基于非下采样Contourlet系数尺度相关性的图像增强算法

针对传统图像增强算法对边缘类型划分过粗的问题,文章提出一种基于非下采样Contourlet系数尺度间相关性的图像增强算法。该算法由非下采样Contourlet单尺度系数得到噪音阈值、增强阈值和强边缘阈值,再基于对非下采样Contourlet系数尺度间相关性的分析,以归一化尺度积与单尺度系数的比值作为新的参数进一步划分边缘类型,并结合单尺度系数得出相应增益。对比测试结果表明算法能有效地提高图像对比度、去除噪音,在避免过增强的同时,对边缘视觉效果的改善更明显。

基于形态学和Contourlet系数区域特征的遥感图像融合方法

进行遥感图像融合时,全色图像空间信息的保留与多光谱图像光谱信息的保持是相互矛盾的,如何在这对矛盾体中实现最佳的融合效果一直是图像融合领域的研究热点。在IHS变换的基础上,将形态学和Contourlet变换相结合,针对多特征地物遥感图像的融合提出了一种基于图像特征的选择性融合算法。该算法先利用形态学操作将图像的边缘和非边缘信息进行区分,然后对处理后的图像进行Contourlet变换得到一个低频和一系列高频分量,再利用不同的区域特征自适应融合算法分别对低频和高频系数进行选择性融合,最后通过Contourlet逆变换和IHS逆变换得到融合结果。融合实验结果表明:对多特征地物遥感图像进行融合时,该算法是高效可行的。

基于Contourlet系数方向扫描格型量化的多描述图像编码算法

提出了一种基于Contourlet变换方向的多描述格型矢量量化图像编码算法.利用Contourlet变换所具有的多尺度、多方向的特点解决小波变换在多描述格型矢量量化过程中对输入的图像方向信息不充分的局限性.对Contourlet变换后的系数按照子带中方向特征划分区域设计相应的扫描方式对系数进行重新排序;然后采用基于几何相似的六边格矢量量化方案的多描述编码方案对图像进行编码.实验结果表明,文中策略对单路信道解码图像的峰值信噪比较传统方案具有一定程度的提高,同时重构图像较好地保留了原图像的纹理、边缘等几何信息.

基于小波Contourlet系数相关性的红外图像增强算法

针对现有红外图像存在噪声干扰与边缘模糊等问题,提出一种基于方向高频子带各层间系数相关性的红外图像增强算法。利用各层间小波Contourlet系数相关性的不同,合理对图像进行去噪和边缘优化处理。提出一种适用于文章算法的阈值选择方法,从而得到更为精确的去噪和边缘优化效果。仿真结果表明,实验结果与预期目标相符,能获得相比传统增强算法更高的PSNR值与PAI值。

基于Contourlet系数的广义高斯分布参数的混合估计方法

提出采用广义高斯概率密度建模的Contourlet变换系数的形状参数混合估计方法。当形状参数值较小时,对于小样本采用熵匹配方法估计,而对于大样本利用最大似然方法估计。当形状参数值较大时,采用矩方法估计。实验结果表明,所提出的方案可以有效准确地对Contourlet变换子带进行建模。

基于Contourlet系数相关性的地震噪声压制方法

地震信号Contourlet变换的稀疏表达中,变换域关联系数具有较强的相关性,据此提出了一种基于Contourlet邻域系数相关性的自适应阈值地震去噪方法。该方法对每一点系数计算其邻域均方根振幅,利用这一点的系数值及其邻域均方根振幅计算其邻域系数相关性,根据邻域系数相关性自适应地确定阈值。数值模拟和实际资料的处理结果验证了本文方法的有效性,该方法在压制噪声的同时能够较好地保护有效信号。

基于非下采样Contourlet系数局部特征的遥感图像融合方法

根据多光谱图像和全色图像非下采样Contourlet变换(NSCT)后低频子带和高频方向子带不同的融合目的,提出了一种基于NSCT系数局部特征的遥感图像融合方法。首先将全色图像和多光谱图像的I分量进行NSCT变换,在低频子带采用有选择的加权求和规则,对于高频方向子带系数,在最高分解层上,采用高频方向子带系数绝对值较大的算子,而在其它的分解层,根据高频方向子带系数的区域方差,比较一定区域内各个系数区域方差的大小,采用有选择的融合方法,然后对融合的高频方向子带系数进行一致性检验。实验表明:融合图像在最大限度保持源图像光谱信息的同时,其清晰度较其它的融合方法得到了较大的提高。

基于Contourlet系数灰关联的图像质量评价算法

为了更加客观有效地评价图像质量,本文提出一种基于Contourlet系数灰关联的图像质量评价算法。该算法利用灰色关联分析的整体比较机制和Contourlet变换多尺度多方向分析图像的优点,首先从不同尺度不同方向上分别计算出参考图像与待评价图像之间的灰色关联度,然后对同一尺度上所有方向的关联度求均值,最后,利用这些均值与标准参考序列进行二次关联比较,从而可在不同尺度不同方向及综合两个层次评价图像质量。实验表明,该方法不仅能从不同尺度不同方向提供更多的质量信息,而且能更好地符合人眼的主观感知。

