针对各向异性高斯方向导数滤波器运算量大、耗时长的问题,利用盒式滤波器拟合出各向异性高斯方向导数滤波模板,并结合积分图像,提出一种性能优良的快速角点检测算法。利用盒式滤波器设计了6个方向的导数滤波模板,并结合积分图像,快速计算输入图像在各个方向上的导数响应;基于角点的稀疏特性,提出一种候选点粗筛选机制,快速筛选出候选角点区域像素以减少后续运算所涉及的像素数量;针对每一个候选像素,利用各个方向的导数响应构建多方向结构张量积,生成角点测度。将提出的算法与9种经典的检测器在仿射变换、高斯噪声干扰等条件下进行性能评估,在尺寸不同的测试图集上进行耗时对比。实验结果表明,新提出的算法具有优良的检测性能,耗时少,满足实时处理的需求。

提出了一种应用于4f光学系统的光学小波滤波器的设计与制作方法。结合光学信号的优势 与小波变换的优点，利用双正交小波的共轭镜像特性构造出了频域形式的分解和重构滤波器。通过将滤波器放置在4f系统的 频谱面上对图像成功实现了二维分解和重构。另外还根据信息处理要求和采样器件的特性，制作了振幅型和位相 型两种小波滤波器。这两套滤波器都可以完整地分解和重构图像，因而进一步推进了光学小波变换实现图像数据的实 时压缩，为图像的快速传输奠定了基础。该方法是4f系统频谱滤波器上的一种创新。选用离散的Bior2.2小波进行了仿真与 实验。实验结果表明，这种方法具有可行性。

The regularized image interpolation method is widely used based on the vector interpolation model in which down-sampling matrix has very large dimension and needs large storage consumption and higher computation complexity. In this paper, a fast algorithm for image interpolation based on the tensor product of matrices is presented, which transforms the vector interpolation model to matrix form. The proposed algorithm can extremely reduce the storage requirement and time consumption. The simulation results verify their validity.

提出了基于一类新的小波具有紧支撑、对称性和正交性、伸缩矩阵为(20 02)的非张量积小波的图像融合新方法.首先根据非张量积小波理论,提出了一种新的二维4通道4× 4对称滤波器组的设计方法,并用此方法设计出一组具有上述性质的非张量积小波4× 4滤波器组,利用此滤波器组对参加融合的图像进行滤波;然后对低频部分采用取均值、高频部分采用基于局部窗口能量取大的融合算法对滤波后的图像进行融合;最后重构.并采用熵、交叉熵、互信息、均方根误差和峰值信噪比等指标对该方法的融合性能进行了客观评价.对可见光图像与红外图像、远红外图像与近红外图像、航空图像和卫星图像、多聚焦图像等其它多类图像的融合实验结果表明本方法有较好的融合效果,可得到无边缘失真的融合结果图像,其融合性能比采用同样融合算法的张量积Haar小波的融合方法的融合性能好.

提出了基于一种新的小波具有紧支撑、正交性、伸缩矩阵为20