基于NSCT变换的多聚焦图像融合

近年来,图像融合研究发展迅速,已成为图像处理中一个重要的分支。图像融合是图像处理中重要应用部分,常用于多源传感器图像融合。本文研究了基于NSCT变换的多源图像融合。并与小波变换,contourlet变换进行了参数评价分析。分析表明利用NSCT变换比小波变换,contourlet变换得到的结果更优。     

P-集合与信息图像外变换-还原

利用P-集合,给出信息图像生成,提出信息图像变换的概念、构成结构;给出信息图像变换定理;给出信息图像变换属性特征和度量特征,提出信息图像变换-还原定理,并给出了信息图像变换在图像信息系统中的应用。     

IHS变换域的遥感图像NSCT融合算法

针对非采样Contourlet变换(NSCT)在多光谱图像与全色图像融合时复杂度较大的问题,提出一种IHS变换域的多光谱图像与全色图像NSCT融合算法.该算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后再将强度分量图像与全色图像进行基于NSCT的融合,得到新的强度分量,最后再做IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,将IHS变换与NSCT相结合,有效地减少了融合计算量.另外与小波变换、Contourlet变换、NSCT等多分辨率分析的遥感图像融合算法相比,该算法还有效地减少了融合图像的光谱扭曲,提高了融合图像的视觉效果.     

图像空间变换及MATLAB实现

图像空间变换是数字图像处理的重要技术之一,用于图像校正、图像匹配和图像变形等方面.在分析了图像空间变换的基础上,综合考虑了图像空间变换的各种情况,给出了图像空间变换的实例,提供了Matlab实现方法.     

基于Contourlet和IHS的遥感图像融合

针对目前最新发展的Contourlet变换较小波变换能提供更丰富的方向和形状,有助于捕捉图像中的几何结构,提出了一种新的基于Contourlet变换和IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换的遥感图像融合方法,首先对多频谱图像进行IHS变换,然后对所得的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,再对得到的低频近似系数和高频细节系数采用一定的融合规则得到一个新的亮度分量,并对其做逆向的IHS变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在保留多频谱图像的频谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力,提高了融合图像的信息量,并且优于同等条件下的小波变换方法,该方法是有效可行的.     

图像变换的稀疏性能比较仿真

图像处理领域基本问题之一是图像的稀疏表示,并且图像的有效表示是图像处理应用开展的基础,图像表示的有效性是指用很少的数据捕获感兴趣目标重要信息的能力,即稀疏表示能力。文中着点于图像变换这种图像表示的方式,首先介绍图像变换稀疏性能比较的意义,并引出了图像稀疏性度量方式的定义形式,之后分别对几种典型图像变换的稀疏性能进行了实验模拟仿真,并利用MATLAB软件对变换后的图像进行了稀疏性能比较和分析,实现了图像变换稀疏性能可视化对比仿真。     

小波变换用于多分辨率的图像边缘检测

提出了一种用小波变换检测图像边缘的新方法。它基于小波变换多尺度方法分析图像局部的直方图内的信息,通过对小波变换后直方图内信号零交叉点的检测,得到一序列门限值点用于描述图像的边缘即可检测出图像边缘。选取不同的尺度可得到不同分辨率的图像边缘。文中介绍了小波变换用于图像边缘检测和基本原理,给出了小波变换的快速算法和实际检测结果。     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

基于小波变换的图图像处理技术的应用

对图像数据先进行二维离散小波变换 ,根据小波变换后高、低频分量的特点 ,可将加密数据隐藏在小波变换图像的高频部分 ;改变小波变换图像的低频部分 ,可实现图像加扰 ;在原图像中改动某些像素值 ,可在小波变换图像的高频部分得到某种显而易见的标志 ,以此分辨图像的真伪 这三种技术处理都是基于小波变换后的图像 ,几乎没有附加传输信息量     

一种基于小波的Contourlet变换的边缘保持图像压缩算法

本文针对JPEG2000图像压缩不能有效保护图像边缘的局限,提出了一种基于小波的Contourlet变换和改进的多级树集合分裂(SPIHT)压缩算法.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.通过使用边缘检测器SUSAN提取图像的边缘特佂,然后使用基于小波的Contourlet变换对原图像进行域变换,把像素由空间域映射到变换域.最后由改进的SPIHT编码,有效的保持了图像的边缘,实验结果表明解压图像有很好的重建质量.     

基于改进遗传算法的二维不规则零件优化排样

针对二维不规则零件排样问题,提出了一种改进的优化排样算法.对最小包络矩形求取方法进行了改进,提高了算法的运算速度;借助最优选择策略,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;提出了高度调整法,对解码算法进行了改进,提高了算法的精度.排样实例表明,算法性能得到了很大提高,该算法是行之有效的.     

