多尺度Bandelets圖像壓縮與融合.pdf

1、Bandelets變換是一種基于邊緣的圖像表示方法，它能夠自適應(yīng)的跟蹤圖像的幾何正則方向，從而有效地表示圖像。第二代Bandelets變換采用多尺度Bandelets，它充分利用了圖像在多個(gè)尺度上的幾何正則性，能獲得較單尺度Bandelets變換更加稀疏的數(shù)據(jù)表示。本文在對(duì)Bandelets變換理論和第二代Bandelets變換研究的基礎(chǔ)上，對(duì)多尺度Bandelets在圖像壓縮與多聚焦圖像融合方面的應(yīng)用進(jìn)行了研究。主要工作概括如下：

2、r>　　 (1)第二代Bandelets變換中，在四叉樹(shù)剖分后的每個(gè)子塊中，最佳幾何流采用拉格朗日函數(shù)優(yōu)化得到。然而，該方法得到的幾何流方向是有限精度的。針對(duì)該問(wèn)題，本文提出一種改進(jìn)的幾何流優(yōu)化方法，先利用圖像分割得到均勻區(qū)域，根據(jù)均勻區(qū)域內(nèi)幾何流方向的相似性，對(duì)每四個(gè)二進(jìn)剖分子塊上的幾何流進(jìn)行修正，以找到更加精確地幾何流方向。將該算法應(yīng)用于光學(xué)和SAR圖像壓縮，能夠在較高比特率下獲得較第二代Bandelets高的峰值信噪比。

3、　　 (2)對(duì)于N×N大小的圖像，第二代Bandelets變換幾何流優(yōu)化的復(fù)雜度是O(N2(log2N)2)。隨著N的增大，復(fù)雜度迅速增加。針對(duì)這一問(wèn)題，本文提出了一種低復(fù)雜度的Bandelets變換。采用提升小波做多尺度變換，并將小波多尺度分解系數(shù)重新排列，對(duì)矩陣的每一列做彎曲小波變換，快速計(jì)算得出子塊內(nèi)的最佳幾何流方向，最后采用優(yōu)化截?cái)嗲度胧骄幋a(EBCOT)方法對(duì)Bandelets系數(shù)進(jìn)行編碼，使Bandelets的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度降

4、到了O(N2)。將該算法應(yīng)用于SAR圖像壓縮，在較高比特率時(shí)取得了優(yōu)于JPEG2000的壓縮效果。
　　 (3)非下采樣Bandelets具有平移不變性，變換得到的各個(gè)高頻子帶里具有豐富的方向信息，可以用于多聚焦圖像融合。本文給出了非下采樣Bandelets的構(gòu)造方法，提出了結(jié)合非下采樣Bandelets和形態(tài)學(xué)處理的圖像融合規(guī)則，采用形態(tài)學(xué)方法處理融合決策圖，用相似的方法處理鄰近的像素，可以得到更為精確的融合結(jié)果。研究結(jié)果表明