非下采样方向滤波器组在遥感图像融合中的应用

利用具有平移不变性的非下采样方向滤波器组(NSDFB),结合具有平移不变性的àtrous小波变换,提出了一种基于NSDFB的低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像的融合方法。将多光谱图像亮度、色度、饱和度(IHS)色彩空间的I分量和全色图像(PAN)分别进行àtrous小波变换,并对得到的高频系数分别进行NSDFB分解,从而得到多方向的高频信息,然后将高低频系数分别通过一定的融合算子进行融合、重构,得到I′分量,最后通过IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的IHS、主成分分析法(PCA)和小波变换方法的融合效果,能有效地改善主成分分析法(PCA)和小波变换所带来的虚假边缘和光谱扭曲现象。

基于非下采样方向滤波器组的红外复杂地面背景抑制

针对弱小目标检测技术的难点,根据红外图像中目标和背景杂波的特性,提出了一种基于非下采样方向滤波器组的红外地面背景抑制方法。首先,采用非下采样方向滤波器组对图像进行多方向分解,提取图像方向细节特征,然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过将基于傅里叶变换域的频域调整策略应在于分解后各方向子带,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的,最后采用经典的自适应阈值分割技术得到目标点,最终实现对目标的检测。实验结果显示,与最大中值滤波和局部去均值滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的目标。

基于非下采样Contourlet变换的多分辨率图像融合方法

摘要:提出了一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)的多分辨率图像融合方法,通过非下采样金字塔(NSP)和非下采样方向滤波器组(NSDFB)实现对图像的多尺度多方向分解.该方法既保留contourlet变换方法良好的多分辨率特性,又具有平移不变性.在融合处理中,采用一种改进的一致性校验策略;在高频系数中除了进行本层的一致性校验外,还进行多层之间的一致性校验.实验结果表明,该方法取得了良好的融合效果,所得融合图像的多项指标都优于拉普拉斯金字塔变换、小波变换、contourlet变换等方法.

非下采样图滤波器组的设计方法

针对图滤波器组中难以准确定义一般图信号下采样运算的问题,提出了非下采样图滤波器组的设计方法。首先,采用样条滤波器作为分析滤波器组。然后,通过两种不同的方法设计综合滤波器组,其中,算法一利用顶点域的完全重构条件,构造出综合滤波器组;算法二从子带滤波器的频谱特性考虑,采用带约束优化算法设计综合滤波器组。两种方法可设计得到完全重构的两通道非下采样图滤波器组。最后,在两通道非下采样图滤波器组的基础上,采用级联的方式构造出具有多分辨分析特性的多通道非下采样图滤波器组。仿真结果表明,所提出的非下采样图滤波器组具备完全重构特性。并且,与已有的图滤波器组相比,设计所得的多通道非下采样图滤波器组具有更好的去噪性能。

基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测

该文结合基于非下采样方向滤波-双树复小波变换(NonSubsampled Direction Filter Bank-Dual-TreeComplex Wavelet Transform,NSDFB-DTCWT)的局部混合滤波算法和Dempster-Shafet(DS)证据理论提出一种基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测算法。该算法首先对SAR图像进行局部混合滤波,然后对不同尺度滤波图像使用指数加权均值比(Ratio Of Exponentially Weighted Averages,ROEWA)算子检测边缘的强度,再使用Canny算子检测边缘的方向,从而得到SAR图像各尺度上的边缘,最后使用DS证据理论融合各尺度的边缘形成原始SAR图像的边缘。实验结果表明:该文所提出的算法具有很好的边缘检测效果,检测到的SAR图像的边缘定位准确和完整,且伪边缘较少。

基于局部混合滤波的SAR图像去噪

相干斑噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像系统所固有的缺点,严重影响SAR图像的可用性,给后续的图像分割、特征提取和目标识别等工作带来严峻的挑战。结合非下采样方向滤波器和双树复小波变换各自的特点,提出一种新的基于非下采样方向滤波-双树复小波变换的局部混合滤波SAR图像去噪算法,具有多方向和多尺度性,保持了图像的平移不变性,改善了图像的视觉效果。与其他算法不同,本文算法采用非下采样方向滤波器级联双树复小波的方法,不仅对每次产生的高频分量进行去噪,还对变换所产生的低频分量进行滤波去噪。实验结果表明:与使用同级双树复小波-轮廓波变换加软阈值去噪相比,本文算法的峰值信噪比提高2dB;与使用轮廓波加循环平移(cycle spinning,CS)软阈值算法去噪相比,本文算法去噪后的图像不仅峰值信噪比有所提高,而且去噪后的图像更为平滑,抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显改善。

