基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制

根据极化SAR图像的特点,针对传统空域滤波方法总存在降低相干斑与有效保持边缘纹理信息这一对矛盾,探讨了基于独立分量分析的极化SAR图像相干斑抑制技术,研究了两种基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制方法,并分析了其优缺点及应用条件。实验结果表明:基于独立分量分析的方法能有效降低相干斑噪声,较好地保留边缘纹理信息,是一种有效的相干斑抑制方法。     

遥感图像薄云的小波自适应阈值去除

可见光遥感图像最常见的薄云噪声严重地影响其解译的准确性,因此根据薄云噪声主要影响图像的低频信号,提出单波段遥感图像小波变换自适应阈值去云,图像经小波分解后,薄云噪声与地物信息在低频小波系数的阈值使用遗传算法以广义交叉验证GCV准则作为目标函数自动寻找,然后对小波系数进行阈值化去云。结果表明,该方法可有效去除薄云噪声并保留地物信息,使原来模糊的地物细节信息变清晰,信息熵最高,去云效果优于小波同态滤波,且明显优于同态滤波;不同尺度低频小波系数中薄云噪声与地物信息间的阈值,可用遗传算法和GCV准则有效地自动确定。     

基于B样条小波的医学图像边缘提取

利用基于三次B样条小波的边缘提取方法,对医学图像进行了边缘检测并与传统的图像边缘提取方法进行了比较。结果表明:基于三次B样条小波变换的边缘提取,具有定位准确,保留细节较好的优点。     

使用小波变换的图像边缘检测算法

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。     

不同小波基下的SAR图像相干斑抑制性能分析

分析了合成孔径雷达(SAR)图像中相干斑(Speckle)的统计特性。基于小波变换(WT),给出了一种多尺度的Speckle滤波方法,该方法利用小波分解后的HH分量(低频分量)作Speckle抑制,得到图像Speckle的相当大的改进。文中还对不同的小波基进行了理论分析,并利用实验数据,从等效视数(ENL)角度进行了比较,证实了不同小波基下该方法对Speckle具有较好的抑制性能。     

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.     

磁共振图像小波去噪方法的参数选择研究

在小波去噪理论的基础上,对磁共振图像小波去噪过程中所涉及的小波函数、分解层数以及阈值三个参数进行了研究.即在保持其他参数取值不变的情况下,通过实验找出去噪效果最好的某个参数取值,并最终得出了一组适合磁共振图像小波去噪的参数组合.本文的实验结果为磁共振图像小波去噪方法的参数选择提供了有效参考.     

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。     

基于Curvelet变换的多聚焦图像融合算法

曲波变换是近几年发展的多尺度分析方法,它比小波更适于分析图像中的曲线边缘特性,利用这一特性,本文提出了一种基于Curvelet变换的多聚焦图像融合算法.实验结果表明,该算法融合效果优于小波变换等其他传统图像融合算法.     

基于小波变换的医学图像融合技术

不同成像技术获得的医学图像为临床诊断提供了不同的信息,图像融合技术可以综合利用多模医学图像互补信息,从而有效地提高诊断水平。该文采用小波变换对人脑MR-T2和MR-PD图像进行融合。结果表明此方法能够充分有效地将两种不同模式的信息融合在一起,融合性能优越,很好地保留了原始图像的边缘和纹理特征,为临床诊断提供更加有效的信息。     

基于小波域分形编码的图像插值

传统的图像插值方案(包括最近邻插值、双线性插值和B样条插值等),大多是基于图像分块的光滑连续模型。由于该模型不能很好地描述自然图像的特点,因此插值得到的图像质量不高。为寻求更有效的插值方案,首次提出了基于小波域分形编码的插值算法。该算法在FW编码的基础上,首先利用图像的局部自相似模型,通过小波树的膨胀,并借助小波域的第1级子带,对超分辨率级的第0级子带进行最优预测,再经过小波反变换来得到插值图像。标准测试图像的实验表明,该插值算法与传统的双线性插值相比,不仅可以获得清晰的纹理和边缘,而且峰值信噪比也更高,因此插值得到的图像更加精确、真实。     

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。     

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SUSAN算法和9／7提升小波图像去噪融合

为了对含噪模糊图像进行有效的去噪增强,并考虑到实时性的要求,本文提出了一种新的基于SUSAN算法和9／7提升小波图像去噪融合方法。首先,对含噪模糊图像进行SUSAN算法处理;同时,对含噪模糊图像利用9／7提升小波进行通用阈值去噪;最后,在对去噪后的图像进行镜像对称延拓处理并与经SUSAN算法处理后的图像进行有效的融合。仿真实验结果表明,该方法不但能够大大提高图像的信噪比,而且能有效提高图像的清晰度。     

基于自适应提升方案的低比特率图像压缩编码

通过采用自适应提升小波分析,根据处理信息的局部特征自适应地调整预测和更新算子实现与处理信息的准确匹配,有效地降低信息小波分析的运算量和计算的复杂性,并且能较好地实现同址运算,便于采用DSP等硬件实现;其次,通过定义浮动阈值,在编码中提出了采用自适应深度优先搜索的扫描策略,进一步改善了数字图像的编码效率。实验结果表明,通过这些措施实现的数字图像压缩算法,其重构的图像质量较好,有效地降低了压缩后图像的比特数,图像的压缩效果、编码时间等亦有较大的改善。     

Cannvy边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用,分析基于Canny算子的边缘检测方法并将其应用于医学图像。本文首先介绍边缘检测算法的理论基础;然后结合Canny算子的实现原理及步骤,说明边缘检测所遵循的基本原则;最后在OpenCV环境下编程调试,对该算法进行实验验证,利用Canny算子对一幅人体肺部CT图像进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论,Canny算子检测出的边缘完整、连续且细锐。从实验结果中可以看出,这种方法对医用CT图像的边缘检测非常适用,对于利用计算机进行医学图像处理有着重要的现实意义。     

基于频面与嵌入零树小波的图像编码算法

以ＥＺＷ编码算法为基础，通过考虑视觉特性、利用子带相关性及修改完善嵌入编码策略，提出了一种基于频面与嵌入零树小波的图像编码（ＦＥＺＷ）算法．实验结果表明，该算法在压缩速度、图像复原质量等方面均明显优于ＥＺＷ算法．     

使用小波分析的图像融合算法

利用小波分析实现ＳＡＲ图像与光学图像的融合和互补性。这种图像融合方法是利用ＳＡＲ图像小波分解后的近似部分和光学图像小波分解后的细节部分，组成一个新的小波分解系数，再进行逆小波变换（重构），即可得到复合的图像，取得了较好的实验效果。