基于复小波-Contourlet变换的高维信号处理

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,相对于小波变换具有较好的方向性、较高的逼近精度和较好的稀疏表达性能。因此将Contourlet变换用于多维信号处理,能更好的提取图像信号边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Contourlett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种自适应对偶树复小波-Contourlet变换的多传感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。

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%。

架构于双树轮廓波方向及相位特征的纹理图像分割

考虑到纹理的方向及相位特性,提出一种基于双树轮廓波变换的纹理图像分割新方法.双树轮廓波由塔型双树方向滤波器组构建,它不仅保持了轮廓波灵活的方向选择性,克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点,而且提供了复子带系数.本文以各方向子带的能量作为方向特征,复系数的平均相角作为相位特征,生成特征向量,利用模糊C均值聚类算法进行纹理图像分割.实验结果表明,相位特征是方向特征的有效补充,与传统方法相比,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善.

结合NSDTCT和压缩感知PCNN的图像融合算法

针对基于传统小波变换的图像融合算法存在的不足,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和压缩感知脉冲耦合神经网络(CS-PCNN)的图像融合算法.首先将源图像经过NSDTCT分解后得到低频子带及高频子带系数;对于低频子带系数,提出了基于区域平均梯度、区域能量和S函数相结合的自适应加权融合规则;对于数据量较大的高频子带系数,提出了基于CS-PCNN理论的融合规则,并将改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的外部输入;最后对融合系数进行NSDTCT逆变换,得到融合图像.实验结果表明,该算法可以有效地提高图像融合的计算效率和质量,在视觉效果及客观指标上均优于一些经典的融合算法.

基于非下采样双树复轮廓波变换的小波纹理特征识别肺良恶性结节CT图像

目的观察基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)的小波纹理特征在识别肺良恶性结节CT图像中的应用价值。方法从肺结节患者的CT图像中分别提取基于NSDTCT和基于Contourlet变换的小波纹理参数,对高维纹理参数采用单因素分析、Lasso回归等方法进行降维。对降维后的纹理参数分别构建诊断良恶性肺结节的支持向量机分类诊断模型,绘制ROC曲线,比较2种方法的诊断效能。结果采用NSDTCT方法,基于经Lasso降维且自变量数目较少的纹理参数构建的诊断模型分类效果最好,判断良恶性肺结节的准确率为98.37%,AUC为1.00;采用Contourlet变换方法,基于全部提取纹理参数构建的模型分类效果最好,诊断准确率为56.05%,AUC为0.73;2个模型的ROC曲线的AUC差异有统计学意义(Z=6.430,P<0.001)。结论基于NSDTCT的纹理分析方法对判断良恶性肺结节的准确性较高。

架构于双树轮廓波及GGD模型的纹理图像检索

提出一种基于双树轮廓波变换的纹理图像检索方法。双树轮廓波由塔型双树方向滤波器组构建,它保持了轮廓波灵活的方向选择性,同时克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点。根据双树轮廓波系数的统计特性,本文利用广义高斯分布对各子带进行建模,采用矩估计法提取模型参数,并用KL距离度量图像之间的相似度,实现纹理图像检索。为评价检索性能,从Brodatz图库创建了包含800幅纹理图像的数据库。实验结果表明,本文算法的平均检索率比基于小波和轮廓波的方法分别提高了10.46%和6.94%,而且保持了较高的计算效率。

复轮廓波包的构造及其图像去噪应用

一般的轮廓波变换只对信号的低频部分进行分解,却忽略了信号的高频部分,因而丢失了丰富的细节和纹理信息,为了克服这种缺陷,本文利用解析的双树复小波包变换和非抽样方向滤波器组,构造了复轮廓波包变换,并提出一种基于相邻系数阈值分类的复轮廓波包图像去噪算法.新的变换除了具有多分辨率、局部性、多方向性和各向异性的特点外,还具有平移不变性和更丰富的方向分量.仿真试验结果表明,构造的复轮廓波包变换能够有效地抑制伪Gibbs现象,并且保护更多的边缘和纹理等细节,其PSNR值和视觉质量均优于一般的去噪方法.

基于自适应理论的影像合成技术

提出了一种基于对偶树复小波-Contourlet变换的自适应影像合成新算法。算法将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的合成规则。对低频系数选取区域能量的加权系数自适应合成规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的合成规则,最后通过重构得到合成图像。将其他的合成算法和本算法进行了主观和客观的对比,结果表明,基于对偶树复小波-Contourlet变换区域特征自适应的影像合成算法是一种有效可行的影像合成算法。

基于对偶树复小波-Contourlet变换的自适应多传感图像融合算法

为了解决小波变换所导致的方向选择性差的问题,基于对偶树复小波-Contourle变换,提出了自适应多传感图像融合新算法。该算法将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourle变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则:对低频系数选用区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用区域特征自适应的融合规则。最后通过重构得到融合图像。将其他融合算法和本文所提算法进行了对比,结果表明,基于对偶树复小波-Contourle变换的算法是有效可行的。