基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

带钢表面缺陷在线检测系统的图像滤波算法

由于纹理背景的存在导致图像缺陷检测结果不准确是目前冷轧带钢表面缺陷在线检测过程中存在的主要问题之一.针对该问题提出了一种基于小波的各向异性扩散图像滤波方法,该方法通过小波分解得到图像的低频和高频分量,并针对高频分量采用小波扩散系数对小波系数进行正则化处理,最后进行小波逆变换,重构滤波后图像.实验结果表明该方法不仅能够有效地滤除不必要的纹理背景信息,而且能够较好地保留图像的细节信息,具有更好的综合性能,为带钢表面缺陷在线检测系统中的后续处理,如图像的边缘检测和自动分割等奠定了基础.     

多小波变换及统计特性分析

分析和讨论了多小波滤波器变换方法及其变换域的统计分布.变换分析表明,预滤波及平衡矩阵滤波器组在进行水平及垂直方向分解时,能够将低频与高频信号变换到对应的低、高频子带内,而普通矩阵滤波器组却不能,不适合用于信号压缩的场合;统计结果显示,对光滑性较好的Lenna图像,无论是对高频子带还是次高频子带,Bi9/7小波具有最佳的分布,但对纹理较多的复杂图像Barbara,多小波变换则有较优的统计分布.     

基于融合技术的小波变换和数学形态学的边缘检测算法

针对传统的基于小波变换的边缘检测法无法提取低频区域完整连续的边缘,并且会丢弃包含一些重要细节的高频区域,同时受到噪声的影响而导致边缘提取效果不佳的问题,提出了一种基于融合技术的小波变换和数学形态学的边缘检测算法.在小波域中,对低频子图像采用数学形态学进行边缘检测,对高频子图像先进行小波降噪再采用小波模极大值法进行加权边缘检测,最后采用一定的融合规则对高、低频边缘子图像进行融合.实验结果表明,该方法用于图像边缘提取,不但能有效去除噪声干扰,又能突出边缘细节,边缘定位连续准确.     

基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进.     

一个小波域上各向异性扩散去噪算法

目的 给出一个图像去噪的算法.方法 利用小波变换把图像分解为高频子图和低频子图,再根据子图像的特点,采用不同的各向异性扩散方法处理各个子图,最后重构图像.结果 各向异性扩散在图像平滑中,不但能够较好地抑制噪声,而且能够很好地保留图像原有的边缘和纹理特征,因而解决了图像去噪时高频部分和低频部分抑制噪声和保留边缘之间的矛盾问题.结论 与已有的方法比较,该方法不但能够有效地去除噪声,而且能够保持图像中的细节.     

基于小波变换和数学形态学的航空图像边缘检测

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于小波变换和数学形态学相结合的图像边缘检测算法进行了改进,将小波分解后的高频和低频子图分别进行边缘处理。对分解后的低频系数图像采用小波边缘检测方法,而对包含细节较多的高频系数图像则选取合适的结构元素,提出一种新的梯度算子,采用基于小尺度的数学形态学方法进行边缘检测,最后对2种边缘图像采用小波重构方法得到新的边缘图像。     

基于线型激光的连铸板坯表面裂纹在线检测技术

采用光学检测法对高温铸坯进行表面裂纹在线检测,将高亮度绿色激光线光源照射到铸坯表面,利用激光的单色性在摄像机镜头前加装窄带滤色镜去除高温铸坯表面辐射光的影响,从而提高图像的对比度. 通过非抽样小波对铸坯表面图像进行分解,计算分解后得到的低频分量和原始图像的尺度共生矩阵,以及高频分量的灰度共生矩阵,作为图像的纹理特征,并输入基于AdaBoosting算法的分类器进行分类. 利用该方法对表面裂纹、水痕、渣痕、氧化铁皮和振痕等五种缺陷和伪缺陷样本进行识别,表面裂纹的识别率达86.75%,总体识别率达87.16%.     

基于小波压缩和混沌置乱的图像处理算法

提出一种图像压缩和加密相结合处理方法.利用小波变换的多分辨率特性,对灰度图像进行小波分解,得到低频近似分量和三个方向的细节分量;根据人眼视觉特性,对细节部分系数矩阵进行阈值调制,实现对图像的压缩;利用混沌系统伪随机、遍历性等特性,对集中了原图大部分能量的低频近似系数矩阵进行混沌置乱,实现对图像的加密;用阈值调制后的细节系数矩阵和置乱后的低频加密矩阵进行小波反变换,得到最终的图像.仿真结果表明,此算法在压缩和加密的结合处理上,表现出良好的性能.     

