基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合

提出一种新颖而有效的基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合算法。平稳Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用平稳Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,该算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

小波变换在图像压缩中的应用

图像压缩技术在很多领域有着广泛的应用,它能显著地降低对信道容量的要求,节约大量的磁盘存储空间,因此一直是研究的热点.图像压缩技术就是去掉图像数据中的各种冗余,保留下有用信息.小波变换是一种多分辨率的分析方法.小波变换是一种对图像进行压缩的主流算法.文章就如何应用小波变换对图像进行压缩进行了分析.     

彩色图像多签名水印算法的研究

利用小波变换多分辨率特性和人眼视觉特征,提出了一种新的彩色图像多水印算法。算法先将不同强度的签名水印扩频到彩色图像不同色块的小波域,然后进行逆小波变换生成水印图像。多个有意义的签名水印能提供更可靠的版权识别,而且多水印相互配合使水印图像同时具有很好的透明性和鲁棒性。大量实验结果表明:该算法对常见的图像处理方法和压缩具有很强的鲁棒性,并且当彩色水印图像转化为灰度图像后仍能从中提取出水印。     

纹理SAR图像的多分辨率分析和分类(英文)

应用小波变换研究纹理合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像的多分辨率分析和分类，首先应用树状结构的小波变换算法对一幅纹理ＳＡＲ图像进行多分辨率分解，并对图像中的不同纹理类型进行定量分析，然后将金字塔结构的小波变换算法应用到图像的多分辨率分类，所得结果证明了小波变换在纹理ＳＡＲ图像分类中的优越性。     

基于特征的小波变换与高通滤波相结合的图像融合算法

提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法,综合考虑图像的边缘特征和小波变换后的系数相关性,对低频分量进行高通滤波,得到低频分量的细节分量并进行融合;在高频区域采用提取图像的边缘和区域能量相结合的方法进行融合.实验结果表明该算法具有很好的融合效果.     

基于双树紧支剪切波变换的遥感图像融合

提出一种基于双树紧支剪切波的遥感图像融合算法。紧支剪切波变换是剪切波理论的空域实现,因其步骤中包含了传统的离散小波变换(DWT),引入了移变性。分析移变性对图像融合的影响,采用双树复数小波抑制紧支剪切波的移变性,与主分量分析变换(PCA)或IHS变换相结合,提出遥感图像融合算法。通过Quick Bird和IKONOS的三组数据的进行实验,结果表明提出的融合方法性能优于基于DWT、àtrous小波、Curvelet以及基于频域实现剪切波(àtrous shearlet)方法。     

基于小波变换的汽车前照灯图像边缘检测

用改进的基于小波多尺度变换的数字图像边缘检测算法,提取汽车前照灯近光图像的边缘,完成图像的初步预处理,从而为车灯的近光检测奠定基础.采用小波分解算法进行图像增强,针对小波模极大值在不同尺度下传播的特性,检测出图像在两个方向的极大值,之后通过边缘跟踪补偿和平滑细化得到图像的边缘.对比几种经典的边缘检测算子,小波变换的数字图像边缘算法对汽车前照灯近光图像的处理结果较好.     

基于频带方向最大值的视网膜图像融合

基于小波变换的图像融合方法是在频带方向按照一定的融合规则选取合适的融合系数值,以使获得的图像具有更佳的视觉特性、更丰富的细节和更突出的融合效果.实验中通过对荧光素血管造影视网膜图像和对应的无赤光视网膜眼底图像进行融合,并使用信息熵对融合结果进行评价,结果表明本方法具有较好的融合效果.     

小波级数变换的一种离散小波变换算法

小波文献中，离散小波变换多由于带分解或拉普拉斯塔形分解等引出。本文从连续小波变换及小波级数变换出发，通过对采样过程的分析导出了离散小波变换的定义。离散小波变换是唯一便于Ｘ数值计算的小波变换，本文提出了一种以离散小波变换计算小波级数变换的算法，该算法较之Ｏ’Ｒｌｏｕｌ的类似算法相比，可取得更好的计算精度。     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.     

基于提升小波变换的医学图像融合算法

图像融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像的技术,它使得融合后的图像包含更为准确、更为全面可靠的图像描述。为了改善传统医学图像融合算法对细节信息的丢失,采用提升小波的方式将源医学图像进行分解,并分别对高低频采用不同的融合规则,最后经小波逆变换得到目标图像。仿真实验结果表明,该算法是有效可行的。     

基于小波变换的结构矩阵矢量量化压缩方法

提出了一种基于小波变换的结构矩阵矢量量化方法。该方法利用图像经过小波变换后,不同分辨率级子图像之间存在相似性,将已生成的第ｍ级图像的分类信息传递给第ｍ－１级图像,并利用各子图像的结构特性,对矢量量化后的编码结果采用结构矩阵的方法进一步压缩。实验表明该方法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比,和有关文献给出的结果进行比较,该算法具有较好的性能。     

基于小波变换的数字水印方案

数字图像水印技术一般面临着两个方面的矛盾问题,就是水印算法的复杂度越高,一般对应的算法的鲁棒性越强。本文提出了一种数字水印方法,这种算法基于离散小波变换,为了提高算法的稳定性,确保水印的抗干扰能力,在编码时应用了纠错码技术。     

基于图像内容可恢复的脆弱水印技术

提出了一种用于图像内容认证和保护的脆弱数字图像水印算法,该算法不仅可以检测定位出图像中内容的篡改,而且可以恢复被篡改的图像内容。算法用小波变换提取出图像的低频部分作为水印,然后再用RS纠错编码技术对水印进行编码,再利用置乱技术及加密技术将校验码处理后植入图像的最低有效位。实验结果证明该算法是比较有效的脆弱水印算法。     

快速Curvelet变换在实时机器视觉系统中的应用

机器视觉系统已成为现代工业生产生活中重要环节之一,为使机器视觉系统在螺钉自动分选机工作过程中能够达到稳定、实时地监测螺钉的头径、头杆等几何参数,该文应用Curvelet变换增强图像边缘以及检测稳定性,减少裂纹及划痕对边缘提取的影响,并使用MMX、SSE指令和IPP函数进行优化处理以提高图像处理速度。经实验验证,螺钉自动分选机机器视觉系统在工业应用中的图像处理速度可达25ms/帧、重复精度为8μm,达到了稳定、实时监测几何参数的要求。