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。     

基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计

设计一种集实木传送、图像定位与采集、实木板材表面识别与分选的智能系统,系统通过传送带运送实木板材,CCD摄像头获取板材图像,在触摸屏工控机TPC700-9190T上应用MFC与OpenCV编写分选程序对板材图像进行分析,识别结果通过STM32单片机控制电磁阀完成实木板材的分类。在图像定位与识别算法中,采用积分投影算法确定板材边界,动态采集板材表面图像;在颜色分类方面,利用L*a*b*空间颜色分量的均值、方差和斜度3个低阶矩表达颜色;在缺陷检测方面,提出了基于纹理填充的缺陷分割方法,通过获取纹理掩膜图像,然后利用板材背景颜色淡化纹理,最后应用加权阈值法完成缺陷分割,分割后计算缺陷面积、边缘灰度均值、内部灰度均值和长宽比等特征表达缺陷信息;在纹理识别方面,提出了基于Contourlet变换的纹理特征提取方法,通过对纹理图像进行Contourlet变换3层分解,得到1个低频子带、6个中频子带和8个高频子带,分别计算低频和中频系数矩阵的均值和方差,并与高频系数矩阵的能量组成22个特征表达纹理信息;最后设计SVM分类器,分别对颜色、缺陷和纹理进行识别。采用300个柞木样本进行实验,板材传送速度在小于1.5 m/s范围内,颜色识别准确率为100%;活节、死结和裂纹识别准确率分别为92.2%、95.6%和93.3%;直纹、弯纹识别准确率分别为93.9%、92.8%。实验结果表明,分选系统具有实时、高效、准确的特点。      

掌纹特征提取算法的研究

随着社会的飞速发展,传统的身份识别技术已经不能满足人们的需求.掌纹识别作为1种新兴的生物识别技术,因其识别区域大、易采集、精度高和可靠性高等优点得到了较快的发展.掌纹识别算法包括掌纹图像预处理、掌纹特征提取以及掌纹特征匹配等,其中掌纹特征的提取是掌纹识别算法的核心技术.本文在研读相关文献的基础上,重点介绍了基于结构特征、基于统计特征、基于子空间特征和基于纹理及变换域特征等4类掌纹特征提取算法,并对各种算法进行了比较.在此基础上,展望了掌纹识别算法的发展方向.     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法。该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算。该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量。实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高。     

基于内容的医学图像小波融合算法

针对CT和 MR医学图像的融合增强问题,基于小波变换方法,引入边缘检测和二值化处理的思想,对小波变换的融合规则进行改进,即在低频子带融合规则中引入边缘检测图像以保护图像轮廓信息,在高频子带融合规则中引入二值化图像以保护图像的细节信息。数值试验结果表明,该算法能在融合图像中较好地保留边缘和细节信息,使得合成图像更加清晰完整。     

基于多进制小波的森林遥感影像融合

为监测森林资源动态变化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R、G、B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,形成新的高频分量;然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行森林资源动态监测,效果明显提高。     

基于图像处理提高木材识别准确性的新方法

为了提高机器识别木材的准确性,从木材图像预处理的角度出发,以复原木材图像纹理细节为目标,提出了基于SCN-MSE的木材图像超分辨率重建方法。将高分辨率图像经离散小波变换,把4个子带中相应位置、大小相同的碎片组成模块,再利用局部二值模式的邻域强度建立训练数据库;将低分辨率图像中的低频子带碎片,与数据库同类模块中的低频碎片进行比较,通过去除领域中心的均方差,寻找相似度最大的高频碎片,保留低分辨率图像的低频子带;再经小波逆变换得到超分辨率图像。选取樟子松及其树皮为识别对象,将基于SCN-MSE的超分辨率重建图像与经过传统预处理图像,利用SVM多项式核函数进行识别。识别结果表明,本研究提出的方法提高了樟子松及其树皮的识别率。     

小波和傅里叶相融合的彩色木材图像增强

针对现实生活中彩色图像普遍存在不清晰和对比度差的情况,在RGB模型上提出了一种新的彩色图像增强算法,并且应用到了木材图像领域。将彩色木材图像分解为RGB3个通道,首先使用滤波器把3个通道分别分解成高低频子带;然后使用傅立叶变换和小波变换相融合的方式进行锯齿检测,同时进行阈值判断;之后对检测到的锯齿进行消除,低频子带使用方向自适应滤波器,高频子带使用小波收缩函数进行消除;再使用小波逆变换返回3个通道;最后将3个通道还原成彩色图像。结果表明,该方法和传统方法相比较,可以有效保持图像的边缘特征,达到增强效果。以樟子松微观横截面为例,峰值信噪比PSNR提高了5.05,信息熵提高了3.14。本研究同时采集了榆木微观横截面、杨木宏观横截面和云杉微观横截面,其图像均得到增强。     

基于ICA和DWT的自适应盲水印算法

为了使数字水印具有较强的鲁棒性和不可见性,提出一种基于独立分量分析（ICA）和离散小波变换（DWT）的自适应鲁棒性盲水印算法.该算法先将载体图像进行小波变换,然后将原始水印进行平铺和置乱,再根据噪声可见函数（NVF）的视觉掩蔽作用,将其自适应地嵌入到载体图像小波变换域的低频系数上,最后利用ICA技术实现了水印盲提取.实验结果表明,该算法的水印不可见性较好,且可抵抗多种常见水印攻击,其中对JPEG压缩、尺度缩放等攻击的鲁棒性较突出,可应用于图像的版权保护.     

