基于小波帧变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波帧变换的多聚焦图像融合算法,本算法首先对图像进行小波帧变换,然后利用多聚焦图像的特点,采用区小波能量取大原则对高频系数进行融合,采用区域空间频率取大原则对低频系数进行融合,并进行一致性检验,最后通过重构得到融合图像.实验表明,该算法相比于传统小波变换法,具有更好的融合效果.     

基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法。首先对不同聚焦图像进行小波变换,然后采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合,采用重要度准则对低频系数进行融合,最后对融合后的小波系数进行重构,得到了很好的融合图像。实验结果表明,融合效果优于取绝对值大的小波系数和区域方差准则的融合算法。     

基于树形小波变换的断口图像识别

断口图像的识别是进行失效分析的一个重要组成部分,本文提出一种基于小波的断口识别方法,该方法采用树形小波对金属断口图像进行二级小波变换,剔除近似分量,对其余的各个频带输出的标准差作为断口识别的特征,并采用最小距离分类法进行分类,实验证明,此方法对细节丰富的断口的识别率很高。     

基于自适应压缩感知与处理的雷达多目标跟踪

自适应压缩感知与处理方法(Adaptive Compressive Sensing and Processing,ACSP)能够减少计算负荷,但现有的基于自适应压缩感知与处理的雷达目标跟踪方法仅限于单目标的跟踪,针对该问题,提出将自适应压缩感知用于雷达多目标追踪。通过对回波进行稀疏表示,设计改进字典(稀疏变换矩阵)。在测量过程中,采用自适应权重替代随机高斯矩阵,构造和配置感知矩阵,基于压缩感知采样的接收数据来建立测量模型。由于测量与目标状态的非线性关系,采用结合联合概率数据关联方法的似然粒子滤波器对目标状态实时顺序估计,从而克服了多目标跟踪中的数据关联问题。理论仿真实验结果表明,改进的自适应压缩感知与处理方法实现了对多目标跟踪。     

方向非抽样小波变换在多传感器图像融合中的应用

本文分析和研究非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的非抽样小波变换的优点,提出了基于方向非抽样小波变换的图像融合方法.首先利用非抽样小波变换将待融合源图像分解成不同尺度,不同分辨率的高低频分量,再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解,然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,最后将融合的各频带进行相应逆变换得到融合图像.实验表明,在不同评价标准下,本文方法优于传统小波变换和拉普拉斯金字塔变换的融合效果,并能有效地消除小波变换所带来的光谱扭曲和假边缘现象.     

基于Contourlet变换的子带自适应图像去噪

Contourlet变换是继小波变换之后的又一新变换。由于Contourlet变换的多尺度和多方向特性,能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本文提出一种基于Contourlet变换子带自适应图像的新颖去噪算法。该算法核心是估计无噪期望信号的概率。即结合无噪子带系数的广义Laplacian模型和加性高斯白噪声的概率估计,分析每个子带信号概率为固定的情况。实验结果显示这种新的子带自适应图像去噪算法优于Bayesian wavelet shrinkage和ContourletHMT算法。     

一种叠加矩阵在信号重构中的应用研究

为提高压缩感知算法的信号重构质量,基于傅里叶随机测量矩阵的构造方法,提出一种叠加测量矩阵。该矩阵通过在傅里叶随机矩阵的基础上叠加确定性类圆环矩阵,重新调整测量结构和范围,使信号在压缩传感过程中能完整、准确地保留有用信息。在分析几类常用测量矩阵的基础上,着重介绍了该叠加测量矩阵的构造方法,并应用于一、二维信号重构中。通过对这几类测量矩阵的重构效果进行仿真比较,结果显示,在相同的信号稀疏度、测量比例和重构算法情况下,改进的测量矩阵能极大提高信号重构的质量。     

红外与可见光图像的非采样Contourlet变换融合方法

针对传统基于非采样Contourlet变换图像融合技术存在的问题,提出改进的基于图像局部能量的非采样Contourlet变换红外与可见光图像融合方法。首先对待融合图像进行非采样Contourlet变换;然后在图像低频成分采用基于图像局部能量的加权平均融合准则进行图像融合,在图像高频成分采用归一化将高频系数的能量差与设定的融合阈值进行比较,再进行分步融合;最后进行非采样Contourlet变换的重构得出融合图像。实验章节通过合成及真实图像算例证明本文方法相对于传统的图像融合方法具有更好的融合效果及精度。     

一种新颖的无人机侦察图像分区域压缩算法

针对无人机侦察图像及其在军事运用上的特点,分析并证明了基于小波变换的压缩技术在无人机侦察图像压缩方面是一种很好的解决方案,根据某型无人机侦察图像设计了一种基于小波变换的分区域压缩算法,取得了良好且满意的图像压缩效果和实时传输效果.最后,阐述了基于小波变换的侦察图像压缩的关键技术.     