CINRAD/SA天气雷达双PRF技术I/Q信号仿真及算法对比验证

以CINRAD/SA天气雷达双PRF技术为研究对象,采用大气分层模型,建立基于端到端I/Q时域信号仿真算法,生成I/Q仿真信号并进行可靠性验证.对比分析不存在速度模糊、低重频下的速度模糊和双重频模糊情况下的快速傅里叶变换算法FFT和脉冲对算法PPP的评估精度,并分别采用标准解模糊算法和改进解模糊算法进行速度解模糊对比计算.统计分析结果表明:基于端到端I/Q信号仿真算法能对探测体内的风速细节进行很好的描述;当发生速度折叠时,脉冲对算法PPP的评估精度要高于快速傅里叶变换算法FFT的运算精度,同时改进解模糊算法精度高于标准解模糊算法,且与单PRF下的脉冲对算法PPP的评估精度相当.      

1种基于复合形法的改进遗传算法

提出了1种基于复合形法的改进遗传算法,分析该算法与遗传算法相结合的思想和流程;通过算法测试函数Rosenbrock测试改进的算法;通过与常规算法的对比,验证该传算法的优越性,并将该算法应用到一种间歇反应器的温度优化问题中.该算法可为常规的单目标或多目标优化问题提供借鉴.     

可处理多个无序量测的前向滤波算法

基于等价量测和前向滤波法,推导出一种单个无序量测算法Fl1,并说明了该算法与Al1算法、FPFD算法以及AA1算法之间的等价性.以Fl1算法为基础提出可以处理同时到达融合中心的多个不同单步延迟无序量测的最优算法CZ1.所提新算法的性能不依赖过程噪声的离散化模式,且无须对状态转移矩阵求逆.仿真结果表明在过程噪声DCM下CZ1算法与CA1算法的性能是相同的.     

BPT算法对SIRT算法的一种加权研究

对声波层析成像中的SIRT算法提出了一种加权算法。该改进算法先通过BPT算法得到慢度分布,以之作为SIRT算法的初始值,以空间各点的慢度值与平均慢度值之差作为权系数对SIRT算法中射线矩阵进行加权。算例表明,该改进算法保持了SIRT算法收敛特点的同时,能够加快SIRT算法的收敛速度,提高计算效率,尤其能提高计算精度,是一种可行的加权方法。     

一种改进的RS码代数软判决译码算法

为了提高Reed-Solomon码的纠错性能,分析并给出了能提高Reed-Solomon码纠错能力的代数软判决译码算法的译码流程,讨论了译码中需要的软信息的计算方法,推导了代数软判决译码算法的译码成功条件.在此基础上,提出了一种改进的代数软判决译码算法,并对改进算法的运算量和译码时延进行了分析.算法针对推导的译码成功条件,通过改变代数软判决译码算法中插值算法的选择输出准则,更有效地利用了接收端的软信息.仿真结果表明,在译码时延基本不变的条件下,提出的算法比代数软判决译码算法提供更多的译码增益.     

基于遗传算法的Qos的路由算法

目的 为得到求解Qos路由的高效算法。方法利用遗传算法，提出了求解Qos路由的新算法。结果通过三阶段给出了基于遗传算法的Qos的路由算法，分析了该算法的时间复杂度，且通过数值模拟，验证了算法的有效性。结论算法原理简单，鲁棒性强，符合Qos路由的不确定性等特点。     

融合蚁群算法和遗传算法的矩形件排样问题研究

提出融合蚁群算法和遗传算法来求解矩形件排样问题.考虑到蚁群算法和遗传算法各自的优缺点,该融合算法前阶段采用遗传算法获得排样问题的部分优化解,把它作为蚁群算法的初始信息素分布,后阶段利用蚁群算法求得最优排样序列,最后求得最优排样图.计算实例表明:与单一遗传算法相比较,该融合算法可达到更好的排样效果.     

基于预处理的点到点最短路径计算方法

基于经典的Dijkstra算法,研究采用预处理的点到点最短路径算法。通过引入双向Dijkstra和基于reach的预处理方法形成新的RE算法,并利用C++编程设计算法程序,将新算法应用于交通工程领域。利用EFSS数据结构搭建考虑交叉口和路段延误的交通网络,检验新算法的适用性和效率,结果发现RE算法与Dijkstra算法相比,搜索速度有大幅提升且能保证路径查询的正确性,RE算法在大规模网络上优势更为显著,查询时间约为Dijkstra算法的10%。     

求解LP问题的部分基变量算法

一般形式的线性规划问题在找不到基本可行解或对偶问题的基本可行解时,无法用传统的单纯形法或对偶单纯形法求解,即"两看一算"算法.为了解决这个问题,结合两种"两看一算"算法,提出了一种新的算法--部分基变量算法.该算法首先从部分基变量出发,由初等行变换将LP问题转化为准典式,然后由初等行变换找到全部可行基变量,最后用对偶单纯形法得到最优解.对算法的正确性和可行性进行了严格证明,提出算法的实现方式并举例进行了说明,对算法的特点进行了讨论.分析表明所提出的算法是实现线性规划问题求解的较为理想的算法.