一种基于小波域的中值滤波去噪法

根据脉冲噪声和高斯噪声在小波变换下的不同特点,结合中值滤波,在小波域内对高频子带图像进行中值滤波.仿真结果表明,此算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且能较好的保留图像的边缘细节,可获得较好的去噪效果.     

一种HPF的图像融合方法

采用了一种利用HPF滤波进行图像融合的新方法.首先对多光谱图像进行IHS变换,从RGB空间变换到IHS空间,然后在其亮度分量和高分辨率图像之间引入HPF滤波进行直方图的调整,把调整后得到的新亮度分量进行IHS逆变换,最后回到RGB空间.实验结果表明,文中提出的新方法更适于进行多光谱图像和高分辨率图像的融合.     

一种基于图像滤波的加权 FCM 图像分割算法

针对模糊C均值（ FCM）图像分割算法受初始值影响较大以及对噪声的抑制作用较差的问题,提出一种基于图像滤波的加权FCM图像分割算法。该算法采用快速FCM算法进行初分割,降低了初始值的影响,同时引入自适应中值滤波器,并与加权FCM 算法相结合进行迭代滤波分割,不仅能很好地抑制噪声的影响而且能使分割更精确。利用该算法分别对人工合成的和真实的含噪图像进行分割实验,实验结果表明：本文算法对含噪图像有很好的分割结果。     

基于拉普拉斯金字塔改进的图像融合方法

改进传统的拉普拉斯金字塔融合图像方法,对源图像进行一系列层层递进的处理,而非传统算法直接对源图像进行拉普拉斯变换,与经过处理后的特征更明显的图像作变换。先提取图像的轮廓特征,然后对比得到的两幅梯度图像间对应的像素值,找出每幅图像比另一幅图像清楚的区域,保留各自的优势部分,据此建立两幅梯度图像的二值图像,进行拉普拉斯金字塔变换的源图像就是上述处理获得的二值图像。接着融合变换后的两个图像金字塔,最后,需要与最初源图像的高斯金字塔重新构建图像,将前一步获得的拥有更多高频细节的拉普拉斯金字塔从塔顶开始逆变换,直至变换出塔底图像为止,即可得到最终结果。实验数据显示,改进的融合方法起到了持有更多细节的作用。     

一种基于标记处理的边缘图像滤波方法

边缘图像中，有意义边缘一般具有较好的像素连接性，而噪声和无意义边缘的像素连接性却较差，针对这一特点，本对边缘图像实施标记处理，保留具有像素极大连接性的部分，即保留了有意义边缘，相应地滤除部分噪声及无意义边缘。实验结果表明，该方法对提高边缘图像质量是有效的。     

基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

提出一种基于图像边缘检测的小波闽值去噪新方法.该方法利用Canny算子检测出图像的边缘,进而定义了一种新的阈值函数,然后对含噪图像、边缘图像的小波变换系数采用新阈值函数分别进行阈值处理,将处理后的边缘图像与图像的小波系数进行融合,得到去噪后的图像.实验结果表明,采用该方法处理的去噪图像,能够在去噪的同时有效地保持图像的边缘信息.     

基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法

边缘检测作为图像分割的一部分,能够用于医学图像诊断。在医学图像获取过程中不可避免地会出现一些高频噪声,从而对属于高频分量的边缘产生干扰。传统Canny算子在高斯滤波去噪时会滤除一些边缘信息,且需要人为设定高斯滤波方差及高低阈值,缺乏自适应性。通过采用自适应中值滤波去噪,以及采用Sobel算子计算梯度幅值方向,并利用非极大值抑制对图像进行细化,最后利用Otsu计算图像高低阈值,从而对Canny算子进行改进,并在医学图像上进行实验。结果证明,该方法能更准确地检测边缘信息,且具备较强的自适应性。     

基于小波变换的图像边缘检测

根据小波变换原理,指出在边缘检测之前先对图像进行自适应平滑滤波。同时,选取更加有效的小波函数,以改进用于构建边缘检测算子的滤波器。结果表明,该方法用于图像边缘检测效果较好。     

一种改进的加权滤波去噪算法

噪声图像的恢复是影响图像信息的一个重要因素,提出了一种新的滤波算法,该算法首先利用阀值把噪声和图像像素区分开来,再对像素进一步区分出脉冲噪声和图像像素,最后对脉冲噪声用改进的加权中值滤波器滤波。仿真结果表明,该方法对脉冲噪声有很好的抑制作用,而且较好地保存了图像细节和结构信息,证明该方法具有实用性和有效性。     

一种基于多通道滤波的曲波变换图像融合算法

鉴于传统小波变换融合算法容易出现分块效应、地物纹理模糊、丢失源图像部分细节等缺陷,提出一种基于多通道滤波的曲波变换图像融合算法.首先利用多通道滤波原理保留源图像丰富的纹理特征,再对图像进行小波分解得到高、低频分量,接着对各分量作局部脊波变换进行融合,最后经过曲波逆变换得到完整的重构图像.以SPOT XS3源图像与SPOT全色源图像为例进行融合实验,结果表明,该算法得到的融合结果从视觉和定量分析上都优于传统的小波融合算法.     