基于Contourlet域SOT结构的SAR图像相干斑抑制算法

把SOT结构引入到能够最优表示图像的Contourlet变换中,结合Contourlet系数域的结构特点和SAR图像相干斑乘性噪声模型提出了一种新的相干斑抑制算法。对基于小波系数域SOT结构的相干斑抑制算法中固定在一个低频尺度中选择根系数的方法进行了改进,根据SAR图像的匀质性条件自适应地在两个不同低频尺度中选择根系数。把该算法应用到实测SAR图像中取得了很好的目视效果,各项指标得到了有效提高。     

基于小波变换的高超声速边界层动态图像分析

利用小波变换技术,研究高超声速下动态尖锥周期俯仰摆动的边界层转捩图像.通过基于二维小波变换的图像消噪和图像增强算法,优化动态实验图像,根据小波变换图像的奇异性提取沿时间历程变化的尖锥边界线和边界层图像,得到尖锥的俯仰摆动周期和迎角变化范围.结果显示边界层厚度的变化周期与尖锥的俯仰摆动周期存在相位差,随着迎角增大,背风面转捩点向尖锥前缘移动.实验结果表明,基于小波变换的图像处理技术不仅能够作为高超声速尖锥实验流动显示进行定性观察.还可以实现对高超声速边界层转捩实验的精确观测和定量分析,成为一种重要的量化和自动化的实验技术和分析手段.     

基于二进小波变换的磁共振图像去噪新算法

针对传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像边缘的缺点,提出了一种基于二进小波变换的噪声抑制新算法.利用小波系数的区域相关性,将要处理的小波系数置于由它周围的系数组成的可变窗口内,由窗口内所有小波系数的值来决定该系数的处理方式.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,本文采用了具有平移不变性的二进小渡变换.实验结果表明,该方法较之传统去噪方法有更高的去噪精度,可以有效降低噪声,同时较好地保持图像细节和边缘信息.     

整数小波变换在数字水印中的应用

数字水印技术是实现数字产品产权保护的一种有效手段。本文提出了一种基于整数小波变换的数字图像水印算法。首先将原始图像进行分块,逐一对每块子图进行整数小波分解,然后将置乱后的二值图像嵌入到低频系数。实验证明该算法具有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

基于二进小波阈值决策的血管内超声图像噪声抑制

针对血管内超声图像中血液散射引起的斑点噪声,提出了一种基于小波多尺度分析的非线性去噪算法,在二进小波变换域分别采用软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行非线性处理,并根据二进小波分解结构提出了一种局部阈值估计方法.实验结果表明,该方法在抑制血流斑点噪声的同时也较好地保留了图像边缘,有助于识别管壁和周围组织.     

稀疏泡状流中变形气泡的三维图像测量技术

研究气泡变形对于分析泡状流中气泡的受力和运动具有重要意义.设计了一种可确定稀疏泡状流中气泡空间坐标与变形参数的图像测量技术:原始图像经预处理和增强后,结合形态学方法识别出变形气泡投影的闭合轮廓.改进了分水岭方法对气泡投影进行分割,并用对称直线法确定投影中心改进Hough变换,得到椭球气泡模型的投影椭圆参数.提出了一种由两幅投影轮廓重构三维气泡模型的算法并分析了实验误差.该技术可较准确地测得气泡空间坐标和变形参数:投影椭圆的参数误差小于3个像素,气泡识别误差小于15%.     

基于脊波变换的三维工业CT图像空间距离测量

工业CT是一种应用广泛的射线无损检测技术,工业CT三维图像的测量是其中重要的组成部分。本文利用脊波变换,初步实现了三维工业CT图像的空间距离测量。首先对三维图像进行三维Radon变换,得到投影值构成的二维图像(称为投影值图像)。然后在待测量位置画一条直线,对直线上的灰度值进行小波变换。根据变换后的小波系数确定投影值图像的边缘位置,从而求出三维图像内两点的距离。仿真实验表明:采用本文的脊波方法测量三维工业CT图像的两点空间距离可达到较高精度。     

结构故障诊断中的小波分解层数选取方法研究

小波变换被广泛的应用到结构故障诊断中,但尽管利用小波变换进行故障诊断效果很好,在实际操作过程中仍存在两个问题,即小波基函数的选择和最佳小波分解层数的选择。基于结构的动力系统,通过讨论结构动力响应、频率折叠及频率混淆对小波分解层数的影响,推导总结出一种小波分解层数的算法,并给出了其算法公式。     

一种小波变换图象无失真编码方案

提出一种基于小波变换的图象数据无失真压缩编码方法，基本思路是利用小波变换实现图象的多分辨率分解，然后再对变换后的小波图象进行动态Ｈｕｆｆｍ ａｎ 编码，从而在不影响整个系统运行深度的前提下，最终实现压缩比较大的图象无失真压缩编码。     

基于人眼视觉特性的车载图像增强算法的应用与研究

通过对人眼视觉的图像亮度敏感特性、掩盖效应和多通道特性的分析,针对车载图像处理需求,提出了小波与Retinex结合的图像增强算法,将原始图像进行小波变换,低频尺度系数采用MSR算法处理,高频小波系数进行非线性增强。运用MATLAB软件进行仿真实验,结果表明该方法能够使人眼观察到的图像更清晰,可有效提高驾驶安全性。     

基于伯努利采样的高速摄像机图像实时压缩

高速摄像机被广泛应用于爆炸力学、流体力学、弹道观测等科研试验中。受电子系统存储带宽和容量限制,高速摄像机无法实现长时间拍摄。对拍摄图像进行压缩是延长高速摄相机拍摄时长的有效方法。然而,现有图像压缩方法因计算复杂度高、时间长,无法满足高速摄相机海量图像压缩需求。为此,提出一种低硬件成本的实时图像压缩方法:采用伯努利采样方法,在CCD或CMOS成像过程中,随机采样部分像素得到压缩图像;再通过未知像素估计算法重建压缩图像。模拟测试结果表明:当图像压缩率达到99%时,从重建图像中仍能观察到图像主要视觉信息,优于TOM拍摄图像的插值放大结果。