基于多小波和非下采样Contourlet变换的纹理检索

为了更有效地进行纹理图像检索,提出了一种新的基于多小波变换和非下采样Contourlet变换相结合的纹理图像检索方法.首先,采用多小波对图像进行多尺度分解以便保证变换平移不变性的同时也消除变换的冗余性;然后,将所得的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,计算低频子带和各层方向子带的一阶几何矩作为纹理特征;最后...     

一种基于小波的Contourlet变换的图像压缩算法

针对JPEG2000图像压缩不能有效地保护图像边缘的局限，提出了一种结合基于小波的Contourlet变换与最优截断嵌入码块编码（EBCOT）的静止图像压缩算法（CEBCOT）．在Contourlet变换中采用小波变换取代拉普拉斯塔式变换获得了非冗余基于小波的Contourlet变换，它通过方向滤波器组把小波变换的高频子带进一步分解为多个方向子带，从而更稀疏地表示了图像的边缘和纹理．CEBCOT采用了改进的EBCOT编码，它依照方向子带大小进行编码块分割，提高了编码性能．实验结果表明，相对于JPEG2000，所提出的算法获得的压缩图像边缘更加清晰，峰值信噪比提高了0．1～0．8dB．     

基于Contourlet变换的图像匹配算法

Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓.提出了一种图像匹配算法,该算法充分利用了图像Contourlet变换系数的特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为匹配的特征向量,然后将该方法与基于小波变换纹理分析的方法进行了比较,试验结果表明:在Contourlet变换域上的匹配高于在小波域上的匹配,从而验证了该方法的可行性.     

基于Contourlet变换的医学图像检索

针对医学图像特点,提出了一种基于纹理的医学图像检索算法.Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本算法充分利用图像Contourlet变换系数的统计特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为检索的特征向量.采用上述算法对CT图像数据库进行了检索实验,并与基于小波变换纹理分析方法进行了比较.结果表明,在Contourlet变换域上检索查准率高于在小波域上的查准率,从而验证了该算法具有良好的检索性能.     

一种新颖的图像多尺度几何变换及其应用

提出了一种新颖的图像多尺度几何变换方法,主要由预处理、方向滤波器组和最优方向小波变换等组成.方向滤波器组将预处理后的高频分量分解为多个方向子带,然后每个方向子带执行改进的最优方向小波变换.该变换兼有Bandelet变换和Contourlet变换的多尺度几何分析特性,能更稀疏地表示边缘和纹理特征.分别将EBCOT编码和硬阈值去噪应用到图像变换系数中,从而实现了有效的图像压缩和去噪,很好地保护了图像细节.实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,所提出的图像压缩和去噪方法在视觉质量上明显优于基于Bandelet或Contourlet变换的方法,峰值信噪比也提高了0.1 dB以上.     

基于非下采样Contourlet变换的自适应阈值图像去噪方法

Contourlet变换是一种真正的图像二维表示方法,具有方向性和各向异性,能稀疏地表示图像。但Contourlet变换不具备平移不变性,图像去噪时会存在伪Gibbs现象。为了克服这种不足,在Contourlet变换基础上,构建了非下采样Contourlet变换,首先将图像进行非下采样Contourlet变换,接着运用自适应阈值进行去噪处理,然后进行非下采样Contourlet逆变换,得到去噪后图像。实验结果表明,采用非下采样Contourlet变换方法能有效去除图像噪声,并能保持图像纹理细节,提高图像信噪比,视觉效果好,其去噪效果优于传统小波及Contourlet去噪效果。     

基于非采样Contourlet与全变差模型的图像去噪

分析非采样Contourlet与全变差滤波器在图像去噪中的特点,提出一种基于图像全变差模型的非线性扩散与非采样Contourlet相结合的自适应混合图像去噪算法.该算法在中、低频部分采用全变差扩散,在高频部分采用非采样Contourlet变换,并在此基础上用半软阈值法取代软阈值法.实验结果表明,该算法能够在降低复杂度的同时得到好的滤波效果.     

M带非采样二维金字塔变换设计与应用

提出了在频域设计M带非采样二维金字塔变换的方法.首先描述了完全重构的2带非采样二维金字塔变换.采用级联2带滤波器组的方法设计出完全重构的M带非采样二维金字塔变换.每个级联的滤波器可通过设置通带和阻带的截止频率来计算.所设计的变换取代Contourlet变换中的拉普拉斯金字塔变换,在获得一定冗余度的同时可对频域进行更精细的分解.实验证实了提出的变换去噪方法可获得较好的效果.     

