脊波分析在手背静脉识别中的应用

提出一种基于改进的有限脊波变换的手背静脉识别算法. 利用脊波理论适合于表示直线奇异性的特点, 对手背静脉特征进行分析. 使用改进的有限脊波变换对手背静脉图像进行分解, 得到不同分解尺度下手背静脉的多分辨脊波特征, 再通过定义多分辨脊波特征距离进行模式匹配. 实验结果表明, 与传统静脉特征提取方法相比, 该方法较完整地保留了静脉的原始信息, 提高了运行速度并降低了算法复杂度.     

基于稀疏理论与FFST-GIF的多聚焦图像融合算法

为解决稀疏理论融合后多聚焦图像细节特征模糊、综合效果不佳等问题,提出了一种将稀疏理论与快速有限剪切波变换联合引导滤波(FFST-GIF)相结合的图像融合算法.利用FFST从原始图像中分解出高频和低频子带系数,采用引导滤波的相对标准差算法融合细节信息丰富的高频系数;使用K-SVD方法训练得到完备字典,再结合稀疏理论融合低...     

基于FDST和MSS的红外与可见光图像融合

为了提高低可见度情况下红外与可见光图像融合质量,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)和图像显著性检测算法(MSS)的融合方法。利用显著性检测算法对红外和可见光图像进行检测。采用有限离散剪切波变换对红外和可见光图像进行分解。根据显著性检测结果中亮度越高的区域属于显著性目标这一特点,指导低频子带图像融合。高频子带图像采用"绝对值和取大"的融合策略。实验结果表明提出的融合方法在主观视觉效果和客观性能指标上均取得了较好的效果。     

基于平稳脊波变换的图像降噪

有限脊波变换在Radon变换域中用正交小波处理点奇异,而正交小波变换不存在冗余性,因此在应用有限脊波变换进行图像降噪时会产生Gibbs现象。为了解决Gibbs条纹干扰问题,本文在有限脊波变换的基础上提出一种新的基于平稳脊波变换的图像降噪方法,其关键是引入一维平稳小波变换来代替正交小波变换对Radon系数矩阵进行处理。实验结果表明,与基于有限脊波变换的图像降噪方法相比,本文提出的算法具有更优的降噪性能,可使图像降噪后保持更好的边缘特征和视觉效果,振铃效应得到改善。     

一种基于第二代曲波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种基于第二代曲波变换的多聚焦图像融合方法。将两幅源多聚焦图像分别进行第二代曲波变换分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;采用一定的融合规则对曲波变换系数进行组合得到融合图像的曲波系数;最后对得到的曲波系数进行曲波重构得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果明显优于常见的融合方法。     

第二代curvelet变换与区域能量的多聚焦图像融合方法

目的 第二代curvelet变换与图像区域能量相结合的方法实现多聚焦图像融合.方法 对两幅多聚焦图像,分别进行curvelet变换,得到各自的低频系数和高频系数.利用低频系数取平均,高频系数取区域能量值取大者的融合规则,得到融合图像的curvelet系数.最后进行curvelet逆变换,得到融合图像.结果 得到了全幅清晰的融合图像.结论 与传统的小波变换法和cur-velet变换法相比,所获得的融合图像更清晰,边缘处更乎滑,与理想图像的差距更小.     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法.该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构.该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不...     

基于非下采样Contourlet变换的 SVM多聚焦图像融合

提出基于非下采样Contourlet变换的支持向量机(SVM)多聚焦图像融合算法. 采用非下采样Contourlet变换分解图像得到不同频域子带系数. 针对直接取系数绝对值最大融合规则不能反映图像区域的缺点,提出SVM分类系数融合规则. 根据各子带系数物理意义将区域方差、区域能量作为SVM核函数参考量来选择清晰像素点系数,根据融合系数重构得到融合图像. 结果证明该算法能有效并准确地融合图像中的信息.     

基于第二代Curvelet变换的多聚焦图像融合方法研究

本文针对光学成像系统聚焦范围有限,很难使得同一场景中所有物体都清晰这一特点,将一种多尺度几何分析方法——第二代Curvelet变换引入到多聚焦图像融合之中。本文通过对多幅多聚焦图像Curvelet变换后的系数进行调整,再进行Curvelet反变换得到结果图像。实验结果表明,基于Curvelet变换的多聚焦图像融合结果好,空间质量得到显著提高。     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究(英文)

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法。该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构。该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不足。通过与传统的二维离散小波变换边缘增强法和自适应调整系数的脊波变换方法作比较,实验结果表明本算法具有更好的手指静脉图像效果。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统图像融合算法某些方面的不足,提出了一种基于Conlourlet变换的多聚焦图像融合算法。首先对两幅多聚焦图像进行Contourlet变换,得到不同分辨率层次下的Contourlet系数,包括低频分量和高频分量,利用Contourlet变换将图像的低频子带与高频子带进行分离,低频部分采用平均方法求出相关系数,高频部分采用绝对值取大的方法求出相关系数,对两个相关系数进行融合处理。实验结果表明,与传统的多聚焦图像融合算法相比,该算法增强了图像融合在细节方面的表现能力。     

基于空间原子特征匹配的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合,提出一种新颖的基于空间原子特征匹配的融合算法,该算法利用匹配跟踪信号分解算法,有选择性地提取出各个输入源图像的高频成分,使得融合生成的目标图像具有最丰富的细节特征,且不会出现波纹及方块效应.实验结果表明,利用该算法所获得的融合图像能够保留输入源图像中大部分主要边缘特征,主观视觉效果与客观评价指标均优于传统的小波图像融合算法或空间频率法.     

