多层曝光图像序列轮廓波域平滑算法

提出一种基于伪信息去除的多层曝光图像序列轮廓波域平滑算法,首先设计图像序列块曝光生成和轮廓边缘检测算法,基于非局部均值滤波进行图像特征提取,对图像进行连续性小波变换,得到图像的伪信息中心矩特征,求得多层曝光图像的最大后验估计算子,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,进行特征匹配后得到了去除伪信息的输出图像,实现对轮廓波域平滑算法改进。仿真实验表明,采用该算法得到图像轮廓波域平滑处理后的PSNR最高,保留了图像大部分的细节信息,展示了较好的伪信息去除性能,图像纹理清晰可见,图像的视觉效果更好,实现准确的轮廓波域平滑处理。     

一种去光照干扰的运动目标图像分割算法

对模糊图像的多尺度分割,是解决许多计算机视觉处理问题的基础。传统的图像分割算法采用基于小波变换的局部特征匹配方法,无法有效去除光照的干扰,对运动目标图像的分割效果不好。提出一种基于模糊图像边缘能量特征提取的运动目标图像的去光照干扰分割方法。计算去光照干扰后的运动目标图像振幅分量和频率分量,采用混合函数控制曲线方法生成运动目标图像时间序列,计算每个尺度下计算运动目标图像的边缘能量特征,进行图像区域特征的非同态块匹配分割,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,实现了运动目标图像的准确分割,去除了光照干扰。仿真结果表明,该算法具有分割结果准确,抗干扰能力较好,图像分割质量较优。     

人体运动图像动态视点平滑能量衰减过程仿真

传统图像平滑能量衰减分析方法,对于人体运动图像高频分量抑制效果较差,且模糊图像边缘,运算效率较低。提出了一种依据替身运动DR算法的人体运动图像动态视点平滑能量衰减过程仿真方法,采用高斯滤波器对人体运动图像进行平滑处理,过滤人体运动图像的噪声,完整保留人体运动图像边缘信息以及细节,用替身描述人体在场景中的运动特征,替身在场景中运动并同其它人体的替身进行交互,采用局部化的人体模型提高人体运动场景的逼真度,通过人体运动图像的DR预测算法,完成人体运动图像动态视点平滑能量衰减过程分析。实验结果说明,所提方法能够确保人体运动图像边缘锐化,有效降低平滑能量、锐化边缘。     

基于灰度窗口相关匹配的图像边缘融合技术

通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。     

基于粒子群优化的图像边缘融合算法

目前,图像融合算法大多利用源图像信息进行融合,融合模型的建立和融合参数的配置主要依赖于经验,存在随意性。提出了一种基于粒子群优化的图像边缘融合算法：首先对源图像进行多尺度边缘检测;然后利用边缘相关性作为目标函数,采用粒子群算法优化搜索融合参数;最后利用融合后的多尺度边缘重构出融合图像。该算法克服了融合模型对经验的依赖性,使得源图像边缘信息最大量地保留在融合图像中。仿真结果表明,使用该算法得到的融合图像能够有效包含源图像信息。     

一种改进的小波域子矢量高光谱图像压缩处理技术

传统的基于二维小波变换的图像压缩方法在对高光谱图像细节部分进行量化编码时对低频部分进行全域矢量分解,噪点处理不够平滑,处理结果不好。提出一种改进的基于小波域子矢量的光谱图像压缩处理算法,对小波域的子矢量细节部分采用误差补偿编码的方法对高光谱图像的噪点进行平滑处理,对N级码书进行两级小波变换提取低频系数,通过算术编码实现城市、植被、水流多源信息高光谱图像压缩和解码恢复识别结果。仿真结果表明,采用该算法进行光谱图像压缩,图像经压缩处理后的恢复质量品质较高,峰值信噪比提高明显。     

一种改进的红外与可见光图像融合方法

针对传统图像融合方法存在的细节不突出、轮廓模糊等问题,设计了一种改进的红外和可见光图像融合方法。采用非采样Contourlet变换将源图像分解为高频和低频子带系数。提出了一种基于几何与能量距离加权的低频子带系数融合策略以及基于灰度差异与梯度距离加权的高频子带融合策略。经过NSCT逆变换得到融合后图像。最后,进行实验研究。结果表明:所述方法不仅能够较好地保持低频子带的能量信息而且可以有效地提取高频子带的细节特征;融合结果比较理想。     

基于小波框架变换和区域能量的图像融合算法

提出了一种基于小波框架变换和区域能量的多聚焦图像融合方法,该方法首先利用离散小波框架变换对原始图像进行多尺度分解,通过计算各个像素的高频能量并设置合适的闽值,将源图像分割成3个区域：聚焦区、离焦区和边界区,不同的区域采用不同的融合规则,在保持源图像各自聚焦区域的同时尽可能保持边缘区域的细节：实验结果表明,该方法取得了比其它2种传统融合方法更优的视觉效果和性能指标。     

一种改进的DCT变换图像融合技术

提出了一种提升小波变换和DCT变换相结合的图像融合算法。这种算法并不依赖于对方差,而是直接使用DCT变化和小波变化分别对高频部分、低频部分进行特征提取。实验表明,这种新的融合技术与传统算法相比,不但提高了图像的信噪比,更加保留了边缘的信息细节,同时也提高了处理效率,减少了使用时间,具有较高得实用价值。     

