基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪

提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。     

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NSCT和IHS变换域的灰度可见光与红外图像融合方法

针对灰度可见光与红外图像的融合问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(non subsampled contourlet transform, NSCT)和IHS变换域的自适应融合方法。该方法利用IHS变换域的有效分离图像亮度信息和光谱信息的优势,对灰度可见光图像进行彩色传递并得到亮度、色调、饱合度(intensity hue saturation, IHS)三个分量的值;然后通过NSCT变换分别对可见光图像的I分量和红外图像进行多尺度和多方向分解,并采用一定的融合规则得到融合图像的低频分量和高频分量,而后进行NSCT逆变换得到灰度融合图像并将其作为最终融合图像的I分量,最后进行IHS逆变换得到红绿蓝(red green blue, RGB)彩色融合图像。理论分析和仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于Contourlet域树状系数的自组织神经网络图像分割

为避免小波域隐马树模型分割算法中模型假设的不足,提出用SOM网络作为非参数概率密度函数估计器。用图像轮廓波变换域中的树状数据作为网络输入,以利用图像的几何特征来提高分割效果。由训练好的网络组可以得到待分割图像各个尺度下的条件概率密度函数值,应用最大似然分类准则得到相应尺度下的粗分割。通过多尺度粗分割结果的融合,得到像素级的分割结果。用合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域隐马树模型分割方法和基于SOM网络的多尺度贝叶斯分割方法进行比较。对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数,实验结果表明所提算法分割效果更优。     

联合纹理提取和边缘检测的新方法

结合稀疏表示和半二次规整化方法,提出了一种联合纹理特征提取和边缘检测的新算法。该算法是基于稀疏表示的形态学成分分解方法的直接推广。其基本思想是用两个适合的字典：一个用来描述纹理部分--对偶树复小波变换,另一个用来描述结构部分--第二代曲线波变换,得到了一种新的分解模型。接着运用半二次规整化方法推广这个分解模型,提出了一种联合纹理特征提取和边缘检测的变分模型。数值计算的结果表明,新模型对图像的结构〖CD*2〗纹理分解,以及边缘的提取都有较好的效果。     

基于非下采样剪切波变换域方向信息测度的多聚焦图像融合方法

根据非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform, NSST)在图像融合领域的优势和多聚焦图像的成像特点,将NSST运用于多聚焦图像融合。在NSST变换域中,利用方向信息测度能够突出图像边缘纹理特征以及降低图像噪声,将其运用在高频子带系数的融合规则中,并对传统的低频融合策略进行改进,将低频系数和高频系数的融合图像进行NSST的逆变换,得到融合图像。计算机仿真实验表明,相比于传统的剪切波变换的融合策略,本文提出的图像融合方法提高了图像的融合质量,增加了图像的信息量,并能降低图像噪声,具有一定的有效性和实用性。     

基于有限脊波变换的图像融合方法

针对小波变换在进行图像处理时不能有效表示直线/曲线的奇异性问题,研究了能够很好表示二维或更高维奇异性的有限脊波变换的基本原理,讨论了将有限脊波变换应用于图像融合的可行性,提出了基于有限脊波变换方法进行图像融合的基本架构,并对变换系数的设置与融合过程的处理进行了详细说明。仿真实验的主客观性能比较表明,基于有限脊波变换的图像融合方法比基于金字塔变换和基于小波变换方法的融合效果要好得多。     

基于多层显著性模型的SAR图像舰船目标检测

针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题,提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。首先,利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。其次,提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型,逐步滤除候选区域的虚警,提取目标轮廓,从而实现目标的精确检测。所提方法能够由粗到细地快速捕获目标区域,从而实现高效、高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测。最后,在真实SAR数据集进行了测试,与其他经典的舰船检测方法相比,所提算法不仅有效地抑制了海杂波的影响,而且在检测精度上有较大提高。     

单基地MIMO雷达低复杂度求根MUSIC角度估计方法

针对单基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,该文提出一种低复杂度的实值求根多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)方法。该方法首先通过降维变换降低接收数据的维数,利用酉变换将复值数据协方差矩阵实值化,然后构造基于酉MUSIC的求根多项式,采用保角映射将复系数多项式映射为实系数多项式,最后通过求解该实系数多项式的根来得到目标的DOA估计。该方法不需要进行谱峰搜索,所涉及的特征值分解和多项式求根运算均只在实数域进行,在大大降低算法运算复杂度的同时可以获得更好的角度估计性能。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于对偶树复小波变换的织物纹理识别

离散小波变换(DWT)虽然广泛用于图像处理,但DWT存在两个缺点:其一,缺乏平移不变性,这意味着信号的微小平移将导致各尺度上的小波系数的能量分布有较大变化;其二,缺乏方向敏感性,可分离的二维小波变换只有三个方向的高频信息即水平、垂直和对角.利用对偶树复小波变换(DT-CWT)进行图像纹理分类,可以克服上述离散小波变换的不足,该方法具有逼近的平移不变性和更多的方向选择性,有利于特征的跟踪、定位和保留.本文采用对偶树复小波变换和BP神经网络相结合的方法对织物纹理进行分类,实验表明,分类率可达98%.     