一种基于非降采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

给出了一种非降采样Contourlet变换和HIS变换相结合的遥感图像融合算法.非降采样Contourlet变换是一种平移不变的小波变换方法,且具有良好的方向选择性,其对图像做多分辨率分析得到的高频子带,有效地表达了图像中的细节特征信息.结合HIS变换,非降采样Contourlet变换将细节注入到多光谱图像得到的融合图像,不但具有较高的空间分辨率,而且有效保持了多光谱图像的光谱特征.实际的SPOT全色图像和TM多光谱波段融合结果表明,所提议方法的性能优于目前广泛使用的小波域方法如离散小波变换和A Trous小波变换以及Contourlet变换等融合方法.     

非抽样复Contourlet变换的构造及其图像去噪应用

为克服Contourlet变换由于缺乏平移不变性而在图像去噪等应用中存在的局限性,并利用其高度的方向性和各向异性,对原始的Contourlet变换加以改进,构造一种非抽样复Contourlet变换.该变换利用二维双树复小波变换和非抽样方向滤波器组分别进行多分辨率分析和方向分解,从而实现了Contourlet的复数变换.对图像去噪的实验结果表明,该变换除具有低冗余度和平移不变性外,还具有更丰富的方向分量,能够在去噪过程中有效地抑制伪Gibbs现象,更好地保护图像边缘和纹理等细节.其PSNR值和视觉质量均优于一般的去噪方法.     

全相位双正交五株形滤波器组的设计与应用

提出了一种设计全相位双正交五株形滤波器组的一般方法.在保证线性相位和完全重建前提下,基于一维IDCT域全相位半带数字滤波器,利用新的全相位钻石形变换核函数和改进的准正交镜像滤波器(QMF)模型,设计了一类新的两通道五株形滤波器组(QFB),称为全相位双正交五株形滤波器组(apbQFB).然后利用apbQFB生成一种新的全相位Contourlet(apContourlet)变换,并详细研究了其在非线性估计和图像降噪方面的应用.数值实验结果表明,apContourlet的非线性估计和图像降噪性能均优于原Contourlet,可见apbQFB方法具有一定的通用性和优越性.     

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.     

基于非均匀五株采样滤波器组的图像阈值除噪

针对传统二维小波缺少多方向特性和传统多方向滤波器组不能进行多尺度分解的缺陷,提出了一种具有多尺度多方向特性的非均匀五株采样滤波器组。该滤波器组每层分解具有一个低频子带和十二个高频子带,并可通过对低频子带的重复分解得到图像的多尺度信息,实现了多方向分解和多尺度分析的统一完成。将提出的非均匀五株采样滤波器组结合统一阈值方法应用于图像除噪。经试验验证,与小波统一阈值除噪相比,所提出的方法对除噪后的图像无论从视觉效果和峰值信噪比(PSNR)上都有较显著提高。     

A robust watermarking algorithm based on significant-tree in Contourlet domain

An adaptive algorithm operating in the Contourlet domain is presented. Contourlet is a new image sparse representation, which is better than a wavelet for piecewise smooth images with smooth contours. Because of flexible multiresolution, local and directional sensitivity of Contourlet transform, our approach also defines significant-tree in the Contourlet domain. By analyzing the relation of the Contourlet coefficients, we embed the watermarking into all the coefficients of each significant-tree. Then referring to the statistical properties of the coefficients, the masking characteristics of texture are defined for adaptively controlling the embedding strength. Experimental results show that the proposed algorithm is highly robust to various attacks, such as JPEG compression, medium filtering, cropping and rotation. Furthermore, comparisons with a classical method in the wavelet domain prove the validity of the new algorithm.     

高性能、有理系数9/7双正交小波滤波器组的设计

提出了一种构造9／7双正交小波的新方法．在给定用一个参数表达的9／7合成滤波器的前提下，把双正交小波的精确重构条件表示为一个丢番图方程并求解，得到其分解滤波器，从而得到了9／7双正交小波滤波器组的参数表达式．通过设定该表达式参数为任意不同的实数，可以随意构造具有不同特征的9／7线性相位滤波器．以示例的形式构造了2种高性能的滤波器，一种具有最佳编码增益，另一种系数为二进制分数．理论分析和实验表明：前者具有与CDF9／7滤波器相同的压缩性能和较低的计算复杂度；后者仅采用移位一加就可实现离散小波变换，非常有利于超大规模集成电路的高效实现．     

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.