基于灰度冗余的红外图像直方图处理技术

该文提出一种改进的消除灰度冗余的红外图像直方图均衡算法.通过统计红外图像灰度的分布规律,将像素灰度分布为零的灰度级进行完全压缩,设定适当的阈值,将小于阈值的无效灰度级映射到阈值灰度级,对有效图像灰度级进行无损均衡.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图均衡,克服了传统直方图方法在图像增强时造成的灰度断层和丢失,提高了图像质量.     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法.采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理.采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数.仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法.     

基于CT图像处理技术的混凝土细观破裂分形分析

以单轴压缩条件下混凝土细观损伤演化的CT图像为研究对象,借助于数字图像处理技术对CT图像进行了阈值分割,提取出了图像中的裂纹形态,分析了单轴压缩条件下混凝土内部微裂纹的萌生、扩展和贯通的全过程,并利用差分盒维数法估算出图像裂纹扩展的分形维数.在此基础上,获得了载荷、扩展裂纹及分形维数三者之间的关系.结果表明:在单轴压缩条件下,定义的分形维数随着裂纹的扩展逐渐增加,可将细观结构分形维数作为研究混凝土细观裂纹扩展的定量参数.     

图书馆数据存储中的重球最优阈值算法

对图书馆数据存储中的压缩感知问题的数值算法进行研究.将传统梯度下降法多步扩展的重球加速法与一种新的阈值技术——最优s阈值相结合,提出了用于求解压缩感知问题的两种算法：基于重球的最优s阈值算法和基于重球的最优s阈值追踪算法.证明了算法产生的迭代点序列全局收敛到压缩感知问题的一个解.     

基于小波分解和分层FDR阈值的图像滤波算法简

针对目前常用滤波算法对图像噪声滤除效果差的问题,提出了针对图像滤波的分层FDR阈值滤波算法.该算法对图像经小波分解后最底层的低频系数和各层水平、垂直、对角3个方向的高频系数分别进行多假设检验,并确定出各层各方向上的阈值,最后分别进行阈值化处理.通过对Lena,Cameraman图像进行对比仿真实验,结果表明该算法在信噪比、峰值信噪比、均方误差等方面均优于中值滤波、通用阈值算法、FDR算法和自由分布式FDR算法,具有较好的噪声滤除效果.     

一种自适应红外图像增强算法

针对红外图像普遍存在的目标与背景对比度差的特点,提出一种自适应红外图像增强算法.该算法首先采用峰值与局部最大值估算法相结合的方法自适应地计算出两个阈值,由此将图像分为背景段、目标段和过渡段三部分;然后对不同的灰度段采用不同的变换系数分段进行灰度拉伸和压缩变换,实现图像的自适应增强;最后对得到的图像进行灰度间距的均衡化处理,把灰度等级在整个显示范围内等间距排列.实验结果表明,该算法能够实现自适应阈值选择,获得灰度更加连续的红外图像,有效地增加了图像的细节和清晰度.     

基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题,本文提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法.算法考虑到人的视觉感官特性,首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初步识别和标定,然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索,解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题.经过在高精度印刷图像的质量自动化检测系统中的应用,算法的速度和效果得到验证.     

基于小波压缩和混沌置乱的图像处理算法

提出一种图像压缩和加密相结合处理方法.利用小波变换的多分辨率特性,对灰度图像进行小波分解,得到低频近似分量和三个方向的细节分量;根据人眼视觉特性,对细节部分系数矩阵进行阈值调制,实现对图像的压缩;利用混沌系统伪随机、遍历性等特性,对集中了原图大部分能量的低频近似系数矩阵进行混沌置乱,实现对图像的加密;用阈值调制后的细节系数矩阵和置乱后的低频加密矩阵进行小波反变换,得到最终的图像.仿真结果表明,此算法在压缩和加密的结合处理上,表现出良好的性能.     

