一种基于小波变换的可见光与红外图像融合算法研究

为了解决可见光与红外图像所表现的目标特征不一致的问题,提出了一种红外与可见光图像融合算法.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解,然后提取不同分辨率、不同方向下的小波系数,采用不同的融合算法构造融合图像对应的小波系数,最后利用该小波系数重构融合后的图像.实验结果表明,该算法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,有效地将红外和可见光对同一目标所表现出不同的特征、细节融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图象处理系统获取信息提供了基础.     

一种基于小波变换的电视图像分割方法

研究了一种基于B样条小波变换的自动阈值分割算法.提出基于灰度统计特性的直方图移动平均法,从而有效地消除噪声对图像的影响,使图像直方图更加光滑.运用B样条小波变换快速算法,大大减少了计算量.基于小波变换多分辨分析的策略,提出一种多尺度小波变换分割方法,进一步提高了分割精度.通过对算法仿真研究,验证了本算法的可行性及有效性.     

一种基于小波变换的卫星SAR海洋图像舰船目标检测方法

本文依据SAR图像海洋背景和舰船目标特点分析,提出了基于小波交换的卫星SAR海洋图像船舶目标检测方法,仿真分析结果表明该方法实用、有效.     

一种基于多分辨率图像融合的边缘检测算法

边缘检测是图像处理中的一个重要环节。文章提出了一种基于小波变换的图像融合边缘检测方案。该方案具体考察了Log算子、Canny算子和小波变换边缘检测算法,通过提取图像边缘对其特点进行了讨论和比较,再将三种算法边缘检测的结果进行图像融合,得到一幅新的边缘检测图像。仿真实验结果表明,此种方法效果要优于单独采用某种算子获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘提取方法。     

基于四叉树分割的小波域分形图象压缩算法

根据小波及分形理论的特性提出了一种小波域分形图象数据压缩方法，基本思路是利用小波变换实现图象的多分辨率分解，采用分形理论对具有相似性的小波分解图象进行编码，从而充分利用了两种理论的优点，提高了图象压缩系统的压缩率和容错率，最终提高重构图象的质量。     

基于时空域融合的红外弱小目标检测新方法

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于时空域融合的检测方法。在空域上．通过灰度形态学Tophat变换抑制背景、增强目标;在时域上．对红外图像序列连续四帧进行沿时间轴一维小波变换,实现目标和背景的分离。然后对时空域融合的目标增强图像进行自适应阈值分割来提取弱小目标。实验结果表明。该方法能有效地检测运动红外弱小目标。     

基于小波变换和同态滤波的内窥图像增强算法

由于受照明条件的限制,工业内窥镜图像存在比较严重的由光照不均引起的图像降质.在分析工业内窥镜图像特点的基础上,研究了使用基于照明反射模型的同态滤波方法增强内窥镜图像的方法.从空频分析的角度出发,提出一种基于小波变换的同态滤波方法,采用快速小波变换代替传统傅立叶变换,在变换域中对不同尺度上小波系数进行非线性增强,实现图像的对比度增强.实验结果表明,该方法可以有效消除由光照不均匀引起的图像亮度不均匀,增强图像对比度的同时不改变图像的原始面貌,其效果优于传统的同态滤波方法.     

Method of Infrared Image Enhancement Based on Stationary Wavelet Transform

Aiming at the problem,i.e.infrared images own the characters of bad contrast ratio and fuzzy edges,a method to enhance the contrast of infrared image is given,which is based on stationary wavelet transform.After making stationary wavelet transform to an infrared image,denoising is done by the proposed method of double-threshold shrinkage in detail coefficient matrixes that have high noisy intensity.For the approximation coefficient matrix with low noisy intensity,enhancement is done by the proposed method based on histogram.The enhanced image can be got by wavelet coefficient reconstruction.Furthermore,an evaluation criterion of enhancement performance is introduced.The results show that this algorithm ensures target enhancement and restrains additive Gauss white noise effectively.At the same time,its amount of calculation is small and operation speed is fast.     

基于视觉感知的小波图像融合方法研究

结合人眼视觉"对比度敏感"这一生理特性,提出一种基于视觉感知的小波图像融合新方法,该方法避免了小波系数比值、邻域方差比值和块方差比值三种方法在提高融合图像对比度时存在的问题,对低频引入空间活跃度一致性原则,对高频采用均匀度择优法,从而提高了低频图像的对比度,同时又丰富了图像的空间细节信息量.最后通过试验验证了该方法的有效性.     

基于加权特征融合的 SAR 图像目标分类方法

针对现有分类器对 SAR 图像分类正确率不高的问题,考虑到单一的特征很难完全描述 SAR 目标,并且单一的分类器识别率有限,提出了一种基于加权特征融合的图像分类方法,采用多种特征来描述目标,并且用多个分类器同时对目标识别。实验结果显示,提出的方法能够达到较高的分类正确率,证明了该方法的有效性。     

基于小波变换的弹载图像压缩编码算法

针对弹载视频图像在战场中的应用背景，通过对SPIHT算法和LZC算法的研究，在LZC算法的基础上，改变小波系数扫描方式，提出基于小波变换的弹载图像压缩编码算法NLZC。实验结果表明：在相同的压缩比下，新算法性能更优，并且降低了内存的需求，有利于硬件实现。     

基于数学形态学和小波融合的红外图像去噪

为了提高红外成像制导导弹的制导效果,必须要提高导弹摄取到的红外图像的质量,这就需要去除图像中的躁声,文中针对传统去躁方法如图像平滑、中值滤波、小波分析等去躁效果都不理想的情况,提出将数学形态学和小波融合相结合对图像进行去躁处理,并进行仿真运算。结果表明,采用基于数学形态学和小波融合的方法对图像进行去噪处理,其效果明显好于传统的图像去噪方法。