基于有限脊波变换的多聚焦图像融合新算法

提出了一种基于有限脊波变换的多聚焦图像融合算法,针对有限脊波变换的特点和多聚焦图像的基本特点,低频系数采用取平均的融合策略,高频系数采用局部能量取大并进行一致性校验的融合策略.仿真实验的主客观性能分析表明,提出的融合方法具有较好的融合效果.     

手背静脉特征提取算法

提出一种基于有限Radon变换(FRAT)的手背静脉识别新方法.在考虑手背静脉图像"线状"特点的基础上,先将手背静脉图像"分块",再对分块后的图像进行FRAT变换,并提出一种向量非均衡分布可得最大值的方法,提取手背静脉图像纹理特征,最后通过特征匹配进行分类识别.结果表明:与传统的Hough变换和离散Radon变换相比,新方法提高了目标直线特征的检测速度;在有800个样本的数据库上进行实验,获得了96.5%的识别率,表明了算法的有效性.     

基于脊波变换的手背静脉图像增强及特征提取

根据人体手背静脉图像的结构及特点, 提出一种基于脊波变换的手背静脉图像增强方法, 并应用局部互联神经网络提取静脉图像特征, 加强了该生物识别系统对模糊图像的识别能力. 实验结果表明, 该方法与传统的拉普拉斯法、 平滑算法及小波变换相比有更加显著的效果.     

基于平稳脊波变换的图像降噪

有限脊波变换在Radon变换域中用正交小波处理点奇异,而正交小波变换不存在冗余性,因此在应用有限脊波变换进行图像降噪时会产生Gibbs现象。为了解决Gibbs条纹干扰问题,本文在有限脊波变换的基础上提出一种新的基于平稳脊波变换的图像降噪方法,其关键是引入一维平稳小波变换来代替正交小波变换对Radon系数矩阵进行处理。实验结果表明,与基于有限脊波变换的图像降噪方法相比,本文提出的算法具有更优的降噪性能,可使图像降噪后保持更好的边缘特征和视觉效果,振铃效应得到改善。     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法.该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构.该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不...     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究(英文)

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法。该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构。该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不足。通过与传统的二维离散小波变换边缘增强法和自适应调整系数的脊波变换方法作比较,实验结果表明本算法具有更好的手指静脉图像效果。     

基于脊波变换的数字图像处理

脊波变换是在小波变换的基础上产生的特别适合于表示各向异性奇异性的多尺度方法.本文简述了脊波变换理论和曲波变换理论,并通过曲波变换方法进行图像增强处理的实验,结果显示脊波和曲波比小波更适合表示线状特征.     

基于脊波变换的自适应阈值图像去噪算法

利用脊波变换的方法，研究了图像去噪问题．设计了一种基于脊波变换的改进图像去噪算法，该算法采用软硬阈值折中函数，针对Normal Shrink阈值提出了改进．仿真实验表明，该算法与小波全局软硬阈值去噪、脊渡全局软硬阈值去噪等算法相比，图像的峰值信噪比值有明显提高，算法对以直线特征为主的图像较为有效．     

基于脊波变换的线性判别分析人脸识别方法

在线性判别的基础上提出了一种基于脊波变换的线性判别分析算法,有效地解决了传统线性判别分析算法的小样本问题.首先利用Radon变换将二维人脸图像转换为投影矩阵,然后进行小波变换获取脊波系数矩阵,最后采用线性判别分析方法提取特征后作分类.在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性.     

基于脊波变换的数字图像处理

脊波变换是在小波变换的基础上产生的特别适合于表示各向异性奇异性的多尺度方法。本文简述了脊波变换理论和曲波变换理论,并通过曲波变换方法进行图像增强处理的实验,结果显示脊波和曲波比小波更适合表示线状特征。     

基于小波变换矩阵的改进脊波变换图像去噪

针对Mallat算法构造小波变换矩阵处理图像. 为解决有限域脊波变换（FRIT)只能应用于素数像素大小的图像且图像处理中产生随机信号和“环绕”的问题, 提出3种改进型FRIT方法, 并将其与不同边界延拓方法相结合应用于图像去噪中.实验结果表明, 所给方法在对于具有直线特征的图像去噪方面性能较优.     

一种新的小波域正交数字水印方案

提出一种基于人眼视觉模型、 小波变换和正交向量的数字水印方案. 首先对原始图像进行8×8的分块, 然后对每小块进行小波变换, 进而对水印图像进行调制, 并加入到原始图像中, 形成带水印图像, 最后进行小波反变换得到含有水印的图像. 在水印检测过程中, 根据实际需要提出了非盲水印和盲水印两种检测方案. 根据正交向量的特点通过假设检验的方 法提取水印. 实验表明, 这种方法能有效检测出水印图像, 并对常见的水印攻击（如裁剪、 JPEG压缩等）具有良好的鲁棒性, 尤其对信号增强或减弱抗攻击性强.     

非接触式掌纹识别中的图像复原方法

针对现有掌纹采集方法的不足, 设计一种新的非接触式高分辨掌纹采集方法, 并对可能产生的离焦现象提出一种基于方向小波的正则化掌纹图像复原方法. 理论和实验结果表明, 该方法有效地弥补了现有掌纹图像采集方法与图像分辨率的不足.     

一种基于显著性的多尺度图像融合模型

提出一种基于显著性的多尺度图像融合模型. 先利用轮廓波变换将输入图像分解成子图序列, 然后计算每幅子图像的区域显著性, 并选取显著性大的参数作为最终融合参数, 最后通过反变换获得融合图像, 图像的显著性通过谱冗余法获得. 实验结果表明, 该方法较传统方法融合效果更好.     

基于方向小波变换的高斯噪声图像恢复方法

提出一种基于方向小波变换的相关和阈值去噪方法,恢复高斯噪声图像.方向小波去掉了标准二维小波变换仅沿水平和竖直两个方向的限制,可沿任意方向变换,这种多方向组合变换方法有利于削弱Gibbs效应,对去噪后图像的边界保护具有积极作用.实验结果表明,相对于标准小波变换,该方法无论是PSNR值还是视觉效果都较原有的方法更好.     

小波变换在智能厚度划分系统中的应用

在研究小波变换表征信号突变特征的基础上, 提出一种用小波变换划分地层厚度的方法. 采用高斯一阶导数作为基小波对测井曲线进行一维连续小波变换, 并用得到的系数曲线更精确地识别各个“波形”的形态特征, 根据曲线的特点对精度要求不同的曲线采取了不同尺度的变换, 有效解决了厚度划分中的地层分层和合层问题, 提高了厚度划分精度. 结合实际应用, 验证了该方法处理测井信号的有效性.