改进的阈值加权平均HSV与小波变换图像融合

为提高图像的空间分辨率、增加图像的细节信息,改善HSV融合和小波融合中存在的光谱失真、原SAR与ETM图像的纹理特征保持不良等现象.提出一种改进加权平均法的HSV与小波变换融合方法.将ETM图像转换到HSV彩色空间,得到亮度分量V.将高分辨率的SAR图像与该分量进行小波分解,得到高低频信息,将低频信息按照提出的改进的加权平均法进行融合,高频信息按照绝对值最大法进行融合,得到新的亮度分量,再通过HSV逆变换得到新的融合图像.实验采用3 m分辨率的Cosmo-Sky Med图像和30 m分辨率的Landsat8图像进行实验.研究结果表明:该融合方法能够提高图像空间分辨率,在地物细节和光谱特征方面保持良好.     

基于小波提升分解的带钢表面缺陷检测

针对带钢表面缺陷的特点,提出了一种基于图像处理的快速检测方法.首先,通过分析小波的提升格式,确定了带钢图像的小波提升分解方法.其次,利用DB2小波对带钢图像进行二层提升分解.然后,选取二层水平细节和垂直细节子图进行图像融合.在此基础上,对融合图像进行标准化和维纳滤波.最后通过oust方差法进行分割从而实现对带钢表面缺陷的检测.实验表明,采用此方法能够有效抑制图像背景干扰,实现带钢缺陷的快速检测.     

综合Canny法与小波变换的边缘检测方法

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.     

Fabric Defect Detection Using Adaptive Wavelet Transform

A method of woven fabric defect detection using the wavelet transform adaptive to the fabric has been developed. With reference to the orthogonality constrains of Daubechies wavelet, by taking the minimization of the energy or the gray level of the pixels hi the output sub-images as the additional conditions and using the random algorithm method, two sets of wavelet filters adapted to the fabric texture were formed. The original images of normal fabric texture and the fabric texture with defects were decomposed into horizontal and vertical sub-images by using these filters and the feature indices of these sub-images were also extracted. By comparing the feature indices of the normal texture with that of the defective texture, the fabric defects can be successfully detected and located.     

基于织物自适应正交小波的疵点检测

应用织物自适应正交小波对织物疵点的检测和识别进行了分析,首先介绍了织物图像的小波分解算法和紧支撑正交小波,在此基础上提出了织物自适应小波的构造,由自适应小波对织物图像分解,然后对分解后的纬向和经向子图像提取特征,由特征什检测和识别疵点。实验证明了该方法对素色织物的常见疵点具有快速、准确的检测效果。     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.     

基于小波变换模极大值的医学图像融合技术

针对目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现在不同尺度的子图像的小波分解系数之间分配权重;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.通过对CT和PET图像的融合实验,证明了该方法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能达到有效抑制噪声而保留尽可能多的细节信息的目的.     

基于灰度共生矩阵的高效积分图像计算(英文)

基于局部特征描述符的主要方法正在被用于纹理分类、目标检测和识别.灰度共生矩阵(GLCM)是一个体现纹理图像的很流行的方法,也被证明是一个非常强大的纹理分析工具.灰度共生矩阵所带来的子图像重叠非常严重,要花大量的时间去计算.本文提出一种高效灰度共生矩阵的计算方法,并通过实验结果来显示其效率.     

基于小波变换的置乱-扩散算法的研究

在图象分级的基础上,利用小波变换的原理,对小波变换后的每个子图象进行置乱操作,这样在逆变换还原图象时,图象中的每个点不仅位置发生了改变,而且灰度值也发生了改变,使算法达到很好的置乱效果．通过将随机选用的置乱矩阵与迭代的次数作为密钥,提高了算法的安全性．实验证明,置乱后还原的图象清晰度高,算法抗攻击能力强,可适用于图象加密和图象隐藏的预处理过程．     

一种基于粗集与小波的声呐图像降噪方法

声呐图像具有低对比度和边缘恶化的特点,传统的声呐图像散斑噪声降噪方法又不能较好的保持图像边缘和细节,因此提出了一种新的基于粗集与小波的声呐图像降噪方法。该方法通过考察散斑噪声的统计特征,利用粗集中的等价关系将声呐图像划分为若干子图,对子图进行对数变换后完成小波变换,采用自适应阈值函数处理小波系数,应用小波逆变换和指数变换得到降噪后的子图,将降噪后的子图进行叠加得到最终的降噪图像。通过新算法在实际声呐图像中的应用,实现了在保证降噪效果的同时能够较好地保持图像边缘及细节特征,验证了算法的有效性。     

图像相似性计算的级联小波变换

研究图像不同幅度局部(子图像)小波变换之间的关系,分析这种关系下的图像相似性.首先用小波矩阵表示推导子图像小波变换之间的级联关系,在此基础上研究基于级联小波变换的线性相似性.最后以特定类型的医学图像为对象,研究子图像之间和k 规格小波相似性测度,并讨论相应的相似性测度算法.数值实验结果表明,CT、MRI图像中相邻子图像之间具有很高的线性相似性.