基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法

当前多聚焦图像融合算法主要通过单一的比值取大法来完成高频系数的融合,忽略了不同高频系数间的近似度,导致融合图像存在模糊效应与块效应等不足,采用非下采样Contourlet变换耦合近似度规则对多聚焦图像进行融合,来改善以上不足。利用非下采样Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向的分解,获取图像的高、低频分解系数。利用图像的区域能量对低频系数的信息量进行度量,构造低频系数融合函数,用于低频系数融合。利用图像的平均梯度差值对不同高频系数的差异度进行度量,建立近似度规则,根据不同高频系数的近似度采用不同的融合方法获取融合高频系数。将融合后系数通过非下采样Contourlet逆变换获取最后融合图像。仿真表明,所提算法与当前多聚焦图像融合方法相比,融合的图像具有较好的质量。     

基于块同化的空间频率多聚焦图像融合算法研究

本文阐述了一种基于块同化的空间频率多聚焦图像融合算法,对现有的多聚焦图像在空间频率上的融合算法进行了改进。首先对多聚焦图像在对应位置上计算出每个像素的空间频率,由空间频率来计算出它对融合图像的权值,进而决定选取某个源图的像素作为融合后的对应位置的像素,再对融合后的图像采用窗口同化的方法,达到滤波作用,减少偶然误差。通过仿真验证了该方案的有效性,结果表明该方法得到的融合图像优于传统的多聚焦图像融合方法。     

一种基于形态分量的多聚焦图像融合算法

提出一种基于形态分量思想的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像迭代分解,将其分解为低频和高频两个分量,并用curvelet变换表示低频分量,然后,对低频分量采用高斯差分算子定义图像点的特征活跃度和融合规则,对高频分量的细节特征度量采用加权梯度差的方法来衡量和融合。仿真实验在四组多聚焦图像中进行,除了与传统的图像融合算法做比较外,还与系数绝对值最大法的融合算法进行比较。实验结果表明:该方法在平均梯度、空间频率、信息熵等指标上优于传统的图像融合方法,同时也优于基于系数绝对值最大法的融合规则。     

基于区域特性的NSCT多聚焦图像融合新方法

本文提出了一种基于区域特性的NSCT多聚焦图像融合新算法。首先将待融合图像用NSCT分解成不同尺度,不同方向上的子带;然后对分解后的高频系数采用基于区域能量的方法进行融合,对低频系数采用基于区域方差的方法进行融合;最后将融合后的系数进行NSCT反变换得到融合后的图像。实验结果表明基于区域特性的NSCT图像融合方法优于其他传统方法,验证了本文算法的合理性。     

基于小波变换的镁合金双弧焊多聚焦熔池图像融合算法

摘要： 针对镁合金双弧焊多聚焦熔池图像融合规则的选择,提出了基于窗口化小波低频系数的融合规则.该融合规则考虑了低频分量对融合后图像的贡献和图像像素间的相关性.由实验结果及客观评价数据表明,该算法能够得到较好的融合效果,增加了镁合金双弧焊多聚焦熔池图像中的清晰目标和融合熔池边缘信息.     

基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合法

提出了一种基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合算法.采用块区域局部小波空间频率作为图像是否清晰的判断依据,对于明显的清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域;而对于清晰与模糊的边界区域,采用了基于像素的窗口空问频率的方法进行融合处理.实验对比结果表明,该方法明显优于小波变换方法和图像块方法.     

基于多维自适应滤波与泊松融合的多聚焦图像融合算法

针对现有的多聚焦图像融合算法,在抗噪性能、图像连续性以及时间复杂度上的不足,提出了一种基于多维自适应滤波与泊松融合的多聚焦图像融合算法。首先,对统一尺度的源图像构建梯度矩阵,并设计尺度分段的多维自适应核函数对矩阵进行分割;然后,引入判定条件,对泊松重建中的图像边界进行伪边缘抑制,得到纯化后的全聚焦图像;最后,将抗噪算法与融合算法分别对比其他算法模型,进行综合比较,通过6种图像质量评价指标来评估融合性能与效果。结果表明：本文算法不仅有良好的运行效率,清晰的视觉观感,而且在评价因子上有更理想的数据结果。可见,不论主观还是客观上来看,该算法都具备明显优势。     

基于区域分割和引导滤波的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像可能出现局部配准不理想的情况,提出了一种基于区域分割和图像引导滤波的失配准鲁棒多聚焦图像融合算法. 首先通过构造基于结构张量的聚焦评价函数,对每幅输入图像进行聚焦度评价;然后建立包含图像聚焦度的全局能量函数,并通过Graph Cut算法分割出每幅图像的聚焦区域;最后利用图像引导滤波对每个聚焦区域进行细化得到每幅图像的融合权重,在梯度域上进行图像复原得到融合图像. 实验结果表明,该方法不仅可以在多聚焦图像失配准的情况下进行图像融合,而且有效地保持了图像的边缘,在主客观评价指标上均有较大的提升.