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基于长波红外偏振特征的海背景中暗弱目标增强方法
摘要： 根据菲涅尔公式和能量守恒定律，建立了结合红外反射效应与辐射效应的模型来计算偏振度。基于该模型，模拟了海面与舰船目标在长波红外波段的偏振度差异。为解决海背景中暗弱目标检测问题，利用海面与舰船目标的偏振差异，提出采用非下采样剪切波变换方法融合强度图像与偏振图像。通过分布系数算法提升低频子带中目标与背景的对比度，采用自适应阈值去噪方案抑制噪声，并运用局部方向对比度与区域梯度概念作为高频子带图像特征与边缘保留的选择策略。采用目标与背景对比度及局部信噪比等图像评价指标评估融合图像的增强效果。结果表明：含偏振特征的融合图像评价指标显著提升，与现有方法对比验证了所提方法的有效性与可靠性。
关键词： 红外偏振、图像融合、海背景、暗弱目标、非下采样剪切波变换
更新于2025-09-23 15:21:21
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基于非下采样剪切波变换的低光照图像增强
摘要： 为提高低光照图像的可观测性，本文提出一种基于非下采样剪切波变换（NSST）的低光照图像增强算法（LIEST）。该算法能同步实现对比度提升、噪声抑制及特定方向细节增强。首先推导低光照含噪图像的增强框架，随后依据该框架通过NSST将低光照含噪图像分解为低通子带系数与带通方向子带系数。接着在NSST域内，基于低通子带系数的亮通道估计光照图，同时通过收缩带通方向子带系数抑制噪声。最终根据估计的光照图、低通子带系数及收缩后的带通方向子带系数实施逆NSST变换以实现低光照图像增强。实验表明，相较于七种同类算法，LIEST在提升对比度、抑制噪声及突出特定细节方面均展现出更优性能。
关键词： 低光照图像、非下采样剪切波变换、图像分解、噪声抑制、图像增强
更新于2025-09-19 17:13:59
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[IEEE TENCON 2019 - 2019年IEEE第十区会议(TENCON) - 印度科钦(2019.10.17-2019.10.20)] TENCON 2019 - 2019年IEEE第十区会议(TENCON) - 基于非下采样剪切波变换域拉普拉斯混合模型与双边滤波的图像去噪及其方法噪声阈值处理
摘要： 本文提出一种基于空间自适应非下采样剪切波变换（NSST）的贝叶斯自然图像去噪技术。该变换具有更优的方向选择性，能对分段光滑函数实现近乎最优逼近且近似平移不变。通过采用局部参数的二维状态拉普拉斯混合（LM）分布对图像NSST系数建模，经Kolmogrov-Smirnov检验表明该分布高度适配NSST图像系数的建模需求?；诖讼妊榉植脊菇ㄗ畲蠛笱楦怕剩∕AP）估计器，并对MAP输出施加自适应双边滤波（ABF）以平滑均匀区域的视觉伪影同时保留纹理细节。最终将该LMM先验的NSST域MAP估计器与ABF结合，通过方法噪声阈值框架实现图像去噪。在多组基准图像不同噪声水平下的实验验证表明，该框架在细节保持方面表现优异，较近期相关方法及BM3D方法具有更低的失真度。
关键词： 图像去噪、非下采样剪切波变换、噪声阈值处理、双边滤波器、最大后验估计、拉普拉斯混合模型
更新于2025-09-16 10:30:52
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[2019年IEEE国际智能控制、优化与信号处理技术会议(INCOS) - 印度泰米尔纳德邦(2019.4.11-2019.4.13)] 2019年IEEE国际智能控制、优化与信号处理技术会议(INCOS) - 基于非下采样剪切波变换的高效MRI-PET医学图像融合方法
摘要： 多模态医学图像融合是将多种医学图像中的相关细节整合到单一图像中的有效方法。其结果比任何输入源图像都更具真实性。本文采用基于YIQ颜色空间非下采样剪切波变换的高效融合方案。该方法能有效增强医学图像分析中的边界点及用于呈现图像更强视觉结构的数据传递点。相似的实验结果与研究表明，该策略在若干评估指标上展现出更优的融合效果。所提方法能同步提升图像信息量、视觉质量及边缘细节。
关键词： 平均组合规则、曲波变换、离散小波变换、非下采样剪切波变换、选择最大融合规则、非下采样小波变换
更新于2025-09-16 10:30:52
