1 中国刑事警察学院侦查与反恐怖学院,辽宁 沈阳 110854
2 中国科学院沈阳自动化研究所海洋信息技术装备中心,辽宁 沈阳 110169
针对传统图像融合算法目标不突出、边缘及纹理细节不清晰或缺失、对比度降低等问题,提出一种基于引导滤波(GF)和双树复小波变换(DTCWT)的红外与可见光图像融合算法。首先,根据红外与可见光图像的特点,在DTCWT分解前对可见光图像进行GF增强,同时对经DTCWT分解后的红外高频分量进行GF增强;然后,根据不同频带系数特点,提出一种基于显著性的自适应加权规则对红外与可见光低频子带分量进行融合,采用一种基于拉普拉斯能量和(SML)与梯度值向量的规则对不同尺度、方向下高频子带进行融合;最后,对融合后的高、低频系数进行DTCWT逆变换以得到最终重构图像。将所提算法与6种高效融合算法进行对比评价,实验结果表明,所提融合算法在不同场景下具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,并且在4类客观评价指标上也取得了较好的效果。
图像处理 红外与可见光 引导滤波 双树复小波变换 显著性自适应加权 拉普拉斯能量和与梯度值向量 激光与光电子学进展
2023, 60(10): 1010008
1 江西机电职业技术学院 信息工程学院, 江西 南昌 330013
2 南昌工学院 信息与人工智能学院, 江西 南昌 330108
针对现有的红外图像去噪算法在边缘恢复和保持上的缺陷, 提出了基于双树复小波与最大后验估计的红外图像去噪方法。充分利用双树复小波变换的多分辨率分析、平移不变性和多方向选择性等优秀特性, 对含噪的红外图像作双树复小波变换; 基于对高斯噪声和无噪图像的概率密度分布的假设, 在小波域中对无噪图像的小波系数作最大后验估计, 实现红外图像的去噪和恢复。红外图像去噪实验证明了方法的有效性, 算法在有效去除噪声的同时, 对边缘细节的保持和恢复较理想, 去噪的图像质量指标PSNR和SSIM比现有的方法分别提高1dB和2%以上。
红外图像去噪 高斯噪声 阈值函数 双树复小波 最大后验估计 infrared image denoising Gaussian noise threshold function dual tree complex wavelet maximum a posteriori estimate
1 广州科技职业技术大学信息工程学院,广东 广州 510550
2 岭南师范学院信息工程学院,广东 湛江 524048
针对现有的高斯噪声去除方法的边缘保持能力差、去噪图像对比度低等缺陷,提出一种带边缘增强的双树复小波阈值去噪方法。充分利用双树复小波的平移不变性和多方向选择性等优秀特性,根据高斯噪声的数学模型,由假设推导出一种自适应的双树复小波阈值去噪模型;提出一种多向梯度算子,对由阈值去噪模型得出的去噪图像进行边缘提取;最后对边缘图像与去噪图像进行线性有参叠加,得到边缘增强的去噪图像。实验结果证明,所提方法具有良好的去噪性能、边缘保持能力和快速的计算效率。
图像去噪 双树复小波 阈值去噪 边缘增强 多向梯度算子 激光与光电子学进展
2023, 60(4): 0415001
1 陕西科技大学轻工科学与工程学院, 陕西 西安 710021
2 陕西科技大学轻化工程国家级实验教学示范中心, 中国轻工业功能印刷与运输包装重点实验室, 陕西省造纸技术及特种纸品开发重点实验室, 中国轻工业纸基功能材料重点实验室, 陕西 西安 710021
针对多重水印信息的有效嵌入和提取,提出了一种基于峰值信噪比-归一化相关系数函数(PSNR-NC)优化和非抽样双树复小波变换的自适应多重水印算法。该算法首先利用PSNR-NC函数来确定水印的最佳嵌入位置,其次通过非抽样双树复小波变换-奇异值分解(UDTCWT-SVD)算法将多个相互独立的水印信息嵌入到彩色宿主图像中,最后通过水印提取算法在含水印图像中提取多重水印,有效实现了多个版权信息的嵌入和提取。实验结果表明,嵌入水印图像具备良好的不可见性,所提算法对常见的图像处理攻击,特别是在抵抗JPEG压缩、噪声攻击和滤波攻击方面表现出较强的鲁棒性。
图像处理: 多水印算法 非抽样双树复小波变换 奇异值分解 峰值信噪比-归一化相关系数函数
河南财经政法大学 现代教育技术中心, 河南 郑州 450046
针对大多数图像信息隐藏技术需要先验信息及训练难度大的问题,提出一种基于复小波变换和自适应像素聚类的图像信息隐藏方法。方法利用新型的无监督种群优化算法对秘密图像进行自适应的像素聚类处理, 采用支持向量机选择载体图像双树复小波变换的最优小波子带, 将最优小波子带作为信息隐藏的载体以保证信息隐藏的不可感知性。实验结果表明方法具有较强的不可感知性,能够抵抗隐写分析模型的入侵, 在信息隐藏过程中不需要原载体图像和秘密信息的先验知识,属于全盲信息隐藏方法。
信息隐藏 光学图像 像素聚类 双树复小波变换 全盲信息隐藏 信息安全 information hiding optical image pixels clustering dual-tree complex wavelet transform blind information hiding information security
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
