基于整数小波变换的多光谱遥感图像压缩技术

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的3维集合分裂嵌入块编码(3D SPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零树编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,对单波段图像,采用2D SPECK编码,对多波段图像,谱域上构成的小波矢量采用离散余弦变换(DCT)进行变换,对变换后的系数进行3D SPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。     

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.     

基于自适应小波阈值的SAR图像去噪算法

针对传统阈值去噪方法处理合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像存在的失真,边缘模糊等问题,提出了一种自适应小波阈值算法。首先对经过对数变换后的SAR图像进行小波变换。然后利用自适应小波阈值对变换后的SAR图像高频部分进行去噪处理,去噪后再对其进行小波逆变换处理。最后再进行一次指数变换,达到去噪的目的。实验结果表明,该算法能够得到较好的去噪效果,并且还有效地解决了传统算法所带来的不足。     

基于小波变换的图像编码方法概述

小波变换将图像分期为一些不同频率、不同方向的子图像,这些子图像间存在较强的相关性,如何利用子图像间的相关性来提高编码效率是小波变换编码中研究的一个主要问题,本文从小波与分形、小波与树特征编码、小波与矢量量化三方面总结了近几年国内外基于小波变换编码方法的主要成果,并对基于小波变换的图像编码方法的发展方向作了展望。     

平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪

提出了一种基于平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪方法.对红外图像进行平稳小波变换后,对小波系数进行模糊阈值处理实现图像去噪.仿真结果表明,与正交小波模糊阈值、平稳小波统一硬阈值和维纳滤波去噪方法相比,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除红外图像噪声的同时,能够获得很好的边缘保持效果.     

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。     

改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

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。     

联合二代Bandelet和Wavelet对图像进行分层压缩

一幅图像可以分解为匀质结构图和几何纹理图两个分量.基于这种思想,提出了一种使用二代Bandelet和小波对图像进行分层压缩的有效算法.首先,使用全变分方法把原始图像f分解为u和v两部分,其中u代表f中的结构分量,v代表纹理分量;对u进行小波变换,对v进行二代Bandelet变换.采用了自顶向下的四叉树分解算法,优化了二代Bandelet的四叉树建立过程.实验结果表明,该压缩方法的重建图像在视觉效果和客观SSIM值两方面均优于JPEG2000和Bandelets.     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度