多尺度变换

摘要： 在图像融合领域中,多尺度变换是解决红外与可见光图像融合问题的经典方法,而近年来,深度学习作为一种快速兴起的研究工具,在图像处理中得到了广泛的应用.本文提出一种有效的图像融合方法,将多尺度变换与深度学习框架相结合,生成了包含更多红外与可见光图像的有效信息的融合图像.首先,对源图像进行多尺度变换,获得它们的高通和低通部分.对于高通部分,我们使用深度学习的网络提取深层特征,通过L1范数和平均融合策略进行融合.而对于低通部分,我们使用最大选择策略.最后,将融合后的高通和低通部分进行重构,再通过多尺度逆变换,获得最终的融合图像.实验结果表明,我们的方法无论在视觉效果还是客观指标方面,都优于一些基于多尺度变换和深度学习的融合方法.

摘要： 基于多尺度变换的像素级图像融合是计算机视觉领域的研究热点,广泛应用于医学图像处理等领域.本文对多尺度变换的像素级图像融合进行综述,阐述多尺度变换图像融合的基本原理和框架.在多尺度分解方面,以时间为序梳理了塔式分解、小波变换和多尺度几何分析方法的发展历程.在融合规则方面,围绕Piella框架和Zhang框架,讨论通用的像素级图像融合框架;在低频子带融合规则方面,总结基于像素、区域、模糊理论、稀疏表示和聚焦测度的5种融合规则;在高频子带融合规则方面,综述基于像素、边缘、区域、稀疏表示和神经网络的5种融合规则.总结12种跨模态医学图像融合方式,讨论该领域面临的主要挑战,并对未来的发展方向进行展望.本文系统梳理了多尺度变换像素级图像融合过程中的多尺度分解方法和融合规则,以及多尺度变换在医学图像融合中的应用,对多尺度变换像素级医学图像融合方法的研究具有积极的指导意义.

摘要： 目的:解决目前中国苹果分级分类大部分情况下仍需要进行人工筛选的问题.方法:采用基于多尺度变换的红外与可见光图像融合算法对所采集到的苹果的可见光图像和红外图像进行融合,得到缺陷特征更加直观的融合图像,对该图像进行图像的预处理操作得到二值化图像数据集,再采用卷积神经网络的AlexNet模型对之前的苹果表面缺陷数据集进行训练、验证和检测.结果:该检测方法在所制作的苹果表面缺陷数据集上对完好果、缺陷果、花萼/果梗、花萼/果梗加缺陷识别的平均准确度为99.0％,其中对花萼/果梗的识别准确率可达95.8％,对完好果、缺陷果和花萼/果梗加缺陷的识别准确率高达100％.结论:该方法对苹果表面缺陷的检测精度比较高,可以满足对苹果的在线分级的需求.

摘要： 当前的图像识别主要针对清晰的近距离目标,随着混合多距离图像应用场景需求的增加,现有图像处理算法对混合多距离图像中运动目标的亮度、清晰度和分辨率变化表现出明显的性能缺陷.针对上述问题,提出了一种Retinex图像增强方法.利用Retinex对图像成分进行分解,得到图像的边缘和细节特征,设计了简化传函来降低变量个数和控制复杂度,并在反射分量中引入包含距离、亮度和多尺度的灰度系数来避免灰度突变.为防止出现过增强和反射率波动,针对细节设计了可变增强因子,针对亮度引入多尺度伽马变换.为避免增强图像失真,利用细节、对比度、亮度等图像特征参数构建损失函数.仿真从主观与客观两个方面进行验证,结果显示所提方法能够对混合多距离图像中的运动目标进行有效提取,同时保持较高的PSNR和SSIM指标,说明方法能够适应图像的亮度、清晰度和分辨率变化,提高运动目标的增强性能.

