一种基于WBCT的自然图像质量评价方法

部分参考型图像质量评价的性能依赖于图像的特征提取和稀疏表示.WBCT(Wavelet-based Contourlet Transform)是一种无冗余度的图像稀疏表示方法,能有效地反映图像的视觉感知特性,可以用来捕捉由于图像失真而引起的视觉感知的变化.为此,结合部分参考型图像质量评价模型和WBCT,提出了一种自然图像质量客观评价方法.实验结果表明,利用该方法所得到的图像质量客观评价结果与主观评价结果之间具有很好的一致性,能准确地反映人眼对图像质量的主观感受.

WBCT与变分正则化方法的医学图像去噪

在分析几种变分正则化去噪模型的基础上,改进了变分正则化去噪模型,它是各向异性扩散的,去噪效果好,但计算量较大。由于WBCT的阈值法去噪速度快,本文提出了混合去噪方法,充分利用两种方法的优点,先对噪声图像做WBCT,高频子带用WBCT的阈值法去噪,对低频子带用改进的变分正则法去噪,然后用WBCT逆变换重建图像。实验结果表明:这种混合去噪方法比单独用WBCT阈值去噪效果好,计算时间比单独使用正则化方法少,因此混合去噪方法的综合性能最好。

WBCT变换的SPIHT图像压缩算法的改进

传统的基于WBCT变换的SPIHT图像压缩算法没有考虑低频子带与高频子带的关系,只是在高频子带之间寻找方向树的关系,并且需要对变换后的系数进行位置置换,这样必然会影响编码质量和效率.针对以上问题提出了构造虚拟低频的思想,通过构造虚拟低频建立低频子带与高频子带的关系,使方向树结构更高,压缩效果更好;同时又避免了系数位置置换,提高了编码效率.与传统算法和现有的WBCT算法相比,该算法既能有效保护图像细节和纹理,又节省了编解码时间,同时提高了压缩后图像的峰值信噪比(特别是在低比特率下),而且具有通用性.

基于WBCT变换的水下图像高效压缩方法

针对压缩效率和重建质量无法兼顾的问题,提出一种基于WBCT变换(Wavelet-based contourlet transform)的水下图像高效压缩算法。首先根据水下图像和人类视觉系统的特点,在WBCT变换域提出了一种改进的人眼最小可觉察失真(JND)模型,以自适应去除水下图像中的视觉冗余。然后,对重要的低频系数采用定长量化和无损压缩;而对高频系数,采用基于WBCT树结构的变精度定长量化和位置差降编码策略进行编码。实验结果表明,提出的算法不仅具有较高的压缩效率,而且能获得视觉上较为满意的解码效果,适用于水下图像在甚低比特率下的压缩传输。

Pax3基因无义突变导致Wbct小鼠显性白斑形成

本研究将Wbct杂合子小鼠与背景品系小鼠C57BL/6(B6)配种,记录后代白斑小鼠与正常小鼠数目,采用卡方检验确定遗传模式。在突变基因初步定位基础上增加样品数及微卫星标记数目对突变基因进行精确定位,确定候选基因。采用PCR扩增后直接测序方法对候选基因Pax3进行序列分析。结果表明:Wbct突变呈单基因显性遗传,但在不同遗传背景中白斑表型存在差异;Wbct突变纯合子致死;Pax3基因编码区第88位密码子由UGC变为终止密码子UGA,导致蛋白编码提前终止,是引起白斑突变表型的原因。

一种基于熵的WBCT自适应方向分解优化算法

提出一种基于熵的WBCT自适应方向分解优化算法,在对图像进行小波变换的基础上,对各级高频子带进行完全方向分解,然后分析各子带不同方向分解数目时熵的变化情况,并根据最小熵原则给出各个子带的最优方向分解数目。采用SPECK编码方法验证了方向分解数目的合理性。结果表明:经笔者算法处理后的重构图像PSNR值均有明显提高。

基于WBCT的虹膜图像质量评价方法

基于小波分析的Contourlet变换(Wavelet-based con-tourlet transform,WBCT)能有效地反映虹膜图像纹理的视觉感知特性.用级联BP神经网络确定图像的评估区域后,对区域图像进行WBCT分解,并分别定义和计算了5种质量评价指标来评估离焦模糊图像、运动模糊图像、佩带隐形眼镜图像、睫毛和眼睑遮挡图像.实验结果表明,定义的指标可以快速精确地评价这几种图像的质量.并且评价结果与人眼主观评价一致,优于其他评价算法.