基于方向滤波器组与Laplacian能量和的图像融合算法

目的针对基于Contourlet变换的融合算法在边缘上易出现吉布斯现象,使其融合图像产生几何失真的问题,设计一种非下采样方向滤波器组耦合局部Laplacian能量和的图像融合算法。方法首先,结合多小波变换(multi-wavelet transform,MWT)与非下采样方向滤波器组(Non-Subsampled Direction FilterBank,NSDFB),将图像分解为3个高频方向系数和1个低频系数。对于低频系数,采用局部修正的Laplacian能量和(Local Sum-Modified-Laplacian,LSML)与脉冲耦合神经网络(Pulse couple neural network,PCNN)组合的LSML-PCNN模型来完成低频信息的融合。对于高频系数,通过提取低频和高频子带边缘,并利用系数绝对最大值法作为依据,实现高频系数的融合。结果实验数据表明,与当前图像融合方案相比,所提算法具有更高的融合质量,得到的融合图像边缘更加清晰和完整。结论所提算法拥有较高的融合视觉效果,可改善图像的对比度和分辨率,在图像处理领域具有一定的参考价值。

结合引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

为了解决红外与可见光图像融合时信息容易相互干扰、影响融合质量的问题,将引导滤波、高斯低通滤波与非下采样方向滤波器组相结合,提出一种新的图像融合方法。利用引导滤波和高斯低通滤波,将源图像分解为低频近似部分、强边缘部分和高频细节部分,并将高频细节部分进行非下采样方向滤波,进一步得到高频方向细节部分;对低频近似部分应用基于局部区域能量的融合规则,对强边缘部分提出一种基于卷积稀疏表示的融合规则,对高频方向细节部分提出改进的脉冲耦合神经网络的融合规则,得到相应的融合部分,并通过逆变换得到最终的融合图像。对多组红外与可见光图像的实验结果表明,算法得到的融合结果的主观视觉效果和客观评价指标均优于传统的图像融合方法,其客观评价指标中的标准差、信息熵、互信息、平均梯度和空间频率相比融合效果较好的基于离散小波变换和稀疏表示的融合方法平均提高20.28%、2.24%、47.41%、5.34%、8.02%。

基于多尺度方向局部极值滤波和ASR的图像融合

为了更好地提取源图像的边缘和方向信息,充分利用边缘保持滤波器的保边缘特性和方向滤波器有效提取方向信息的能力,提出一种基于局部极值滤波和非下采样方向滤波器的多尺度方向局部极值滤波图像融合方法。源图像经多尺度方向局部极值滤波,得到低频子带以及一系列的高频方向细节子带,对低频子带系数提出一种基于自适应稀疏表示(ASR)的融合规则,采用空间频率与l1范数相结合的策略得到融合的稀疏表示系数,对高频方向细节子带系数提出一种基于改进拉普拉斯能量和匹配度的选择与加权平均相结合的融合策略。实验结果表明,本方法能够有效提取源图像的边缘等细节信息,融合结果对比度更高,具有更好的主观视觉效果,其客观评价指标也优于传统的图像融合方法。

2D经验模态分解与非下采样方向滤波器组的红外与可见光图像融合算法

针对当前红外(IR)与可见光(VI)图像融合中细节保留能力不足及目标配准精度不高的问题,设计了一种多尺度2D经验模态分解耦合非下采样方向滤波器组(NSDFB)的红外与可见光图像融合算法。分别计算红外与可见光图像的熵值,并比较二者阈值的大小,计算阈值较大图像的残差。通过2D经验模态分解(2D-EMD)和NSDFB机制,构建了多尺度方向分解模型,将熵值较大图像的残差和熵值较小的图像变换为高频方向系数与低频系数,以获得源图像的细节和特征信息。对于低频系数,引入加权平均作为低频系数的融合准则;根据区域能量对比度与清晰度来定义融合规则,完成高频系数的融合。利用2D-EMD多尺度分解逆变换将获取的低频与高频系数生成新图像。实验表明:与当前常用红外与可见光图像融合对比,所提算法具有更高的融合质量,所输出的图像具有更好的对比度与丰富的细节信息。

基于图形处理器硬件加速的高精度医学图像融合算法

提出一种基于图形处理器(GPU)硬件加速的频域非下采样轮廓波变换(FNSCT)算法.该算法构造了更加简单、快速的频域非下采样轮廓波变换,有效消除了传统小波变换以及轮廓波变换应用于图像融合算法时引起的振铃和伪吉布斯现象.结合GPU在并行大规模浮点数及快速傅里叶变换(FFT)上的高速运算能力,解决了非下采样轮廓波变换(NSCT)速度慢的问题,实现了一种高精度的医学图像融合加速算法.

