基于非下采样轮廓波变换的遥感地物分割算法

针对遥感地物图像具有背景复杂且种类众多的特点,利用传统算法进行分割会导致边缘模糊、信息丢失及分割精度低的问题,提出了一种基于改进DeepLabV3+网络的语义分割算法。首先,在主干网络中引入改进后的特征提取网络CHRNet;其次,使用非下采样轮廓波变换(NSCT)算法重构空洞空间金字塔池化(ASPP)模块中的全局池化操作;最后,在模型编码和解码阶段添加无参数的注意力机制SimAM,加强模块间的特征传递,提高特征利用率。实验表明,在PASCAL VOC2012和WHDLD数据集上,改进算法的平均交并比(MIoU)分别达到了81.56%和64.2%,较原有算法分别提升了约4.61和2.8个百分点,改进算法在保证分割速率的同时,提升了分割精度。

轮廓波变换的可见光与红外图像抗晕光方法

为保证夜间行驶的安全,需有效消除晕光现象,提出轮廓波变换的可见光与红外图像抗晕光方法。采用非下采样双树复轮廓波变换获取可见光和红外图像的低频和高频分量系数;采用区域能量-直觉模糊集和自适应双通道脉冲耦合神经网络分别融合低频和高频系数,利用离散曲波变换重构低频和高频系数,获取抗晕光图像。测试结果显示:与其他方法相比,该方法分解效果更好,两种图像的空间频率指标最高值达到22.74和24.03,可获取更佳的图像融合效果,晕光消除度均在0.88以上,改善融合图像后的晕光现象的程度更加突出。

一种非下采样轮廓波变换的机载SAR图像增强

针对机载合成孔径雷达(SAR)影像因入射角、侧视距离和后向散射系数差异导致的内部亮度不均衡、边缘细节特征模糊等图像质量问题,采用一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强处理方法来提升视觉效果,增强图像质量。相对于传统图像增强算法,该方法能够更好地解决SAR影像的辐射差异:结构相似度与平均梯度表现最优,在较好保持原始影像信息的基础上,亮度不均匀现象得到有效改善,对机载SAR影像的视觉效果有很大的提高。

基于非下采样轮廓波变换的全色图像与多光谱图像融合方法研究

为了同时改善遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率,提高遥感图像信息量,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的全色图像与多光谱图像的融合方法。首先,对多光谱图像进行HIS变换,获取其亮度分量;分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像进行非下采样轮廓波变换,获取其高低频系数;采用脉冲耦合神经网络算法和加权融合对高低频系数进行选取;最后,经过逆HIS变换和逆非下采样轮廓波变换获得最终融合后图像。实验结果表明,本文融合方法处理后遥感图像的光谱失真少,信息量和清晰度都优于其他传统遥感图像融合方法。

基于非下采样轮廓波变换和直觉模糊集的红外与可见光图像融合

针对传统图像融合方法造成的边缘模糊、细节损失、图像对比度与清晰度容易降低等问题,利用非下采样轮廓波变换,提出一种基于直觉模糊集和区域对比度的红外与可见光图像融合算法.首先,使用非下采样轮廓波变换将源图像分解,分别得到源图像的高频和低频成分.其次,利用直觉模糊集灵活准确描述模糊概念的特性,构建双高斯隶属函数对低频成分进行融合;利用区域对比度详细描述图像纹理信息的特点,采用多区域特征对比度结合距离分析的融合规则,对高频成分进行融合.最后使用非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法提高了图像对比度,保留了源图像中的边缘和细节信息,且得到的融合结果具有更优的客观评价值.

基于支持向量值轮廓波变换的遥感影像融合

本文研究基于支持向量值轮廓波变换的遥感影像融合.首先将支持向量值滤波器和方向滤波器组进行合理搭配,构造支持向量值轮廓波变换,该变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性.然后利用该变换对多源遥感影像进行多尺度、多方向、多分辨率分解,在不同的分解水平上利用基于区域能量和基于区域的轮廓波对比度方法进行融合.实验结果表明,利用该变换进行遥感影像融合时,能在不降低空间分辨率的情况下有效保留源影像的光谱信息.

