Curvelet变换

摘要： 线杆共振干扰是中浅层地震勘探常见干扰之一,尤其对浅部数据影响较大,由于石油、煤田勘探涉及此类干扰较少,缺乏相关研究内容。Curvelet变换可以获得图像平滑区域和边缘部分的稀疏表达,也能满足时变信号处理的要求,在地震资料处理中取得了较好的效果。本文根据线杆共振干扰在地震数据中表现的特点,提出了一种基于Curvelet变换的线杆共振干扰去除方法,首先通过分析线杆共振干扰与有效信息在Curvelet域的特征差异,借助Curvelet变换的多尺度、多方向特性实现波场分离,然后根据本文设计的非线性阈值函数对干扰系数进一步衰减。通过实际数据的应用分析,发现本文提出的方法可以有效地去除线杆共振干扰,同时可以较好地保护有效信号,去噪后资料的信噪比及分辨率均有不同程度的提高,从而证明了该方法的有效性。

摘要： 提出了旋转不变技术在决策水平上进行虹膜特征提取和融合后分类的方法,以提高非理想环境条件下的性能.在这项工作中,基于二维(2D)快速离散曲线波变换(FDCT)的方向性虹膜纹理特征被计算出来.该方法将归一化的虹膜图像分为六个子图像.Curvelet变换应用于每个子图像.使用这些curvelet系数的方向能量导出每个子图像的特征向量.这些距离在决策层通过新颖的后分类器k-out-of-n进行融合,降低错误识别率.最后提出的方法在UBIRIS,MMU1和CASIA-Iris V2.0数据库上进行了测试,证明了所提出算法的可行性,并将其与现有虹膜识别算法进行了比较.实验结果表明,该算法可以提高虹膜识别准确率,达到较高的实际应用中的要求.

摘要： 针对加权双边滤波方法在边缘纹理方面保留不好使得图像模糊的问题,提出一种结合Curvelet变换与加权双边滤波的图像去噪方法.该方法使用加权双边滤波器将噪声图像分解为低频部分和高频部分,然后将Curvelet变换的折衷阈值应用于高频部分用以保留图像纹理细节,最后将低频部分和处理后的高频部分进行重构得到去噪图像.实验结果表明,相对于其他方法,本文方法在去噪和边缘信息保留方面都有明显的改善.对于包含边缘信息的去噪图像,峰值信噪比(PSNR),视觉信息保真度(V IF)和结构相似性指数(SSIM)测量值有实质性的提高.

摘要： 本文研究了两种新的基于多尺度分析的阈值去噪方法,分别是基于Curvelet变换的局部Winner滤波去噪和基于非下采样Contourlet变换的自适应阈值去噪,同时在估计子带系数方差的时候,设计了弧型窗口来完成,更符合Curvelet变换和Contourlet变换各向异性的特征,用文中方法进行图像去噪实验,提高PSNR值的同时,视觉效果也比较好,保留了图像本身的一些细节特征.

摘要： 磁共振血管造影(Magnetic Resonance Angiography,MRA)和磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)图像具有不同的特征.本文利用不同的频带选择融合规则,提出新的融合方案,将系数进行组合,并将MRA和MRI图像融合,形成一幅信息量尽可能多的图像.试验表明,该方法是有效的,能够获得满意的融合结果.

摘要： 面波是原始地震资料中主要的噪声之一,其强能量特性严重影响了地震资料的品质.为了提高地震资料的品质,又不损伤有效信号,提出了一种基于自适应相减滤波和Curvelet变换组合压制面波的方法.首先利用自适应相减滤波的保真保幅特性,最大限度保护有效信号的同时压制大部分面波,然后通过Curvelet变换的多方向特征压制残留面波.实际地震数据处理后,面波得到有效压制,资料信噪比明显提高,振幅时间切片更加光滑,分频扫描记录中低频信息保护较好,是一种相对保真保幅的面波压制方法.

