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。     

基于区域分割的NSCT域SAR与全色图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform, NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。     

基于区域和方向方差加权信息熵的图像融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）的红外与可见光图像融合方法。首先对原红外图像进行图像分割,确定目标区域与背景区域,并将其映射到可见光图像中;然后对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分在目标区域选择红外图像低频系数、在背景区域选择可见光图像低频系数,高频部分使用方向方差加权信息熵最大作为融合策略进行融合;最后对融合的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,本文算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。     

小波域多聚焦图像融合算法

研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像的边缘。根据多聚焦图像中细节信息互补的特点,对多个待融合图像简单地取模值较大的小波系数,得到了很好的融合图像。详细讨论了不同的小波滤波器、分解深度、融合算子对融合结果的影响。对小波域图像融合算法与其它一些多分辨图像融合算法:如Laplace塔、比率塔、对比度塔、梯度塔等进行比较,得到了一些定性结论,对该领域的研究和实验有一定的指导意义。     

基于Curvelet变换的多光谱图像与全色波段图像融合

为了使融合后的多光谱Ms图像在保持原始Ms图像光谱特性的同时,最大可能地提高空间分辨率,提出了一种基于Curvelet变换的遥感影像融合算法。该算法首先采用Curvelet变换提取全色波段Pan图像的空间细节信息,然后采用基于内容的注入模型将提取的空间信息局部调整后添加到各波段Ms图像中去,得到具有高空间分辨率的Ms图像。算法在有效避免融合后Ms图像光谱失真的同时,能够显著提高融合图像的空间质量。采用IKONOS卫星遥感影像进行了仿真实验,实验结果结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面比传统的基于小波变换融合算法具有更高的性能。     

一种基于非降采样Contourlet变换和MLESAC的星空图像配准算法

针对不同时刻拍摄的星空图像进行叠加,提出一种基于非降采样Contourlet 变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）和随机抽样最大似然算法(maximum likelihood estimation sample consensus, MLESAC)的图像配准算法。该方法首先对星空图像进行NSCT变换,以提取特征星体的边缘,接着以特征星体的质心为顶点,构造特征三角形,根据三角形全等准则对其进行匹配;然后利用MLESAC算法对已匹配三角形的重心进行验证,将满足要求的特征点带入仿射变换模型,求取变换参数,实现图像的配准。该方法在保证配准精度的条件下,降低了经典配准算法的复杂度,能够有效处理光照变化以及噪声的影响。采用50组空间图像进行验证,结果表明,该算法能够在有效抑制星空图像光照和噪声的情况下,实现星空图像的精确配准,均方根误差达到0.374 1。     

基于空谱信息协同与Gram-Schmidt变换的多源遥感图像融合方法

多光谱和合成孔径雷达图像的融合可以保留每个数据的优势, 有利于提高土地覆盖分类精度。然而, 当前的一些图像融合方法不能完全利用原始数据的光谱信息与纹理细节。为了克服上述问题, 提出一种基于空谱信息协同和Gram-Schmidt变换的融合方法。在所提方法中, Sentinel-2A图像和高分三号(GaoFen-3, GF-3)图像分别经过不同的预处理操作。由于灰度共生矩阵能有效提取图像的纹理信息, 因此将其应用于Sentinel-2A图像以提取结构特征, 并将空谱信息协同的多光谱图像与GF-3图像通过Gram-Schmidt变换进行融合。实验采用主成分分析法和传统的Gram-Schmidt变换作为比较方法。为了确定融合算法的有效性, 采用5项评价指标(包括平均梯度、空间频率、均值、标准差和相关系数)来衡量融合图像的质量。此外, 由于随机森林具有优秀的训练速度和出色的分类性能, 将其用于土地覆盖分类。随机森林的分类精度、Kappa系数和分类结果图作为融合方法的评价标准。实验结果表明, 与单独使用原始Sentinel-2A相比, 所提方法可以将整体精度提高多达5%, 具有提高遥感卫星图像土地覆盖分类精度的潜力。     

基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像自适应融合算法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。提出了一种自适应的基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像的融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行非采样轮廓波变换(NSCT),然后对分解得到的近似分量以及各层金字塔各方向的细节分量利用本文提出的自适应基于局部特征的融合准则进行影像融合,通过非采样contourlet逆变换得到新的I分量,最后与H,S分量一起还原到RGB空间,得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。采用一组多光谱图像和全色图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、光谱扭曲度和相关系数5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。实验融合图像的目视效果和统计指标均优于传统的IHS融和方法、小波融合方法以及contourlet变换方法。     

基于图像质量因子的图像融合客观评价方法

针对图像融合技术中的效果评价问题,提出了一种基于图像质量因子的图像融合客观评价方法。该方法利用熵加权和均方根图像融合质量因子对融合图像与源图像间的相关性、亮度失真和对比度失真进行综合评价,因而在不同融合方法和不同源图像的条件下,可获得标准的评估统计量。采用加权平均、拉普拉斯塔形分解及基于小波变换的图像融合法为例,通过对多传感器图像进行融合评价实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于NSST域灰度关联分析的多聚焦图像融合方法

根据多聚焦图像的成像特点,并利用非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform,NSST)在图像融合领域的优势,将非下采样剪切波变换运用于多聚焦图像融合.由于NSST会将图像分解为一幅低频图像和若干幅高频图像,对于低频图像采用了基于标准差的融合策略,而针对高频图像的特点,利用灰度关联分析在图像融合中的优势,将其运用在高频图像的融合中.后将低频图像和高频图像的融合图像进行NSST的逆变换后得到了融合图像.计算机仿真实验表明:相比于传统的剪切波交换,本文提出的图像融合方法提高图像的融合质量,增加了图像的信息量,具有一定的有效性和实用性.     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.     