抗混叠轮廓波变换的脱线中文手写体笔迹识别

为了进一步提高脱线中文手写体笔迹识别的正确率,提出了一种基于抗混叠轮廓波变换的特征提取算法。抗混叠轮廓波变换不仅具有轮廓波变换的多尺度、多方向特性,同时克服了轮廓波变换中频谱混叠的现象,避免了重构图像出现"划痕"现象。实验结果证明,抗混叠轮廓波变换的GGD模型与使用单小波、复小波、轮廓波变换的GGD模型方法比较,识别正确率分别提高了23.5%、7.7%、2.5%。

基于解析轮廓波变换的图像稀疏表示及其在压缩传感中的应用

提出了具有平移不变性的低冗余度解析轮廓波变换.在该变换中圆对称滤波器组首先将图像分解为多个不同分辨率的细节子带和一个低频子带,再对细节子带进行希尔伯特变换形成二维解析信号.最后用方向滤波器组对二维解析信号进行分解,实现具有平移不变性多尺度多方向的解析轮廓波变换.解析轮廓波变换基函数的实部和虚部与Gabor小波的实部和虚部类似,符合人眼视觉特性.实验结果表明解析轮廓波变换在图像去噪和压缩传感方面具有明显优势.

复数轮廓波变换纹理图像检索系统

针对基本轮廓波变换纹理图像检索系统检索率低下的问题,提出了一种基于复数轮廓波变换(CCT)的纹理图像检索系统。该系统采用的复数轮廓波变换由双树复小波变换级联临界下采样方向滤波器构成,特征向量采用子带系数的能量和标准偏差连接而成,以Canberra距离为相似度度量标准;比较了基于同样架构的基本轮廓波变换(CT)、无下采样轮廓波变换(NSCT)、半下采样轮廓波变换(CTS)和CCT纹理检索系统的性能。实验结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下,基于CCT的检索系统比CT、CTS和NSCT检索系统具有更高的检索率;各种轮廓波变换分解结构尺度数对检索率也有较大的影响。

基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的红外和可见光图像融合

提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和稀疏表示的红外和可见光图像融合方法,以改善传统的基于小波变换的图像融合方法的不足。该方法首先利用形态学变换处理源图像,利用NSDTCT变换进行图像分解得到低频子带系数和高频子带系数。根据高低频系数的不同特点,提出改进的稀疏表示(ISR)的融合规则用于低频子带;然后将改进的空间频率作为脉冲耦合神经网络的外部输入,提出基于自适应双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)的融合策略用于高频子带。最后通过NSDTCT逆变换获得融合后的图像。实验结果表明:本文方法在客观指标和视觉效果方面均优于传统图像融合的方法。与传统的NSCT-SR方法相比,实验的两组图像中4个客观指标:互信息(MI)、边缘信息保留量QAB/F,平均梯度(AG)和标准差(SD)分别提高了9.89%、6.39%、104.64%、55.09%和9.53%、17.77%、95.66%、52.89%。

基于改进轮廓波变换的图像去噪算法

在轮廓波变换中进行拉普拉斯金字塔分解时,所得的带通图像在奇异性点附近产生振荡,影响了图像去噪的效果。针对该问题,提出一种改进的拉普拉斯金字塔分解,可消除边缘附近的震荡。利用改进的拉普拉斯金字塔实现轮廓波变换,并对图像进行自适应去噪。实验结果表明,该算法所得的峰值信噪比较轮廓波变换自适应去噪算法有显著提高,且视觉效果有较大改善。

基于复轮廓波变换的图像消噪

为了克服实轮廓波图像消噪后广泛存在的混叠现象,研究了基于双树复小波级联方向滤波器架构的复轮廓波变换图像消噪的若干性质,证明了对于高斯白噪声图像,该变换具有更好的分割能力和抑制能力,并在此基础上提出了一种基于该变换的图像消噪算法。该算法采用蒙特卡罗方法来确定门限收敛因子,并采用这些因子修正3σ准则,对变换域系数模值采用硬阈值处理。图像消噪实验结果表明:该消噪算法比基于实轮廓波变换的消噪算法,具有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果。

冗余轮廓波变换的构造及其在SAR图像降斑中的应用

构造了由非抽样塔式分解和方向滤波器组实现的冗余轮廓波变换。文中利用McClellan变换设计非抽样塔式分解中满足精确重构条件的圆对称滤波器组。利用冗余轮廓波变换系数的自适应局部统计模型及最大后验概率法对SAR图像进行降斑处理,并与基于平稳小波和轮廓波变换的降斑算法进行比较。结果表明,提出的算法能有效地去除散斑噪声,并且具有更强的边缘保持能力。

