基于多尺度拉东变换的图像感知质量评价

[目的]量化图像退化程度,提出了一种基于多尺度拉东变换的部分参考型图像质量评价方法。[方法]首先利用小波变换获得图像不同方向频率成分的小波子带,然后计算小波子带投影谱及投影谱的分形维数,并将这些分形维数组成向量作为图像的特征表示,最后计算原始图像与失真图像特征向量的1范数预测图像质量。[结果]该方法在LIVE标准图像库上进行测试,线性相关系数PLCC为0.949 1,等级相关系数SROCC为0.951 9,优于传统方法。[结论]该方法得到的客观质量评价与人的主观质量评价之间具有较好的一致性。     

基于Contourlet与子空间投影的ICA手部特征多模融合识别算法

本文提出了1种基于Contourlet与ICA相结合的手部生物特征多模态融合的识别算法。这种多模融合的算法主要利用掌纹和指横纹特征2种模态进行融合,首先把掌纹和指横纹图像分别用Contourlet小波变换,得出一个低频分量和一些列的高频子带,其低频分量可体现纹理的概貌,高频子带可以概括纹理细节,将用Contourlet小波变换提取出来的掌纹与横纹的低频分量再用ICA算法对数据进行降维处理,再用归一化和简单加权融合的方法进行融合处理,最后用分类比对法计算出识别率。通过实验测试表明,两种模态融合的效果要优于单一的掌纹或指横纹的识别效果,证明了该算法的有效性。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法.     

1种离散小波域荔枝图像处理模型

利用机器人采摘荔枝的过程实质上是分析和识别所获取图像的过程,但由于荔枝生长环境复杂、成像系统电压不稳定,导致在模/数转换、图像解码等环节中图像清晰度降低,最直观的体现是图像中存在不同程度的斑点噪声。针对该情况并结合离散小波变换这一图像分析框架,提出一种荔枝图像高效处理模型。首先,该模型对图像进行多尺度离散小波变换,以获得低频分解系数和各方向分布的高频分解系数;然后提出一种二维多方向加权中值滤波算法,实现对高频分解系数的自适应处理;最后对低频分解系数和滤波后的多方向分布高频分解系数进行重构。采用MATLAB软件编写程序进行算法实现,并与经典中值滤波算法、二维多方向中值滤波算法进行性能对比。结果表明,本研究提出的图像处理模型对该类图像的处理效果明显优于其余2类算法且模型耗时更短。     

基于提升小波变换的薯类视觉图像滤波处理

对农产品检测过程中所获得的视觉图像中时常出现的噪声滤波问题进行研究,以薯类视觉图像为例提出了一种基于提升小波变换的自适应滤波算法。该算法首先采用分解、预测、更新对噪声图像进行单层提升小波变换,保留低频分解系数不变;其次对高频分解系数采用自适应Canny边缘算子进行边缘轮廓提取,保留边缘轮廓,对图像剩余部分进行有针对性地自适应滤波;再提出一种新型小波阈值函数模型对低频分解系数进行噪声抑制,最后进行分解系数重构。为了进一步改善滤波后图像的视觉效果,采用自适应同态滤波进行增强处理。仿真结果表明,该算法对薯类等农产品视觉图像中噪声的处理比小波阈值法、自适应中值滤波算法有优势。     

基于小波变换的图像融合算法

图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。     

基于形态学和小波变换的图像边缘检测方法

电力机房图像边缘提取是实现电力机房三维重建的重要辅助环节,机房图像边缘提取越精准,三维重建将会更准确.本文提出一种融合小波变换模极大值和多尺度多结构形态学的图像边缘检测算法对电力机房图像进行处理.首先,对原始电力机房图像进行小波分解得到高频图像和低频图像;然后,采用小波变化模极大值算法提取高频图像的边缘信息,多尺度多结构数学形态学算法提取低频图像的边缘信息;最后,通过叠加运算融合高频和低频的边缘信息,得到原始图像的边缘信息.通过仿真实验表明,本文提出的边缘检测算法在抗噪性能、边缘连续性、定位精度上综合实力最强.     

基于双域分解的复杂环境下奶牛监测图像增强算法

针对天气变化及光照不足导致的奶牛监测图像降质问题,提出一种基于双域分解的复杂环境下奶牛图像增强算法。该算法首先采用双域滤波图像去噪,将输入图像分解为低频图像和高频图像;其次根据贝叶斯估计得到不同高频图像的小波阈值,利用改进的Garrote阈值函数进行小波去噪,并结合伽马变换对去噪的高频图像进行矫正,实现对高频图像的滤波和对比度调整;再次通过暗通道先验对低频图像进行去雾,并结合对比度受限自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)算法对去雾后整体偏暗的低频图像进行增强,进一步提高图像的对比度和整体亮度;最后将处理后的高频图像和低频图像进行重构,得到最终的增强图像。以不同时段光照、复杂气象条件下实地拍摄的奶牛场监测图像为样本,采用主观视觉和客观评价将该算法与现有算法进行试验对比。结果表明,该算法能够对复杂光照下奶牛图像有效去噪、增强整体和细节信息、改善图像视觉效果等,相比于HE算法、Retinex算法、CLAHE算法、自适应Retinex算法,标准差分别平均提高1.929 5、4.681 2、3.245...     

一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法

作为一种新的多尺度分析方法,曲波（Curvelet）比小波更适合提取图像中的细节信息,能够更好的表达边缘信息。提出了一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法。首先对原图像进行曲波变换,然后在高频和低频域分别采用不同的融合规则融合曲波系数,最后通过重构得到融合图像。从信息熵、空间频率及光谱扭曲程度方面对融合效果进行了客观评价,并与基于Brovey变换、PCA变换与小波变换的融合结果进行了比较。结果表明,该算法在保留原始图像光谱信息能力方面优于其他变换算法。     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.