基于IHS变换和Curvelet变换的卫星遥感图像融合方法

全色图像和多光谱图像融合是合成高分辨率彩色遥感图像的常用方法之一,高质量的彩色图像需要融合全色图像的高空间分辨率和保持多光谱图像的光谱特性.为提高融合图像的质量,文中提出了一种基于IHS和Curvelet变换的遥感图像融合方法,该方法首先将多光谱图像进行IHS变换,然后将代表空间分辨率的I分量与全色图像进行Curvelet变换,并进行标准差融合,最后逆变换成高质量的彩色图像.实验测试结果表明:文中方法合成图像的信息熵、相对无量纲的全局误差和通用图像质量指标均优于其他方法合成的图像,文中方法融合图像的平均梯度和相关系数与小波变换、PCA变换方法相当;文中方法的融合效果要优于其他方法.     

基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护

针对现有基于深度生成网络模型的人脸图像隐私保护方法无法提供可证明隐私保证、合成图像与原始图像保持语义一致性的问题,提出一种基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护方法。该方法首先基于卷积自动编码器和差分隐私实现人脸图像的预训练,对原始人脸图像进行解耦和身份信息的差分隐私保护;然后利用卷积生成对抗网络合成伪图像代替原始图像发布,在保留原始人脸图像的关键特征的基础上,生成与原始图像的关键人脸属性高度匹配的伪图像。该方法可保证合成图像与原始图像语义一致性,并提供可证明的隐私保证。与现有的基于深度生成模型人脸图像隐私方法相比,所提出的方法达到了更好的隐私保护与数据可用性之间的优化权衡。     

基于线性各向异性偏微分方程的图像放大法

在分析图像特点以及常规插值方法放大图像一些不足之处的基础上,注意到有关偏微分方程图像插值理论及其应用,提出一种全新的偏微分方程图像放大方法:基于线性各向异性偏微分方程的图像放大法,并通过实验证明,该方法是一种非常快速且效果极好的图像放大方法.     

基于图像噪声检测的平滑方法研究

针对含有椒盐噪声的图像,首先利用了TSMD阈值方法将图像二值化,有效地检测了图像的噪声,然后估算出了噪声图像的SNR,比较了与原噪声图像SNR的差异程度,得到了相应地质量评价方法,最后通过选择性中值滤波的方法去除了图像上的噪声.结果表明:相比于全局中值滤波方法,该方法能够有效地去除椒盐噪声,保留更多的图像细节,对图像的影响较小.     

数字图像连续表示及应用

研究了离散图像的连续表示及重建问题.首先利用弦理论,给出了图像的连续表示形式,然后利用付里叶变换实现了图像连续表示及重建的快速算法,接着将它们应用于图像无级缩放、图像平滑、边缘检测、角点检测,并与传统离散图像处理方法的实验结果进行了比较.实验结果表明:利用图像连续表示方法处理离散图像可以得到不差于传统的离散图像处理方法处理的结果,此方法使离散图像的解析法处理成为可能.     

基于混合特征的垃圾图像过滤方法

构建了一种多核加权图像相似度聚类的方法来过滤垃圾图像,首先根据图像的视觉特征利用基于核的KNN方法将图像聚到多个类别,接着从每个类别的图像中抽取一些典型图像,并用hyperbolic显示技术显示到屏幕上,当用户选择某个样本图像后,系统将保留该类别的所有图像而丢弃其他类别的图像从而实现图像的过滤。实验表明该方法有效地改善了检索的交互性,降低了图像的分类错误率,从而有效地过滤检索到的垃圾图像,提高检索的效率。     

基于遥感图像梯度特征的运动模糊检测方法

为了精确描述由于高分辨率卫星在轨动力学环境不确定干扰造成的光学传感器拍摄遥感图像退化的过程,在自然图像的运动模糊点扩散函数检测方法的基础上,提出一种基于遥感图像梯度特征的运动模糊检测方法. 该方法利用图像分割和梯度特征选择处理区域,对遥感图像进行预处理,使图像的梯度特征更加符合检测方法的先验知识,采用基于概率分布的点扩散函数估计方法获得图像的退化模型. 结果表明该方法提高了图像模糊的检测精度,获得了更准确的遥感图像运动模糊点扩散函数的检测结果.      