融合频谱变换的板材纹理缺陷分类

为了实现板材表面纹理和缺陷的自动分类识别,提出一种融合小波、曲波和双树复小波3种频谱变换的板材表面纹理和缺陷的快速协同分类方法。分别提取小波变换的14个特征、曲波变换的16个特征和双树复小波变换的38个特征;融合三者特征以及整幅图像的标准差和熵,采用粒子群算法优选出24个关键特征;运用BP神经网络作为分类器,针对乱纹、抛物纹、直纹、活结和死结5种类别的300幅图像进行仿真实验,基于小波变换、曲波变换、双树复小波变换与特征融合方法的平均分类正确率分别为80.0%、81.1%、84.2%、88.0%,分类平均时间分别为0.018、0.503、0.021、0.325 s。实验结果表明,特征融合方法实现了对小波特征、曲波特征和双树复小波特征的有效选择,提高了分类的速度和精度。     

基于Contourlet变换与LSSVM的玉米种子识别算法

基于Contourlet变换与最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM),提出了一种玉米种子高精度识别算法。该算法首先对玉米种子图像进行多层Contourlet分解,结合指数函数和反正弦函数,提出了一种新型的阈值函数模型对高频分解系数进行去噪处理;其次,将低频分解系数与去噪后的高频分解系数进行重构,得到去噪后的玉米种子图像;最后采用LSSVM对去噪后的玉米种子图像进行识别,采用径向基函数模型作为LSSVM核函数模型。试验结果表明,对去噪后的图像进行LSSVM识别的精度优于直接对图像进行LSSVM、SVM识别的精度。     

基于二代小波变换和盲信号分离的肌电信号工频去噪处理方法

通过数据采集装置获取的表面肌电信号往往含有一些噪声和干扰,其中主要为50Hz工频干扰。为了得到有效的sEMG,本文提出一种二代小波变换和独立分量分析(ICA)相结合的方法。先利用二代小波变换的消噪作用,将采集到的sEMG中的部分噪声去除,再经过FastICA算法对经过二代小波消噪后的信号进行工频去噪,实验最后利用相关性系数验证ICA分量与原始sEMG的一致性。     

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.     

1种小波域改进SVD的农作物图像去噪新方法

在对奇异值分解(singular value decomposition,SVD)去噪基本原理深入分析的基础上,结合小波变换提出了一种农作物图像小波域改进自适应SVD去噪算法。本研究所用算法首先对农作物噪声图像进行3层小波变换,保留低频子图像不变;然后对于水平、垂直、对角方向分布的高频子图像采用改进的自适应SVD算法进行噪声滤除;最后进行小波系数重构。为了有效测试该算法性能,实地拍摄2幅某温室大棚农作物图像作为测试图像,分别将本研究所用算法、SVD算法以及改进过的SVD算法进行去噪性能比较,引入峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)对几类算法的去噪结果进行定量评价。结果表明,本研究所用算法性能优于另外2种算法,这为农作物噪声图像的处理提供了一种较有效的方法。     

局部二进制模式与小波特征融合的掌纹识别

针对利用单一方法进行掌纹图像识别所得的识别率难以提高这一情况,提出一种利用掌纹图像经高斯高通滤波后的局部二进制模式特征和三级小波分解的细节图像的能量特征的融合特征进行掌纹识别的方法。在提取图像的局部二进制模式特征的时候,通过高斯高通滤波增强图像的对比度,从而提取出更有效的局部二进制模式特征,该特征对光照的变化具有一定的鲁棒性;小波变换的细节图像能量数据反映不同频率成分的局部细节特征。实验结果表明所提出的掌纹识别方法的有效性。     

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.     

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Contourlet变换和交替方向法的压缩感知图像重构算法

在传统的基于压缩感知的图像重构中,小波变换往往用来将图像稀疏表示,但小波变换并不能很好的表现图像的轮廓和纹理等细节信息。提出了一种基于Contourlet变换和交替方向法的压缩感知图像重构算法:首先利用Contourlet变换将图像稀疏表示,然后利用交替方向法重构原始图像。与基于小波变换的方法相比,该方法不仅可以显示更多的图像的边缘和轮廓信息,在重构精度上也占优。数值试验也验证了新算法的有效性。     

综合小波和模糊方法的图像边缘检测

为了更好地对图像边缘进行检测,提出一种基于小波局部极大模和模糊方法相结合的图像边缘检测算法．它将图像分为高频和低频部分分别进行处理．高频部分利用小波局部极大模的方法进行边缘检测,低频部分则利用模糊方法进行处理,并对两种边缘图像进行了融合．试验结果证实了该算法的可行性．     

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。