基于小波变换的RL湍流退化图像复原算法

为了从湍流退化图像中准确有效地恢复出目标图像,提出一种基于小波变换的RL湍流退化图像复原算法。该算法首先对湍流退化图像进行小波分解,可得到不同分解尺度下,不同频带的子图像。根据不同方向的高频子段的小波系数,估计出各个高频子段噪声方差,进而求得适用于各频段的自适应阈值,以这些阈值为软阈值法的临界条件分别对各频段的小波系数进行收缩,最后用RL算法去迭代小波重构后的图像来实现湍流退化图像的复原。为了验证该方法的有效性,分别用这两种算法在不同噪声条件下,对同一幅退化图像进行了仿真实验。改进后的算法使得两幅图像的峰值信噪比分别提高5.894 3dB和7.108 4dB。结果表明,本文的算法相比RL算法在复原效果上有一定的提高。     

基于低秩稀疏分解的湍流退化图像序列的盲去卷积算法

针对湍流退化图像序列存在像偏移、像抖动和像 模糊的问题,提出一种基于低秩稀疏分解和多帧去 卷积的图像复原算法。首先分析大气湍流下图像序列的退化特征,然后在低秩稀疏分解的思 想下,采用非增广拉格朗日乘子(IALM)法优化由低秩 矩阵的核范数和稀疏 矩阵的Frobenius范数之和构成的目标函数,将湍流退化序列分解为低秩稳像和稀疏湍流两 部分;最后利用 多帧去卷积算法复原对齐的稳像。实验结果表明,本文算法能够有效校 正湍流像素偏移,在提高复原质量和速度方面取得了明显的效果。     

基于小波变换的盲图象恢复

提出一种基于小波分解的盲图象恢复算法。该算法根据图象小波变换各个子频段所具有的不同频率特性和不同的方向特性，对各子频段分别进行盲图象恢复；各子频段采用不同的正则化算子。实验结果表明该算法的盲图象恢复的性能优于空域算法。     

Shearlet变换和奇异值分解的图像隐藏方法

为了更好地平衡Shearlet域图像隐藏不可见性、鲁棒性和算法时间复杂度之间的关系,提出了一种基于Shearlet变换和奇异值分解的图像隐藏方法。利用Shearlet变换的能量聚集性、小波包分解低频子带抗攻击性强和矩阵奇异值良好的稳定性,载体图像先进行Shearlet分解,得到的低频子带再进行二级小波包分解。将秘密图像的重要信息位平面隐藏到小波包分解低频系数的奇异值矩阵中,次要信息嵌入Shearlet高频子带中。实验表明,该算法对高斯噪声、滤波和剪切等攻击都有较好的鲁棒性,同时,不可见性较好,时间复杂度较低。     

复杂背景红外湍流退化图像复原算法研究

针对大气湍流复杂背景红外退化图像的复原问题,构造了各向异性权重差分项,在此基础上将基于二阶差分的2范数极小作为空间相关性约束应用在复杂背景湍流退化图像相邻两帧点扩展函数的优化求解过程中,提出了针对复杂背景的湍流退化图像复原算法。在微机上进行了一系列复原和方法对比实验,实验结果表明本文方法有效,效果较好。     

基于双树复小波变换的红外小目标检测算法

双树复小波分析是一种有效的图像处理方法,但是将其直接应用于红外小目标检测时,由于其对图像中的高频信息特别敏感,无法在保留目标的同时有效地滤除噪声。论文充分利用双树复小波方法方向性好的优点,并针对其高频敏感问题,提出了一种基于双树复小波变换与图像熵的红外小目标检测算法,从而能够有效去除图像中的杂波,同时凸显出小目标。该算法首先对原始图像进行双树复小波分解,将其低频子带置零,并利用高频子带进行双树复小波重构;接着,对重构后的图像进行二次双树复小波分解,并采用改进的Top-Hat算子对分解后的低频子带进行滤波,同时保留分解后±15°方向的子带,并通过高通滤波对其进行处理;之后,将滤波后的低频子带图像与原低频子带图像进行差分,得到低频差分图像;最后,利用低频差分图像与滤波后的高频子带图像进行红外图像重构,并通过局部图像熵进行加权,从而提取出红外小目标。实验结果表明,与对比算法相比,本文算法在BSF与SCRG方面表现优越,可以有效抑制背景中的杂波并提高小目标的信杂比。     