基于WBCT和LBP融合的焦炭显微图像识别方法

焦炭显微光学组织的分类识别是判定焦炭质量和指导生产配煤的关键内容,由于传统的空域和频域方法效果都不理想,提出了一种基于小波分解Contourlet变换(WBCT)与局部二进制模式(LBP)融合的焦炭显微图像识别算法。首先,运用WBCT对图像进行多尺度多方向分解,提取出各子频带的统计特征量;然后,在空域采用均匀LBP算子,计算图像LBP特征描述子;最后,根据融合的相似性度量准则判断图像的光学组织类别。与其他方法对比实验结果表明,该算法不仅可获得更高的识别精度,而且具有较强的抗干扰能力,尤其是对泊松分布噪声敏感性较小,因此,适合于焦炭显微图像的分析。

一种基于WBCT的图像编码算法

最新标准的图像压缩算法JPEG2000核心是在小波变换的基础上,利用率失真优化算法对所有码块的嵌入式压缩码流进行适当的截取,得到最优的编码率失真性能,提高编码性能。针对小波变换不能充分稀疏表示图像的二维几何特征,从而影响基于小波变换的传统图像压缩算法对图像纹理特征保持效果的问题,提出一种基于WBCT变换的EBCOT压缩算法。该算法利用基于小波的Contourlet变换可以有效地稀疏表示图像纹理区域的特性,根据码块熵最小化原则优化WBCT方向分解,降低了码块内系数的复杂程度,提高了EBCOT上下文模型编码效率;通过EBCOT自适应算术编码与率失真优化截断方法生成压缩码流。实验结果表明,重构图像不仅峰值信噪比(PSNR)得到提高,而且对图像局部纹理失真明显减小,证明了该算法的有效性。

基于改进型WBCT的多光谱图像融合方法

针对多光谱图像的融合问题,以提升小波变换代替传统小波变换,提出一种改进的WBCT方法。利用该方法对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频分量,采用不同的融合规则对其进行处理,得到融合后的系数,并通过逆变换得到融合图像。实验结果表明,与Contourlet变换和提升小波变换相比,改进方法的融合效果有明显提升。

基于图像平滑度的WBCT算法研究与改进

由于WBCT压缩算法对于不同平滑度图像无差别滤波,使得对于较平滑的图像,其恢复图像效果要低于一般小波编码方法,为此,本文针对不同平滑度的图像,通过定义图像平滑度,对图像进行分类,利用多方向多尺度临界采样,进行不同程度的方向滤波。笔者利用变换后的小波系数的特点,采用SPIHT算法实现嵌入式编码,从而改进了WBCT压缩算法。实验证明,本文算法比WBCT算法能更有效地提取图像的边缘和纹理等几何特征。

基于WBCT的地震数据感兴趣区域编码算法

提出一种基于小波域Contourlet变换(WBCT)最优截断嵌入码块(EBCOT)的地震数据压缩算法.首先利用WBCT获得地震数据的稀疏表示,根据码块熵最小化原则优化WBCT方向分解,降低码块复杂度,提高编码效率;然后针对不同地质信息对小波各子带的带通特性不同,改进JPEG2000算法感兴趣区域掩模处理方式,对不同的小波子带设置不同权值,进行掩模处理;最后通过EBCOT编码生成压缩码流.实验结果表明,重构的地震数据不仅峰值信噪比(PSNR)得到提高,而且地震数据同向轴局部纹理失真明显减小.