基于小波分解和分层FDR阈值的图像滤波算法

针对目前常用滤波算法对图像噪声滤除效果差的问题,提出了针对图像滤波的分层FDR阈值滤波算法.该算法对图像经小波分解后最底层的低频系数和各层水平、垂直、对角3个方向的高频系数分别进行多假设检验,并确定出各层各方向上的阈值,最后分别进行阈值化处理.通过对Lena,Cameraman图像进行对比仿真实验,结果表明该算法在信噪比、峰值信噪比、均方误差等方面均优于中值滤波、通用阈值算法、FDR算法和自由分布式FDR算法,具有较好的噪声滤除效果.     

一种HSV空间上分层压缩感知的图像检索算法

通过构建二维压缩感知测量模型,提出一种分层HSV特征和分层纹理特征提取与图像检索新算法。在图像HSV空间上引入网格离散划分和分层映射算子,定义一种基于HSV网格空间上的分层映射矩阵和拟灰度共生矩阵;设计归一化Gauss随机矩阵作为测量矩阵,使用二维压缩感知测量模型对上述两种矩阵进行压缩采样;采用PCA(Principal Component Analysis)方法获取上述两种分层采样矩阵的特征值序列,作为图像的分层HSV特征与分层纹理特征。最后融合上述两类特征综合计算图像间的整体相似度并实现图像检索。仿真实验表明,上述两类特征具有很好的可区分性,有效提高了图像检索效率,特别对复杂背景的图像检索性能更优     

A Compression Algorithm of Hyperspectral Remote Sensing Image Based on 3-D Wavelet-Fractal Coder

In this paper, the 3-D Wavelet-Fractal coder was used to compress the hyperspectral remote sensing image, which is a combination of 3-D improved set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) coding and 3-D fractal coding. Hyperspectral image date cube was first translated by 3-D wavelet and the 3-D fractal compression coding was applied to lowest frequency subband. The remaining coefficients of higher frequency snb-bands were encoding by 3-D improved SPIHT. We used the block set instead of the hierarchical trees to enhance SPIHT's flexibility. The classical eight kinds of affine transformations in 2-D fractal image compression were generalized to nineteen for the 3-D fractal image compression.The new compression method had been tested on MATLAB. The experiment results indicate that we can gain high compression ratios and the information loss is acceptable.     

基于Fisher分类和自适应阈值的分形图像编码方法

根据分割的迭代函数系统(PIFS)理论,在Fisher分类方法的基础上,依据分类后图像块的特征使用自适应阈值搜索与range块属于同一类的相匹配的domain块来进行分形图像编码,并对典型测试图像进行实验,与传统的固定阈值方法的性能进行比较。结果,在相同比特率上,相对于传统固定阈值方法,自适应阈值方法极大地提高了压缩比,减少了编码的时间,自适应阈值方法得到的解码图像质量明显好于传统的固定阈值方法。     

二维小波在图像压缩方面的应用

讨论了二维小波分解和重构两种算法.给出了两种算法的比较和Matlab实现过程.结果证明,只保留原始图像中低频信息的压缩方法是一种简单的压缩方法,不需要经过其他处理即可获得较好的压缩效果.运用小波树进行图像压缩时,通常在给定小波基函数条件下,阈值越大,系数为零的数目就越多,重构图像文件压缩率也越高,重构的图像失真程度亦随之增大.     

基于HVS的DWT图像压缩混合编码算法

为提高数字图像在高压缩比下重构图像的质量,分析研究现有离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）图像压缩的相关算法以及小波系数特性,提出一种基于人眼视觉系统（human visual system,HVS）特性对小波系数进行加权,结合小波各子带系数特性,采用差分脉冲编码调制（differential pulse code modulation,DPCM）与多级树集合分裂排序（set partitioning in hierarchical trees,SPIHT）相结合的编码方法．经视觉信息保真度分析实验验证,与传统的嵌入式零树小波（embeddedzero—tree wavelet,EZW）和SPIHT算法相比,在相同的比特率下该算法重构的图像具有更好的主观视觉效果．     

