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基于小波变换技术的图像融合方法的研究与应用

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基于小波变换技术的图像融合方法的研究与应用

作者：胥妍山东师范大学

学位级别：硕士

图像融合是由信息融合发展而来的,是多传感器数据融合的一个重要分支。近年来,图像融合技术在现代航空航天、自动控制、遥感遥测、医学,特别是军事指挥领域中发挥着越来越重要的作用。图像融合把来自多个传感器数据的互补信息合成一幅... 详细信息

图像融合是由信息融合发展而来的,是多传感器数据融合的一个重要分支。近年来,图像融合技术在现代航空航天、自动控制、遥感遥测、医学,特别是军事指挥领域中发挥着越来越重要的作用。图像融合把来自多个传感器数据的互补信息合成一幅新的图像,提供比原图像更丰富的视觉信息。针对图像融合的研究有很多方向,比如融合算法、融合规则、融合质量评价和融合图像的类型等。图像融合可以按工作域分为空间域、光谱域、频率域以及尺度域融合;也可以根据信息抽象程度的不同,从低到高分为像素级、特征级和决策级融合三个层次。像素级融合作为最基本的融合,是特征级融合和决策级融合的基础,因此成为目前研究的热点问题之一。本论文的研究就是基于像素级图像的融合。根据图像融合分类的不同,图像融合的算法可分为空域、变换域融合算法,或像素级、特征级和决策级融合算法。当今图像融合的热点问题有:多传感器融合、多分辨率融合以及多聚焦融合。而多分辨率图像融合的分解与重构主要可分为两类:金字塔型和基于小波变换的分解与重构(即Mallat快速算法)。目前国际上,从符合人眼视觉特性和观察特点出发,在多重灰度图像融合领域,一般采用多分辨率结构(Multiresolution Architecture)进行相应的像素级处理。随着人们对小波变换的深入研究,小波多分辨分析这种具有完美数学性质的工具在图像处理领域有了越来越多的运用。本论文就是利用小波变换得到图像的多分辨结构,研究多聚焦图像融合的。使用平移不变小波变换可以有效抑制伪吉布斯现象,而cycle spinning算法正是将这种思想应用于图像去噪中,但目前的文献中较少使用该方法进行图像融合的研究。本论文将该方法应用于图像融合中,针对基于小波变换的cycle spinning图像融合技术进行了基础和扩展研究。本论文所做的工作及创新主要包括以下几个方面: 1)查阅了国内外一定数量的期刊、文献,综述了图像融合的基本概念,总结了该领域研究的最新进展,对存在的问题进行了讨论,并展望了未来的发展趋势。 2)对图像融合的算法进行了细致的归类,具体解释了空域、变换域图像融合算法,像素级、特征级以及决策级图像融合算法各自的适用范围和特点。 3)综述了该领域的热点图像融合问题,对多传感器图像融合、多分辨率图像融合以及多聚焦图像融合,分别做出了具体说明。 4)回顾了傅立叶变换和小波变换的发展,由多分辨率分析引出了金字塔型和基于小波变换的两类图像分解与重构方法;特别针对影响图像融合效果的各种因素:融合图像的类型、小波变换的基函数、滤波器、分解层数以及融合规则,进行了归纳总结。 5)讨论了图像融合质量的评价方法,单独列出了主观和客观相结合的方法。在仿真实验中,使用MATLAB中的图形用户界面GUI和小波工具箱(Wavelet Toolbox),实现了图像融合质量评价的可视化。该研究成果可参照已发表论文《小波图像融合评价方法的综合比较研究》。 6)综述了吉布斯现象,并讨论了抑制伪吉布斯现象的平移不变小波变换。将在基于“平移平均”思想的cycle spinning算法用于图像融合,提出了一种基于小波变换的cycle spinning图像融合的方法(称为CSDWT,简称为CS方法),并在仿真实验中实现了该过程,取得了较好的主观和客观融合效果。该研究成果可参照已发表论文《小波变换结合cycle spinning图像融合的研究》。 7)进一步研究了cycle spinning算法,就平移方向和平移量两个问题提出了不同的平移策略,从而改进了CS方法;仿真实验证明,这种改进没有减弱图像的融合效果,而且减少了计算量。该研究成果可参照已发表论文《基于小波变换的cycle spinning图像融合的扩展研究》。

关键词：图像融合小波变换 cycle spinning 融合质量评价平移不变小波变换

基于Surfacelet三维小波变换的视频去噪技术

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基于Surfacelet三维小波变换的视频去噪技术

作者：李剑楠哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

日常所看到的视频都或多或少地混入一些噪声，如何更好地去除视频中的噪声是长期以来视频处理的研究热点，视频去噪的研究本着提高视频质量的目的，努力在最大限度保留有用信号的前提下最大限度的去除无用的噪声信号。Surfacelet变换是... 详细信息

