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基于非下采样剪切波变换的图像增强算法研究

李亮亮  
【摘要】:近年来,随着科学技术的快速发展,基于计算机辅助系统的图像处理算法也不断更新,其应用领域在人们的生活中逐渐增多,尤其是在医学图像、遥感图像和多聚焦图像处理方面。医学图像的获取可以提供患者疾病部位的有用信息,使得医生可以对患者的疾病进行快速有效的诊断和治疗,但是由于图像采集设备的限制和拍摄过程中受外界因素(如光照强度、温度等)的干扰,所获取的图像质量通常较低,这严重影响了对图像中重要信息的提取和图像的后续处理。遥感图像作为记录地貌特征的特殊图像,其广泛应用到军事、国防、民生等领域,例如对自然灾害的监控、城市规划与建设和土地利用动态监测等;但由于受大气环境和传感器设备等因素的影响,获取的遥感图像通常会出现清晰度低和亮度不均等缺点。因此对这些获取的低质量的医学图像和遥感图像进行有效的增强处理是非常有必要的,而且增强后的图像更能反映真实的信息。由于光学镜头的景深有限,使得人们在摄影时很难获取一幅全景清晰的图像,又因聚焦点不同,所以多聚焦图像中包含有不同的清晰区域和模糊区域,这将不利于对图像中信息的提取;图像融合技术作为图像增强的一个分支,将其应用到多聚焦图像的处理中,可以使得图像得到有效的增强。针对医学图像、遥感图像和多聚焦图像的特点,探索有效的图像增强算法,以获取视觉效果良好的图像,具有十分重要的意义。本论文主要针对医学图像、遥感图像以及多聚焦图像在获取中出现的模糊和对比度低等问题进行了深入的研究,提出了相应的解决方法,并给出了实验数据和讨论分析以验证所提出方法的有效性和可行性。本论文的主要研究内容和创新性如下:1.基于非下采样剪切波变换和引导滤波的医学图像增强方法。为了解决所获取的医学图像存在清晰度偏低的问题,提出了一种新的医学图像增强模型。首先,将原始图像进行非下采样剪切波变换分解,得到了一个低频子带和多个高频子带,由于图像的低频部分包含了图像的大量背景信息,这些信息将直接影响图像的对比度。引导滤波是一个快速且有效的对比度增强方法,采用该方法对低频部分进行处理,以提高图像的整体对比度;图像的高频部分包含了噪声和细节信息,采用自适应阈值的方法对高频部分进行处理,以降低噪声的干扰,同时使得图像的细节信息得到很好保持。最后利用非下采样剪切波变换的反变换对有效处理后的所有子带进行重构,得到最终的增强图像。实验结果表明,提出的算法在医学图像增强方面有明显的优势,在客观评价指标方面也取得了很好的效果。2.在非下采样剪切波变换域基于梯度引导滤波和模糊对比度的医学图像增强方法。大脑图像作为医学图像的一个重要分支,对于人体脑部组织的分析有非常重要的作用,为了提高大脑图像的清晰度和对比度,以及抑制噪声的干扰,一种基于非下采样剪切波变换的医学图像增强方法被提出。首先,将输入的大脑图像进行非下采样剪切波变换分解,得到低频子带和高频子带;梯度域引导滤波是一个有效的图像增强方法,且计算复杂度较低,将其用来对图像的低频部分进行处理,以改善图像的对比度;改进的模糊对比度方法用来对图像的高频部分进行有效的处理,以降低噪声的干扰。最后采用非下采样剪切波变换的反变换进行重构得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法在大脑图像的细节保持和对比度增加方面具有很好的效果,且在客观评价指标数据方面具有一定的优势。3.基于非下采样剪切波变换和局部拉普拉斯滤波的遥感图像增强算法。由于获取的遥感图像存在视觉对比度和空间分辨率不能完全满足应用需求的缺点,对遥感图像进行分析和解译之前进行有效的增强处理是有必要的,因此提出了一种新的遥感图像增强方法。首先,将初始的低质量遥感图像进行NSST分解,分别得到低频部分和高频部分;然后将初始图像的低频部分进行局部拉普拉斯滤波算法处理,以提高图像的对比度并抑制低频中少量的噪声,将改进后的阈值算法应用到高频部分,以消除噪声的干扰;最后采用非下采样剪切波变换的逆变换对所有的子带进行重构,得到增强后的遥感图像。实验结果表明,与一些最新提出的图像增强算法相比较,该方法在遥感图像增强的主观和客观评价方面都具有明显的优势。4.基于非下采样剪切波变换和SF-PAPCNN的多聚焦图像融合与增强算法。针对图像融合方法中出现的模糊、伪影等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换的图像融合模型。首先将两个多源图像进行非下采样剪切波变换分解,分别得到相应的低频部分和高频部分;然后对于低频部分采用SF-PAPCNN模型进行融合,高频部分采用ISML模型进行融合;最后采用非下采样剪切波变换的逆变换对融合后的低频和高频部分进行重构,得到最终的融合图像。实验结果表明,相比于经典的和最新提出的融合方法,该算法在多聚焦图像融合中可以获得更清晰的融合图像和更多的图像细节信息。


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