摘要： 多尺度全波形反演方法是一种重要的全波形反演方法,通过多尺度分解首先求出宏观的速度模型,然后逐渐更新速度模型,使其逼近真实速度模型.文章首先分析了多尺度反演的正则化思想,指出其属于一种正则化方法,然后分析了多尺度全波形反演的实现过程.通过对盐丘速度模型的Curvelet分解,表明Curvelet变换分解的大尺度模型对应于宏观的速度结构,小尺度模型对应于速度的精细构造,因此是一种适合速度模型分解的多尺度变换;通过对大尺度盐丘模型和原始盐丘速度模型的正演,分析炮集的频谱特点,发现在近偏移距大尺度模型正演数据的频谱和原始模型正演数据的频谱类似,在远偏移距原始模型正演数据的低频成分缺失严重,因此可以从近偏移距数据开始反演大尺度模型.

摘要： 多尺度全波形反演方法是一种重要的全波形反演方法,通过多尺度分解首先求出宏观的速度模型,然后逐渐更新速度模型,使其逼近真实速度模型。文章首先分析了多尺度反演的正则化思想,指出其属于一种正则化方法,然后分析了多尺度全波形反演的实现过程。通过对盐丘速度模型的Curvelet分解,表明Curvelet变换分解的大尺度模型对应于宏观的速度结构,小尺度模型对应于速度的精细构造,因此是一种适合速度模型分解的多尺度变换;通过对大尺度盐丘模型和原始盐丘速度模型的正演,分析炮集的频谱特点,发现在近偏移距大尺度模型正演数据的频谱和原始模型正演数据的频谱类似,在远偏移距原始模型正演数据的低频成分缺失严重,因此可以从近偏移距数据开始反演大尺度模型。

摘要： 医学图像融合是生成一幅全新图像的过程。医学图像信息复杂,如何在保持每幅医学图像特征的同时提高融合质量仍是重点关注内容。本文从医学图像融合出发,针对多尺度变换的局限性,概述了基于边缘保持滤波的医学融合图像方法,对未来方向做出总结与展望,为后续研究奠定了基础。

摘要： 针对传统基于压缩感知的单字典超分辨方法难以充分描述复杂的遥感图像纹理的问题,提出了一种多尺度残余字典超分辨重建方法.首先对插值图像的高频子带执行Contourlet变换获得多个子频带;然后在各子频带上建立对应子残余字典,并进行字典学习和超分辨重建;最后对高频和低频部分进行融合得到完整的超分辨图像.实验结果表明:与其他相关方法相比,本文方法的超分辨效果无论主观视觉还是客观评价指标都有很大提高.其中客观评价指标,本文方法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似度(structural similarity,SSIM)平均值分别提高6 dB和0.05.对于纹理复杂的遥感图像的超分辨重建场合,更好地满足重建效果和时效的要求,具有重要的理论和应用意义.

摘要： 提出了一种基于显著计算与变分偏微分方程的多尺度图像融合方法.为了更好的维持源图像中的显著目标信息,采用视觉显著计算获得源图像的显著图,用显著图来引导多尺度变换后图像低频系数的融合,然后通过变分法迭代求得的低频权值与显著图匹配,最后进行多尺度反变换得到最终的融合图像,图像中的多尺度变换采用的是形态非抽样小波的多尺度变换.实验结果表明,该方法能够较好的保留源图像的边缘、轮廓等细节信息,并且与人的视觉感知近似.

摘要： 通过分析当前公众地图服务中地理数据现状,说明多尺度变换在面向公众地图服务数据中的重要性,并结合当前国内外对多尺度变换方法的研究成果,提出适用于公众地图服务的多尺度变换要素及变换方法,同时利用网络技术,给出一种新的评价POI点位重要性的方法.

摘要： 针对传统的图像评价方法,如峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE)等基于像素灰度的统计与主观评价的一致性较差的问题,结合人类视觉系统的视觉特性,提出了一种基于Contourlet变换的多尺度图像质量评价方法.通过将参考图像与失真图像变换到YUV彩色空间,并使用其亮度分量,在Contourlet 域进行多尺度多方向分解获取不同尺度的图像特征,同时结合视觉感知JND,将人眼无法区分的特征合并,对合并后的对应子带特征计算区域互信息(RMI)得到对应子带特征的相似性并使用对比敏感函数(CSF)对不同子带相似性加权,得到图像的最终评价指标.对LIVE库中包括5 种失真类型的982 幅图像验证该算法,得到K-score为0.9401,SROCC 值为0.9603,CC为0.9696,RMSE 为5.6584,MAE为4.0428,实验结果表明,该评价方法能很好的对各种失真类型的图像进行评价,比PSNR、SSIM等算法的主客观一致性更好,更加符合人眼的视觉特性.

