一种新的图像特征抽取方法

本文描述了一种新的图像特征提取方法.它基于小波变换的多尺度方法,这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征.文中给出了图像特征提取的实例.     

基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建

针对目前基于稀疏表示模型的图像超分辨率重建方法对于边缘、纹理等细节信息保持能力有限、易产生视觉伪影的问题,提出了基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建算法。在字典训练阶段,所提算法在利用图像形态分量分析方法构造纹理和结构字典的基础上,为了有效地提取低分辨率图像特征细节信息,对图像结构分量采用一阶二阶导数进行特征提取,对纹理分量采用Gabor变换进行特征提取,并使用L_1/2范数构造训练字典模型;而在重建阶段,为了消除重建图像块效应及模糊伪影,进一步提高重建图像的质量,采用全局约束和非局部相似性约束相结合的方法对重建高分辨率图像进行优化。实验结果表明,该算法在重建图像主观和客观评价指标方面均有较好的表现。     

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。     

基于小波变换的二维独立元在人脸识别中应用

针对二维主元分析（Two-Dimensional Principal Component Analysis，2DPCA）和独立元分析（Independent Component Analysis，ICA）的特点，给出了二维独立元分析（Two-Dimensional Independent Component Analysis，2DICA）的概念。在2DICA算法的基础上，提出了基于小波变换（Wavelet-Transform，W1r）的2DICA（Wavelet-Transform and Two-Dimensional Independent Component Analysis，WT-2DICA）人睑识别算法。首先，利用小波变换将原始图像的高频分量和低频分量进行不同程度的分离，并忽略高频分量，获得原始图像的基本特征；然后，利用2DICA算法术得投影特征；最后依据曩近郐法则完成人脸识别，基于ORL（Olivetti Research Laboratory）与Yale人脸数据库的实验结果表明，WT-2DICA算法正确识别率高于2DPCA算法与2DICA算法，是一种有效的人脸识别方法。     

基于二维直方图和粒子群优化的边缘检测

针对基于二维直方图的分割方法存在计算耗时的缺点,将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的边缘检测算法。新方法在定义的二维灰度空间中,利用粒子群优化算法自适应搜索最优解,并以此作为边缘检测算子的门限,阈值变换后便可得到表示原图像主要特征的分割结果。通过对水下图像处理的实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统检测方法相比,具有更好的抗噪性能。     

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。     

一种多波段SAR图像伪彩色融合算法

针对多波段SAR图像互补信息的利用问题,提出了一种基于Contourlet变换与IHS变换结合的伪彩色融合算法.利用最佳指数模型选择出信息量最大、相关性最小的三个波段图像,实现RGB到IHS彩色空间的变换;然后用Contourlet变换对Ⅰ分量和另一波段SAR图像进行多尺度分解,分别得到低通近似子带和方向高频子带.对方向高频子带定义一个边缘信息量测因子融合策略进行融合,近似子带用平均方法融合,并进行Contourlet重构得到融合后的Ⅰ分量.结合H、S分量进行IHS到RGB空间的反变换.综合了不同波段图像特征,把人眼难以分辨的灰度转化为可分辨的色彩,保持SAR图像空间分辨率的同时,增强谱分辨率,仿真实验结果证明了该方法是有效的.     

改进的主峭度分析算法及其在高光谱图像小目标检测中的应用

由于高光谱图像维数较高,因而在利用高光谱图像进行目标检测之前会先进行数据降维。主成分分析变换和最大噪声成分变换是高光谱图像处理领域最为经典和常用的两种降维方法。它们以图像的方差和信噪比为指标进行降维,是基于二阶统计信息的方法。小目标由于其本身的特点可能会被经过该类方法降维后舍弃掉,而基于高阶统计特性的主峭度分析算法能够很好的解决这类问题。该方法能够提取基于二阶统计信息进行降维后无法保持的小目标信息,从而有效的检测到小目标。但主峭度分析算法的收敛速度较慢、计算时间较长,因而本文提出了一种改进的主峭度分析算法,改进的主峭度分析算法可以提高算法的收敛速度、减少算法的迭代次数。仿真实验表明,改进的主峭度分析算法能够缩短计算时间,提高算法的收敛速度。     

基于小波变换的PCB缺陷视觉检测技术研究

针对现有的PCB(PrintedCircuitBoard)缺陷视觉检测系统实时性较差,难以检测线宽过窄等问题,首先对PCB缺陷图像进行小波变换压缩,提高了系统实时性;然后应用小波边缘检测算法对缺陷图像边缘精确定位,在图像小波变换局部模极大值对应的梯度方向上计算边缘点距离,根据特定规则提取、识别并定位特定缺陷,实验结果表明上述方法简单有效。