Multisensor image fusion algorithm using nonseparable wavelet frame transform

1.INTRODUCTION Withtherapidimprovementofsensortechnology,numerousmultisensordata,whichoftencontaincom plementaryandredundantinformationaboutthere gionsurveyed,areobtainedinmanyfieldssuchasre motesensing,medicalimaging,machinevisionand militaryapplications.Sensorfusionisincreasinglybe comingapromisingresearcharea.Itcanbedivided intosignal,pixel,feature,andsymbollevels.The papermainlyaddressestheproblemofpixellevelim agefusion.Throughcombiningregisteredimages generatedbydifferentimagingsyst…     

结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合

针对红外与可见光图像融合中存在的显著目标不突出、对比度低、存在较多的伪影问题,提出了一种结合快速自适应二维经验模态分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition, FABMED)和改进的显著性检测的图像融合算法。首先,通过FABEMD对红外和可见光图像进行多尺度分解得到对应的基础层和细节层。然后,对最大对称环绕显著性检测做暗抑制改进,将其用于基础层的融合上;结合改进的显著性检测和引导滤波,对细节层进行融合。最后,对各融合子图进行FABEMD逆变换重构出融合图像。与其他经典的融合算法相比,仿真实验验证了本文算法的有效性。     

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.     

基于Gabor变换的凹凸字符图像特征抽取新方法

凹凸字符在成像时,由于字符和背景的材料和颜色一致,得到的图像对比度较低,在提取字符特征时较一般字符相比难度较大.针对此问题,根据标牌凹凸字符的特点,首次提出了一种基于灰度图像和Gabor变换的凹凸字符特征提取新方法.首先设计了一组Gabor滤波器,然后对凹凸字符的灰度图像直接进行特征抽取,分别提取凹凸字符水平、竖直、左、右对角线等四个方向上的局部笔画特征,在此基础上,继而建立一种不变Gabor特征空间,经大量实验证明这种不变Gabor特征具有优良的可分性,并且具有良好的旋转、尺度和平移不变性,同时对光照变化和噪声也具有较强的鲁棒性,从而进一步证明Gabor滤波器适宜于应用在低质量图像的特征提取中.     

基于成像机理的多小波多聚焦图像融合

针对可见光成像系统的聚焦范围有限,该物体前后一定距离外所有物体都将呈现不同程度的模糊的问题,探讨了可见光多聚焦图像的融合问题。分析了多聚焦图像的成像机理,提出了一种基于多小波变换的融合方法。实验结果表明,该方法可有效综合多聚焦图像,从而获得场景内所有物体都清晰的图像。     

6通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用

针对经典的奇异值分解(singular value decomposition, SVD)在图像处理中的不足,提出了一种6通道多尺度奇异值分解(multi-scale SVD, MSVD)的构造方法,并将其应用于多聚焦图像融合中。首先,在经典SVD的基础上,利用矩阵分块的方法,给出了一种6通道MSVD的构造方法。其次,对参加融合的多聚焦图像进行6通道MSVD分解,得到高层低频和各层5个方向的高频,对分解的低频子图像采用取平均、高频子图像采用区域能量取大的融合规则进行融合,并进行MSVD逆变换得到融合结果图像。最后,对融合结果图像进行主观分析和客观评价。实验结果表明该方法有好的视觉效果,融合结果图像有较高的清晰度和较丰富的边缘细节信息,且没有方块效应。从客观指标看,该方法有较高的清晰度和空间频率,其清晰度和空间频率比基于离散小波变换、基于提升小波变换、基于曲波变换和基于轮廓波变换的融合方法都高。     

基于复数小波变换的景像匹配算法

讨论了一种基于复数小波变换的景像匹配算法 ,并以此算法为基础给出了一个高效的景像匹配模型。依据生物视觉的空间频域通路思想 ,利用复数小波移动不变性 (shiftinvariance)和实数离散小波快速算法 (Mallat快速算法 )将图像分解成多层 ,模拟生物视觉的感知过程 ,分别在高、低空间频域内进行了由粗到精的快速匹配。通过实验证明 ,与传统的景像匹配算法相比具有速度快、匹配概率高、抗干扰能力强等优点。     

基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation, HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。     

基于融合策略的非下采样Contourlet域SAR图像去噪与仿真分析

传统的SAR图像去噪方法仅考虑乘性噪声,而忽略其中的加性成分。根据图像统计特性提出加性和乘性复合模型,对图像施加非下采样Contourlet变换分解策略,然后在变换域引入融合策略以完成最终的去噪。仿真分析表明:采用该新算法后的视觉效果和客观衡量指标都比较理想。