基于轮廓小波变换的多尺度图像融合

本文提出了一种基于轮廓小波算法的图像融合方法,并将该算法与小波算法进行比较,仿真结果表明,该方法能够得到很好的图像融合结果,结果具有很好的视觉效果,其信噪比要高于基于小波算法的方法。

无下采样轮廓小波在图像融合中的应用

在无下采样Contourlet变换和小波变换的基础上,针对低、高频系数的特点,提出一种新的基于无下采样轮廓小波变换的图像融合算法。该算法对无下采样轮廓小波分解后的低频部分采用了选择与加权平均的融合规则进行融合,而对各层高频系数采用局部区域加权平均融合规则进行融合。实验结果表明,该方法在包含信息量、清晰度上都有明显的提高。

一种基于可视密码的轮廓小波图像零水印方案

为了实现数字图像的版权保护,提出了一种基于可视密码的零水印方案。该方案首先实现了一种轮廓小波变换(CWT)的多尺度几何分析方法,然后通过在变换域能量最高的中频子带适当选取系数,结合预定义的可视密码码书,将二值水印图像藏匿于两个分享中,从而构造出零水印信号。实验结果表明,该方案不仅能在不改变原始图像的情况下实现版权保护,而且鲁棒性强,能抵抗JPEG压缩、剪切、加噪、锐化及旋转等图像处理攻击。

基于非下采样轮廓小波变换的图像去噪

针对采用下采样滤波器结构的轮廓波、轮廓小波在图像去噪过程中会引入伪吉布斯现象,利用小波变换(WT)和非下采样方向滤波器组(NDFB)构造了一种新的多尺度、多分辨率图像的非下采样轮廓小波变换(NWCT)。WT去除了拉普拉斯金字塔滤波器(LPF)的计算冗余,NDFB保证了该变换具有平移不变性。为了验证该变换的有效性,对其进行了图像去噪实验。实验结果表明,所提出方法能获得比WT、轮廓波变换(CT)、轮廓小波变换(WCT)更高的峰值信噪比(PSNR),并且能够很好地抑制伪吉布斯现象。

基于非下采样轮廓小波变换增强的从粗到精的显著性检测

随着机器视觉和人工智能的快速发展,视觉注意机制作为机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注。提出一种建立在非下采样轮廓小波变换(NSCT)基础上的从粗到精的显著性检测方法,该方法作为一种基于频域分析的显著性检测算法,能够充分利用图像的低频和高频信息,并能抑制光照对检测造成的影响。模型首先对输入图像进行非下采样轮廓小波分解,对低频分量进行Retinex增强以改善图像亮度的均匀性,从而抑制光照对显著性检测带来的影响,随后对其进行粗糙显著性检测;对高频分量进行非线性增强以抑制噪声并增强细节,重构得到高频特征图,在低频粗糙显著图的范围内对高频特征图进行全局和局部的显著性分析;最后经过融合得到精细显著图。在三个数据集上进行对比实验,验证了所提算法的可行性和有效性。

基于小波轮廓描述符和动态时间扭曲的电压扰动分类

为更好地提高电压扰动信号的识别精度,提出了一种基于小波轮廓描述符和动态时间扭曲的新算法。首先将信号通过小波变换进行滤波处理,然后根据小波轮廓描述符的定义,在Mallat算法的基础上提取各扰动信号的小波轮廓描述符作为参考模板,再通过动态时间扭曲分类器与参考模板进行匹配,选取最优路径获得分类结果。本文提出的识别方法无需先对扰动信号进行多种特征提取再分类,识别过程较为简单;而且解决了对电压闪变和暂态脉冲等扰动不明显或扰动时间较短的信号易引起误判的问题。Matlab仿真分析的结果证明,此方法能够快速有效地识别出扰动信号,准确率高。

