二维不可分滤波器级联小波的图像去噪算法

针对目前数字图像处理中的图像多方向信息提取问题,提出了一种利用二维不可分滤波器提取多方向信息的小渡域图像去噪算法.该算法首先设计两个具有方向性的二维不可分滤波嚣,然后通过小波变换简单有效地提取了图像六个方向上的方向信息,最后用带有椭圆型方向窗的小波域局部阈值维纳滤波算法对含噪图像进行去噪.通过仿真实验表明,图像多方向信息的提取简单有效,且去噪效果相比于已有的基于二维可分小波的图像去噪算法有了显著的提高.     

基于局部混合滤波的SAR图像去噪

相干斑噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统所固有的缺点,严重影响SAR图像的可用性,给后续的图像分割、特征提取和目标识别等工作带来严峻的挑战。结合非下采样方向滤波器和双树复小波变换各自的特点,提出一种新的基于非下采样方向滤波-双树复小波变换的局部混合滤波SAR图像去噪算法,具有多方向和多尺度性,保持了图像的平移不变性,改善了图像的视觉效果。与其他算法不同,本文算法采用非下采样方向滤波器级联双树复小波的方法,不仅对每次产生的高频分量进行去噪,还对变换所产生的低频分量进行滤波去噪。实验结果表明：与使用同级双树复小波-轮廓波变换加软阈值去噪相比,本文算法的峰值信噪比提高2 dB;与使用轮廓波加循环平移（cycle spinning, CS）软阈值算法去噪相比,本文算法去噪后的图像不仅峰值信噪比有所提高,而且去噪后的图像更为平滑,抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显改善。     

SAR图像斑点噪声滤除方法应用研究

SAR图像中相干斑点噪声的滤除方法很多,在不同情况下选择不同滤波方法的研究急待进行。分别利用常用空间域滤波方法和数种小波系数滤波算法对4幅不同的SAR图像进行斑点噪声的滤除,分析了各自在不同图像滤波中的优缺点,为在不同情况下使用不同的滤波算法提供了一种经验性分析结果。在大量实验的基础上,得到了小波滤波阈值系数比例值为1 5时的较好的滤波效果,利用小波变换细节子图间的近似比例关系,提高了运算的速度。     

样条小波自适应阈值多尺度边缘检测算法研究

在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘检测占据着重要位置。但由于问题本身的复杂性和技术手段的限制，已有的边缘检测方法并不能得到较理想的边缘。充分利用小波变换的特点。设计三次B样条平滑滤波算子，对图像进行多尺度滤波。得到不同尺度的小波变换，再结合由适应阈值方法，在每种尺度下分别提取图像边缘；而后利用过缘信息的多尺度特性。融合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证，实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘，而且能有效地抑制噪声，该算法对图像边缘检测的效果优于目前已有的边缘检测算法。     

基于自适应窗的小波域图像去噪算法

提出了一种利用自适应窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法。综合考虑小波分解后各个子带中能量分布的方向特性和图像本身的边缘和纹理特性,该算法首先估计每个子带中信号的能量分布进而在每个子带中确定自适应窗,然后利用自适应窗估计出的能量分布对含噪图像进行双重维纳滤波来去除噪声。实验结果表明该算法对含噪图像去噪的效果优于已有的采用二维可分实小波进行图像去噪的算法。     

小波域局部贝叶斯阈值的SAR图像斑点抑制算法

提出了一种抑制SAR图像斑点噪声的小波域贝叶斯软阈值方法。该算法不同于有偏的去除乘性噪声的同态滤波算法,而是将噪声转化为局部平稳的加性白噪声。在非下采样小波子带上,视数给定时该算法可以简洁有效地估计局部加性噪声方差。在实验中,该算法同Kuan,Lee和Argenti等算法作了比较,结果表明,在常用性能指标上所提算法优于其它算法。     