摘要： 针对在各种环境下声音事件的识别问题,提出了一种基于谱图纹理特征的声音事件识别方法。首先,将声音信号通过伽马通(Gammatone)滤波器组,使原始声音样本转化为灰度耳蜗谱图;然后,对谱图进行曲波(Curvelet)变换,得到不同尺度、不同方向的Curvelet子带;再采用改进完全局部二值模式(Improved Completed Local Binary Pattern,ICLBP)提取Curvelet子带的纹理特征,并生成分块统计直方图,将统计直方图级联作为一种新的声音事件特征;最后,使用支持向量机作为分类器对16种声音事件在不同噪声和不同信噪比下进行识别。实验结果表明,所提特征与其他声音特征相比,可以有效识别各种噪声环境下不同种类的声音事件。

摘要： 提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先,将GPR数据变换到Curvelet域,结合其多角度、多尺度的稀疏性,给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次,根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律,结合Curvelet的多尺度多角度特性,求取时变补偿因子,倒数加权对应的尺度、角度,补偿高频损失;最后,进行Curvelet反变换,获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动,克服了传统方法人为因素的影响.

摘要： 为了更好地表现自然图像的曲线特性,进一步提高数字水印算法的鲁棒性,提出一种基于Curvelet-DS-VD和视觉密码相结合的强鲁棒零水印算法.对原始图像进行Arnold置乱;进行Curvelet变换得到低频域信息,对低频域信息进行分块并对各个块进行双奇异值分解(DSVD),利用块最大奇异值与整体奇异值均值之间的关系构造特征矩阵,同时利用视觉密码将水印信息生成两个共享份;最后将其中一个共享份进行Arnold置乱后与特征矩阵进行异或运算生成零水印.实验结果表明,该算法能够有效地抵抗常规攻击,与现有的零水印算法相比,鲁棒性更强,安全性更高.

摘要： 深反射地震剖面一般穿越构造复杂的结合带,而在这些构造复杂地区(如地形起伏较大,断裂带发育)中,激发和接受条件都很差,又因记录时间较长,导致了深反射地震数据一般反射信号弱和信噪比低,干扰类型多而复杂且差别大,并经常会有坏道及空白道出现.如果这些数据质量较差的炮集位于关键目标构造带内,就会对整个区域的构造解释产生很大的影响.而且,深反射地震数据的采集成本很高,重复采集几乎不可能.因此,有效的剔除干扰波,提高信噪比,并对坏道和空白道数据进行波场重建对深反射地震数据后期处理与解释至关重要.S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法。同其它分析时变信号的方法相比，S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件，它的时频分辨率与分析信号的频率有关，且其在时间域的积分可以得到傅立叶频谱,其反变换也简单。Curvelet变换是一种多尺度、多方向的稀疏变换，因此可以在curvelet域稀疏的表示地震数据。结合凸集投影法，利用Curvelet变换对地震波场进行重建。运用S变换和curvelet变换在单炮地震数据的去噪和波场重建中取得了较明显的效果，在此基础之上运用常规的地震数据处理技术和方法对一条完整的深反射地震剖面进行处理，Moho反射界面更为清晰。因此，S变换和curvelet变换在深反射地震剖面处理中取得了良好的效果。

摘要： 针对可见光与红外光图像的融合问题,本文提出了一种利用curvelet变换构建融合框架,并基于邓氏关联度和冗余度消除制定融合规则的可见光与红外光图像的融合算法,即基于邓氏关联度的curelet变换图像融合算法.该算法利用邓氏关联度具有很好的表征图像相似性的能力以及第二代离散curvelet变换具有较好方向性,更好地处理图像细节信息,防止边缘丢失的优点,实现可见光与红外光图像的信息互补,提高解译能力等.从目视效果与客观评价指标两个方面,对仿真实验的分析均验证本文算法的有效性.

摘要： 针对可见光与红外光图像的融合问题,本文提出了一种利用curvelet变换构建融合框架,并基于邓氏关联度和冗余度消除制定融合规则的可见光与红外光图像的融合算法,即基于邓氏关联度的curvelet变换图像融合算法.该算法利用邓氏关联度具有很好的表征图像相似性的能力以及第二代离散curvelet变换具有较好方向性,更好地处理图像细节信息,防止边缘丢失的优点,实现可见光与红外光图像的信息互补,提高解译能力等.从目视效果与客观评价指标两个方面,对仿真实验的分析均验证本文算法的有效性.

