图像金字塔模型应用研究综述

对近年来图像金字塔相关算法和应用的研究进展进行了详细调研，对比分析了常见的图像金字塔模型的典型算法和应用，包括图像融合和分割、图像增强、遥感图像物体检测和识别。重点总结了高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的典型应用，包括无人机图像捕获、车辆及车牌识别等方面。最后对图像金字塔未来的研究方向进行展望。     

基于图像金字塔分解的快速全局运动估计

文章提出了一种基于图像金字塔分解的快速全局运动估计算法.为了提高计算速度与准确性,采用了3层金字塔进行多分辨率计算.在金字塔第3层图像中,进行宏块预判,去除不可靠宏块,通过块匹配算法粗略地求出摄像机运动参数,并将运动参数映射到金字塔第2层.在金字塔的前2层图像中,将宏块预判与基于块的外点去除算法相结合,去除不可靠宏块,...     

基于结构相似性的多传感器图像融合

采用SCDPT变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到图像不同尺度、不同方向的频带系数.然后对低频子带系数采取基于结构相似性(SSIM)、区域能量和区域平均梯度的融合规则,对方向子带系数采取基于SSIM和区域方差的融合规则.最后通过SCDPT逆变换得到融合图像.采用信息熵、平均梯度、互信息、边缘强度、均值等作为客观评价指标,实验结果表明,相对于小波变换、拉普拉斯金字塔变换、梯度金字塔变换,所提出的算法能够充分提取图像特征,具有更灵活的方向性和平移不变性,并且能够准确捕获图像轮廓特征信息和纹理细节信息.融合结果优于大部分基于其他多尺度变换的图像融合算法.     

基于信息回收和频域金字塔的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光图像融合过程中所存在的视觉效果模糊、信息损失等问题,提出了一种基于信息回收和频域金字塔的图像融合算法.首先,在图像金字塔的上下采样过程中,使用频域滤波器替代空域滤波器进行滤波,构建源图像的拉普拉斯金字塔.其次,将两个金字塔的对应层进行融合并构建融合金字塔,同时针对融合过程中损失的信息构建回收金字塔.最后,通过上述两个金字塔分别重构出结果图像并叠加得到最终的融合图像.实验结果表明本文所提出的算法能够获得较好的融合效果,在视觉信息保真度等客观评价指标上均优于经典算法.     

基于PSO的图像自适应模糊增强算法

在介绍常规图像自适应模糊增强算法和粒子群优化算法的基本原理的基础上,针对常规图像模糊增强算法中自动获取模糊控制参数耗时较长,执行效率低的问题,提出了一种应用粒子群优化算法结合图像灰度直方图特征进行图像自适应模糊增强的新方法.实际图像增强实验的结果表明方法效率比常规图像自适应模糊增强算法有很大的提高.     

图像增强的拉普拉斯多尺度医学图像融合算法

针对不同临床诊断的需求产生了多种类型的医学图像,如:核磁共振成像(MRI),正电子发射断层扫描图像(PET),单光子发射计算机断层扫描技术(SPECT).单一功能的医学成像技术往往不能更好地诊断出病人的病情,利用多模态医学图像融合技术获得的图像具有较强的解剖学意义,与原始单扫描图像相比具有较高的光谱信息.首先,将基于像素级的图像增强技术与拉普拉斯金字塔分解方案相结合,使分解的残差子带图像(RSI)具有更清晰的图像纹理特征,与此同时保持基底子带图像(BSI)更平滑.然后,对RSI图像采用基于兴趣信息的图像融合规则获取高频系数融合图像;对BSI图像采用局部能量最大值方案的融合规则获取较平滑的金字塔顶层融合图像.最后,利用拉普拉斯金字塔逆运算重建融合图像.实验结果表明融合图像保留了图像边缘信息的同时增强了图像细节信息,具有更好的视觉效果,客观评价指标QMI,QIFC,QVIF,QME,QSD,QUQI,QSSIM也取得了较大的提升.     