一种基于自适应轮廓波变换的图像编码方法

为实现图像更加高效的稀疏表示,本文提出一种基于自适应轮廓波变换的图像编码方法。该方法基于熵准则,能够根据图像的频率分布,自适应地划分子带,从而实现图像的高效稀疏表示,提高编码质量。将本文所提算法用于多种标准测试图像的编码,分别与基于脊波、曲线波、轮廓波等变换的编码方法相比,实验结果表明,本文所提方法均优于上述方法,同等码率下峰值信噪比提升约0.5-2dB,且主观重构效果明显提高,证明了本文所提方法是有效可行的。

基于颜色和轮廓平稳小波变换纹理分析的彩色图像检索

由于单一特征只能表达图像的部分内容,提出了一种新的彩色图像检索方法.该算法在提取颜色特征方面,首先将图像进行分块以获得空间分布信息,为了充分利用RGB颜色模型及HSV颜色模型的优点,分别在两种不同的颜色模型中提取相应的特征向量,将两种颜色空间中的特征向量结合在一起就形成本文的颜色特征向量,在纹理特征方面,结合小波变换及轮廓波变换的优点,将图像进行非下采样轮廓平稳小波变换(NWCT),然后分别计算各子带在各个方向上系数的均值与方差作为纹理特征向量,最后采用加权欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,相对于其他检索方法,该方法平均检索精度有了一定的提高,取得了较好的检索结果.

小波-轮廓波纹理图像检索系统

针对轮廓波检索系统检索率较低、检索速度较慢等问题,提出一种小波-轮廓波纹理图像检索系统。该系统在最细节尺度子空间采用轮廓波变换,而在其他子空间采用小波变换,以变换域子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量,Canberra距离为相似度标准。采用Brodatz纹理数据库中的109幅640×640的纹理图像为实验对象,比较了基于同样架构的轮廓波变换和小波-轮廓波纹理检索系统的性能。实验结果表明:后者具有较高的检索率、较快的检索速度和较少的特征向量数据库存储空间。

复Morlet小波光学三维轮廓提取关键参数快速设定方法

针对基于复Morlet小波的光学三维轮廓术关键参数设定受经验取值方法影响,实用性较差的现状,提出以小波基函数能量恒定原理、变换特性以及数字信号精确分析为基础,进行理论推导及数值计算验证,建立一种快速、有效设定复Morlet小波中心频率fc和带宽fb,以及尺度a等关键参数的取值方法。数值模拟和对实物形貌恢复效果实验结果表明:该取值方法能够快速有效地获取关键参数,同时在不同周期光栅和尺度参数下,可将误差平均降低0.030 4。

小波变换轮廓术测量精度影响因素的研究

对影响小波变换轮廓术测量精度的部分因素进行了研究。首先,为了考察光栅频率和入射角对测量精度的影响,获得合适的光栅频率和入射角,对不同光栅频率和入射角下的半圆形轮廓进行了研究;然后,为了研究不同的小波母函数对相位提取精度的影响,使用不同的小波母函数对半圆形轮廓进行小波变换,分析不同的小波母函数对半圆形轮廓测量精度的影响;最后,通过对钢板进行重建验证,研究发现了决定小波变换轮廓术测量精度的一些因素,重建钢板的厚度误差不超过0.05 mm。

小波变换轮廓术中小波尺度的一种快速确定方法

从传统的小波变换理论出发,给出了小波变换轮廓术的基本原理和实现算法,对连续小波变换轮廓术中小波尺度选择进行深入分析,探讨了条纹信号相位和条纹信号的连续小波变换模极大值之间的内在联系,为小波变换轮廓术中小波尺度选择提供一种快速确定方法。利用该方法进行实验验证,试验结果证实了该方法的可行性。

采用小波脊系数幅值导数方差质量图的相位展开法

针对小波变换轮廓术中相位无法快速准确展开的问题,提出了一种能有效抑制噪音的相位展开算法.首先,分析了小波脊系数幅值质量图和相位导数方差质量图的特征;然后依据相位值与其数学期望的偏差程度,利用小波脊系数幅值矩阵和导数方差思想构造了"小波脊系数幅值导数方差"质量图;最后分别进行软件仿真和真实模型实验,并将利用新质量图引导的相位展开效果与传统相位展开质量图法和改进的质量图法进行对比.实验结果表明,本文算法提高了相位展开精确度,相位展开误差率降低了2.61%.所提质量图易于构造,在引导相位展开时不仅能得到较准确的绝对相位值,还能有效抑制噪音的影响,从而重建出精确度高的物体三维模型.