摘要： 传统的面波压制方法在消除干扰波的同时,会对有信号造成一定损伤.Curvelet变换具有多尺度、多方向等特点,能使叠加信号在曲波域中实现较好分离.本文在前人研究基础上,设计了新的非线性阈值函数(其靠近小曲波系数(有效波)时衰减慢,靠近大曲波系数(面波)时衰减快),提出了新的面波压制策略:仅对含面波区域进行处理,最大限度的保护有效信号,在曲波域中采用非线性阈值衰减函数,此外,设计了以信噪比来优选阈值参数的循环算法,利用优选阈值参数结合曲波变换具有的尺度及方向特性,对地震数据进行面波压制,最后将重构信号与不含面波信号叠加,得到压制面波后的数据.理论和实测数据对比试验得出,本文方法处理后,面波得到较好压制,有效波信号突出,信噪比增强.

摘要： 传统的面波压制方法在消除干扰波的同时,会对有信号造成一定损伤.Curvelet变换具有多尺度、多方向等特点,能使叠加信号在曲波域中实现较好分离.本文在前人研究基础上,设计了新的非线性阈值函数(其靠近小曲波系数(有效波)时衰减慢,靠近大曲波系数(面波)时衰减快),提出了新的面波压制策略:仅对含面波区域进行处理,最大限度的保护有效信号,在曲波域中采用非线性阈值衰减函数,此外,设计了以信噪比来优选阈值参数的循环算法,利用优选阈值参数结合曲波变换具有的尺度及方向特性,对地震数据进行面波压制,最后将重构信号与不含面波信号叠加,得到压制面波后的数据.理论和实测数据对比试验得出,本文方法处理后,面波得到较好压制,有效波信号突出,信噪比增强.

摘要： 传统的面波压制方法在消除干扰波的同时,会对有信号造成一定损伤.Curvelet变换具有多尺度、多方向等特点,能使叠加信号在曲波域中实现较好分离.本文在前人研究基础上,设计了新的非线性阈值函数(其靠近小曲波系数(有效波)时衰减慢,靠近大曲波系数(面波)时衰减快),提出了新的面波压制策略:仅对含面波区域进行处理,最大限度的保护有效信号,在曲波域中采用非线性阈值衰减函数,此外,设计了以信噪比来优选阈值参数的循环算法,利用优选阈值参数结合曲波变换具有的尺度及方向特性,对地震数据进行面波压制,最后将重构信号与不含面波信号叠加,得到压制面波后的数据.理论和实测数据对比试验得出,本文方法处理后,面波得到较好压制,有效波信号突出,信噪比增强.

摘要： 传统的面波压制方法在消除干扰波的同时,会对有信号造成一定损伤.Curvelet变换具有多尺度、多方向等特点,能使叠加信号在曲波域中实现较好分离.本文在前人研究基础上,设计了新的非线性阈值函数(其靠近小曲波系数(有效波)时衰减慢,靠近大曲波系数(面波)时衰减快),提出了新的面波压制策略:仅对含面波区域进行处理,最大限度的保护有效信号,在曲波域中采用非线性阈值衰减函数,此外,设计了以信噪比来优选阈值参数的循环算法,利用优选阈值参数结合曲波变换具有的尺度及方向特性,对地震数据进行面波压制,最后将重构信号与不含面波信号叠加,得到压制面波后的数据.理论和实测数据对比试验得出,本文方法处理后,面波得到较好压制,有效波信号突出,信噪比增强.

摘要： 针对常用边缘检测算法常常出现的虚警、漏检、断裂等问题,本文提出一种基于Cur-velet变换的图像边缘增强方法.通过多尺度链拼接的方式加强了直线边缘的连续性,与此同时去除了虚边缘的干扰,凸显了边缘轮廓特征,提高目标地物的可识别性.实验证明,该方法具有较好的边缘增强效果,边缘线段的连续性保持较好.

