小波变换压缩感知在断口图像重构中的应用研究

基于小波变换压缩感知的独特优势,即小波系数的稀疏性和突破奈奎斯特采样定理的局限性,将小波变换压缩感知应用于到断口图像的处理中,提出了基于小波变换压缩感知的金属断口图像重构方法。该方法利用小波变换对断口图像进行稀疏采样,然后,设计随机测量矩阵对图像进行压缩,最后,通过OMP或ROMP算法对断口图像进行重构。同时,对比分析了OMP和ROMP两种重构算法。研究结果表明,在压缩比达到一定程度时,两种重构算法都能得到较好的重构图像,相对来说,ROMP重构算法优于OMP算法,得到了更高的峰值信噪比(PSNR),并且ROMP算法的重构时间大大缩短,且表现较为稳定。     

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.     

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.     

连续小波变换应用于密集模态参数识别

用连续小波变换方法进行模态参数识别时,减小小波函数的带宽可以提高小波变换的频率分辨能力,但同时也会增大边沿效应,影响密集模态参数识别的精度。本文提出了极值位置方法,在模态耦合严重的小波脊附近,找到模态解耦最好的尺度,在此尺度上进行频率和阻尼的识别,可以获得较好的识别精度。使用Morlet小波函数,对GARTEUR飞机模型中的三阶密集模态进行识别,验证了该方法的有效性。     

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。     

一种基于小波变换的SAR图像边缘检测器(英文)

边缘提取是图像处理与图像分析的基础。本文基于小波变换 ,研究了 SAR图像边缘提取的方法 ,从而为合成孔径雷达 (SAR)图像辅助导航系统奠定基础。由于 SAR图像受固有斑点噪声的影响 ,采用小波变换与固定阈值提取 SAR图像边缘特征时 ,将有大量虚假边缘产生 ,特别是在图像的亮区。为此 ,本文提出了采用具有恒定误警率的阈值 ,以消除斑点噪声的影响。同时 ,分别对两幅不同的图进行仿真 ,仿真结果表明 ,斑点噪声的影响被大大抑制 ,且由于阈值是由小波变换系数直接构成 ,能保证辅助导航对实时性的要求。     

基于波段背景清晰度的小波变换高光谱遥感图像融合

高光谱遥感图像具有大量的光谱波段,有助于地物的精细分类与识别。然而,随着波段的增加,数据冗余度也相应增加,使得图像融合计算量增大,过程繁杂。因此,提出了基于波段背景清晰度的小波加权平均高光谱图像融合方法:以J-M距离和最佳指数值为指标提取优选波段组合,以减少波段数据冗余,提高信息互补,使之有利于高光谱图像融合。该算法包含如下3个步骤:首先,利用J-M距离和最佳指数选择原则,从HSI高光谱遥感图像的115个波段中提取所需优选波段及优选波段组合。其次,采取单波段遥感图像背景清晰度处理的EM算法对所选波段进行遥感图像增强预处理。最后,采用小波加权平均的像素级融合优选波段遥感图像增强数据,使得融合图像质量更优。实验结果表明:本文方法提高了融合图像的标准差、信息量和清晰度,使地物空间细节能力增强,地物特征更加明显。     

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。     

SAR图像小波域多尺度模型

针对面向ATR应用的SAR图像压缩需要将图像压缩与图像自动分析相结合,本文研究小波域SAR图像MAR模型并应用于图像鉴别.与SAR复图像分辨单元相干平均形成多尺度图像序列建立多尺度模型不同,本文对SAR对数检测图像小波变换形成多尺度图像序列建立MAR模型.通过实例辨识了SAR图像中自然杂波(草地)与人造物(战略目标)模型,应用该模型推导了小波域多分辨率判别,对MSTAR图像鉴别实验验证了模型的有效性.其中db2小波域多分辨率判别鉴别性能好而计算复杂度低.小波域多分辨率判别可用在图像压缩有损量化前鉴别出人造物与自然杂波.     

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.     

二维小波变换及其在医学图像处理中的应用

介绍了二维离散小波变换的一般形式，在图像分解的基础上．分析了二维小波变换在医学图像消噪和图像增强中的应用，同时给出应用实例。结果表明，应用小波分析进行医学图像处理，能够有效地改善图像质量，有利于医生对病情的诊断和治疗。     

基于小波变换和ICA的卫星测控信号盲识别算法

针对信息对抗中对非合作卫星测控信号识别的问题,提出一种小波变换和独立分量分析相结合的卫星测控信号盲识别算法.首先,基于小波变换去除噪声原理,对混合信号进行去噪处理;然后,采用独立分量分析的方法对去噪后的混合信号进行分离;最后进一步对分离后的测控信号作矢量归一和再去噪处理,得到卫星测控信号的最终估计.Matlab仿真结果表明:该识别算法可以较好地分离卫星测控信号,并且很好地保留了源信号的特征,具有良好的稳定性,收敛速度较快.     

PCB缺陷识别算法的研究

AOI（Automatic Optic Inspection）是基于光学原理来对印刷电路板（PCB）焊接生产中常见的缺陷进行检测的一种新型测试技术。对于PCB图像的定位问题,使用一种改进的Hough变换检测圆形,通过刚体变换模型实现图像定位;在瑕疵识别中,根据树分类法和序贯检测的思想设计一种PCB缺陷模式识别方案。     

基于加权PCR证据融合的多传感器Lamb波损伤成像

为提高基于Lamb波损伤定位成像的对比度和可靠性,提出了一种基于证据理论多传感器信息融合的损伤成像方法。基于连续小波变换,确定了传感路径的时间延迟,进而采用椭圆定位法进行损伤成像。以信号时频带能量变化率为指标,确定了传感路径的权重值,提出了一种基于加权比例冲突再分配(Proportional conflict redistribution,PCR)证据融合算法,并以此对多组传感路径的定位成像进行融合。试验结果表明,该方法具有较好的成像对比度,且能降低因部分传感路径时间延迟判断失误对成像结果造成的影响。