侦察等多方面有着广泛应用,然而遥感图像包含信息量大,对其进行压缩来提高存储效率具有重要意义.传统分形编码由于压缩比大的特点被广泛应用到遥感图像压缩中,但是传统分形编码存在压缩时间太长的问题.提出提升小波变换与改进分形结合的压缩方法,把提升小波变换后的低频分量进行基于最小方差搜索法的分形压缩.实验结果表明,提升小波变换与改进的分形结合的压缩方法与小波变换与分形结合的压缩方法相比,在峰值信噪比保持在35 dB不变的情况下,压缩时间大约可以缩短8倍,图像压缩比也有提高.     

基于小波变换和深度网络的着陆地貌图像分类

针对无人机着陆地貌图像场景复杂、纹理特征丰富等问题,提出一种基于小波变换和深度网络的无人机着陆地貌图像分类算法.利用非下采样小波变换(Non-Subsampled Wavelet Transform,NSWT)的快速压缩能力,将小波变换后的前两层子图系数引入到卷积神经网络(CNN)中,压缩数据量.根据无人机着陆地貌图像的特点,采用轻量化卷积模块设计了15层卷积神经网络.通过支持向量机(SVM)实现复杂地貌场景的正确分类.实验结果表明:所提算法具有良好的特征表达能力,提升了着陆地貌图像的分类准确率.     

一种基于提升小波变换的图像融合新算法

提出了一种基于提升小波变换的图像融合新算法.该算法对多源图像进行提升小波分解,并针对分解后的低频和高频分量各自的特点,选用不同的规则进行融合,即低频近似系数采用基于邻域空问频率加一致性检验,高频细节系数采用基于像素点的绝对值取最大,最后进行提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,当采用空闻频率误差比率和平均梯度作为客观评价标准,该算法具有良好的融合效果.     

基于斑点方差估计的非下采样Contourlet域SAR图像去噪

 合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重影响图像质量,使得SAR图像的自动解译十分困难.本文联合SAR图像的统计特性和非下采样Contourlet对SAR图像细节信息的良好刻画能力,提出一种新的非下采样Contourlet域SAR图像去噪算法,通过估计到的各个高频方向子带的斑点噪声方差和变换系数模值的局部均值,对非下采样Contourlet变换系数进行判定,保留信号系数,抑制斑点噪声系数,实现SAR图像去噪.仿真实验结果表明,本文方法在斑点抑制的同时可以有效保持细节信息.     

一种新的基于提升多小波变换的图像融合方法

多小波是一种新的小波,它在理论上所表现出来的优势以及它在应用领域所具有的潜力,使其受到高度重视。在短短的几年时间内,它在图像处理方面的应用已取得了一定的成效。提升方法不仅是现存小波变换的一种快速算法,而且是构造新的小波变换的一种工具。本文根据提升方法和多小波变换的特点,对多小波实现了提升变换,并把这种基于提升方法的多小波变换应用于图像融合,结果表明有更好的效果。     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

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DSP Builder的二维提升小波变换实现

离散小波变换在图像压缩处理中有着重要的作用,并得到了广泛的应用.与传统的基于卷积的架构相比较,基于提升的架构具有需要较少的硬件资源,占用较少的芯片面积等优点.在DSP Builder中实现了基于提升的一维离散小波变换,并通过构造相关的存储器控制逻辑,完成了二维离散小波变换架构的设计.利用该架构对图像进行离散小波变换,与软件变换的结果相比较,并计算出图像的峰值信噪比,验证了其正确性.     

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。     

任意方向匀速直线运动模糊的点扩展函数估计

在运动图像复原中,建立图像退化模型的关键是找到准确的点扩展函数(PSF)。提出了一种基于单幅图像的、改进的任意方向匀速直线运动模糊PSF的估计方法。利用基于图像频谱亮线灰度特征的方向鉴别方法鉴别模糊图像的模糊方向,利用微分自相关的方法对模糊图像的模糊尺寸进行计算,通过计算模糊图像沿二维直线运动方向不同距离的重叠度,来计算得到相应的PSF。通过开展仿真分析和成像实验,演示了PSF估计和图像复原过程。通过采用图像质量评价函数,将图像复原结果与现有算法进行对比,验证了所提出方法的有效性。     

基于小波变换的红外图象多尺度边缘检测

本文讨论了小波变换及其应用于多尺度图象边缘检测的原理，对一幅红外图象给出其多尺度边缘检测的计算机仿真结果，而且与传统的边缘检测方法进行比较，从而得出基于小波变换的多尺度边缘检测是一种较好的方法     

基于非下采样Contourlet变换的红外小目标检测方法

对存在背景干扰和噪声情况下的红外小目标检测方法进行了分析,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法.首先根据背景图像变化较慢的特点,运用相邻帧相减以减少背景和噪声的干扰,接着对残差图像进行非下采样Contourlet变换,利用非下采样Contourle分解后子图像的特性抑制剩余的背景并消除噪声,提高了目标信噪比,最后通过...     

基于冗余小波变换的相对模糊连通图像交互式分割算法

为了提高图像分割算法的抗噪声性能,该文提出一种基于冗余小波变换的相对模糊连通图像交互式分割算法。与文献中基于尺度的相对模糊连通交互式分割算法相比,新算法在几乎不改变分割效果的前提下,速度提高了十几倍,且对不同的噪声模型均具有较好的鲁棒性。此外,文中还对小波变换的不同尺度对图像分割效果的影响进行了较为系统地研究。用人造图像和实际的医学图像所做的测试实验结果表明,该文提出的新算法可实现对非噪声和噪声图像中感兴趣目标的快速而准确的分割。     

基于小波变换的变压器保护装置的研究

简述了变鹾器保护的重要性,分析了电力变压器励磁涌流产生的原因,提出了基于小波变换的变压器保护方燕,并简单介绍了基于FPGA的小波变换IP核的实现方法。使用FPGA实现小波变换,可以据高变压器保护的实时处理速度和精度。该设计能大大提高变压器保护的精确性、灵敏性和可靠性。     

建立在小波变换基础上的心率变异信号的仿真建模和分解

心率变异性（HeartRateVariability，简记为HRV）是无创检测心脏自主神经调节功能的一种手段，是近年来心电信号处理领域的一个前沿研究热点．考虑到HRV仿真建模的重要性和对HRV信号的1／f成分和非1／f成分分解开，分别处理的必要性，本文建立了基于小波逆变换的HRV信号仿真模型。用该模型仿真的HRV信号不仅包含谐波部分还反映了1／f部分，并且能准确地控制谐波部分的频率。仿真结果表明该模型能较好地仿真出时域、频域特征都接近实际HRV信号的HRV信号．针对1／f过程的特点，本文提出了基于小波变换的方法将HRV信号的1／f成分和非1／f成分在时域上分解开的算法．分解结果表明服这种算法的可行性。     

基于DSP的正交离散子波变换系统的设计与实现

子波变换现已成为一种重要的信号处理方法．本文提出一种以ＴＩ公司ＤＳＰ（ＴＭＳ３２０Ｃ３０）为基础的一维正交离散子波变换系统的实现方法，用该系统实现 Ｍａｌｌａｔ 正交子波快速分解与重构算法，并详细介绍了该系统的电路设计原理和相应的软件流程．测试结果表明该系统重构信号的绝对误差小于１０~( －３)。