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[IEEE 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 中国南昌(2019.6.3-2019.6.5)] 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 基于非下采样剪切波变换(NSST)域的新型图像融合框架
摘要： 作为一种以不同方式整合多幅图像信息的有效手段，多模态图像融合为现代医学诊断、遥感监测、视频监控等领域提供了更全面精细的信息。本文基于非下采样剪切波变换（NSST）域，提出了一种能良好保持图像能量与细节的通用图像融合框架，有效解决了图像分解中方向受限的问题。该融合方法运用NSST将源图像分解为高通与低通子带：采用求和修正拉普拉斯（SML）算法融合高通子带；基于八邻域的加权局部能量（WLE）与修正拉普拉斯（WSEML）加权和作为融合策略处理低频分量；最后通过NSST逆变换重建融合后的高低频分量。实验结果表明，该框架能保留更多图像细节并提升融合图像质量。
关键词： 图像融合、非下采样剪切波变换（NSST）、多模态图像、SML
更新于2025-09-16 10:30:52
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基于参数自适应脉冲耦合神经网络与卷积稀疏表示的多模态医学图像融合研究
摘要： 医学图像的视觉效果对临床辅助诊断具有重要影响。目前，医学图像融合已成为临床应用的有效手段。传统医学图像融合方法存在融合过程中细节特征信息丢失导致融合效果不佳的问题。针对这一情况，本文提出一种基于医学图像成像特性的新型多模态医学图像融合方法。该方法首先对源图像进行非下采样剪切波变换（NSST）分解，获取高频和低频系数。高频系数采用参数自适应脉冲耦合神经网络（PAPCNN）模型进行融合，该方法基于参数自适应并优化连接强度β以提升性能；低频系数则通过卷积稀疏表示（CSR）模型进行合并。实验结果表明，该方法解决了传统PCNN算法在图像融合中稀疏表示存在参数设置困难、细节保持效果差的问题，在视觉效果和客观指标方面相比现有主流融合算法具有显著优势。
关键词： 多模态医学图像融合、参数自适应脉冲耦合神经网络、卷积稀疏表示、非下采样剪切波变换
更新于2025-09-16 10:30:52
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基于非下采样剪切波变换和四元数傅里叶变换相位谱的红外小目标检测
摘要： 红外小目标检测是红外搜索与跟踪系统的关键组成部分，过去数十年来一直是重要的研究课题。受先前研究表明四元数傅里叶变换相位谱（PQFT）在显著区域提取方面具有显著优势，以及非下采样剪切波变换（NSST）具有多尺度、多方向和位移不变性等优良特性的启发，本文提出了一种基于NSST和PQFT的新目标检测方法。首先对原始图像进行NSST分解，通过NSP获得低频分量及四个高频分量；随后利用剪切滤波器实现方向定位，提供多方向分解；接着将NSST分解得到的四个方向高频子图像作为PQFT的四个数据通道；通过逆PQFT计算时域中突出显著区域的重建图；最后采用自适应阈值直接分割真实目标。该方法通过五个测试序列验证，在复杂背景下相较于其他传统方法展现出更优的鲁棒性和有效性。
关键词： 相位谱，红外小目标检测，非下采样剪切波变换，相位傅里叶变换，伪四元数傅里叶变换
更新于2025-09-16 10:30:52
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基于NSST域等权图像融合与自适应阈值的SAR图像变化检测
摘要： 为了提高变化检测的精度并减少运行时间，本文提出了一种基于NSST域等权图像融合与自适应阈值的变化检测方法。首先对图像进行对数变换并施加均值滤波，采用对数比法和均值比法生成两类差分图像，通过等权图像融合方法获得最终差分图像。随后运用基于非下采样剪切波变换（NSST）的自适应阈值去噪方法实现降噪处理，最后利用k-means聚类算法获取变化检测结果。实验结果表明，该算法在视觉效果和客观参数方面均优于对比算法，具有更优的变化检测性能。
关键词： 图像融合、变化检测、K均值算法、非下采样剪切波变换、差异图、自适应阈值
更新于2025-09-09 09:28:46