基于小波变换和可操纵金字塔算法的图像纹理分析

本文首先介绍了图像小波变换和可操纵金字塔在图像处理问题中的广泛应用及其数学原理和特点,对二者进行比较,然后分别利用小波变换和可操纵金字塔滤波器进行图像纹理分析,最后给出了结果,并进行分析。

基于可操纵金字塔和IHS变换的遥感影像融合

提出了一种基于可操纵金字塔和IHS变换的遥感影像融合方法。对多光谱(MS)图像的强度分量和全色图像(PAN)分别进行可操纵金字塔分解,针对金字塔分解后的低频、高频和各带通子图像分别采取不同的融合规则获得融合子图像,再先后通过可操纵金字塔框架下的逆变换和IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在增强影像细节信息、保持光谱特性方面比传统的IHS融合法效果更好。

基于DWT及方向可控金字塔变换的抗几何攻击水印

几何攻击会使水印嵌入与检测失去同步,影响水印的检测。为解决几何攻击造成的水印同步问题,基于方向可控金字塔变换域特征实现了水印图像旋转失真的检测,结合归一化小波树熵掩码及小波域人眼对比敏感度掩码完成了小波超树的自适应调制,实现了水印信息的嵌入,基于小波超树算法的抗缩放攻击能力以及采用方向可控金字塔变换设计,算法能够抵抗缩放攻击和旋转攻击。仿真结果表明,算法对几何攻击具有较强的鲁棒性。

Contourlet变换及方向滤波器组设计相关问题

本文介绍了基于抽样与插值的方向滤波器组(DFB)设计原理,简要说明Contourlet变换的分解方式,并分析它们两者之间的关系,最后分析了方向滤波器组设计关键技术。

基于小波树调制及方向可控金字塔域特征的抗几何攻击水印

基于小波变换的抗几何攻击水印是当前数字水印研究的难点之一。基于方向可控金字塔变换域能量主方向特征及子带交叉相关特征实现了水印图像旋转失真的检测与恢复,采用基于人眼视觉特性的小波树自适应调制方法在小波树中完成水印的嵌入,水印的提取基于小波超树的能量对比关系实现。仿真结果表明,该算法可较好地抵抗旋转、缩放和剪切等几何攻击。

基于SVD方法设计几何变形可控的金字塔变换

本文设计了一种具有平移不变性、方向和尺度联合可控特性的金字塔变换,称为几何变形可控金字塔变换(DPT)。此DPT从一种数值形式表示的方向可控金字塔变换(SPT)发展而来。我们以SPT的每一个方向可控基滤波器作为核函数,并通过奇异值分解(SVD)设计针对该方向的尺度可控基滤波器和插值函数。我们以此尺度可控基滤波器作为DPT的分析滤波器,进而在理想重构约束下通过理论推导得到DPT的综合滤波器。另外,我们还通过理论推导获得了实现方向可控特性的插值函数,并通过定量表达式分析了采用不同数量的尺度可控基滤波器时对DPT重构性能的影响。数值仿真表明,本文设计的尺度可控基滤波器能满足理想重构约束,且能在误差不超过1 dB的情况下以一半数量的尺度可控基滤波器逼近最优重构性能。

视觉特征方向流邻域加权PCM的SAR图像分割

应用聚类方法对合成孔径雷达(SAR)图像进行分割时,受SAR图像斑点噪声的影响,在聚类过程中应当既要考虑聚类原型的空间自适应性,又要考虑像素间强相关性,这就要求聚类隶属度与空间信息的有效结合.针对此问题提出了基于方向流场构建自适应邻域空间加权可能性c-均值聚类(PCM)算法,通过可操纵小波变换和视觉特征预测编码模型建立方向流场,用基于方向流场的Markov随机场(MRF)描述当前像素与其邻域像素间的相互关系,在像素的聚类隶属度估计中直接引入这种邻域信息,使聚类隶属度得到有效修正.实验表明这种方法在抑制噪声的同时可以保留图像的细节信息,对SAR图像有较好的分割结果.

改进结构的Contourlet变换及其图像去噪应用

针对Contourlet变换基图像不具备局部频率特性的缺点,分析了在频域楔形支撑区域外部出现潜在混叠的原因,并结合易操纵金字塔结构的优良特性,提出一种改进结构的Contourlet变换.该变换采用易操纵金字塔替换了原变换的拉普拉斯金字塔,保证了其平移不变性.非线性逼近实验和基图像分析的结果表明,该变换能够稀疏表示图像,避免了频域出现混叠.去噪实验结果表明,改进结构的Contourlet变换可以有效地提高去噪图像的峰值信噪比和去噪图像质量.