基于WBCT与归一化相关矩阵的红外与可见光图像融合算法

突出目标指示特性和提高空间分辨率是红外与可见光图像融合的重要问题。针对传统区域能量融合规则的局限性,提出了一种基于小波-Contourlet变换WBCT(Wavelet-based contourlet transform)和归一化相关矩阵与区域能量相结合的融合算法。采用一组红外与可见光图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、总体交叉熵和平均互信息评价指标对融合效果进行分析。对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于小波融合方法及Contourlet变换方法,达到了良好的视觉效果。

基于IHS与WBCT变换的彩色图像融合算法

WBCT(Wavelet-based Contourlet Transform)是一种无冗余度的函数稀疏表示方法,能提供丰富的方向和形状信息,有助于捕捉图像中的几何结构。基于IHS(Intensity-Hue-Saturation)和WBCT变换,提出了一种彩色图像融合算法。首先通过IHS变换,将可见光图像从RGB颜色空间转换到IHS空间,进而对可见光图像I分量及红外图像进行WBCT变换,按一定的融合规则得到新的I分量,最后通过IHS逆变换得到RGB融合图像。实验结果表明,该方法得到的融合图像在图像边缘等细节上较传统的基于IHS与小波变换的融合方法具有更好的视觉效果。

面向边缘特征保持的图像压缩

为解决如何在图像低比特率压缩的同时将边缘等特征保留下来这一问题,本文提出一种面向边缘特征保持的图像压缩方法,即在基于小波的Contourlet变换压缩基础上提取边缘并对边缘编码,再使用边缘保持重建规则进行低比特率图像压缩重建。仿真结果表明,本文方法与仅基于小波的Contourlet变换图像压缩方法相比,边缘保持更完整,图像对比度更高。面向边缘特征保持的图像压缩方法有利于低比特率条件下重建图像保持完整的边缘特征,从而可以提高用户对重建图像的识别和理解程度。

复数轮廓变换在图像编码中的应用

以Contourlet变换为基础,WBCT(Wavelet-Based Contourlet Transform)的思想为依据,提出了一种新的、改进Contourlet的变换-复数轮廓变换CCT(Complex Contourlet Transform)。DT-CWT(Dual-Tree Complex Wavelet)复数小波因为具有近似的位移不变性以及方向可选择性,已经成功地应用于图像压缩领域,然而无法解决小波变换方向选择性差的固有缺点。为了能够得到更多的图像方向信息,将DFB(Directional Filter Bank)方向滤波器引入DT-CWT,从而构建CCT(Complex Contourlet Transform)复数轮廓变换。实验结果表明,和WCBT相比较,CCT变换重构得到的实验图像纹理更加清晰、丰富,视觉效果更好。

野营活动房夏季热环境参数测试

目的对野营活动房在夏季使用时的室内热环境参数进行现场测试。方法按照GJB 4306-2002的规定对室内湿球温度、黑球温度、干球温度及WBGT指数等参数进行测试、评价。结果该野营住房在夏季无空调情况下使用时室内热环境参数能够符合标准中规定的三级要求,增加空调可以明显改善热环境。结论GJB 4306-2002标准规定的参数极其测试方法可以满足对野营活动房现场测试和评价,为改善热环境提供了有效的手段。

有效的红外与可见光图像融合方法研究

针对红外图像可视化程度弱、对比度低的问题,提出一种基于轮廓小波变换和区域能量的红外与可见光图像融合算法。首先进行多尺度小波分解,然后进行多方向滤波;引入循环平移方法来消除伪吉布斯失真;采用基于区域的能量融合规则,重构变换系数得到最终融合结果;最后用信息熵、信噪比等指标来评价融合的性能。实验表明,该方法不论在客观评价还是在主观评价指标上都优于其他融合方法,提高了融合图像的视觉效果,可以得到更加清晰的融合图像。

基于最优分解和方向加权的静止图像压缩算法

基于小波变换的JPEG2000是新一代静止图像压缩标准,具有很多优点。但是由于二维小波是一维小波的张量积,它只有有限的方向,因而不能较好地捕捉图像的方向信息。基于方向滤波的小波-contourlet变换(wavelet-based contourlet transform,WBCT)可以弥补这个不足,它比小波变换能更稀疏地表示图像信息。把WBCT嵌入在JPEG2000框架中,并结合其性质,提出了基于最优分解和方向加权的静止图像压缩算法。实验结果表明,该算法在中低码率下可以更好地表现图像的轮廓和强纹理信息,在高码率下也能较好地编码图像的弱纹理信息。不管是参照客观质量评价方法,还是凭主观视觉感受,该算法的压缩性能均优于JPEG2000。