基于多帧湍流退化图像的近视解卷积复原

根据贝叶斯和Parseval定理,引入了频域内多帧湍流退化图像的近视解卷积复原算法。以大气湍流长曝光光学传递函数作为估计的光学传递函数。根据频域代价函数的特点,提出分步牛顿法求解代价函数。本算法能够处理未匹配的多帧图像,并能获得理想的复原图像。计算机仿真多帧湍流退化图像的复原结果表明:即使多帧图像未匹配,在不同湍流强度和不同噪声情况下算法仍能复原出好的图像效果。     

基于最优小波包基的自适应数字水印算法

提出了一种新的基于最优小波包基的数字水印算法，该算法充分利用了小波包的优点．对图像低频子带和纹理细节丰富的高频子带同时实施分解处理，并结合与人类视觉特性，采用自适应水印嵌入算法。实验证明该算法在保持嵌入水印图像具有良好视觉质量的同时，对常见的水印图像攻击方法具有较强的鲁棒性。     

一种基于数学形态学与小波域增强的滤波算法

为了有效滤除图像高斯噪声,将数学形态学与小波域增强相结合,提出了一种高斯噪声新型滤波算法.该算法首先将噪声图像进行二维小波分解,得到低频和高频子图像;然后保留低频子图像不变,对各高频子图像根据其噪声分布特点分别设计出多角度、多结构逐级形态学滤波器进行滤波处理,并进行小波分解系数重构;最后对经过形态学滤波后的图像进行2层小波分解,通过设计出一种新型小波增强函数对不同幅值的小波系数进行不同程度的收缩处理,在此基础上进行分解系数重构.将自适应中值滤波与数学形态学滤波与本文算法进行比较,实验证明本文滤波算法其去噪效果优于前两种算法.     

湍流退化图像相位恢复算法研究

为克服气动光学效应对目标图像的影响．把相位恢复算法与气动光学效应机理研究结合起来,用于湍流退化图像的恢复。该算法是通过目标图像的傅里叶变换幅值来恢复目标图像,或等价地,恢复傅里叶变换相位。讨论了两类相位复原算法——迭代傅里叶变换（研）和解相关算法。对现有的解相关算法作了改进。采用共轭梯度法解高斯一牛顿方程,可有效提高算法的收敛速度。研算法不能保证迭代过程总能收敛到正确解,有时会出现停滞现象。将研和解相关算法组合起来,可以克服IFT算法的停滞现象,提高正确收敛率。给出了在信噪比为20dB情况下的湍流退化仿真图像恢复的实例,目标图像能较清晰地恢复出来。实验结果表明该算法具有较好的稳定性和抗噪声能力。     

Wavelet-based multispectral face recognition

This paper proposes a novel wavelet-based face recognition method using thermal infrared （IR） and visible-light face images. The method applies the combination of Gabor and the Fisherfaces method to the reconstructed IR and visible images derived from wavelet frequency subbands. Our objective is to search for the subbands that are insensitive to the variation in expression and in illumination. The classification performance is improved by combining the multispectal information coming from the subbands that attain individually low equal error rate. Experimental results on Notre Dame face database show that the proposed wavelet-based algorithm outperforms previous multispectral images fusion method as well as monospectral method.     

镜像曲波掌部静脉影像增强方法

针对掌部静脉红外影像信噪比低、对比度不高、难以实现准确特征提取的情况,提出一种基于多尺度镜像曲波变换的掌部静脉影像增强新方法.基于多尺度曲波系数表达能力的剖析,该方法完全抑制了噪声高、特征信息少的高频子带系数,在去噪的同时非线性增强了细节特征丰富的中频子带系数,拉伸了反映影像整体对比度的低频子带系数.实验表明,该方法主观视觉评价和客观评价指数都显著提高,有效增强了低对比度掌部静脉红外影像特征,提高了影像信噪比和信息熵,其对静脉边缘特征的表达能力更优于双正交小波增强和直方图均衡化方法.     

一种基于人眼视觉特性的图像压缩方法

在讨论图像的二维变换的基础上,充分利用小波变换后各子带系数对重建图像的重要程度和人眼的视特性,引入了小波包的思想,并在随后的量化过程中,根据不同的频率带和不同的方向,给出不同的比特,然后由经验熵计算出相应的量化阈值。实验结果表明,该方法算法简单实用,压缩效果比较好。     

基于各向异性规整化的总变分盲复原算法研究

针对大气湍流退化图像复原问题,提出了一种基于各向异性和非线性规整化的总变分盲复原新算法,该算法主要结合图像和湍流点扩展函数的一些性质采用基于各向异性的空间自适应规整化处理,建立了具有非线性和空间各向异性的规整化函数,使其在恢复目标图像和估计点扩展函数时能自适应地进行梯度平滑。最后,通过交替最小化方案来极小化代价函数和通过定点迭代策略将非线性方程进行线性化处理,快速地估计点扩展函数和恢复图像。在微机上对数字模拟和实际退化图像进行了一系列恢复实验,验证了算法的有效性和稳健性。     