基于分数进制轮廓波变换的DEM多尺度表达

现有数字高程模型(DEM)多分辨率表达方法多数属于冗余变换,冗余量随变换尺度的增大而剧增,无法有效表达多尺度地形轮廓结构。为此,提出一种有效表达不同尺度地形特征的无冗余DEM多分辨率表达方法。整合现有无冗余分数进制小波变换的多尺度变换结构与轮廓波变换的多方向滤波器组,在此基础上构建无冗余分数进制轮廓波变换。实验结果表明,该方法能够有效保留DEM的宏观统计特征与局部地形细节,具有无冗余性且算法复杂度较低。

基于非降采样轮廓波变换的图像修复算法

多尺度分析技术已经广泛应用于数字图像处理领域,较大破损区域的图像修复成为图像修复的一个热点和难点。针对该问题,结合多分辨率分析原理与传统的样本块图像修复技术,提出了一种基于非降采样轮廓波变换的图像修复算法。该算法利用非降采样轮廓波变换把图像分解成低频部分和高频部分,并对图像分解后不同频率的部分分别予以修复。其中,图像的低频成分采用改进的纹理合成的方法进行修复。因为图像经过非降采样轮廓波变换后,低频分量与高频分量之间对应位置的信息之间具有一致性的特点,所以在修复低频成分的同时实现其他高频分量对应位置信息的修复。最后通过非降采样轮廓波重构过程完成纹理图像的修复。一般图像修复方法的参数选取以图像的修复效果最佳为宜,给出一个反例进行分析论证。实验发现,所提算法所修复图像的结构相似性测度与经典Criminisi算法和小波修复算法相差不大,但是峰值信噪比(PSNR)测度依据不同图像的纹理结构的特点与破损区域的不同位置特点而不同。仿真实验表明,所提方法很好地推广了非降采样轮廓波变换在图像修复中的应用,并且在修复大区域破损图像时能够获得较好的修复效果。

基于抗混叠轮廓波变换系数分布模型的去噪算法研究

针对轮廓波变换存在频谱混叠致使其难以获得理想的去噪效果这一问题,本文提出一种基于抗混叠轮廓波变换系数分类的混合模型图像降噪算法。该算法通过计算变换系数的尺度间相关性,将系数分为重要系数和非重要系数两类,并对二者分别采用广义非高斯二元变量分布与零均值高斯分布建模,在Bayes框架下对原始图像进行估计。实验研究结果表明,以Barbara图像为例,当噪声方差σ=30时,本文算法不仅峰值信噪比(PSNR)超过Contourlet-HMT模型去噪2.72dB,且主观视觉效果上亦均优后者,同时还具有较高的计算效率。

基于映射的复轮廓波变换纹理图像检索系统

轮廓波变换纹理检索系统检索率比较低的根本原因在于轮廓波变换域系数的振荡性和移变敏感性。为了克服轮廓波变换的这些缺陷,提出了一种基于映射的复轮廓波变换。在该变换的基础上,采用变换域子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量,以Canberra距离为相似度度量标准,构造了一种纹理图像检索系统。实验结果表明,在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下,基于映射的复轮廓波变换检索系统比轮廓波变换检索系统具有更高的检索率。

非抽样轮廓波变换构造及其在图像去噪中的应用

提出了一种由非抽样塔式分解和非抽样方向滤波器组实现的具有平移不变性的非抽样轮廓波变换,文中利用M cC le llan变换设计非抽样塔式分解中的满足精确重构条件的圆对称滤波器组。非抽样轮廓波变换具有与视皮层变换相似的频带划分,符合人眼视觉特性。利用非抽样轮廓波变换系数的局部高斯模型及最大后验概率法对图像去噪,其峰值信噪比和视觉效果均有较大改善。

基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪

提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。

圆对称轮廓波变换的构造

提出了具有类似于视皮层变换频带划分的圆对称轮廓波变换.在该变换中,圆对称滤波器组将图像分解为多个不同分辨率的细节子带和一个低频子带,方向滤波器组再将各细节子带分解为方向子带.文中利用遗传算法设计满足重构要求的圆对称滤波器组,应用伯恩斯坦多项式设计的映射函数将9/7双正交滤波器组映射为扇形滤波器组.利用自适应阈值法对Lena图像去噪的实验结果表明,两种圆对称轮廓波变换(CSCT1和CSCT2)的去噪性能与轮廓波变换相比有显著提高.