NSCT域梯度加权的红外与可见光图像融合

提出了一种非下采样轮廓波变换(NSCT)域梯度加权的红外与可见光图像融合方法.在多尺度变换图像融合框架下,先对多源传感图像进行非下采样轮廓波变换,然后对变换得到的图像低通成分进行梯度域加权融合,对高通成分进行绝对值最大选择融合,最后通过非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.利用梯度加权融合生成融合图像的低通系数,更好地保留了各源图像低通成分包含的有用信息.大量实验结果表明:该方法能有效提升图像融合性能,明显增强融合图像的对比度,融合图像表现出更好的视觉质量和可观测性.     

一种基于NSCT和对比度拉伸的红外与可见光图像融合算法

针对传统的红外与可见光图像融合算法所存在的边缘信息缺失等问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换和对比拉伸度的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波对红外与可见光图像进行分解,得到高低频子带系数,采用"绝对值取大"和"窗口系数绝对值取大"的融合规则融合高频子带,低频子带采用改进的局部拉普拉斯能量的融合规则进行融合,经过N...     

多孔小波和非下采样滤波器组去除遥感图像的多种噪声

结合àtrous小波变换和非下采样轮廓波变换的优点,提出一种基于àtrous 非下采样轮廓波变换的遥感图像去噪方法.该方法用非抽取离散小波变换的àtrous算法对图像进行多尺度分解,然后用非下采样的多方向滤波器组对得到的细节分量进行多方向分解.对含有多种噪声的遥感图像,àtrous 非下采样轮廓波变换将图像中不同种类的噪声分解到不同的小波系数分量中,使得可以根据噪声特性选择最合适的去噪方法,比用一种方法去除所有类型的噪声更科学且去噪效果更好.     

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NSCT变换与压缩感知的红外/被动毫米波图像融合

为提高图像的质量和实时传输效率,提出一种基于NSCT变换与压缩感知的红外/被动毫米波图像融合算法.该算法首先对红外/被动毫米波图像分别进行非下采样轮廓波变换分解.然后,对于高频系数采用基于压缩感知的融合方法;低频系数部分则是采用基于图像方差的融合策略.再对融合后的高频、低频系数进行逆变换输出融合图像.最后通过实验仿真证实该算法得到的融合图像能很好地识别目标坦克.     

基于多特征的旋转不变纹理图像检索

为了消除图像旋转对图像检索的影响,提出了一个基于非下采样轮廓波变换、灰度共生矩阵和新相似性度量的旋转不变纹理图像检索算法。非下采样轮廓波变换具有各向异性和平移不变性。灰度共生矩阵描述了图像的方向性、邻近空间关系和方差的变化范围。通过计算每个非下采样轮廓波变换尺度下的所有子带的平均能量和平均标准差,灰度共生矩阵的二阶矩角、惯性熵、惯性矩、反差分矩,惯性相关系数的均值、标准差,得到具有旋转不变性的纹理多特征。提出一种新的相似性度量以改进纹理图像检索性能。实验结果表明,对于1个含640幅图像的旋转纹理图像库,与基于双树复小波变换的方法相比,该文图像检索算法将旋转纹理图像检索准确率由73.28%提高至80.71%。     

非采样轮廓波变换下的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合存在的边缘模糊、视觉效果不佳的问题,提出了一种改进的基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外和可见光图像融合方法。首先采用NSCT对红外与可见光图像进行多尺度、多方向分解,然后对低频系数采用基于边缘的方法进行融合;对高频系数采用基于区域能量的方法进行融合。最后,通过NSCT反变换来获取融合图像。实验结果表明:文中改进算法得到的融合图像不仅边缘等细节部分更加清晰,而且在视觉效果上更加符合人眼视觉特性。     

基于NSCT和矩阵F-范数的图像检索方法

介绍一种基于非下采样轮廓波Nonsubsampled Contourlet(NSCT)和矩阵F-范数的图像检索(CBIR)技术。首先对图像进行NSCT变换,然后将变换结果用矩阵F-范数构建特征向量,设计了两个特征向量相似度度量,最后给出加权相似度实现了图像检索。实验结果表明,该技术具有很好的检索率。     

基于中性集合与双边滤波的NSCT域声呐图像去噪

声呐设备在获取水下图像时，由于海底混响、散射回波和设备等因素，会产生严重的斑点噪声干扰，降低图像质量.为了克服这一挑战，提出基于中性集合与双边滤波的非下采样轮廓波变换声呐图像去噪.该方法探索了一种适合处理非下采样轮廓波变换分解的高频子带噪声的聚类去噪方法，将中性集合域作为聚类的方法应用在每一层高频子图像，用真子集、不确定集和假集表示，实现分离噪声，保留有效信息；再使用双边滤波去除真子集中被误认为是图像信息的噪声；对低频系数使用双边滤波进行平滑.最后将处理后的低频子带与高频子带进行NSCT重构，达到从图像中去除斑点噪声的目的.实验表明，本文方法能够提高图像视觉效果，改善图像均方误差、峰值信噪比等评价指标，同时也适用于去除高密度噪声.     