Contourlet系数灰关联在图像质量评价中的应用

为了客观有效地评价图像质量，本文提出一种基于Contourlet系数灰关联的图像质量评价算法。该算法利用Contourlet变换多尺度多方向分析图像的优点和灰色关联分析理论的整体比较机制相结合，从不同尺度和不同方向对图像进行综合评价。应用实例表明，该方法不仅符合人眼的主观感知，又能提供更多的质量信息。

一类变系数椭圆型Dirichlet边值问题的差分外推格式

对于变系数椭圆型偏微分方程的Dirichlet边值问题,首先,应用泰勒展开建立五点差分格式,并证明差分格式解的存在唯一性;其次,应用极值原理得到差分格式解的先验估计式,进一步证明其收敛性和稳定性;再次,应用Richardson外推法,建立具有四阶精度的外推格式;最后,应用Gauss-Seidel迭代方法对算例进行求解,数值结果表明Richardson外推法极大地提高了数值解的精度。

基于非下采样Contourlet变换系数直方图匹配的自适应图像增强

由于非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法需要手动调节参数,无法实现自适应增强,本文将直方图均衡化和NSCT域增强相结合,提出了一种基于NSCT系数直方图匹配的自适应图像增强算法。该算法首先对低对比度含噪原图像进行直方图均衡化,然后对原图和直方图均衡化后的图像分别进行NSCT分解,得到低频子带系数和各高频方向子带系数。对低频子带,将原图的低频子带系数直方图匹配到直方图均衡化后图像的对应系数直方图上。对各个高频子带,则先进行阈值去噪,再将原图的各个高频子带系数直方图匹配到直方图均衡化后图像的对应系数直方图上。最后,经NSCT重构得到增强后的最终图像。实验结果表明,本文方法增强效果明显优于直方图均衡化,与Contourlet变换增强法相比,实验所采用的两组图像的图像评价函数(EMEE)值分别提高了24.05%、16.97%、13.29%和20.63%,且与NSCT域非自适应增强法(人工选取参数)的处理效果相当。该方法无需手工调节参数,具有自适应性和实用性强的优点。

基于Contourlet系数相关特性的自适应图像去噪算法

研究发现,图像经过Contourlet变换之后,其变换系数在尺度内和尺度间都表现出很强的相关特性。基于此,首先根据Contourlet系数在同一尺度内的邻域相关特性,构造得到一个自适应阈值,然后在采用阈值法进行自适应阈值去噪的同时,利用Contourlet系数在相邻尺度间的相关性对系数进行进一步的取舍,从而提出一种新的基于Contourlet变换系数特性的自适应阈值图像去噪算法。该算法不仅可以有效去除噪声,而且可以很好地保留图像边缘信息。实验结果表明,在相同条件下该算法的主客观去噪效果均优于现有同类方法。

基于Contourlet域重要系数特性的自适应图像水印算法

对图像Contourlet变换的特性进行了分析和讨论,在此基础上提出了一种基于Contourlet域重要系数特性的自适应的水印算法,包括:(1)根据Contourlet变换域各阶方向子带的对应关系,利用低频和高频子带的树形结构确定出低频方向子带中的重要系数,以此系数作为水印嵌入位置的索引,把水印嵌入这些重要系数按树形结构映射到中频方向子带中;(2)根据嵌入点对应低频方向子带的能量和高尺度对应子带区域的纹理信息确定了一种自适应地调整嵌入水印强度的策略,使水印在嵌入位置和嵌入强度的选择上都保证使嵌入的水印具有很好的透明性和极大鲁棒性;(3)水印检测无需原始图像,通过统计图像的相关性即可验证水印的存在。仿真实验表明,所提出的水印算法不仅具有很好的透明性,而且对常见的图像处理具有很好的鲁棒性。

Contourlet四叉树系数方向相关性的遥感图像融合算法

近年来,遥感图像融合技术作为遥感图像处理的重要分支,在资源调查、环境监测和区域分析等领域受到广泛关注.遥感图像融合技术可以融合不同传感器获得的不同图像,获得一幅信息完整、表达准确的融合图像.Contourlet变换以其优越的非线性逼近特性和良好的多分辨率、各向异性、冗余性等特点成为处理二维及多维信号奇异性的有利工具,并广泛应用到图像融合领域.结合Contourlet变换的特征,深入分析了Contourlet系数的关联特征,提出了一种基于Contourlet四叉树系数方向相关性的遥感图像融合方法.首先对不同传感器所采集的遥感图像进行Contourlet变换,获得不同尺度下的系数分布;然后根据各尺度之间的系数满足四叉树结构关系、树中各结点的方向相关性表现出一致的特征,提出了一种新的系数相关性融合规则,能够自适应地计算融合加权系数,进而获取融合系数;最后对融合系数进行Contourlet逆变换,得到遥感融合图像.相比于传统遥感图像融合方法,新算法获得的图像信息量更加丰富,纹理更加清晰,具有较强的实用性.