日常所看到的视频都或多或少地混入一些噪声，如何更好地去除视频中的噪声是长期以来视频处理的研究热点，视频去噪的研究本着提高视频质量的目的，努力在最大限度保留有用信号的前提下最大限度的去除无用的噪声信号。Surfacelet变换是一种真正意义上的三维小波变换，可以有效地捕捉存在于多维信号中的曲面奇异信息，十分适合应用于图像、视频的去噪。但是人们对Surfacelet变换在去噪方面的研究并不像与其有着相似结构的Contourlet变换那样深入，基于Surfacelet变换去噪的改进方法提出的不是很多，这么看来，Surfacelet变换在去噪方面有很大的研究空间。本文在研究Surfacelet变换理论与实际应用的基础上，重点研究了Surfacelet变换在视频去噪上的应用。通过对传统的Surfacelet变换软阈值函数与硬阈值函数视频去噪的研究，从结合其他方法和提出新的阈值函数两个方向对其进行改进，具体工作如下：由于Surfacelet变换缺乏平移不变性，其阈值去噪时会产生伪吉布斯现象，导致重构的视频图像失真。针对这一问题，本文将cycle spinning应用于Surfacelet变换视频去噪过程中，对视频图像序列的单帧进行多次平移从而改变伪吉布斯现象出现的位置，变换后再逆向平移，最后对多次平移的结果取线性平均，这样就可以大大改善伪吉布斯现象对去噪效果的影响，同时提高去噪后视频图像的峰值信噪比。虽然传统的Surfacelet变换硬阈值函数视频去噪后的结果峰值信噪比较高，但是它却在一定程度上“过扼杀”小波系数，使去噪后图像丢失部分细节信息。本文在研究传统的软、硬阈值函数的基础上提出了一种新的阈值函数，该阈值函数设有大、小两个阈值，给予第一次淘汰的小波系数二次筛选的机会，避免误将有用信号视为噪声而淘汰，防止“过扼杀”现象的产生。应用时可根据实际情况对阈值函数中的系数进行调节，得到较为合适的阈值函数。

关键词：视频去噪 Surfacelet 阈值函数 cycle spinning

Contourlet变换及其在图像处理中的应用研究

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Contourlet变换及其在图像处理中的应用研究

作者：沈敏安徽大学

学位级别：硕士

Contourlet变换的主要目的是为了获得含有线和面奇异的图像的稀疏表示，它不仅继承了小波变换的多分辨率时频分析特征，而且拥有良好的各向异性特征。Contourlet变换是由塔形方向滤波器组(PDFB)把图像分解成各个尺度上的带通方向子带，C... 详细信息

Contourlet变换的主要目的是为了获得含有线和面奇异的图像的稀疏表示，它不仅继承了小波变换的多分辨率时频分析特征，而且拥有良好的各向异性特征。Contourlet变换是由塔形方向滤波器组(PDFB)把图像分解成各个尺度上的带通方向子带，Contourlet变换的最终结果是用类似线段的基结构来逼近原图像。Contourlet变换是一种灵活的多分辨率、多方向性的变换，它允许每个尺度上有不同数目的方向。Contourlet能够很好地表示图像的各向异性特征，更好地捕获图像边缘信息，在图像处理应用中能比小波变换更好地表示图像的边缘及纹理特征。本文对Contourlet变换及其在图像去噪与多聚焦图像融合上的应用进行了较为系统的研究，主要研究内容和成果如下： 1．详细研究了二维可分离小波变换的原理与实现算法，以及小波变换在图像处理中的成功与不足。详细研究了Contourlet变换的原理与实现算法，并就相关实验说明了Contourlet变换对小波变换的超越。 2．详细研究了基于小波变换的图像阈值去噪算法的原理，以及阈值去噪中阈值函数的设计、阈值的确定。提出了一种基于Contourlet变换的图像去噪算法，运用Contourlet变换良好的方向性和各向异性进行阈值去噪。由于Contourlet变换能比小波变换更好地表示图像的边缘特征，所以能更好地保护图像的边缘特征和纹理信息，使去噪后的结果图像视觉效果更佳。 3．详细研究了基于小波变换的多聚焦图像融合算法的原理，以及多聚焦图像融合中融合规则的设计与选择。提出了一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法，利用小波-Contourlet变换良好的方向性与各向异性进行多聚焦图像融合，利用小波良好的去相关特性避免Contourlet变换第一级中LP变换对融合效果的影响，使融合后图像的视觉效果更佳。 4．由于Contourlet变换与小波-Contourlet变换中下采样的存在，Contourlet变换与小波-Contourlet变换都缺乏平移不变性。本文引入递归cycle spinning与

关键词： Contourlet变换小波变换图像去噪图像融合 cycle spinning

小波-Contourlet变换及其在图像处理中的应用

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小波-Contourlet变换及其在图像处理中的应用

作者：李瑶安徽大学

学位级别：硕士

小波-Contourlet变换是一种新的多分辨率的、局域的、多方向的图像表示方法。它将Contourlet变换第一级的LP分解替换为小波变换，消除了LP分解的冗余;第二级用方向滤波器组实现多方向滤波分解。这样，小波-Contourlet变换将图像分解到... 详细信息