基于小波变换的图像边缘检测

提出了一种新的基于小波变换的多尺度多分辨率特性的边缘检测方法。分别利用不同尺度小波变换后的水平方向、垂直方向和对角线方向高频信息 ,根据李氏指数与小波变换关系 ,采用零交叉检测方法和极大值在不同尺度下传播的特性 ,检测出图像在 3个方向的极大值。对不同尺度不同方向高频子图像 ,首先采用平均值法确定阈值 ,去除震荡噪声 ,然后对不同方向高频子图像合成的图像 ,根据最大类间方差法 ,计算其阈值 ,求出极大值 ,最后从这 3个方向的极大值中确定出最大值。实验结果表明 ,检测出图像的边缘结果非常理想。     

基于多小波分布熵的图像检索

为了提高小波直方图的检索性能,提出基于多小波信息分布熵的图像检索算法。对检索图像进行多小波分解,并用滤波器对各个子图进行非线性滤波,计算多小波各子带的能量熵;对各子图的小波能量矩阵进行0/1量化,然后以各子带相同方向子图计算多小波分布熵;针对特征向量进行高斯归一化,利用欧氏距离计算不同图像间的纹理相似度。基于内容的图像检索试验表明,该方法的检索精度比快速小波直方图方法提高了9.7%。     

基于小波和脊波的图像联合去噪方法

为了在图像去噪时更好地保持细节特征,提出了联合小波和脊波的阈值去噪方法。在含噪图像小波分解后,对每一尺度下三个高频子带的细节分量进行单层逆变换,得到该尺度下的细节图像。对细节图像进行脊波阈值去噪处理,然后再进行单层小波分解。用所得的高频子带分别代替先前小波分解所得的高频子带。最后对处理后的图像小波系数进行小波逆变换,得到去噪图像。实验表明,在处理具有直线特征的图像时,该方法要优于单纯的小波或脊波阈值方法。     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

一种稳健的空中目标跟踪方法

提出了一种稳健的空中目标跟踪方法.该方法基于MAD构遣了-种新的梯度特征相似度量算法,在梯度特征空间对目标进行匹配定位.为适应跟踪过程中目标的大小变化,利用自适应调整模板尺寸的方法在跟踪过程中调整目标模板大小,增强了对具有强机动特点的空中目标跟踪的稳定性.仿真结果表明,跟踪算法能够适应飞机在短期跟踪过程中由机动动作产生的快速形变,以及由形变带来的目标自身灰度上的剧烈变化和在长期跟踪过程中的大小变化,实现了对空中目标的稳定跟踪.     

基于NSCT域I2CM的图像融合方法

针对多传感器图像融合问题, 提出一种基于非下采样轮廓波变换域改进型交叉视觉皮层模型的图像融合方法. 首先, 采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解; 然后对经典交叉视觉皮层模型进行改进, 改进后的模型不仅待定参数更少, 而且可以自适应地确定迭代次数; 最后利用其实现对各子图像的融合并进行非下采样轮廓波逆变换获得最终融合图像. 实验结果验证了该方法的有效性.     

最优分布变换与微弱点状动目标检测技术

研究了微弱点状动目标序列图像观测模型、目标检测模型和最优分布以及最优分布变换。提出了一种基于准优分布变换的微弱点状动目标检测技术。经过变换 ,未知统计分布变为准高斯分布 ,提高了信噪比 ,改造了分布形状 ,获得了有利分布。并将时空三维搜索简化为沿时间轴投影与二维空域搜索 ,实现了一种快速算法。PC仿真结果与国内外相应文献比较 ,在信噪比、检测概率与虚警概率方面具有更好的性能 ,且算法的实时性好。给出了该算法性能的理论分析和实验仿真结果     

基于多尺度低频特征组合的线性鉴别分析

目前线性鉴别分析(LDA)方法是在原始图像上直接进行,抽取的是图像的全局特征,受光照、表情变化而引起的局部高频信息影响较大,忽视了更能反映图象本质的低频特征.为此提出先将图像进行多尺度划分,再提取划分后的每个子图像的低频部分,组合起来作为该图像的特征向量,最后根据这些特征向量再应用LDA方法进行鉴别分析.多尺度低频特征组合的向量反映了图像从局部到全局的全部低频特性,具有更有效的鉴别信息.在ORL和Yale人脸库上的实验结果显示,所提出的算法识别性能显著提高,鉴别能力更好.     