基于Contourlet系数局部特征的选择性遥感图像融合算法

为了使融合后的多光谱图像在显著提高空间分辨率的同时,尽可能多地保持原始多光谱特性,提出了一种基于Contourlet变换系数局部特征的选择性遥感图像融合方法。根据多光谱和全色图像融合过程中Contourlet变换后的低频和高频部分融合目的的不同,对得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用窗口邻域移动模板逐一计算相应区域Contourlet系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的准则,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在Contourlet系数域内进行选择性融合,通过Contourlet和亮度-色调-饱和度(IHS)逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。采用Landsat TM多光谱和SPOT全色图像进行的融合实验结果表明:提出的算法在显著提高空间分辨率的同时,又能很好地保持原始图像的光谱特征,并优于传统的融合方法。

基于Contourlet域树状系数的自组织神经网络图像分割

为避免小波域隐马树模型分割算法中模型假设的不足,提出用SOM网络作为非参数概率密度函数估计器。用图像轮廓波变换域中的树状数据作为网络输入,以利用图像的几何特征来提高分割效果。由训练好的网络组可以得到待分割图像各个尺度下的条件概率密度函数值,应用最大似然分类准则得到相应尺度下的粗分割。通过多尺度粗分割结果的融合,得到像素级的分割结果。用合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域隐马树模型分割方法和基于SOM网络的多尺度贝叶斯分割方法进行比较。对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数,实验结果表明所提算法分割效果更优。

Contourlet变换系数加权的医学图像融合

本文针对多模态的CT、MRI图像的融合,利用Contourlet变换多尺度、多方向的特性,提出了系数加权的融合算法。对于低频子带,采用局部信息均值和方差来进行系数加权;对于高频子带,采用条件加权。将本算法应用于不同模态的医学图像的融合,有效增加多模态医学图像的互补信息,提高融合的清晰度。

基于Contourlet域能量和交换系数的图像水印算法

充分利用Contourlet变换特性,根据图像分解后的能量大小选择嵌入水印的方向图,并通过交换系数的嵌入算法,将水印信息嵌入载体图像。在数字水印的嵌入过程中使用了Contourlet分解载体图像的层数、每层分解的方向数和嵌入水印信息选择的子带3个密匙,具有较高的安全性。实验结果表明,该算法能够抵抗多种常见图像处理和几何变换的攻击,攻击后的图像中,均能够提取出较为完整的水印信息。

基于张量分解与非下采样Contourlet变换遥感图像增强

图像质量低、特征信息不明显是遥感图像获取过程中的常见问题。传统的图像增强方法常常因为不能有效地整合全局信息,从而不能高精度、高效率地凸显有用信息。本文通过结合张量分解和非下采样Contourlet变换,提出一种改进的遥感图像增强方法。使用优化的非下采样Contourlet变换对原始图像进行分解,将各尺度和方向的高频细节图像组合成高阶张量。通过贝叶斯概率张量补全,从不完全张量中识别潜在因子,以预测图像缺失的细节信息。实验结果表明:所提出方法能在有效恢复样张缺失信息的同时突出图像的特征信息,与不同图像增强方法相比,样张处理后在信噪比、结构相似度以及均方根误差方面最大提升分别为27.9%、37.6%和45.4%。改进的遥感图像增强方法在可视化比较和定量评价方面优于常用的图像增强方法。

我国城镇污水处理厂污泥产率系数现状及影响因素分析

以我国城镇污水处理厂生态环境统计和监测数据为基础,分析了我国城镇污水处理厂经验污泥产率系数(YQ)和以去除COD导致的污泥增殖来计算的污泥产率系数(YCOD),研究了进水COD、设计处理规模、处理工艺、区域分布等单一因素以及多因素与污泥产率系数的响应关系。结果表明,我国城镇污水处理厂YQ平均值为1.33×10-4 t/m3,YCOD平均值为0.81 kg/kg,YQ、YCOD总体呈正偏态分布;YQ平均值与进水COD、设计处理规模正相关,YCOD平均值与进水COD、设计处理规模负相关;YQ、YCOD平均值对应的COD区间范围为150~250 mg/L,设计处理规模为1×104~1×105 m3/d的污水处理厂YQ、YCOD与平均值最为接近,相对偏差分别为2.8%、-4.3%;A2/O工艺、氧化沟类、普通活性污泥法、A/O工艺的YQ、YCOD与平均值接近,相对偏差范围分别为-1.8%~1.9%、-2.3%~5.8%;华东和华中地区的YQ,华东、西南地区YCOD与平均值基本持平;多因素方差分析显示进水COD为YQ和YCOD的显著影响因素。