基于小波变换的图像融合算法研究

针对可见光和红外热像仪各自的成像特性,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法,将配准完成的电视图像和红外图像分别进行小波分解,得到低频图像和高频图像。采用不同的规则分别对低频图像和高频图像进行融合,并进行小波逆变换,得到最终的融合图像。最后采用实验验证了算法的有效性,结果表明,该算法明显优于传统小波变换算法。     

基于非下采样Contourlet变换的自适应医学图像融合算法

提出一种多模态医学图像融合算法.用非下采样contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)将已配准的源图像进行分解,得到低频子带和多层高频子带,然后在各子带中将NSCT系数进行融合.对于低频子带,根据其特性制定规则融合区域能量、互信息、信息熵;对于高频子带,则依据改进的拉普拉斯能量和融合规则,用遗传算法自动优化其待定参数.将融合后的高、低频子带进行NSCT逆变换即可得到融合图像.对灰度和彩色医学图像进行的实验表明,与其他方法相比,用该算法得到的融合图像包含更丰富的纹理信息,视觉效果较好.     

一种基于Contourlet变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种基于Contourlet变换的多聚焦图像融合方法.首先采用Contourlet变换对不同聚焦的图像进行分解,然后在不同的子带中进行图像融合.低频子带采用基于区域能量改进的融合算法;高频子带采用基于D-S证据理论的融合算法.实验结果表明,该算法能够有效地融合源图像信息,保持源图像特征.     

基于提升小波和双树复小波的图像检索新算法

由于提升小波的高效性,双树复小波的多方向选择性等特点,所以本文提出了一种新的检索算法:基于提升小波和双树复小波变换的图像检索算法。此算法首先对图像分别进行提升小波和双树复小波变换,得到每层各个方向上的高频子图像;然后将各层上各方向的高频子图像组合,提取它们的纹理特征;最后通过计算特征向量之间的canberra距离,检索出相似度高的图像。实验结果说明,此算法的检索效率高于提升小波和双树复小波的算法。     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...     

基于图像置乱变换的数字水印算法研究

结合Arnold变换,提出了一种基于图像置乱变换和小波变换的数字水印算法.首先对被隐藏图像进行Arnold置乱,把主图像划分为n×n区域,对每个区域进行3次离散小波变换,再利用算法把待隐藏信息嵌入各个区域的中频子带和高频子带,实施多处信息隐藏以提高其鲁棒性.对提出的算法进行了仿真实验,并对嵌入信息的图像进行各种攻击测试.实验表明,该算法对嵌入信息具有不可见性和良好的鲁棒性.     

基于归一化图像的小波域水印算法

提出了一种基于小波变换的抗几何攻击数字图像盲水印算法.首先本算法以基于矩的图像归一化技术和不变质心理论为基础,获得嵌入水印的兴趣区域.其次,将得到的兴趣区域分成4块,分别对其进行小波变换后将其中3个低频子带嵌入水印,而将另一个低频子带计算量化步长.然后,将水印利用量化调制方式自适应地嵌入到小波域的低频系数.实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对几何攻击和常规信号处理都具有较好的稳健性.     

曲波变换域侧扫声纳图像海底底质分类

通过快速曲波变换将海底声纳图像分解为低频子带和各方向子带. 用低频子带的标准差描述声图的整体不均匀度,各方向子带的纹理能量测度描述声图纹理的方向性和粗糙性. 将构成的特征向量按SVM分类算法用于对侧扫声纳海底图像进行底质分类. 对沙、泥、石3 种类型海底的侧扫声纳图像进行分类实验,并与空域、小波域的分类方法相比较,表明文中方法能较好地用于海底底质分类.     

基于小波系数重要值与SVD的零水印算法

为提高水印算法的抗攻击性能,提出了一种基于小波系数重要值与奇异值分解（SVI））的零水印算法．算法对宿主图像的低频子带进行分决,在密钥的控制下,伪随机地选择低频子带中的两决共4个系数组成一组,找出每组中的重要值;对重要值进行分块奇异值分解,最后通过判断每个子块最大奇异值的最高位数字奇偶性产生零水印．实验结果表明,该算法在抵抗普通攻击与抗旋转几何攻击方面均具有较好的鲁棒性．     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法

提出一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法.该算法对原始医学图像进行分块整数小波变换,在每个分块的低频和高频分别提取4个系数,取其最低有效位与文本水印的对应位相异或,得到2个密钥作为零水印,认证时使用这2个密钥恢复水印信息.算法复杂性低安全性高,不改变原始医学图像.结果表明,该算法能够实现对医学图像的真伪性认证,具有较好的篡改定位能力.     

一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法

提出了一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法.将原始图像分块并利用人类视觉系统的掩蔽效应将图像块分类,选择变换域中幅值较大的系数自适应地修正嵌入强度,以嵌入二值水印图像.实验结粜表明该算法能有效地保持图像的质量,并且对常见的图像处理如噪声叠加、JPFG压缩、均值滤波、图像缩放和图像裁剪等比余弦变换域中修改低频系数的水印算法具有更强的鲁棒性.     

小波分形图像压缩研究

对小波分形的图像压缩进行研究 ,并提出一种FCLWD图像压缩码方法 .方法在小波域进行图像子树的分形匹配 ,并利用小波子树的相似性引入提升模式 .发挥了小波变换WT和Fractal的优点 ,在实践中收效良好 .     

基于双密度双树复小波的结构化CS图像重构

提出了一种基于双密度双树复小波(double-density dual-tree complex wavelet transform, DDDT-CWT)基的结构化CS图像重构算法,该算法将图像在双密度双树复小波变换下的系数呈现的树结构化特征与CoSaMP重构算法相结合,实现了对原始图像的更精确重构.实验结果表明:在相同压缩比的前提下,与传统使用DWT基且未考虑变换系数结构化特征的重构算法相比,使用DDDT-CWT基和融入结构化特征的重构算法分别可获得2.9~3.2 dB与0.2~1.2 dB的增益,综合两者后的重构算法可获得3.8~4.3 dB以上的增益.     

小波系数插值支持下的遥感影像混合像元分解

针对遥感混合像元分解中不能有效利用空间邻域信息的问题,提出一种基于超分辨率重建的分解方法. 通过小波系数双线性插值获得遥感影像的超分辨率影像,对超分辨率影像进行监督分类生成超分辨率分类图,最后通过窗口统计得到原始分辨率下各地物的丰度图. 广州城区的模拟TM遥感影像试验表明,该方法的分解精度
在3种方法中最优,能够较充分利用空间邻域信息,提高混合像元分解精度,为混合像元分解提供了新的途径.