复Morlet小波的三维测量技术

为扩大小波变换轮廓术在三维测量领域的应用,提出了获得物体三维形貌的方法。该技术基于复Morlet小波变换理论,采用结构光照明,用最大值法提取小波变换的脊,获得变形光栅的包裹相位及整幅图像的包裹相位分布,再做相位展开。实验表明,该方法的误差在-0.37～0.38rad,能够满足物体三维测量技术要求。

结合空域噪声信息的小波脊提取算法

小波变换轮廓术的实质是计算小波脊的位置,进而得到最佳伸缩尺度和相位信息。但小波脊的提取易受噪声的影响,从而造成小波脊提取不准确。针对此问题,提出了一种新的代价函数提取小波脊的算法。该算法利用小波变换系数幅值和尺度参数曲线梯度信息建立代价函数;使用Feature Scaling方法对小波变换系数幅值和尺度参数曲线梯度进行调整,平衡两项指标的权重;随着噪声增大,小波脊受噪声影响加大,结合空域噪声信息对调整后的尺度参数曲线梯度进行补偿,加大尺度参数曲线梯度权重,使脊线更加光滑。实验表明,该算法具有良好的抗噪能力和鲁棒性,能够较精确地提取小波脊。

基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法

为解决噪声图像增强中抑制噪声和增强边缘细节的矛盾,提出一种基于小波-轮廓变换的图像去噪方法。小波-轮廓变换具有多分辨率、多方向、各向异性等特点。根据这一特点,先在变换域中设置阈值抑制噪声;再用非线性增强算子对变换的各子带系数做增强处理。实验结果表明,该方法有效去除了图像噪声,增强了边缘细节和纹理特征。

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。

小波变换轮廓术的测量范围研究

利用小波“脊”处的小波系数来提取变形条纹中的相位信息可以在很大程度上抑制条纹图中有用的基频分量与零频和其它谐波频率分量的混叠,弥补了傅里叶变换轮廓术的不足。从离散信号频域分析角度,推导了变形条纹小波变换的频谱描述形式,讨论了其测量范围,包括结构条件和抽样条件。结果表明,只有在无周期内瞬时频谱混叠,即任意位置处物体瞬时高度变化满足h/xx=b<1/3条件时,和不存在抽样引起的周期间瞬时频谱混叠的抽样条件下(即一个周期内的抽样点数m≥4时),小波变换轮廓术才能正确恢复被测物体的三维面型。计算机模拟和实验验证了该结论。

小波变换轮廓术中用小波脊系数幅值引导相位展开的研究

为了减少小波变换轮廓术中相位展开过程的误差传递,从小波变换的相关实质出发,提出了在小波变换轮廓术中利用以前被忽略的小波脊系数幅值作为可靠度判据指导相位展开的方法。该方法选择最大幅值的小波脊系数所在位置作为相位展开起始点,根据小波脊系数幅值的大小,确定一条由大幅值到小幅值的最优化的展开路径,最大限度减少了相位展开过程中的误差传递。由于充分利用了小波变换系数的幅值信息,最大限度减小了相位展开过程中的误差传递。计算机模拟和实验验证了基于小波脊系数幅值的相位展开方法的正确性。

三维破碎物体多尺度拼接技术

在分析三维物体碎片轮廓曲线的特征和表示的基础上,研究多尺度小波轮廓描述符的计算,提出了一种多尺度下轮廓曲线特征提取及基于多尺度分析的三维物体碎片拼接方法.轮廓曲线经多尺度小波变换平滑后,提取曲率和挠率构成特征矢量;在选择了基于小波轮廓描述符的三维曲线匹配起点后,比较2条轮廓曲线的特征矢量以判断轮廓的相似性,并将轮廓匹配的2块相邻物体碎片拼接,实现破碎物体复原.最后通过实验验证了该方法的有效性.