基于多尺度方向分解的纹理特征提取方法研究

为了有效提取图像的纹理特征,充分利用纹理的方向性以及纹理在不同方向具有不同频率成分这两个特性,提出了基于多尺度方向分解的纹理特征提取方法。首先根据Radon变换的方法检测纹理方向,Radon变换各角度投影向量方差的二阶导数最小值对应的投影角度即为纹理方向。然后根据得到的图像纹理方向信息,利用可控金字塔将图像沿纹理方向进行三个尺度的分解,得到纹理方向上图像的多尺度子带图像。最后以三个尺度子带图像的Legendre矩和Zernike矩作为图像的纹理特征。分别在Brodatz和VisTex数据集上进行实验验证,与其他方法的对比结果表明,采用多尺度分解的方法提取纹理,用于纹理图像识别时,识别准确率高,抗噪声能力强。

基于方向金字塔框架变换的遥感图像融合算法

为了综合利用多光谱遥感图像与全色遥感图像之间的互补信息,提出了一种方向金字塔框架变换(SPFT),并基于此变换提出了一种遥感图像融合算法。具体融合过程是将多光谱图像的每个波段分别与高分辨力全色图像进行融合,首先将高分辨力全色图像与多光谱图像的待融合波段进行直方图匹配,然后对该波段图像以及直方图匹配后的高分辨力全色图像分别进行方向金字塔框架变换分解,融合过程就是对两图像方向金字塔框架变换分解后的系数进行组合,最后对组合后的系数进行方向金字塔框架逆变换即可得到该波段图像与高分辨力全色图像的融合图像。实验结果表明该算法在性能上优于基于亮度色调饱和度(IHS)的彩色空间变换以及基于离散小波框架变换(DWFT)的遥感图像融合方法,尤其对源图像之间存在配准误差的情况。

图像融合质量定量评价方法

建立了一套对图像融合质量进行定量评价的方法和准则。其中,对于相同传感器源的图像,利用标准参考图像,选取均方误差、峰值信噪比、参考图像,以及融合图像的信息熵差、互信息作为客观评价指标;对于不同传感器源图像,选取融合图像的标准差、空间频率、信息熵以及融合图像与两源图像的互信息之和作为客观评价指标。应用此方法和准则对基于离散小波框架、基于可操纵方向金字塔变换和基于双树复小波变换三种平移不变性的图像融合方法进行了客观定量评价。实验结果表明,基于可操纵方向金字塔变换的融合方法效果最好,然后是基于离散小波框架的融合方法;基于双树复小波变换的融合方法其性能与前两种接近,且其冗余性最小。

几种平移不变性图像融合方法的客观评价

随着图像传感器技术的发展,多传感器图像融合已成为图像理解、计算机视觉以及遥感领域中的一个研究热点,多种图像融合方法相继提出。但是,对融合效果评价的方法一般只涉及主观视觉评价及单因素评价,在实际中存在很大的局限性。针对这个问题,建立了一套对图像融合质量进行定量评价的方法和准则,应用此方法和准则对基于离散小波框架、基于可操纵方向金字塔变换和基于双树复小波变换三种具有平移不变性的图像融合方法进行了客观定量评价,综合比较了这三种融合方法的性能差异与优劣。

结合区域特性和非子采样SPT的图像融合方法

针对基于方向可控金字塔变换的图像融合方法中存在的缺点与不足,提出了一种基于区域特性和非子采样方向可控金字塔变换(NSSPT)的图像融合方法.首先采用NSSPT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带、高频子带以及各方向带通子带系数;然后,针对高频和带通子带系数的选择,结合各子带图像的区域特性,给出了一种基于区域均值能量匹配的"加权平均"与选择相结合的系数融合策略;而对于低频子带系数则给出一种基于灰度均值偏差的选择与加权平均的系数选择方案,得到了融合图像的NSSPT系数.最后,经过NSSPT逆变换得到融合图像.对多组不同的源图像进行融合实验仿真,实验结果表明该方法可以避免"人为"效应或高频噪声的引入,能够获得视觉效果更佳、细节更为丰富的融合图像,其融合效果要优于基于传统的金字塔变换、小波变换以及方向可控金字塔变换的图像融合方法.

基于多尺度分析的图像融合新方法

提出了一种基于Contourlet多尺度分解的图像融合新方法。该方法首先对源图像进行Contourlet分解,得到高频和低频图像。针对不同频段图像的特性,对于高频和低频图像分别采用不同的融合规则,最后进行Contourlet逆变换得到融合图像。采用平均梯度、熵、平均交叉熵和均方根交叉熵4种准则来评价融合算法的性能。实验结果表明,该方法不仅在客观评价指标上优于小波变换法和塔形分解法,而且从主观评价上来看,该方法得到的融合图像更加清晰。