Wavelet-based Interpolation Scheme for Resolution Enhancement of Medical Images

A novel interpolation method for resolution enhancement is proposed in this paper. This method estimates wavelet coefficients in the high frequency subbands from a low resolution image using our proposed filters. An inverse wavelet transform is then performed for synthesis of a higher resolution image. Experimental results show that our proposed method outperforms other commonly used schemes objectively and subjectively. In addition, the processing time required in an algorithm-implemented Digital Signal Processor (DSP) is satisfied. By using the DSP hardware platform, off-line interpolation processing becomes easier and more feasible. The interpolated image has merits of high contrast and remarkable sharpness which essentially meet the requirements for interpolation of medical images. Our method can provide better quality of interpolated medical images compared to other methods to assist physicians in making diagnoses.     

非凸性优化与动态自适应滤波的湍流退化视频复原

针对目标探测器在大气中高速飞行时受湍流干扰,导致光学系统接收到的视频/图像产生像素偏移、模糊、信噪比降低等问题,本文对湍流退化视频/图像复原的复杂性及复原方法进行了研究,提出了一种基于非凸势函数优化与动态自适应滤波的湍流退化视频复原方法。首先,研究了湍流退化视频的求和与去模糊框架,并通过利用非刚性配准方法对刚性全局配准方法进行改进,进一步缩小了模糊核的尺度;然后,在计算机视觉的非凸优化框架下,构建了图像解卷积的非凸性算法,有效地解决了图像解卷积难题;最后,结合湍流退化视频自身特点,对超分辨率视频复原的动态自适应滤波框架进行了扩展与改进,使其适用于湍流退化视频的复原。仿真实验结果表明,本文方法的复原效果不仅有较大提升,而且实现了对湍流退化视频序列的动态自适应复原。     

基于ShearLab 3D变换的3维PET/MRI图像融合

为了解决阿尔茨海默病3维正电子发射断层成像(PET)与核磁共振成像(MRI)相同位置强度不同问题,同时保留MRI大脑皮质、脑回沟、海马体等的萎缩情况, 首先将两幅源图像在统计参量图(SPM)中预处理,再利用3维剪切波系统(ShearLab 3D)最优表达高维数据的能力对图像分解,生成低高频子带,并以方差作为阈值将高频子带分为中高频子带。低频子带使用3维扩展的加权局部能量与改进拉普拉斯算子的加权和加权的融合规则,并引入锐化矩阵为权重参量,使融合图像边缘清晰; 中频子带以绝对值为活动度量增强图像的边缘信息; 高频子带以3个3维底层特征加权融合规则增强图像的细节特征。最后,利用ShearLab 3D逆变换获得PET/MRI图像。结果表明,ShearLab 3D变换的融合结果整体优于空域和小波变换;ShearLab 3D方法中将不同融合规则对比分析,该算法融合结果的平均梯度、空间频率、边缘强度、综合熵分别提高了11.09%,22.58%,152.68%,0.58%,解决了边缘模糊、细节不清晰的问题。该研究为PET/MRI图像融合提供了参考。     

航天湍流退化图像的极大似然估计规整化复原算法

为了从有噪的湍流退化图像中有效地恢复出目标图像，提出了一种基于极大似然估计准则的规整化复原算法．根据图像随机场模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，同时为了平滑噪声和保护图像边缘以及避免无价值的解，将一些合理的惩罚项和辅助平滑项融合到该对数似然函数中．推导出了湍流点扩展函数和目标图像的交替迭代求解公式，通过迭代方式可将点扩展函数和目标图像同时估计出来，给出了算法的并行处理方案．在微机上对强噪声条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本算法具有较强的抗噪能力和实用价值．     

一种新的图像边缘检测方法

针对基于空间域或小波变换域图像边缘检测算法提取的边缘只是具有有限方向的问题,该文提出使用具有抛物线型尺度和足够方向消失矩的Contourlet变换来更有效地表示自然图像中的奇异曲线。Contourlet子带比小波子带具有更强的方向性,在其子带上检测系数模极大值,运算复杂度更低。实验结果表明,与基于小波模极大值的图像边缘检测方法相比,该文算法有较低的计算复杂度,所提取的边缘更加逼近图像真实边缘。