基于拉普拉斯金字塔的图像内容认证方法

为了验证图像内容的真实性,提出了一种基于拉普拉斯金字塔的图像内容认证方法.在发送端首先对图像进行拉普拉斯金字塔分解,然后根据拉普拉斯金字塔分析原图像的光滑特性和细节特性,并对其特性进行编码得到特征值,最后将特征值加密后生成签名以水印方式嵌入原图像.在接收端将待测图像的特征值与从中抽取出的水印进行比较,对二者的差异图像以形态滤波的方法自动判断是否有图像内容被篡改,同时给出篡改的位置信息.实验结果表明,文中提出的图像内容验证算法可有效地检测出恶意篡改及其发生的位置,并可容忍由压缩、滤波、噪声污染等造成的失真.     

多项式展开的快速扩散张量图像配准

提出一种基于多项式展开的扩散张量图像快速配准方法.采用拉普拉斯算子提取经图像增强处理的各向异性测度图像的边缘特征点,给出一种图像变换模型,利用边缘特征点来定义图像的特征,并以此校正图像的方向.利用基于多项式展开的配准模型,对已经经过方向校正的各向异性测度图像进行全局像素点稠密配准.实验结果表明该方法有效地提高了配准效率和配准精度.     

面向SoC的红外图像融合算法

本文针对红外图像和可见光图像的特点,研究了像素级的三类图像融合算法.选择适合在硬件上实现的拉普拉斯金字塔图像融合算法,针对算法中的滤波和融合规则进行了改进,并提出了一种评价体系.然后在ARM9的S3C2440平台上完成了系统的设计,给出了系统实现的结果,最后采用评价体系对几种融合方法的结果进行了定量比较,确定在本系统中最适合的方法是改进的多融合规则的拉普拉斯金字塔图像融合算法.融合结果较好的符合了人的视觉特性.     

基于局部分层模型和MAP估计的盲复原

提出了一种基于局部分层先验模型和最大后验估计的盲图像复原算法,其区别于一般的盲复原算法.用不同的先验模型刻画图像与点扩展函数的统计特性.在图像复原阶段,用局部分层模型解决图像及超参数估计问题:第一层局部高斯分布模型用于刻画图像先验统计特征;第二层模型用于对超参数的估计.在估计点扩展函数阶段.用全局平稳高斯模型约束点扩展函数.最后,基于最大后验估计思想.采用交替循环最小化的方式.同时进行原始图像、超参数和点扩展函数的估计.实验结果表明:盲图像复原算法对不同类型模糊和不同量级噪声退化的图像,均能取得很好的复原效果.     

各向异性扩散滤波器的迭代停止准则

利用各向异性扩散滤波模型对图像进行平滑的过程中,迭代停止准则对图像平滑的效果有着重要的影响．本文提出了一种简单实用的最优停止准则,该准则确定了一个标准,使得平滑后的图像与噪声的相关性最小时停止迭代。它易于实现而且有很强的通用性。实验结果表明该算法可以在图像平滑过程中适时地停止迭代,获得满意的图像平滑效果。     

心脏医学超声图像序列的噪声抑制

从超声图像噪声的特点出发,利用各向异性扩散滤波技术,实现超声图像的自适应噪声抑制;并将其扩展到时间域图像序列的平滑中,以提高滤波的准确程度.模拟和临床实验表明:该方法可有效实现超声图像中斑点噪声的抑制,并提高图像序列的峰值信噪比;同时对心脏结构特征具有较好的保持和增强效果.     

基于NSCT变换与自蛇扩散的SAR图像相干斑抑制算法

针对SAR图像中乘性相干斑噪声的抑制与边缘保护问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与自蛇扩散的抑斑新算法。该算法先利用NSCT变换对SAR图像进行多层子带分解,然后借助自蛇扩散对SAR图像不同子带分别实施参数不同的扩散滤波,最后对各去噪子带进行NSCT重构获得的SAR图像再次进行自蛇扩散滤波处理,从而实现带有边缘保护与增强的SAR图像相干斑抑制。实验表明,与多种传统抑斑算法相比,本文算法在相干斑抑制与边缘保护性能上均有明显提升。     

基于散度的不同焦点图像融合方法

把散度的概念引入到图像分析中,考虑到图像在不同方向上的性质不同,提出了一种基于散度的相关性拉普拉斯变换不同焦点图像融合算法.首先对源图像进行相关性拉普拉斯分解,获得图像的低频和高频分量;然后对低频分量采用平均能量法进行融合,对高频分量利用图像梯度场的散度作为显著性特征进行融合;最后对融合后的图像分量进行拉普拉斯反变换重构出融合图像.实验结果表明该方法的保真度更高,边缘信息保留性能更好.     