基于K-SVD 字典学习的岩心图像压缩感知重构

针对传统方法进行岩心图像压缩感知重构时,在低码率下容易产生细节丢失的问题,提出一种基于 K-SVD( K-Singular Value Decomposition) 超完备字典学习的压缩感知重构算法。首先根据分块压缩感知理论,将 岩心图像分块,采用高斯随机矩阵对相应层级的图像块进行观测,得到对应的观测值块,然后用MMSE ( Minimum Mean Squareerror Estimation) 方法获得初始解的估计并利用提示小波进行滤波,通过全局阈值的思想 得到自适应阈值,最后利用K-SVD 字典结合Landweber 迭代实现压缩与重构。实验结果表明,与传统方法相 比,在相同的采样率下获得的重构图像能较好地保留岩心图像的纹理信息,重构岩心图像的PSNR( Peak Signal to Noise Ratio) 值提高约0． 1 ～ 0． 8 dB。     

数字图像分形解码中方块效应的差值解决方法

对于分块式的图像压缩方法,在高压缩比下,都会产生明显的方块效应,分形编码方法也不例外。为了解决高压缩比下解压缩后图像的方块效应,本文采用了一种简单实用的解码方法,有效的减少了方块效应。其思想就是利用分形编码独有的分辨率无关性,解码步骤分为两步:第一步首先将图像解码到一个稍微低一点的分辨率上,然后结合传统的插值的方法,将图像还原到希望的高分辨率上,从而达到了减少方块效应的目的。这种方法的优点是不必对编码做任何改动,而且实现简单。     

一种基于双阈值的实时图像灰度级压缩方法

基于图像的阈值分割和灰度变换原理,针对灰度图像处理系统中图像采集采用14bit的A／D而显示时需将灰度级压缩为2^8的问题,介绍了一种简单实用的灰度级压缩方法。实验结果表明该方法实时性好,抑制了噪声和背景信息的同时保持了目标细节信息。     

改进的SPIHT静止图像压缩编码算法

SPIHT算法是压缩编码效率很高的静止图像压缩编码算法。针对原算法没有从最佳率失真的角度出发来选择初始量化门限这一不足之处 ,提出了一种改进的 SPIHT算法。通过理论计算和试验分析 ,得到初始量化门限 T0 和编码失真的关系 ,并导出搜索最优初始量化门限 T0 的简单迭代方法。改进的 SPIHT算法能根据输入图像的特性和给定的编码输出码率自适应地选择最优初始量化门限 T0 。在相同输出码率的条件下 ,改进的 SPIHT算法比原算法峰值信噪比提高最多达 0 .6 d B     

一种基于特征表达的无人机影像匹配像对提取方法

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)影像三维重建中匹配像对提取适应性差、效率低、需准确的先验知识等问题,提出一种基于特征表达的无人机影像匹配像对提取方法。首先利用SiftGPU算法对一组无人机影像进行尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform, SIFT)特征提取。其次,对SIFT特征向量集合构建分层词汇树,并分别计算各个影像与影像集中各影像的综合权重因子并按得分大小进行排序。最后,自适应计算影像检索阈值,得到最终的影像匹配像对。通过对不同地形地貌的无人机影像进行试验。实验结果表明:所提方法能快速、有效获取查询影像的匹配像对。与常规词汇树检索方法相比,查准率提高了19%～24%,查全率提高了17.4%～30.9%。尤其针对海量的无人机影像数据,所提方法具有更高的处理效率。     

基于等腰直角三角形的分形图像压缩算法

为了提高二值图像的压缩比,采用自顶向下的编码方法,提出一种基于等腰直角三角形的分形图像压缩算法,并进行仿真实验.该算法对无损压缩的图像还原后与原图像没有差别,压缩比比一些无损压缩算法高,提高了压缩图像的压缩比.该算法在重构图像时不会产生水平与垂直边际效应,而且可以在有损压缩和无损压缩之间灵活切换.