摘要： 针对传统的图像评价方法,如峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE)等基于像素灰度的统计与主观评价的一致性较差的问题,结合人类视觉系统的视觉特性,提出了一种基于Contourlet变换的多尺度图像质量评价方法.通过将参考图像与失真图像变换到YUV彩色空间,并使用其亮度分量,在Contourlet 域进行多尺度多方向分解获取不同尺度的图像特征,同时结合视觉感知JND,将人眼无法区分的特征合并,对合并后的对应子带特征计算区域互信息(RMI)得到对应子带特征的相似性并使用对比敏感函数(CSF)对不同子带相似性加权,得到图像的最终评价指标.对LIVE库中包括5 种失真类型的982 幅图像验证该算法,得到K-score为0.9401,SROCC 值为0.9603,CC为0.9696,RMSE 为5.6584,MAE为4.0428,实验结果表明,该评价方法能很好的对各种失真类型的图像进行评价,比PSNR、SSIM等算法的主客观一致性更好,更加符合人眼的视觉特性.

摘要： 针对传统的图像评价方法,如峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE)等基于像素灰度的统计与主观评价的一致性较差的问题,结合人类视觉系统的视觉特性,提出了一种基于Contourlet变换的多尺度图像质量评价方法.通过将参考图像与失真图像变换到YUV彩色空间,并使用其亮度分量,在Contourlet 域进行多尺度多方向分解获取不同尺度的图像特征,同时结合视觉感知JND,将人眼无法区分的特征合并,对合并后的对应子带特征计算区域互信息(RMI)得到对应子带特征的相似性并使用对比敏感函数(CSF)对不同子带相似性加权,得到图像的最终评价指标.对LIVE库中包括5 种失真类型的982 幅图像验证该算法,得到K-score为0.9401,SROCC 值为0.9603,CC为0.9696,RMSE 为5.6584,MAE为4.0428,实验结果表明,该评价方法能很好的对各种失真类型的图像进行评价,比PSNR、SSIM等算法的主客观一致性更好,更加符合人眼的视觉特性.

摘要： 针对传统的图像评价方法,如峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE)等基于像素灰度的统计与主观评价的一致性较差的问题,结合人类视觉系统的视觉特性,提出了一种基于Contourlet变换的多尺度图像质量评价方法.通过将参考图像与失真图像变换到YUV彩色空间,并使用其亮度分量,在Contourlet 域进行多尺度多方向分解获取不同尺度的图像特征,同时结合视觉感知JND,将人眼无法区分的特征合并,对合并后的对应子带特征计算区域互信息(RMI)得到对应子带特征的相似性并使用对比敏感函数(CSF)对不同子带相似性加权,得到图像的最终评价指标.对LIVE库中包括5 种失真类型的982 幅图像验证该算法,得到K-score为0.9401,SROCC 值为0.9603,CC为0.9696,RMSE 为5.6584,MAE为4.0428,实验结果表明,该评价方法能很好的对各种失真类型的图像进行评价,比PSNR、SSIM等算法的主客观一致性更好,更加符合人眼的视觉特性.

摘要： 针对传统的图像评价方法,如峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE)等基于像素灰度的统计与主观评价的一致性较差的问题,结合人类视觉系统的视觉特性,提出了一种基于Contourlet变换的多尺度图像质量评价方法.通过将参考图像与失真图像变换到YUV彩色空间,并使用其亮度分量,在Contourlet 域进行多尺度多方向分解获取不同尺度的图像特征,同时结合视觉感知JND,将人眼无法区分的特征合并,对合并后的对应子带特征计算区域互信息(RMI)得到对应子带特征的相似性并使用对比敏感函数(CSF)对不同子带相似性加权,得到图像的最终评价指标.对LIVE库中包括5 种失真类型的982 幅图像验证该算法,得到K-score为0.9401,SROCC 值为0.9603,CC为0.9696,RMSE 为5.6584,MAE为4.0428,实验结果表明,该评价方法能很好的对各种失真类型的图像进行评价,比PSNR、SSIM等算法的主客观一致性更好,更加符合人眼的视觉特性.

