采用双树复小波结构相似性度量的景象匹配北大核心

以基于人类视觉系统的图像结构相似性度量为基础,双树复小波变换为工具,将复小波变换域下的结构相似性度量应用于景象匹配系统中,提出了对于图像空域变换具有较强鲁棒性的景象匹配方法。测试试验表明,双树复小波结构相似性度量从较大程度上反映了相比较图像在结构方面的相似性,同人类视觉认知系统更接近;同时由于复小波的近似位移不变性,该指标对于实时图存在对比度、光照变化等干扰情况表现出较好的鲁棒性,更适合作为复杂成像条件下景象匹配的相似性度量指标。景象匹配实验表明,该方法在复杂干扰下具有更高的正确匹配率。     

基于复—方向小波变换和视觉表示的图像增强

针对复—方向小波变换具有好的平移不变性、方向选择性、对图像边缘特征的表示比传统实小波要好等优势,提出了一种基于视觉表示统计特性和复—方向小波变换的图像增强新方法。该算法在图像的多尺度复—方向小波变换域内进行动态范围(亮度)修正和局部对比度调整以增强图像。实验结果表明,与目前经典的多尺度增强算法相比,运用本文的算法增强的图像视觉效果好,在边缘和细节处失真小,而且对图像源的变化具有很好的鲁棒性。     

基于汉明编码和提升小波变换的数字水印算法

通过对水印图像混沌加密和汉明编码,以及对原始图像进行提升小波变换,并结合人类视觉系统特性值计算,提高了水印算法的鲁棒性。     

基于小波多方向信息组合的纹理图像检索

针对基于单一小波和复小波的纹理图像检索方法中图像纹理的向性信息不够多、影响检索率的问题，本文提出了一种将传统小波和复小波分解后得到的方向子带信息进行组合，并计算其一阶统计矩以提取特征，以Canberra距离度量相似性，从而提高纹理图像检索率的方法。对Brodatz图像库的仿真实验表明，本文提出的方法优于传统小波和复小波。     

基于LabVIEW Vision的雨雾环境下景象匹配末制导图像处理技术

为了增强雨雾环境下景象匹配末制导的精度,利用LabVIEW Vision机器视觉技术,结合灰度直方图分析、单分量图像提取、灰度形态学变换、LUT查询表变换以及最大熵阈值分割的图像处理技术,将导弹摄像头拍摄的图像信息进行相关处理,得到了清晰的目标图像。试验表明:基于LabVIEW Vision的图像处理效果较好,满足雨雾环境下景象匹配末制导的精度要求。     

一种新的基于小波域的灰度水印嵌入算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注.为保证水印的鲁棒性,利用人类的视觉特性,提出一种基于离散小波变换的数字水印技术,并给出了攻击分析.分析中,采用灰度图像作为数字水印,使其具有二维信号可视化的优点.实验表明,该算法能够经受住噪声、高斯滤波、压缩、直方图均衡化、增加对比度等的处理,具有较强的鲁棒性,是一种行之有效的水印嵌入方法.     

增强景象匹配鲁棒性的灰度变换技术研究

高可靠高精度的景象匹配技术是自主导航飞行器图像制导技术的核心和关键所在,文章对匹配图像的灰度畸变进行了研究,提出了基于直方图相似变换灰度畸变校正技术,提高了景象匹配定位的准确性和可靠性。由于外部成像条件和成像传感器本身存在差异,匹配图像往往存在较大灰度畸变,使得实时图和基准图在灰度域存在较大不一致,从而影响景象匹配可靠性。文章通过对匹配图像进行直方图的相似变换,将匹配图像直方图调为一致,有效消除了匹配图像灰度差异,调整后图像间的直方图相似系数均在0.95以上。通过10300次独立真实外场景象匹配定位试验,证明本文基于直方图的匹配图像灰度预处理方法可有效消除图像间的灰度差异,减少匹配图像间由于灰度差异而产生的重复模式,大幅提高景象匹配鲁棒性,经过本文方法预处理后的匹配图像景象匹配成功率为99.98%,已满足工程实用对景象匹配算法高可靠性的要求。     

结合局部描述和拓扑约束的直线段匹配算法

针对弱纹理目标匹配问题,提出了一种基于直线局部邻域梯度信息和全局结构信息的直线匹配算法:对均值标准差直线描述符进行改进用于初始匹配;利用直线间的全局拓扑结构滤除误匹配;利用迭代拓扑滤波寻找更多的匹配,同时引入全局角度约束提高算法效率并进一步滤除错误匹配。实验表明,在光照变化、图像旋转、图像模糊、尺度变换、视点变化等条件下,该方法都具有很强的鲁棒性,并在匹配效率和准确度上优于现有的两种比较流行的方法。     

基于小波变换与数学形态学的红外图像分割方法

提出一种基于小波变换和形态学相结合的红外图像分割方法,该方法利用小波变换和形态学消除红外图像的混合噪声,抑制背景干扰和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,自适应确定阈值,提取目标;利用形态学水线区域分割法对图像进行分割,分离目标区域。实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂背景红外图像中的目标。     