立体图像失真会影响图像边缘、结构和深度等低层次结构特征,为此,基于人眼对图像低层次结构的理解提出一种无参考立体图像质量评价方法。首先,对输入左右视图、合成图和视差图进行双树复小波变换;其次,提取左右视图、合成图和视差图小波子带的相位幅度特征,以及左右视图和合成图小波子带的梯度特征;最后,将所得特征输入支持向量回归(SVR)中训练,获得特征到质量分数的映射关系模型,预测立体图像质量。分别在LIVE3 DIQD Phase 1数据库和LIVE3 DIQD Phase 2数据库中测试本文算法性能,实验结果表明,本文算法与人眼视觉特性保持很高的一致性,且优于目前大多数主流算法。
图像处理 无参考立体图像质量评价 双树复小波变换 相位幅度特征 支持向量回归 激光与光电子学进展
2018, 55(6): 061005
常州工学院 电气与光电工程学院, 江苏 常州 213032
在研究双树复小波变换原理的基础上,结合遥感图像中云雾和景物的频率差异,提出一种去云雾方法。设计并建立了去云雾处理硬件系统,介绍系统组成和系统开发步骤,叙述摄像头驱动程序、视频信号输出程序、人机交互界面等的设计方法,采用设计的系统开展图像采集和去云雾处理,给出并分析处理效果。实验结果表明,当分解层数、分界数和权重取默认值时,该文算法的图像处理的熵达到7.61,优于小波阈值法和同态滤波法。设计的系统去云雾处理能力和自适应性强。
双树复小波变换 遥感图像 去云雾处理 dual-tree complex wavelet transform remote sensing image cloud and mist removal
天津大学 精密仪器与光电子工程学院, 光电信息技术教育部重点实验室, 天津 300072
针对红外偏振与光强图像彼此包含共同信息和特有信息的特点, 提出了一种基于双树复小波变换和稀疏表示的图像融合方法.首先, 利用双树复小波变换获取源图像的高频和低频成分, 并用绝对值最大值法获得融合的高频成分; 然后, 用低频成分组成联合矩阵, 并使用K-奇异值分解法训练该矩阵的冗余字典, 根据该字典求出各个低频成分的稀疏系数, 通过稀疏系数中非零值的位置信息判断共有信息和特有信息, 并分别使用相应的规则进行融合; 最后, 将融合的高低频系数经过双树复小波反变换得到融合图像.实验结果表明, 本文提出的融合算法不仅能较好地凸显源图像的共有信息, 而且能很好地保留它们的特有信息, 同时, 融合图像具有较高的对比度和细节信息.
红外偏振图像 图像融合 稀疏表示 双树复小波变换 K-奇异值分解 Infrared polarization image Image fusion Sparse representation Dual-Tree Complex Wavelet Transform K-singular value decomposition 光子学报
2017, 46(12): 1210002
1 西安建筑科技大学 理学院, 陕西 西安 710055
2 陕西西安空间电子信息技术研究院, 陕西 西安 710055
提出了一种非抽样双树复小波变换(UDT-CWT)与基于块主元旋转的非负矩阵分解(BPP-NMF)相结合的多聚焦图像融合算法。利用UDT-CWT具有完美的平移不变性及良好的方向选择性, 首先对图像进行多尺度、多方向分解并得到低频子带和高频子带系数; 然后对低频子带系数采用块主元旋转的非负矩阵分解的融合策略, 高频系数则选用高斯加权区域能量与区域标准差一致性选择的融合准则。最后对融合后的系数进行UDT-CWT逆变换得到重构图像。选用多组多聚焦图像进行融合并对融合结果进行主观视觉、客观方面的评价。试验结果表明, 该融合算法不仅具有良好的视觉效果, 同时在客观评价指标也优于一般的融合策略, 验证了该算法的有效性。
非抽样双树复小波变换 非负矩阵分解 块主元旋转法 加权区域能量 图像融合 undecimated dual-tree complex wavelet transform nonnegative matrix factorization block principal pivoting method weighted regional energy image fusion
南京理工大学 电子工程与光电技术学院, 南京 210094
为了改善可见光图像质量, 提高对隐藏在自然背景中人造目标的探测率, 采用了基于偏振成像的可见光图像增强方法, 很好地凸显出人造目标, 提供更多的细节与纹理信息。利用偏振成像方式获取偏振度、偏振角和椭率角图像, 对多维偏振图像中的像素点在邦加球内进行聚类得到偏振特征图像, 运用双树复小波对光强图像和偏振特征图像进行分解, 低频子带采用主成分分析法, 高频子带选用区域方差特征匹配的融合策略, 得到增强图像。进行了户外实验, 并理论分析得到了各个图像的性能指标数据。结果表明,增强后的图像较原图像具有更加丰富的图像细节与偏振目标信息, 该方法有效可行,对目标识别与探测具有一定意义。
图像处理 可见光图像增强 偏振成像 邦加球 K均值聚类 双树复小波转换 区域方差特征匹配 image processing visible light image enhancement polarization imaging Poincare sphere K-means clustering dual tree complex wavelet transform region variance feature matching