基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

PCK对西部高师化学专业学生培养新思考

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通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;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

Remote Sensing image fusion algorithm based on wavelet decomposition and PCNN

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通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;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

基于小波分解的PCNN遥感图像融合算法

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通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;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

一种基于FPGA动态可重构的图像融合算法

提出一种基于FPGA动态可重构的图像融合算法.该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点,提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真.     

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.     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。     

基于加权红-黑小波变换的DR图像增强

目的:数字化X线图像(DR)细节常被淹没、动态范围宽.本研究使用了一种基于加权红-黑小波(WRB)变换的增强方法解决这一问题.方法:原始DR图像先进行对数变换,然后对变换后的图像进行WRB分解得到各层的系数;通过设计的分段非线性子带系数操作函数,分别对各层系数进行处理,最后利用WRB反变换和处理过的子带系数重构出增强的图像.结果:WRB方法测试原始DR图像,平均运行时间约为0.6 s;利用该方法对DR图像进行增强后,图像细节显示效果和对比度均得到提升,且无光晕伪影产生;与一些常用的增强算法相比,用WRB算法增强的图像信息熵和交叉熵指标均较优.结论:相比一些传统增强算法,基于加权红-黑小波变换的DR图像增强方法具有明显优势,不仅能有效压缩图像动态范围,还增强图像细节和对比度.     

基于小波的偏振图像融合算法及性能评价

文章介绍几种基于小波变换的偏振图像的融合算法,利用多分辨小波变换的系数,采用低频图像的小波系数最大值作为融合后的低频系数,高频图像根据确定的融合规则,调整高频小波系数大小;并对融合图像质量进行了对比评价,得出了这几种融合方法的各自特点.实验结果表明,这几种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果.     

基于小波变换模极大值的医学图像融合技术

针对目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现在不同尺度的子图像的小波分解系数之间分配权重;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.通过对CT和PET图像的融合实验,证明了该方法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能达到有效抑制噪声而保留尽可能多的细节信息的目的.     

基于小波能量加权的医学图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法,由于没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对于融合效果的重要性,因而得到的融合效果有时并不理想.现提出一种小波域按邻域加窗能量加权的融合准则,该准则根据人体颅部18F-FDG和MRI-T1图像的特点,充分考虑到了低频分量和高频分量邻域特征,对原图像高、低频小波系数分别选用具有不同物理意义的窗矩阵进行邻域加窗能量计算,以归一化加窗能量为权值对各小波系数进行加权,得到融合小波系数,经过小波反变换重构出融合图像.实验证明,采用提出的融合算法得到的融合图像很好地包含了源图像的信息,该算法在医学图像融合应用中比传统的小波系数取大算法、加权平均算法及按邻域方差加权算法效果更好.     

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.     

基于多尺度边缘的血管内超声图像增强算法

血管内超声图像同时具有低对比度和低信噪比的特征,传统的图像增强算法会明显放大噪声.为此,提出一种基于边缘表示的算法来增强血管内超声图像的对比度,采用平滑函数的导数作为小波函数对图像进行二进小波分解,使用小波系数在各尺度间的局部极大值来刻画图像的多尺度边缘,通过拉伸小波系数极大值再重构图像来增强灰度图像的对比度.实验结果表明,本文提出的增强算法在有效增强图像对比度的同时避免了放大噪声,并且可以通过调节不同尺度的拉伸因子来获得不同的增强效果,同时提高了运算速度.     

急性运动中超分辨率图像重构方法研究

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数进行求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。     

低比特率Bandelet域图像压缩编码算法研究

Bandelet变换是一种优秀的多尺度几何分析工具,其不仅具有良好的方向性和各向异性,而且能够自适应跟踪图像的几何正则方向.以第二代Bandelet变换为基础,结合Bandelet变换系数分布特性,通过建立最小四叉树、确定最佳量化阈值、构造Bandelet系数自适应扫描方式等措施,提出了一种新的Bandelet变换域图像编码方案.该图像压缩编码方案首先对原始图像进行二维Bandelet变换,并对最低频子带小波系数进行DPCM编码;然后构造最小四叉树并进行四叉树编码,同时进行最佳几何流编码;最后结合最佳量化阈值确定、高频子带自适应扫描等措施,对Bandelet系数进行均匀量化编码.实验结果表明,提出的Bandelet变换域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、Peyré等图像压缩方案(特别是低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性.     

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.     

一种基于自适应小波变换的矢量量化方法

运用小波变换进行图像压缩的算法其核心都是小波变换的多分辨率分析以及对不同尺度的小波系数的量化和编码.本文提出了一种基于能量的自适应双正交小波变换和矢量量化相结合的算法.即在一定的能量准则下,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解,然后给出恰当的小波系数量化.该方法充分利用了不同尺度间小波系数的相关性并采用自组织特征映射神经网络进行矢量量化.实验表明,该方法获得较高的编码效率和重构图像质量.     

基于局部均值和标准差的Curvelet变换遥感图像融合算法

为充分利用各种遥感图像的有用信息,在Curvelet变换的基础上,提出一种基于局部均值和标准差限定的遥感图像融合算法.通过Curvelet变换将同一场景下的高空间分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,然后对低、高频系数分别采用最大值法和局部均值及标准差限定法的融合规则进行融合,最后进行Curvelet反变换得到融合图像.实验表明,基于该融合规则的Curvelet算法优于传统的遥感图像融合算法.