多级方向引导滤波器及其在多传感器图像融合中的应用

基于多级方向引导滤波器,提出一种图像多尺度几何分析方法,并将其应用于多传感器图像融合中.首先利用引导滤波器对图像进行多级边缘保持分解,得到一个近似子带和多个不同尺度上的细节子带;然后采用楔形小尺寸方向剪切滤波器对细节子带进行方向分析,在不同尺度上生成多个方向子带,根据近似子带和方向细节子带所具有的不同物理意义,分别采用不同的融合准则对分解后的系数进行合并处理;最后通过对合并后的系数进行简单的叠加计算获得重构图像.该方法有效解决了在其他多尺度分解中滤波器缺乏自适应性和图像分析不具备平移不变性的问题.多组图像融合实验结果表明,在图像融合过程中,该方法的性能优于已有的其他典型多尺度分解方法.

基于各向异性图像多尺度几何变换的压缩感知去噪算法

从压缩感知的稀疏表示出发,借鉴离散剪切滤波器设计的原理,构造了一种新型的紧框架下的各向异性的图像多尺度几何变换对图像作最优的稀疏表示;采用具有局部随机特性的结构化随机矩阵作为观测矩阵抽样原始图像,结合前述稀疏表示,并在重构过程中采用改进的分割增广拉格朗日收缩阈值法作为重构算法。仿真实验结果表明所建立的压缩感知图像去噪重构算法能够从少量受噪声污染的观测值中重构出原始图像,且在有效消除噪声的同时更多地保留了图像的边缘和细节。