Spectral matching algorithm based on nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform

A new spectral matching algorithm is proposed by using nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform.The nonsubsampled contourlet transform is used to decompose an image into...     

基于非抽样contourlet和PCNN的图像凹点检测方法研究

在目标识别中,人眼并不凝视整幅图像,为了获得更多图像信息,人眼会在不同区域中进行凹点(foveation points)检测。然而,从某些方向上获得的凹点对实际目标的识别可能是无用或者干扰的信息。为此提出了一种基于非抽样contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像凹点检测方法,该方法在传统凹点检测方法中引入非抽样contourlet变换,充分利用了非抽样contourlet变换对图像处理的高度方向选择性。最后,对影响凹点选取的脉冲耦合神经网络输出函数这一数学模型及其阈值的选择问题进行了研究。     

Image retrieval based on color features integrated with anisotropic directionality

A novel image retrieval approach based on color features and anisotropic directional information is proposed for content based image retrieval systems (CBIR). The color feature is described by the color histogram (CH), which is translation and rotation invariant. However, the CH does not contain spatial information which is very important for the image retrieval. To overcome this shortcoming, the subband energy of the lifting directionlet transform (L-DT) is proposed to describe the directional information,...     

基于最优分解和方向加权的静止图像压缩算法

基于小波变换的JPEG2000是新一代静止图像压缩标准,具有很多优点。但是由于二维小波是一维小波的张量积,它只有有限的方向,因而不能较好地捕捉图像的方向信息。基于方向滤波的小波 contourlet变换(wavelet based contourlet transform, WBCT)可以弥补这个不足,它比小波变换能更稀疏地表示图像信息。把WBCT嵌入在JPEG2000框架中,并结合其性质,提出了基于最优分解和方向加权的静止图像压缩算法。实验结果表明,该算法在中低码率下可以更好地表现图像的轮廓和强纹理信息,在高码率下也能较好地编码图像的弱纹理信息。不管是参照客观质量评价方法,还是凭主观视觉感受,该算法的压缩性能均优于JPEG2000。     

基于轮廓波变换和改进模糊c均值聚类的红外图像分割

针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降噪,以完成分割前的预处理过程,然后利用改进的模糊c均值算法对降噪后的红外图像进行分割。针对标准模糊c均值分割存在的问题,本文提出的方法从基于样本直方图的最小最大距离法的初始聚类中心确定、考虑邻域像素相关性的样本点聚类权值和邻域隶属度修正三个方面加以改进,在保证分割精度的基础上,进一步滤除降噪阶段遗留下的图像噪声。对一系列红外图像进行实验的结果表明,相对于标准模糊c均值算法,本文提出的改进算法划分熵平均降低约10%,区域对比度提高约27%,能够实现对受到噪声污染红外图像的有效分割。     

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%。     

基于多重稀疏表示的声纳图像超分辨率重建方法

提出一种基于多重稀疏表示的声纳图像超分辨率重建方法。该方法针对声纳图像的光滑、边缘和纹理3种结构形态,分别利用离散平稳小波变换、contourlet小波变换和Gabor小波变换建立过完备字典,并对多重稀疏表示的声纳图像进行超分辨率重建。实验结果表明,该方法得到的超分辨率图像能够有效保持原始高分辨率图像的几何特征和纹理特征,可以得到更高的峰值信噪比,并且对噪声具有鲁棒性。     

Tunable-Q contourlet transform for image representation

A novel tunable-quality-factor (tunable-Q) contourlet transform for geometric image representation is proposed. The Laplacian pyramid in original contourlet decomposes a signal into channels that have the same bandwidth on a logarithmic scale, and is not suitable for images with different behavior in frequency domain. We employ a new tunable-Q decomposition defined in the frequency domain by which one can flexibly tune the bandwidth of decomposition channels. With an acceptable redundancy, this tunable-Q contourlet is also anti-aliasing and its basis is sharply localized in the desired area of frequency and spatial domain. Our experiments in nonlinear approximation and denoising show that the contourlet using a better-suitable quality factor can achieve a more promising performance and often outperform wavelets and the previous contourlets both in visual quality and in terms of peak signal-to-noise ratio.