融合结构特征的增强型FCM图像分割算法

为了使基于模糊C均值(FCM)聚类的图像分割算法对复杂图像更具适用性,将图像结构特征融合到增强型FCM算法.首先,对原始图像进行均值滤波,将滤波结果与原始图像进行线性叠加形成新的输入图像.其次,采用二维Gabor滤波函数提取新的输入图像的纹理结构特征,以此代替灰度特征来衡量节点间的相似性.最后,采用一种改进的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像所提算法获得了更加精确的分割结果.     

基于视觉特性的多尺度对比度塔图像融合及性能评价

针对同一场景可见光与红外图像的融合问题，提出了一种新的多尺度对比度塔图像融合方法．该方法利用对比度金字塔数据结构得到图像的多分辨序列，采用基于视觉特性的融合算子在图像的相应各级上融合源图像的细节，再通过金字塔逆变换重构出最终融合图像．这种图像处理方法具自适应性，不随各自输入图像的灰度特性而改变，同时增强了融合图像的对比度，产生了较好的视觉处理效果．对熵、交叉熵和互信息3种量化评价标准的进一步分析表明，该方法比传统的Laplacian金字塔、比率低通金字塔和小波变换融合方法的性能更加优化，其中熵提高了0．5％～3％，交叉熵降低了13％～78％，互信息提高了1．8％～8．4％，评价结果与目视效果吻合良好．     

一种改进的Retinex矿井图像增强算法

为了改善矿井图像的成像质量,提升观测效果,针对传统Retinex算法处理矿井图像时存在的色彩失真、光晕模糊和过增强等问题,提出了一种改进的Retinex矿井图像增强算法：首先将待处理图像从RGB空间转为HSV空间;基于Retinex理论,对V分量采用改进的自适应快速引导滤波进行照度估计,进而获得反射分量;提出了一种“S型”函数对照度分量进行照度均衡;对反射分量进行非线性拉伸,实现细节增强;最后将处理后的照度分量和反射分量融合,并转回RGB空间得到最终的增强图像。将本文算法应用于矿井下非均匀照度环境,并选择具有代表性的三个算法进行对比,实验结果表明本文算法增强结果在主观和客观评价方面优于其他算法。可见该算法在色彩、细节和边缘保持方面均较优,且能够避免过增强现象,实现矿井图像的有效增强。     

基于结构张量扩散的改进PDE滤波算法

从扩散的角度分析了图像处理中传统热扩散和PM模型的不足,提出了一种各向异性的改进PDE滤波算法.该算法利用图像的结构张量信息和局部特征,自适应选取扩散系数,在图像平坦区域,具有各向同性扩散;而在图像边缘处,则只沿着切向扩散.实验结果表明,该算法具有良好的滤波性能,在滤波的同时可有效保护边缘细节,对灰度图像特别是医学图像,相对于传统方法,该算法可以获得更好的主观视觉效果和客观性能评价指标.     

基于边缘的小波变换编码

基于原图像经低通滤波器且向下２ 减抽样后,变成了分辨率低、缩小至原图像的四分之一,经高通滤波后,过滤出垂直、水平、对角边缘信息这一观点,提出了基于边缘的小波变换编码．当对３ 个高频带量化和编码时,充分利用低频带的边缘与３ 个高通滤波器过滤出的边缘之间对应关系,仅对边缘点的小波变换系数进行编码,无需记下边缘点的位置．从而更有效地对图像进行高倍压缩．     

基于各向异性扩散的几种平滑算法比较及改进

该文比较了几种现有的P-M扩散系数改进算法的优缺点,提出了一种改进的基于视觉掩蔽效应的各向异性扩散平滑算法.该方法用归一化局部方差和图像梯度信息联合度量空间细节,能更有效地消除噪声,保持图像细节,也避免了原扩散系数参数估计的困难.实验结果表明,提出的改进方法得到的平滑图像具有更好的视觉质量.