摘要： 指纹图像分割是指纹预处理的关键环节,分割的准确性直接影响指纹图像处理的最终效果.本文提出了基于多尺度Bubble小波变换的指纹图像分割方法.该方法利用多尺度Bubble小波变换提取在不同尺度下的指纹脊线信息,并综合各个尺度下的脊线信息,实现指纹图像的分割.实验证明,该方法能对不同质量的指纹图像实施快速分割并取得较为令人满意的分割效果.同时,该方法也适用于其它类似的纹理图像的分割。

摘要： 指纹图像分割是指纹预处理的关键环节,分割的准确性直接影响指纹图像处理的最终效果.本文提出了基于多尺度Bubble小波变换的指纹图像分割方法.该方法利用多尺度Bubble小波变换提取在不同尺度下的指纹脊线信息,并综合各个尺度下的脊线信息,实现指纹图像的分割.实验证明,该方法能对不同质量的指纹图像实施快速分割并取得较为令人满意的分割效果.同时,该方法也适用于其它类似的纹理图像的分割。

摘要： 指纹图像分割是指纹预处理的关键环节,分割的准确性直接影响指纹图像处理的最终效果.本文提出了基于多尺度Bubble小波变换的指纹图像分割方法.该方法利用多尺度Bubble小波变换提取在不同尺度下的指纹脊线信息,并综合各个尺度下的脊线信息,实现指纹图像的分割.实验证明,该方法能对不同质量的指纹图像实施快速分割并取得较为令人满意的分割效果.同时,该方法也适用于其它类似的纹理图像的分割。

摘要： 一种基于粗细尺度变换的电力电子变换器多尺度建模方法，首先，建立电力电子变换器在不同尺度上的单尺度模型，得到多尺度过程在各个不同尺度上的表达；然后基于小波多尺度分析理论中的粗细尺度变换对电力电子变换器中的多尺度过程进行重构，将多尺度过程在不同尺度模型中的表达融合；接着找出不同尺度上变量间的关联函数，建立不同尺度模型间耦合关系；最后，把重构后的多尺度过程的表达代入单尺度模型或耦合关系中，对模型或耦合关系进行修正，由此得到所需的多尺度模型。与传统单尺度建模相比，本发明方法可反映电力电子变换器在多种尺度上的动态特性且能体现同时考虑多种尺度上的现象时变换器动态特性会产生的变化，模拟结果更贴合实际情况。

摘要： 本发明涉及一种多尺度的静磁波式小波变换及小波反变换器件，包括输入换能器，小波变换输出换能器，小波反变换输出换能器，永久磁铁，基片材料，加法器和放大器，由至少两个单尺度的静磁波式小波变换及小波反变换器件并联组成，所述的小波变换输出换能器的输出信号为不同尺度的小波变换信号；所述的小波反变换输出换能器输出信号通过相互串联的加法器(9)和放大器(10)，放大器(10)的输出信号即为小波反变换信号，其中所有的输入换能器通过并联方式相互连接。本发明具有制作简便，低传输损耗，适应于微波领域的特点。

摘要： 本发明公开了一种基于粗细尺度变换的电力电子变换器多尺度建模方法，首先，建立电力电子变换器在不同尺度上的单尺度模型，得到多尺度过程在各个不同尺度上的表达；然后基于小波多尺度分析理论中的粗细尺度变换对电力电子变换器中的多尺度过程进行重构，将多尺度过程在不同尺度模型中的表达融合；接着找出不同尺度上变量间的关联函数，建立不同尺度模型间耦合关系；最后，把重构后的多尺度过程的表达代入单尺度模型或耦合关系中，对模型或耦合关系进行修正，由此得到所需的多尺度模型。与传统单尺度建模相比，本发明方法可反映电力电子变换器在多种尺度上的动态特性且能体现同时考虑多种尺度上的现象时变换器动态特性会产生的变化，模拟结果更贴合实际情况。