基于平移不变小波变换的图像融合技术的实现

本文介绍作者所进行的基于像素级图像融合技术的研究。目前,图像融合技术主要分为像素级、特征级和决策级这三种主要方法,而像素级图像融合的方法可以更多地保留原有图像的信息,并对单一像素信息进行处理,精度高、方法简单易行,目前被广泛的应用在各个领域。而基于平移不变小波变换算法先对待融合的多源图像进行空间域的变换,得到图像各层分解后的系数,再对该组系数按一定的融合规则进行融合处理得到一个融合后的系数表示,最后经图像的逆变换获得最终的融合图像。     

针对纹理图像压缩的改进SPIHT算法

针对纹理图像压缩提出了一种改进的SPIHT算法. 算法对一阶小波变换产生的LL、HL、LH、HH 4个子带系数分别进行小波再分解,之后对上述4个子带利用SPIHT算法进行联合编码;子带之间的量化比特分配嵌入在编码过程之中,因此可实现4个子带编码比特的自动精确分配. 编码过程充分利用了小波系数的高频分量信息,可有效保持图像中的纹理细节. 最后通过对纹理图像的压缩实验,证实了改进算法的有效性.     

基于小波分析的空中飞机边缘检测

针对使用传统的Canny边缘检测器难以从低对比度的空中飞机图像中提取出飞机的主体轮廓,研究了使用基于小波分析的算法来解决这一问题。与使用Canny边缘检测器得到的结果比较,较好地抑制了云的影响,并且提取出了飞机的主体轮廓。     

结合图像特征的平滑恢复技术

图像恢复是数字图像处理领域内技术难度较大的项目。结构张量包含有图像的邻域结构特征,借助这些信息可在降噪的同时保持图像边缘的细节特征。运用此技术的算法在经典的图像恢复操作之后增加了对图像的平滑,降低了噪声的影响。在此基础上恢复的图像在峰值信噪比以及视觉效果上都有明显提高,基于卷积的快速运算也保证了算法的实时效果。     

基于边缘和梯度场的图像表示和压缩方法

提出一种基于边缘和梯度场的图像表示和压缩方法.将图像表示成边缘域的像素和非边缘域的梯度场,并分别进行编码.编码端,采用自适应四叉树分解和一维小波变换编码边缘域,采用二维小波变换编码梯度场.解码端,由对逆变换得到的边缘域和梯度场,通过梯度域变分重构进行解码恢复.方法能用于无损和有损图像压缩,具有较好的压缩性能,并能有效地克服边缘附近的振铃效应.     

小波在遥感图像分析中的应用与发展

介绍了小波变换在影像压缩、多源遥感影像融合、影像去噪、影像边缘检测与纹理信息提取等方面的应用特点与效果,并对小波在遥感影像分析中的应用趋势,以及一些尚待解决和进一步研究的问题进行了探讨。     

一种基于活动围道的纹理图像分割方法

本文将Gabor滤波器和各向异性扩散方程相结合，提出了一种基于活动围道的无监督纹理图像分割算法。采用基于总变分流的扩散函数，各向异性扩散方程可以有效地在保留纹理图像大尺度边界信息的同时对图像纹理区域进行平滑，获得比原始图像更易分割的简化图像。但是平滑过程中纹理信息的丧失，限制了该方法的通用性和有效性。为了在利用各向异性扩散方法的同时有效地提取和利用纹理信息，我们利用Gabor滤波器提取一组表征纹理方向性和尺度性的特征图像，同时将原始图像作为表征纹理灰度信息的一个特征通道考虑。再利用矢量形式的各向异性扩散方程对特征图像进行边界保持的各向异性平滑。我们将基于区域灰度统计参数估计的活动围道分割方法扩展到矢量空间，来对平滑后的纹理特征量进行分割。实验证明利用该纹理分割算法可以获得较好的效果。     

一种彩色图像的边缘检测算法

通过对灰度图像的边缘检测的研究,构造了一种新的基于色度差的边缘检测算法,并充分利用彩色图像的颜色信息,将此算法从灰度图像转化到RGB的颜色空间中。这种新方法旨在区别于传统意义上对图像的边缘检测要求的精准性,而把提取出彩色图像中直观形象的轮廓信息作为研究目的。实验仿真表明,该算法提取出的边缘能够较好地反映目标图像中具有代表性的信息。     

基于改进的空间域变换的图像增强算法研究

为了提高图像增强后的图像质量,提出了一种改进型的图像增强算法,首先对图像进行傅里叶变换,然后对图像进行直方图修正,采用高斯平滑滤波处理技术,最多得到清晰图像。实验结果表明,提出的改进算法有效地提高了图像的清晰度,图像增效效果更为平滑。     

小波变换在图像融合中应用探讨

作为像素级融合的方法之一,小波变换具有多分辨分析和多尺度分析的特点,目前被广泛应用于红外和可见光图像融合中。本文通过深入研究现有的图像融合算法,研究小波基的提升方案,并对其提升处理后的小波性能进行比较。