摘要： 针对常用边缘检测算法常常出现的虚警、漏检、断裂等问题,本文提出一种基于Cur-velet变换的图像边缘增强方法.通过多尺度链拼接的方式加强了直线边缘的连续性,与此同时去除了虚边缘的干扰,凸显了边缘轮廓特征,提高目标地物的可识别性.实验证明,该方法具有较好的边缘增强效果,边缘线段的连续性保持较好.

摘要： 针对常用边缘检测算法常常出现的虚警、漏检、断裂等问题,本文提出一种基于Cur-velet变换的图像边缘增强方法.通过多尺度链拼接的方式加强了直线边缘的连续性,与此同时去除了虚边缘的干扰,凸显了边缘轮廓特征,提高目标地物的可识别性.实验证明,该方法具有较好的边缘增强效果,边缘线段的连续性保持较好.

摘要： 本发明涉及一种增强IHS‑Curvelet变换融合可见光和红外图像的汽车抗晕光方法，以解决夜间汽车晕光的问题。技术方案包括：采集夜间汽车前方路况的可见光和红外图像；对两种图像进行滤波去噪；以红外图像为参考图像，对可见光图像进行配准；将可见光图像转换到IHS色彩空间得到亮度I、色调H和饱和度S三个分量；亮度分量I和增强后红外图像Curvelet分解得到各自的高低频系数；采用设计的权值自动调节策略融合低频系数；采用模值取大策略融合高频系数；对融合后的高低频系数进行Curvelet重构得到新的亮度信号分量I′；I′与原始的色调H和饱和度S做IHS反变换得到最终的融合图像。本发明将高亮度的晕光信息剔除，有效提高了图像清晰度。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊支持向量机的Curvelet变换域图像去噪方法，具体步骤如下：S1.将含有噪声的预处理图像，进行Curvelet变换，得到一个低频子带和多个高频子带；S2.将每个高频子带的系数构成一个二元表，利用空间规则构造成一个特征向量；S3.利用模糊支持向量机，通过对上述特征向量进行训练，进而将所述高频子带系数进行分类；S4.将所述高频子带系数进行去噪处理；S5.对降噪后的子带系数进行Curvelet逆变换，以得到去噪图像。本发明提供的是基于模糊支持向量机的Curvelet变换域图像去噪方法，可以有效的降低图像噪声，处理速度快，对硬件配置要求不高，便于大规模推广。

摘要： 本发明涉及一种基于Curvelet变换和相位一致的无参考图像质量评价方法，包括以下步骤：①将图像分别变换到Curvelet域和相位一致域中；②从Curvelet域和相位一致域中提取一系列自然场景统计特征，包括Curvelet系数和相位一致系数的对数直方图峰值坐标，方向能量分布特性和尺度能量分布特性；③使用一种二步框架，利用步骤②中提取的一系列特征和支持向量机首先对未知类型的失真图像进行分类，再根据分类结果对失真图像进行特定类型的非线性回归，以图像的客观质量评价结果（预测DMOS）。本发明提出的基于Curvelet变换和相位一致的无参考图像质量评价方法具有人眼主观一致性高，时间复杂度小的特点，具有较强的应用价值。

摘要： 本发明涉及一种基于Curvelet变换的可见光与红外图像融合方法，包括以下步骤：首先对原始图像进行快速离散Curvelet变换，得到一系列不同尺度不同方向的低频和高低频子带系数，并计算各子带的聚焦评价值；然后在低频子带，采用局部方差加权策略，充分保留红外图像的低频信息，同时加入可见光图像的低频特征；在高频子带，采用四阶相关系数匹配策略，选择合适的高频系数；最后通过Curvelet反变换得到融合图像。本发明所提供方法能够有效地综合原始图像的有用信息，与传统的小波变换、金字塔等方法相比，具有更好的融合性能。