摘要： 本发明属于信号处理领域，针对二维信号时间尺度(TS)与尺度估计(SE)快速实现难题，提出一种基于尺度变换的二维信号TS与SE实现方法。尺度变换(ST)作为一种特殊的梅林变换(MT)，是链接时间与尺度的纽带，ST固有尺度不变特性，即原始信号与尺度信号ST包络相同、相位不同。该发明将ST拓展至二维，利用ST尺度不变特性，结合快速尺度变换(FST)、快速逆尺度变换(IFST)，给出二维信号TS、SE快速实现方案。

摘要： 本发明公开了一种支持时空数据智能尺度变换的变尺度数据分析方法及装置，涉及智能数据分析技术领域。包括：获取待分析的时空数据，基于时空数据构建尺度空间模型；获取初始时空观测尺度；根据初始时空观测尺度、尺度空间模型以及闪电尺度变换，得到待分析的时空数据的变尺度数据分析结果。本发明不仅解决了具有多观测尺的复杂决策问题求解空间的表征难题，而且实现了对时空数据的多步长、变节奏、多尺协同的智能化尺度变换，保证所得到的变尺度数据分析满意解决方案始终具有最低的空间观测尺度层级，在车网互动、车路协同、车车协同等智能决策场景领域具有广阔应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于小波变换与尺度表征的跨尺度点云配准算法，包括如下步骤：(1)读取由结构光与显微测量设备采集到的两片点云；(2)计算两片点云的分形维数；(3)使用二维离散小波对显微测量设备采集的点云进行多尺度分解；(4)重复步骤(2)和步骤(3)，直至结构光数据的分形维数与分解后的显微数据分形维数近似；(5)对分解后的显微测量数据与结构光测量数据，先通过特征点进行粗配准，然后使用迭代最近点进行精确配准，求解平移矩阵t与旋转矩阵R，使两个点集间的对应点距离最小。本发明可以实现不同测量尺度下的点云快速准确配准。

摘要： 本发明提供一种基于去尺度S变换的地震信号时频变换方法，包括：获取地震信号数据，并进行预处理，获取地震时间序列数据；根据去尺度S变换方法对地震时间序列数据进行变换，获取地震信号变换后的时频表示结果；根据时频表示结果计算获取地震属性参数。该方法针对S变换存在的问题，通过去除尺度因子进行修正，消除了S变换对宽频带地震信号时频分析的误导作用，同时保留S变换的多分辨率特征和与傅里叶频谱的直接关系。

摘要： 本发明公开了一种基于residual multismoothlets的多尺度图像变换和逆变换方法，属于图像处理技术领域，解决传统的多尺度几何方法不能拟合复杂边缘或者模糊边缘以及现有的multismoothlets变换方法不能很好地平衡高质量的变换结果与合理的处理时间的问题。本发明输入需进行变换的原始图像C，设置变换的级数M和图像分解尺度j，其中，M≥2；将原始图像平均分成2^j×2^j个图像块，即得到N＝2^j×2^j个原始图像块；基于residual multismoothlets变换，计算各原始图像块的M级smoothlets变换系数{S

摘要： 一种视频图像空间尺度的变换系统及变换方法，包括像素数据输入控制模块、像素数据缓存模块、像素数据插值输出模块，上述模块依次连接构成数据通路；像素数据输入控制模块，控制视频数据写入到缓存模块中；视频数据缓存模块，缓存多行视频数据，缓存的行数由垂直方向变换前后分辨率的比率决定；2D窗口插值输出模块，控制视频数据从缓存模块中读出进行2D插值操作并输出。采用2D窗口算法，将图像中的每个像素用其周围临近的像素乘以不同权值后的和进行表示，该系统由像素数据输入控制模块、像素数据缓存模块、像素数据插值输出模块组成，可以实现对图像不同分辨率之间的快速转换，实现方式简单且成本较低。

摘要： 本发明涉及一种多尺度声表面波式的小波变换及小波反变换处理器，包括输入换能器、小波变换输出换能器、小波反变换输出换能器、基片材料、加法器和放大器，由至少两个单尺度声表面波式的小波变换及小波反变换处理器并联组成。所述的小波变换输出换能器的输出信号为不同尺度的小波变换信号；所述的小波反变换输出换能器输出信号通过串联的加法器和放大器，该放大器的输出信号即为小波反变换信号，其中所有的输入换能器通过并联方式相互连接。本发明具有抑制衍射的功能，适应于雷达、通讯等领域的特点。