基于超混沌的快速图像加密算法

针对现有基于超混沌的图像加密算法存在安全性不足和运行效率低的缺点,提出了一种改进算法。该算法通过优化像素置乱、像素替换和密文扩散过程进一步混淆明文图像和密文图像的关系,并通过引入新的超混沌序列量化方法,减少超混沌系统的迭代次数,提高运行效率。实验仿真结果表明,算法具有很高的安全性和实用性,可广泛运用于图像保密通信等领域。     

基于方向性粗糙度特征的SAR目标检测算法

针对扩展分形(EF)特征检测SAR目标虚警率高的不足,提出了基于方向性粗糙度特征(Directional Roughness Feature,DRF)对SAR图像目标检测的算法。该算法用指数小波在一个尺度和任意一个方向θ(0 0<θ<900)上对SAR图像滤波,对滤波后图像应用能量关系函数求各像素点的DRF进行目标检测。针对X波段和Ka波段的SAR图像,确定了用该算法检测目标的最优参数。分别用该算法和EF特征方法对不同波段SAR图像进行目标检测,结果表明该算法具有检测虚警率低和目标空间可分辨性高的优点。     

基于边缘轮廓上多尺度自相关矩阵的角点检测算法

为了减少边缘轮廓上微小变化和边缘噪声对检测结果的影响,提高检测准确率,提出了一种利用边缘轮廓上多尺度自相关矩阵的角点检测算法。该算法首先利用边缘检测器提取图像的轮廓,同时利用不同尺度的高斯核函数平滑图像,对于轮廓曲线上的每一个像素,利用微分算子获得不同尺度下灰度变化信息来构建自相关矩阵;最后将不同尺度下自相关矩阵的归一化特征值的乘积作为新的角点测度。如果该角点测度值既大于预设阈值,又是局部窗口内的极大值,就判定是角点。仿真结果证实所提算法可以更准确地检测图像中的角点且具有更低的错检概率。     

实时场景中多目标运动变化检测和空域定位方法

讨论了一种新的实时图像序列中多个运动目标运动变化检测和空域位置确定算法 :比特层 (bit-planes)差分运动检测和投影矩阵空域定位算法 ,该算法利用图像中不同比特层表征不同信息把图像标定为多个平坦域然后再进行运动目标检测 ,并利用单个摄像机采集的图像进行空域定位 ,在速度、精度、复杂度和适用范围等方面与其他现有面向像素的运动目标检测技术和空域定位方法相比较 ,有更好的表现。将本算法用于交通道口视频实时监控系统中 ,取得了理想的效果。     

基于阈值判断的区域指导插值算法

针对传统图像放大算法对边缘区域划分不准确造成图像质量较低,而自适应插值放大方法模型复杂且计算量大的问题,提出一种基于阈值判断的区域指导(area directed threshold judgment, ADT)插值算法。该算法利用阈值判断的方法对插值点周围进行区域划分,结合近邻法和众数法确定插值点所属区域,根据插值点类型不同,利用不同权值大小的线性插值公式实现自适应插值,提高图像质量。仿真测试结果表明,与基于协方差的自适应插值算法相比,ADT算法在图像质量降低不显著的前提下,能显著提高插值速度;与双线性插值算法相比,图像峰值信噪比平均增加2.19 dB。     

一种基于数据序列相关性的小波域信息盲隐藏算法

利用数据序列之间的相关特性,文章提出了一种基于数据序列相关性的小波域信息盲隐藏算法。在信息嵌入过程中,对隐藏信息进行信息分存,通过对原始图像进行小波变换,并选择相应位置的高频系数组成数据序列,利用十组替代数据序列将隐藏信息嵌入。提取时,用含密的数据序列与替代数据序列进行比较,按照相关性最大的原则来提取信息。算法采用混沌序列进行加密控制。实验结果表明,这种方法有效,易于实现,特别是隐藏量较大。