摘要： 本发明涉及一种增强IHS‑Curvelet变换融合可见光和红外图像的汽车抗晕光方法，以解决夜间汽车晕光的问题。技术方案包括：采集夜间汽车前方路况的可见光和红外图像；对两种图像进行滤波去噪；以红外图像为参考图像，对可见光图像进行配准；将可见光图像转换到IHS色彩空间得到亮度I、色调H和饱和度S三个分量；亮度分量I和增强后红外图像Curvelet分解得到各自的高低频系数；采用设计的权值自动调节策略融合低频系数；采用模值取大策略融合高频系数；对融合后的高低频系数进行Curvelet重构得到新的亮度信号分量I′；I′与原始的色调H和饱和度S做IHS反变换得到最终的融合图像。本发明将高亮度的晕光信息剔除，有效提高了图像清晰度。

摘要： 本发明涉及一种基于Curvelet变换的影像融合方法及系统，该方法包括如下步骤：对原始的高光谱影像进行影像插值，新的高光谱影像；接着进行HIS变换，得到I、S和H分量，同时对SAR影像进行灰度拉伸，得到SAR*影像；然后进行Curvelet变换，并根据融合规则进行融合，得到新的Curvelet变换系数；最后进行Curvelet逆变换，得到I*分量，同时将I*分量和S、H分量进行HIS逆变换，得到融合后的影像。还涉及一种系统，该系统包括：影像插值模块、影像处理模块、Curvelet变换模块、融合影像模块。通过本发明有效地改善了融合影像的光谱失真问题，极大地提高了空间分辨率。

摘要： 本发明公开了一种基于Curvelet变换的彩色图像融合算法，包括以下步骤：(1)选择Curvelet的紧框架作为原子模型，设定该框架中的离散尺度参数j、离散方向参数θ和位移参数k的取值范围，即‑10≤j≤6，θ∈[0，π)，k＝(k1，k2)，其中k1为原子中心沿x轴的位移，k2为原子中心沿y轴的位移，k1，k2∈[0，n)，n表示图像块的边长。本发明计算复杂度低，运行时间短；能更好地捕捉到图像中的曲线奇异性，从而提高了稀疏表示图的质量和视觉效。

摘要： 本发明涉及一种基于Curvelet变换的地震信号去噪方法，建立一个不同子波长度的楔形模型，模型中只存在一个薄层，不同子波分辨薄层和楔形的能力也不同，选用时间分辨率低的地震记录作为匹配道，时间分辨率高的地震记录作为参考道，通过Curvelet变换的匹配滤波方法对匹配道地震记录以及掺加高斯白噪声的地震记录进行匹配处理，并与参考道分辨率高的地震记录进行对比。经实际对比试验结果表明，通过FITSA算法同时处理两方面的影响，匹配后的结果波形一致性高，并且噪声得到了好的压制，明显的提高了地震数据处理的分辨率、信噪比。在改善信噪比的同时极大地提高了地震资料的处理效率。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊支持向量机的Curvelet变换域图像去噪方法，具体步骤如下：S1.将含有噪声的预处理图像，进行Curvelet变换，得到一个低频子带和多个高频子带；S2.将每个高频子带的系数构成一个二元表，利用空间规则构造成一个特征向量；S3.利用模糊支持向量机，通过对上述特征向量进行训练，进而将所述高频子带系数进行分类；S4.将所述高频子带系数进行去噪处理；S5.对降噪后的子带系数进行Curvelet逆变换，以得到去噪图像。本发明提供的是基于模糊支持向量机的Curvelet变换域图像去噪方法，可以有效的降低图像噪声，处理速度快，对硬件配置要求不高，便于大规模推广。

摘要： 本发明提出了一种基于第二代Curvelet变换的人体运动识别方法，主要解决现有技术中特征提取复杂、表征能力弱的问题。其实现步骤是：(1)将WEIZMANN数据库中的每段视频转换为连续的单幅序列图像，并按8:1比例构建训练样本集X和测试样本集T；(2)利用第二代Curvelet工具包对训练样本集X中的单幅序列图像进行第二代Curvelet变换，得到的各个尺度的系数矩阵，并提取图像的边缘特征V