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基于二维不可分小波变换的矩不变量被引量：3: 2016年; 寻找相对于尺度、平移、旋转不变的小波不变量是多尺度分析在模式识别中应用的关键性问题。该文利用基于统计的不变矩这一理论和应用上都比较成熟的方法,将图像有限个尺度的小波近似系数和图像不变矩联系起来,从而给出了一种小波矩不变量,得到了比较完善的理论和实验结果。同时指出了该理论方法在实际应用中所需注意的地方,最后简要阐述了多尺度分析与不变矩的应用关系。; 刘斌高强; 关键词：模式识别多尺度分析不变矩

基于双正交小波变换的矩不变量被引量：4: 2017年; 寻找相对于尺度、平移、旋转不变的小波不变量是多尺度分析在模式识别中的关键问题.矩是一种理论和应用上比较成熟的方法,本文将矩与多尺度小波分解的近似系数联系起来,利用空间基函数的双正交性推导得到了双正交小波矩不变量,并用实验验证了结果的正确性.同时以Haar小波为例对结论中的限制条件进行了理论分析和实验验证,结果表明可以计算高于平滑阶数的小波矩,且计算精度符合要求.由此获得了比较完善的理论和实验结果,最后指出了它在实际应用中所需注意的问题.; 刘斌高强; 关键词：模式识别多尺度分析双正交小波不变矩

基于采样三通道不可分小波的多光谱图像融合被引量：22: 2015年; 针对传统的基于张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低且易产生方块效应、HSI变换融合方法保持光谱信息能力较差、基于非下采样三通不可分小波多光谱图像融合方法空间分辨率偏低等不足,提出了一种基于抽样矩阵为[2,1;-1,1]的三通道不可分小波的采样方式,并提出了基于该采样方式下的多光谱图像和全色图像融合方法。利用矩阵扩充的方法构造了一组具有对称性的三通道不可分滤波器组,分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像做采样多尺度分解,对分解后的低频分量和高频分量按不同的融合规则进行融合。实验结果表明,所建议的方法融合结果图像清晰,能保持较好的光谱信息和高空间分辨率信息。该方法保持原多光谱图像的光谱信息的能力、保持原全色图像的空间分辨率的能力比基于DWT、基于HSI-DWT、基于HSI-Contourlet、基于HSI-Curvelet和基于HSI-STCNW的融合方法都强。与基于非下采样三通道不可分小波(HSI-TCNONW)的融合方法相比,该方法有较高的空间分辨率。该方法能保持原图像的较好的边缘信息和结构特征。; 刘斌乔双梁魏艳萍; 关键词：图像融合多光谱图像全色图像

6通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用: 2015年; 针对经典的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)在图像处理中的不足,提出了一种6通道多尺度奇异值分解(multi-scale SVD,MSVD)的构造方法,并将其应用于多聚焦图像融合中。首先,在经典SVD的基础上,利用矩阵分块的方法,给出了一种6通道MSVD的构造方法。其次,对参加融合的多聚焦图像进行6通道MSVD分解,得到高层低频和各层5个方向的高频,对分解的低频子图像采用取平均、高频子图像采用区域能量取大的融合规则进行融合,并进行MSVD逆变换得到融合结果图像。最后,对融合结果图像进行主观分析和客观评价。实验结果表明该方法有好的视觉效果,融合结果图像有较高的清晰度和较丰富的边缘细节信息,且没有方块效应。从客观指标看,该方法有较高的清晰度和空间频率,其清晰度和空间频率比基于离散小波变换、基于提升小波变换、基于曲波变换和基于轮廓波变换的融合方法都高。; 刘斌刘维杰魏艳萍; 关键词：图像融合多尺度分析多聚焦图像

基于多分辨奇异值分解的多聚焦图像融合被引量：12: 2014年; 提出了一种多分辨奇异值分解(MSVD)的新框架,并把它应用于多聚焦图像融合中。基于分块算法原理,利用奇异值分解获得具有不同分辨率的一幅近似和三幅细节图像。结合重构算法,给出了图像的融合框架。对比基于离散小波变换(DWT)的融合算法,基于MSVD的融合效果更好,而且MSVD的基向量只依赖于图像本身而不像小波需要固定的基。采用客观性能指标对结果图像进行评价。实验结果表明,提出的方法不仅简单易行,而且图像表现出良好的视觉效果,清晰度和空间频率都有很大提高。; 汪晓波刘斌; 关键词：图像融合多聚焦图像清晰度

