基于方向小波变换的自适应图像去噪方法

为提高方向小波变换方向选择的自适应性,提出一种混合傅里叶变换和方向小波变换的图像去噪算法。结合图像的边缘信息,利用傅里叶变换估算图像的局部方向,构造方向小波变换的生成矩阵。考虑方向小波变换陪集分解的特点,根据序列长度选择相应阈值。实验结果表明,当噪声方差大于25时,该方法的去噪性能较好。

基于纹理分割和Top-Hat变换的合成孔径雷达与可见光图像增强融合

针对目前合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合结果目标信息缺失、对比度不高的缺点,提出了一种基于纹理分割和top-hat变换的图像增强融合算法。将SAR图像灰度共生矩阵的熵纹理特征图进行阈值分割,提取SAR图像的感兴趣区域(ROI);并对SAR和可见光图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,低频系数采用基于区域的融合规则,在感兴趣区域内选择SAR的低频系数。对低频系数进行top-hat变换得到显著化的图像亮、暗细节特征,并加入到低频系数上形成低频合成系数;高频子带系数采用局部方向信息熵显著性因子取大的融合规则;对融合系数进行NSCT逆变换得到最终的融合图像。实验证明了本算法的有效性。