几种图像平滑处理方法比较研究

研究图像均值滤波、中值滤波、低通滤波和多图像平均法等消除图像噪声的方法,比较各种平滑图像处理方法在处理图像噪声中的优缺点,达到在不同环境下平滑处理图像的目的.     

基于遗传算法和粗糙集的图像检索

针对传统的图像检索方法,运用基于遗传算法和粗糙集的图像检索方法,用粗糙集的方法求出图像的最简视觉特征子集,遗传算法,对每一次反馈得到的候选图像集进行评价,用遗传算子从图像库中选出接近用户需求的图像,使图像检索的查到率和查准率得到大大提高。     

基于二维图像和多点统计方法的多孔介质三维重构研究

提出了一种基于多孔介质二维薄片图像和多点统计方法的多孔介质三维重构方法.将微米精度的多孔介质二维薄片图像作为初始的训练图像,利用多点统计方法重构其下层图像.将每次获得的下层图像作为新的训练图像,利用多点统计方法继续重构该训练图像的下层图像.二维重构图像的每个像素对应成三维空间的一个体素,依次叠加每层的二维重构图像得到最终的三维多孔介质图像.将该方法应用于砂岩样品的三维重构,通过与真实情况下砂岩体数据的比较发现,该方法重构的多孔介质具有与其相似的孔隙结构特征.     

基于最大信息熵的小波图像去噪算法研究

去噪算法在图像处理的过程中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于最大信息熵的小波去噪算法,根据最大信息熵的理论确定了改进型阈值和改进型加权阈值函数中的加权因子。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与Donoho提出的小波阈值去噪算法的去噪效果相比,具有更好的去噪性能。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法．先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码．舍弃最高频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码．实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果     

基于小波分析的医学超声图像压缩及分组霍夫曼算法

介绍了一种医学超声图像小波分解和重构方法,即根据二维图像的结构,在小波分解后采用二维分组Huffman编码算法．讨论了基于小波分析的压缩算法的误差,采取相应的措施改进了压缩算法,以重建图像和原始图像的归一化相关系数来衡量重建图像的质量。模拟结果表明在保证重建超声图像质量的前提下,分组Huffman编码较大地提高了超声图像的压缩比。     

一种基于模糊集和小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换和模糊集的图像融合算法 .其基本思想是 :首先对图像进行小波变换 ,获得图像的低频和高频分量 ;随后在融合过程中 ,对低频和高频分量采取不同的融合策略 ,即对低频分量采用平均能量法进行融合 ,对高频成分利用图像的模糊集 ,寻求一个模糊隶属函数作为融合算子进行融合 ;最后再对融合后的图像进行小波反变换 ,重构出融合后的图像 .实验结果证明了方法的有效性 .     

基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络图像融合

提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处理低频子带,利用双通道脉冲耦合神经网络的融合规则处理各高频子带,链接系数为图像的清晰度.融合后的小波系数取决于点火图和点火次数的多少,最后的融合图像由小波逆变换得到.实验结果表明,该方法能更有效地提取原始图像的特征信息,在主观视觉效果以及客观性能指标上较传统算法都有所改善.     

基于区间小波的红外/可见光图像融合

针对红外和可见光图像的特点,结合V. Petrovic提出的融合方法,给出了一种改进的基于区间小波的图像融合算法. 按照V. Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔,对金字塔中的两个低通分量加权平均后进行反变换,得到融合图像. 目视观察和客观评价指标表明:算法取得了较好的融合效果,并且区间双正交小波融合效果好于区间正交小波,这符合双正交小波具有对称性,更适合图像处理的特性.     

基于小波门限化的图像去噪方法

提出用小波门限化方法对图像的噪声进行处理,从理论上分析和探讨了小波门限化的作用,以及对抑制噪声形式的无纹理图像的自适应性,实验结果表明,所处理的图像取得了很大的结果。     

墙地砖图像的快速有效提取

基于对采集到的墙地砖样本图像的特点分析，给出了墙地砖图像提取的两种思路，讨论了基于投影的边界提取和基于灰度门限的区域分割方法在墙地砖目标提取中的具体应用，选择差分投影法，完成了对墙地砖图形的有效提取，并指出了采用差分投影法进行有效目标提取应注意的问题和采取的措施。     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。