基于多方向àtrous小波变换的多传感器图像融合

分析和研究了非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的àtrous小波变换的图像变换的优点,提出了一种基于多方向àtrous小波变换的图像融合方法。首先利用àtrous小波变换将待融合源图像分解成不同尺度,不同分辨率的高低频分量,再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解,然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取平均加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合,最后将融合的各频带进行逆非下采样方向滤波器组变换和逆àtrous小波变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统小波域中的融合效果,能有效地消除小波变换所带来的光谱扭曲和假边缘现象。

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。

方向非抽样小波变换在多传感器图像融合中的应用

本文分析和研究非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的非抽样小波变换的优点,提出了基于方向非抽样小波变换的图像融合方法。首先利用非抽样小波变换将待融合源图像分解成不同尺度,不同分辨率的高低频分量,再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解,然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,最后将融合的各频带进行相应逆变换得到融合图像。实验表明,在不同评价标准下,本文方法优于传统小波变换和拉普拉斯金字塔变换的融合效果,并能有效地消除小波变换所带来的光谱扭曲和假边缘现象。

基于NSCT的隧道裂缝图像检测

铁路隧道的安全在铁路运营中具有十分重要的意义。针对隧道裂缝图像的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)变换的裂缝检测算法。对高频子带图像采用模极值点法进行边缘检测;对低频子带图像使用Canny算子进行边缘检测。实验结果表明,该方法具有边缘定位准确、检测完整、伪边缘点少等优点。

基于多尺度边缘保持分解与PCNN的医学图像融合

在医学图像融合过程中,传统多尺度分析方法多采用线性滤波器,由于无法保留图像边缘特征导致分解阶段的强边缘处出现模糊,从而产生光晕。为提高融合图像的视觉感知效果,通过结合多尺度边缘保持分解方法与脉冲耦合神经网络(PCNN),提出一种新的图像融合方法。对源图像进行加权最小二乘滤波分解得到图像的基础层和细节层,采用高斯滤波器对基础层进行二次分解得到低频层和边缘层,将分解过程中每级边缘层和细节层叠加构建高频层,并引入非下采样方向滤波器组进行方向分析。在此基础上,利用改进的空间频率以及区域能量激励PCNN融合高频层和低频层,通过逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该方法能够突出医学图像的边缘轮廓并增强图像细节,可将更多的显著特征从源图像分离并转移到融合图像中。

基于BLMD和NSDFB算法的红外与可见光图像融合方法

针对传统图像融合方法容易导致融合图像出现细节不明显和目标信息不完整的问题,本文提出一种基于二维局部均值分解(Bidimensional Local Mean Decomposition,BLMD)和非下采样方向滤波器组(Nonsubsampled Directional Filter Banks,NSDFB)算法的红外与可见光图像融合方法(基于方向滤波的二维局部均值分解法,BidimensionalLocalMeanDecompositionbasedDirectionalFilteringAnalysis,BLMDDFA)。首先,计算两幅原始图片的熵值,同时提取熵值较大的图片的残余分量,该残余分量与另一张原始图片有着较强的相关性。然后,通过BLMD和NSDFB算法将残余分量和熵值较小的原始图片分解成低频子带和一系列不同尺度的高频方向子带,并使用不同的融合规则分别对低频子带和高频子带进行融合。最后,通过相应的逆变换运算获得融合图像。实验结果表明,本文方法的融合性能在对比度、细节信息展示和目标突出方面均高于经典的融合算法,在信息熵、标准差、空间频率和平均梯度方面较Laplacian方法中各指标分别提高了5.6%、28.9%、37.4%和47.6%,信噪比较Laplacian方法降低了8.5%。

基于多尺度方向引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

基于引导滤波和非下采样方向滤波器,提出了一种多尺度方向引导滤波图像融合方法,该方法兼具边缘保持特性和方向信息提取能力,能够有效提取源图像的有用信息。所提方法对源图像进行多尺度方向引导滤波,得到了包含低频近似部分和强边缘部分的低频分量,而后通过高斯低通滤波将其进行有效分离,分别应用基于卷积稀疏表示和区域能量自适应加权平均的融合规则;对高频细节方向分量应用显著性与引导滤波相结合的融合规则,以保持空间一致性,得到了相应的高频细节融合分量。结果表明,所提方法能更好地提取源图像的目标特征信息,保留丰富的背景信息,客观评价指标优于现有方法,融合结果具有更好的主观视觉效果。

一种新的有效消除图像中Gibbs噪声的算法

提出了一种新的有效去除图像中吉布斯(Gibbs)噪声的方法。通过非下采样塔式滤波器(NSPF)对阈值去噪后的图像进行分解,利用全变差模型对分解图像分别建立去噪模型,重构图像,再利用重构图像和原始图像的残差并结合全变差模型得到细节补偿图像,最后把重构图像和补偿图像叠加得到最终去噪图像。实验结果表明,该方法可以有效地消除图像中的吉布斯伪影及噪声,在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有的算法。