基于数据融合技术的图像平滑方法

在分析边缘保持滤波器算法的基础上,应用多传感器数据融合技术,提出了一种新的图像平滑算法。该算法釆用线状掩模窗口和最优融合估计方法,有效地增强了边缘保持能力和去噪能力,克服了边缘保持滤波器存在的缺陷。实验结果表明,该算法性能优于边缘保持滤波器及经典均值滤波器。     

基于小波域图像融合的边缘检测算法研究

针对多聚焦度分析和部分有损图像分析中难以提前完整边缘信息的问题,提出了一种基于小波域图像融合的边缘检测算法。它是在小波变换多分辨率分析的基础上,运用图像融合及图像增强理论,使得小波子带边缘信息量最大化,再运用经典的Canny算子边缘检测算法最终实现图像边缘的检测。     

基于结构相似性的多源图像融合

对源图像进行小波分解,得到图像分解后的高频系数和低频系数,并且计算源图像的结构相似性。对于低频系数采用系数绝对值取大法进行融合;对于高频系数依据相似性大小对其进行融合,如果相似性大于设定阈值,则高频系数采用系数绝对值取大法,否则采用计算像素点边缘强度法进行融合,对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法有效地综合了源图像中的重要信息,融合图像边界清晰,得到更好视觉效果和更优的评价指标,融合效果优于对比实验中的小波方法。     

基于小波的图像融合及质量评估方法评述

图像融合是信息融合在图像处理领域的一个重要应用．由于小波分析在时域和频域同时具有趋好的局部化及多分辨特性，小波分析已成为图像融合领域的一种主流技术．近几年发展起来的多子带小波，更使小波图像融合进入了一个新的领域．从小波及多子带小波的分解与重建算法，以及对多子带小波的特性分析，得出基于多子带小波的图像融合具有明显的优点，同时也给出了小波融合系数算法．几个评价图像质量的指标，用于评定融合方法的优劣．     

基于图像处理的工件检测

研究了基于图像处理的工件轮廓检测技术的流程及算法,通过图像滤波、图像增强、阈值分割、边缘检测、边缘定位和参数测量及拟合等一系列算法,可以测出被检测工件是否符合要求及其误差范围。     

基于小波变换的遥感图像融合方法

概述了图像融合技术的常用方法,着重介绍了基于小波变换的图像融合原理、融合算法与融合规则,并分析了不同的小波基及小波分解层数对图像融合效果的影响,最后总结了有效的图像融合结果的评价指标。     

基于DSP的双光谱紫外图像检测系统

利用中紫外区的"日盲特性",提出一种以高性能数字信号处理器TMS320DM642为核心的双通道实时图像融合处理系统。本系统先通过分光、图像增强和光谱转换实现紫外和可见光信号的采集。然后将紫外信号和可见光背景信号转化为数字信号,并进行融合处理以实现紫外信号的检测与定位。此系统在电力系统电晕检测及森林火灾等紫外信号检测的场合有远大的应用前景。     

Registration Method for CT-MR Image Based on Mutual Information

Medical image registration is the process of finding ageometric transformation between two image-based coordi-nate systems that have the same patient-based coordinates ,i .e .the same anatomic locations .The registered multi-mo-dality images lead to impro…     

基于多特征融合的视频火灾检测方法

相较于传统单点传感器检测火灾的方法,采用视频检测火灾更快、更可靠,而且可以提供火灾大小、增速等直观的图像信息。结合图像处理技术,设计一种可以同时检测火焰和烟雾的视频火灾检测方法。首先,通过提取移动区域的方式,并利用改进的火灾颜色模型提取出疑似火灾区域;然后,选出抗干扰能力强的火灾特征并对提取各特征的方法进行设计;最后,将火焰特征输入支持向量机进行火焰判别,将烟雾各特征与阈值比较后的结果输入可调节检测灵敏度的逻辑运算器进行烟雾判别,结合火焰与烟雾判别结果决定是否进行火灾预警。大量实验结果表明,该方法不仅可以检测明火,而且可以检测阴燃火,在检测准确率、误报率及反应时间上都有更好的表现。     

一种新的基于混合图的图像结构关系描述

针对关系树结构描述图像结构的不完整性,提出一种可用于描述图像区域拓扑关系的混合图结构.利用区域分割方法将图像分割成若干区域,并确定区域间拓扑关系后,建立混合图结构描述这种关系.混合图中的结点代表各区域,有向边表示区域间的包含关系,无向边表示区域间的相邻关系.该结构不仅具有关系树结构表达图像的能力,还考虑了区域间是否相邻,更完整地表示图像各区域的位置关系.可应用于需要精确匹配原图像目标的图像检索、图像识别等.