基于NSCT与PCNN的自适应图像融合

提出了一种新的基于非下采样轮廓波(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的自适应图像融合方法.对已经配准的源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数.对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则;而高通子带系数,采用改进的拉普拉斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后,对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,本文算法明显优于其他几种方法,具有更好的融合性能,清晰度更高,是一种可行、有效的图像融合方法.     

基于非抽样Contourlet变换的遥感影像道路提取

提出一种基于非抽样Contourlet变换的遥感影像道路提取算法.该算法首先对图像进行非抽样Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的变换系数,再通过给定窗口大小分别计算各个尺度各个方向上的变换系数模在窗口内的局部最大值,然后比较各尺度在同一方向和同一窗口位置上系数模的最大值,取值最大的点作为特征点;同时利用自适应阈值对各个尺度各个方向上的系数模值进行二值化,消除小于一定面积的区域,筛选出特征点位于提取区域内的点;最后以筛选出的特征点为种子点,对道路进行Snake跟踪.实验结果表明:该文算法在道路提取的精确度、完整性方面比小波变换好.     

基于非抽样contourlet变换的图像增强方法

针对实验图像光照不均、对比度低、噪声大等特点,提出一种基于非抽样contourlet变换的图像非线性增强算法.首先对原图进行非抽样contourlet变换,分解为低频和高频子带;然后对低频子图进行自适应直方图处理,以增强像素的对比度,对高频系数采用分层阈值处理和分段非线性变换;最后将其反变换得到增强的图像.仿真实验结果表明:此算法不仅增强效果好,鲁棒性强,而且具有较大的实用价值.     

基于NSCT-PCNN变换的多传感器图像融合

针对同源和异源的多传感器图像的特征,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的新的图像融合算法。首先,用NSCT对已配准的源图像进行分解,从而准确地提取出了二维和更高维的边缘纹理信息;其次,对低频子带系数采用区域方差进行了整合,从而得到融合图像的低频子带系数,而对高频子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过对所有子带系数进行NSCT逆变换,从而得到了融合图像。实验结果表明,该方法优于Mallat小波方法和传统的NSCT方法,有更好的视觉效果。     

基于非下采样轮廓波的图像检索

提出一种基于非下采样轮廓波的图像检索方法.首先对图像进行预处理;然后利用非下采样轮廓波的平移不变特性,将像素点分为强边缘、弱边缘和噪声点三类;最后忽略噪声点,提取强边缘和弱边缘的各个子带的均值和方差等作为特征进行检索.实验结果显示,与轮廓波等方法相比,该方法具有更高的鲁棒性、检索效率更高且特征维数低.     

基于非下采样contourlet变换的压缩感知图像重建

受传统采样定理限制,直接从信号采集系统得到高分辨率图像较困难,且信号获取过程会导致大量的采样数据.压缩感知理论指出可用特定测量矩阵将高维信号投影到低维空间上,求解数值优化问题准确重构原始信号,突破了传统采样定理的限制.传统压缩感知图像重建算法对所有系数测量,需进行多层小波变换保证图像质量,且小波捕捉方向信息有限,重建图像质量较差.故此提出采用非下采样contourlet变换(NSCT)做信号稀疏变换,并针对变换系数的特点,选择性的对系数测量,利用正交匹配追踪算法进行重构.实验结果表明,仅用单层NSCT变换可重建出高质量图像,克服传统算法需进行多层小波变换的缺点,降低采样和存储的数据量且重建的图像质量得到极大提升.     

基于非抽样Contourlet变换的高定位精度认证水印算法

本文提出了一种基于非抽样Contourlet变换的高定位精度图像自适应认证水印算法。对原始图像进行非抽样Contourlet变换,选取低频子图分块后进行奇异值分解,通过自适应量化修改奇异值嵌入经混沌置乱后的二值水印信息。整个分解过程没有任何抽样环节,各尺度下各方向子带均与原始图像具有相同的尺寸,从而提高了篡改定位的精度,增加了水印的嵌入量。水印的提取只需要由混沌初值和量化参数构成的密钥,保证了算法的安全性。同时该水印算法对JPEG压缩稳健,对恶意操作敏感。     

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.     

改进的NSCT与NMF结合的图像融合方法

基于人类视觉系统和源图像特性,对基于非下采样Contourlet变换与非负矩阵分解(NMF)图像融合算法进行了改进。在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征,低频部分使用非负矩阵分解的方法进行融合,高频部分使用活性测度和一致性验证的方法进行融合。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,融合图像边缘的清晰度和连续性也较理想。     

基于半软阈值NSCT的图像去噪

提出一种基于非降采样Contourlet变换(NSCT)和半软阈值的图像去噪方法.先在原有的全局阈值处理方法基础上,针对NSCT的特点,重新选定阈值参数,然后再将半软阈值法与NSCT相结合去噪.实验结果表明,该方法能够在去噪后的图像中消除一般Contourlet变换时由于不具有平移不变性而产生的伪吉布斯现象,并且在保存了更好的边缘和纹理特征的同时又不失平滑.