梅花形抽样不可分小波的多聚焦图像融合: 2014年; 本文提出的方法是针对离散小波变换(DWT)缺少移不变性和无下采样离散小波变换(UDWT)的高冗余及较大的计算量提出的一种方法,本文提出的方法是一种低冗余近似移不变的小波变换,通过介绍梅花形抽样与其它几种融合方法的比较,显现出梅花形抽样的多聚焦图像融合的优越性,即有较好的融合质量和相对较小的计算量。; 杜厅刘斌胡福强; 关键词：多聚焦图像融合小波

基于数学形态学的去方块效应法: 2014年; 为了减少多分辨奇异值分解(MSVD)图像融合后的图像出现明显可见的方块效应,提出一种基于数学形态学的边缘检测去方块效应的方法.首先通过形态学梯度算子求出两幅原图像的边缘,将边缘融合后的图像作为有方块效应图像的边缘,然后根据形态学梯度逆变换得到结果图像.最后,采用客观性能指标对结果图像进行评价.实验结果表明本文中的方法不仅简单易行,而且图像可以达到较均匀的成像效果;方块效应去除后,图像表现出良好的视觉效果,清晰度和空间频率都有很大提高,且具有较好的保持边缘的性能.; 汪晓波刘斌; 关键词：数学形态学图像融合清晰度空间频率

基于采样二通道不可分小波的多光谱图像融合被引量：7: 2013年; 针对基于非下采样不可分小波图像融合方法空间分辨率不高、基于张量积小波融合方法会出现方块效应的不足,提出了一种基于伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的二通道采样不可分小波的多光谱图像和全色图像融合方法.利用矩阵扩充方法,构造了一组新的不可分低通滤波器和高通滤波器组,利用所设计滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作下采样的多尺度不可分小波分解,分别对分解后的低频子图像和高频子图像按不同的融合规则进行融合.实验结果表明,其保持光谱信息的能力和保持空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法、基于IHS-DWT的融合方法、基于IHS-Contourlet变换的融合方法、基于IHS-Curvelet变换的融合方法、SRF方法都强,与基于非下采样的二通道不可分正交小波和不可分双正交小波融合方法相比,该方法能保持较好的整体光谱信息和较高的空间分辨率信息.; 刘斌祝青胡福强刘维杰; 关键词：图像融合多光谱图像全色图像

八通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用被引量：3: 2016年; 针对经典的SVD在图像处理中的不足,提出了一种八通道多尺度奇异值分解(Multi-resolution Singular Value Decomposition,MSVD)构造方法,并把它应用于多聚焦图像融合中.首先,在经典SVD的基础上,利用矩阵分块的方法,提出了一种八通道多尺度SVD的构造方法.其次,对参加融合的多聚焦图像进行八通道MSVD分解,得到高层低频和各层七个方向的高频,对分解的低频子图像利用数学形态学增强边缘的方法进行融合、高频子图像采用基于区域能量取大的融合规则进行融合,并重构获得融合结果图像.最后,对融合结果进行主客观评价和分析.实验结果表明,该图像融合方法有较好的视觉效果,结果图像有较高的清晰度,边缘细节信息丰富,没有方块效应.从客观数值和图形评价指标看,该方法有较高的清晰度,其清晰度比基于DWT的融合方法、基于LWT的融合方法、基于Curvelet的融合方法、基于Contourlet的融合方法都高.; 刘斌刘维杰罗益辉郭琳; 关键词：图像融合多尺度分析多聚焦图像

基于提升小波和直方图匹配的图像增强方法被引量：1: 2017年; 针对经典图像增强方法中鲜有对清晰图像和模糊图像的均值和标准差关系研究的不足,提出了一种提升小波变换、曲线拟合和直方图匹配相结合的低对比度图像增强算法。首先,将清晰图像和模糊图像分别进行小波变换,分别得到一幅低频子图像和三幅子高频图像,对其进行曲线拟合找出清晰图像和模糊图像的低频图像参数(均值、标准差)之间的关系、清晰图像和模糊图像的高频图像参数(均值、标准差)之间的关系,接着利用直方图匹配得到增强后的低频子图像和高频子图像,最后将其进行重构得到增强图像。实验结果表明,该方法能有效地增强低对比度图像,结果图像具有良好的视觉效果和更高的清晰度。; 刘斌谌文江辛迦楠; 关键词：图像增强提升小波直方图匹配均值

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湖北省自然科学基金(2012FFA053)

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