小波-Contourlet变换是一种新的多分辨率的、局域的、多方向的图像表示方法。它将Contourlet变换第一级的LP分解替换为小波变换，消除了LP分解的冗余;第二级用方向滤波器组实现多方向滤波分解。这样，小波-Contourlet变换将图像分解到不同尺度，并在不同尺度上将系数分解为更多方向，可以更稀疏地表达图像。在图像处理的应用中它比小波变换、Contourlet变换能更有效地表达图像特征，捕获图像边缘结构。本文对小波-Contourlet变换的原理和实现算法以及在图像融合、图像增强上的应用进行了较为系统的研究，主要研究内容及研究成果如下：1．详细研究了二维正交小波变换的原理和实现算法，以及小波变换在图像处理中存在的缺陷，探讨了多尺度几何分析的发展概况;详细研究了Contourlet变换和小波-Contourlet变换的原理和实现算法，通过实验，比较了Contourlet变换相对于小波变换的优越性以及小波-Contourlet变换相对于Contourlet变换的优越性。2．详细研究了多聚焦图像融合的原理和实现算法，重点讨论了融合过程中融合规则的设计和选择。提出了一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法，利用小波-Contourlet变换良好的多尺度性和多方向性特征表达图像，结合局域能量匹配的融合规则，得到了比利用小波变换、Contourlet变换进行图像融合更好的效果，减小了融合图像的RMSE值。3．详细研究了图像增强的原理和实现算法，重点讨论了增强函数的设计和选择。提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像增强算法，利用小波-Contourlet变换良好的多尺度性和多方向性特征表达图像，利用***提出的非线性增强函数对变换的各子带系数做增强处理。由于小波-Contourlet变换能够更好地表达图像轮廓特征，所以该算法能更好地增强图像边缘细节，凸显图像重要信息。4．由于变换过程中下采样的存在，小波-Contourlet变换缺乏平移不变性，信号在处理过程中会产生伪吉布斯效应，引起图像失真。通过引入cycle spinning来有效地抑制这种失真，改善了实验结果图像的视觉效果。

关键词： Contourlet变换小波-Contourlet变换图像融合图像增强 cycle spinning

基于小波与双边滤波的SAR图像去噪算法研究

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基于小波与双边滤波的SAR图像去噪算法研究

作者：张飞西北大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达（SAR）是一种可获得高分辨率图像的雷达系统,被广泛应用于农业、林业、军事等各个不同领域。由于SAR图像独特的成像原理,使其在成像过程中不可避免的受到噪声的污染,给后续的目标检测和识别带来严重的影响。本文首先对SAR... 详细信息

合成孔径雷达（SAR）是一种可获得高分辨率图像的雷达系统,被广泛应用于农业、林业、军事等各个不同领域。由于SAR图像独特的成像原理,使其在成像过程中不可避免的受到噪声的污染,给后续的目标检测和识别带来严重的影响。本文首先对SAR图像去噪的相关方法以及小波与双边滤波的相关理论进行研究。在此基础上,针对现有方法不能很好的兼顾去噪与保边以及去噪后的图像易产生伪吉布斯现象的问题,将小波变换与双边滤波进行结合,并对其相关改进算法展开了深入研究。具体工作可概括如下：（1）提出一种基于小波阈值与双边滤波SAR图像去噪算法。针对传统小波去噪不具有良好的去噪保边性。该算法提出先对传统小波阈值估计方法进行改进,使阈值具有更好的自适应性;其次把处理后的小波系数重构至第一层,对重构至第一层的高频图像使用Birge-Massart策略获取小波阈值进行再次去噪,对低频图像使用双边滤波进行去噪。实验表明,此算法能很好的抑制SAR图像相干斑噪声,且能很好的保留图像细节信息。（2）提出一种基于双域滤波（DDID）和cycle spinning的SAR图像去噪算法。针对DDID算法会使去噪图像产生伪吉布斯现象,导致有人造纹理产生或者局部失真。提出使用cycle spinning算法先对含噪图像进行平移,然后使用DDID算法对平移后的图像信号去噪,最后对这些图像信号进行反平移,可有效去除伪吉布斯现象。与其它算法相比,该算法得到的图像更加平滑且有更少的人造纹理。（3）提出一种基于双域滤波（DDID）与NL-Bayes的SAR图像去噪算法。由于DDID算法执行了三次迭代运算,算法执行效率较差。提出对DDID算法中的指导图像使用NL-Bayes进行去噪,获得平滑的指导图像,然后执行一次迭代运算得到最终去噪结果。实验表明,该算法具有更高的执行效率,也能很好的解决DDID算法易产生伪吉布斯现象的问题,去噪后的图像更加平滑自然。

关键词： SAR 小波变换双边滤波双域滤波 NL-Bayes cycle spinning