目标区域局部特征和局部图像质量相结合的激光干扰效果评估

为客观描述光电成像系统激光干扰效果,提出目标区域局部特征和图像质量相结合的干扰效果评估算法。图像的局部特征用特征点描述,图像质量用结构相似度指数描述。该算法利用特征点匹配算法确定场景图像中的目标区域,计算干扰前后目标区域内特征点数量的变化、干扰后目标区域内未饱和面积所占的比重以及目标区域内图像的结构相似度指数,并将上述各参数相乘得到最终的评价指标。利用该方法对典型激光干扰图像进行评估,结果表明:在不同入射功率和不同光斑位置情况下,所提评估指标比单独使用结构相似度的评估指标具有更大的取值范围和更明显的非线性变化特征。这说明:该指标能够反映光电成像系统激光干扰过程的丰富细节,更加适合激光干扰效果的评估。     

一种改进的多聚焦图像融合算法

针对小波变换在进行多聚焦图像融合时存在的边缘失真问题,提出了一种基于双正交小波变换的图像融合算法.对图像分解后的高频分量采用一种基于区域的融合策略;对分解后的低频分量通过度量图像区域质量来选择该区域中心像素从而确定融合图像的低频分量,最后进行双正交小波反变换得到融合图像.通过对多聚焦图像的仿真实验表明,此算法得到的融合图像在清晰度和对比度方面都得到了较大提高,是一种有效的图像融合算法.     

基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法.该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.该方法被成功地用于模糊图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.     

基于改进SIFT的航拍图像快速匹配方法

针对传统SIFT算法存在特征描述符计算复杂,匹配时间长,错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像快速匹配方法。该方法采用基于圆形窗口的梯度方向累加值与同心圆形窗口内的灰度累加值、灰度差分值来构建18维的改进特征描述符,并在特征点匹配过程中,采用基于相关系数相似度量准则的双向匹配方法来获取初始匹配特征点对。最后,运用RANSAC算法进一步消除错配和估算仿射变换模型,并通过双线性插值法对变换后的图像进行重采样和插值。实验表明,该方法可以实现航拍图像之间的有效匹配,在匹配速度和匹配精度上优于传统SIFT算法,具有较好的实时性。     

基于双树复小波变换的信号去噪算法

为了提高接收信号的质量,在一定程度上消除噪声对信号的影响,提出了一种基于双树复小波变换的信号降噪方法。通过双树结构消除了因间隔采样而丢失的有用信息,对每一层的高频分量的实部和虚部分别计算阈值,依据各自的阈值进行滤波处理。实验结果表明:该方法与离散小波变换消噪方法相比具有平移不变性,处理后的波形较平滑,能够较好地保留信号细节信息,而且其去噪性能也优于离散小波变换。     

双树复数小波变换在杂波抑制处理中的应用

针对湮没在杂波环境下的目标检测,提出一种利用双树复数小波变换对回波信号进行分解,通过相关性滤波再进行信号重构,抑制海杂波,其后采用动目标检测的方法抑制地物杂波信号。只采用动目标检测的方法仍有海杂波的影响,在通过双树复数小波变换的杂波抑制方法后作动目标检测处理能有很好的抑制效果,能检测出湮没在杂波中的小目标。将其应用到某型雷达的信号处理系统中,仿真结果表明该方法能有效降低杂波的影响。     

基于结构相似度的SAR干扰效果评估方法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像质量评价指标没有考虑像素点间的相关性和人眼视觉系统感知特性,导致主客观不一致的现象时有发生。提出了一种主客观相结合评估方法,该方法不仅巧妙地利用了结构相似度(SSIM)作为主客观评价的连接纽带,而且结合局部方差相似度与图像高频信息相对应的特点,通过非线性合并得到了结构相似度的修正模型。仿真结果表明,该方法较之传统评估手段具有明显的优势,不仅能够更好地反映出干扰对图像细节的影响,而且能够与人类视觉系统保持高度一致,进一步提升了整套评估系统的效率和准确率。     

基于局部平稳高斯模型的小波变换域盲图像水印检测

盲数字水印是数字作品版权保护系统的关键技术之一。由于在检测时没有原始图像作为参考 ,所以水印检测器的设计成为盲水印算法的核心。基于图像小波变换系数的局部平稳高斯模型 ,提出了一种新的盲水印检测器。实验结果表明该检测器与被广泛应用的线性相关检测器相比具有更好的鲁棒性     

一种新的红外图像目标检测方法

提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法,算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强地抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR)为2的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

基于人类视觉机制的红外目标检测方法

针对红外小目标图像信噪比低,背景复杂等特点,提出一种基于人类视觉系统对比机制的红外小目标检测方法。该方法充分模拟人眼视觉系统对比机制,通过图像局部视觉对比度显著图及自适应阈值选取,锁定感兴趣目标区域,实现对红外图像中弱小目标的精确检测。与Top-hat和逐个像素对比度计算的检测方法进行了对比,实验结果表明所提出的方法能够在低信噪比条件下更有效地检测红外弱小目标。