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基于Shearlet变换和多尺度Retinex的遥感图像增强算法作者：王静等来源：《计算机应用》2015年第01期摘要：传统的小波变换、曲波变换和轮廓波变换无法对图像提供最优的稀疏表示，不能取得好的增强效果，为此，提出了一种基于剪切波（Shearlet）变换的图像增强算法。
经Shearlet 变换，图像被分解成低频分量和高频分量。
首先，对Shearlet变换分解后的低频分量进行多尺度Retinex（MSR）调整，以减轻光照条件对图像的影响；其次，对各尺度、各方向上的高频系数采用阈值抑噪来消除噪声；最后，对重构图像进行模糊对比度增强，提高图像的整体对比度。
实验结果表明该算法能够明显改善图像的视觉效果，突出图像的纹理细节且具有良好的抗噪性能。
与直方图均衡（HE）、MSR、基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像模糊增强（NSCT_fuzzy）算法相比，图像清晰度、信息熵、峰值信噪比（PSNR）均有一定的提高，且运行时间缩短为MSR的1/2和NSCT_fuzzy的1/10左右。
关键词：Shearlet变换；多尺度Retinex；低频子带；高频子带；模糊对比度中图分类号： TP751； TP391.413文献标志码：A0 引言遥感图像是一种记录地貌特征及地物信息的特殊图像，在军事、农业、航空等方面应用广泛[1]，但遥感图像易受光照条件、传感器性能、大气辐射以及外界噪声的影响，存在诸多问题，如视觉效果差、清晰度低、纹理细节不明显等，为后续的应用和处理带来不便。
因此，遥感图像的增强，是一个关键环节。
理想的图像增强技术，应该做到既能够调节图像的动态范围，又能加强图像的细节信息[2]。
小波变换因其良好的时频特性和多分辨率特点，成为研究的热点，但也因其不具备方向性而限制了其发展[3]。
基于此，研究者提出了一些新的多尺度变换，如曲波变换（Curvelet transform）[4]、轮廓波变换（Contourlet transform）[5]以及非下采样轮廓波变换（Non-Subsampled Contourlet Transform， NSCT）[6]等。
复杂地形三角网格局部渐进传输方法马啸;陈飞翔;彭俊杰【期刊名称】《测绘学报》【年(卷),期】2015(044)0z1【摘要】在数据高速共享的信息时代，数据传输是共享的前提和基础，而三维数据本身的复杂结构带来的海量数据对其传输、使用造成极大限制，因此，实现三维数据的高效传输十分重要。
为解决三维空间数据高效传输的问题，本文提出了针对复杂地形三角网格的局部渐进传输方案。
具体过程包括：首先在服务器端通过基于边折叠的三角网格化简和基于遗传算法的化简优化方法对网格模型进行预处理，并在服务器端构造折叠树存储网格简化信息；然后根据客户端的连接请求，向客户端传递化简后的初始网格，并根据用户的局部放大操作，在服务器端实时展开相应位置的网格结点并向客户端传输；最后，客户端将接收到的少量网格结点信息进行重组，实现局部放大效果，从而避免不必要的结点展开和传输。
通过对遗传算法的效率和局部渐进传输时间的测试，验证了这一局部渐进传输方案的可行性。
【总页数】8页(P135-142)【作者】马啸;陈飞翔;彭俊杰【作者单位】北京林业大学信息学院，北京 100083;北京林业大学信息学院，北京 100083;中国航天科技集团公司物联网技术应用研究院，北京 100094【正文语种】中文【中图分类】P227【相关文献】1.三维地形显示中的三角网格局部细分算法研究 [J], 黄有群;张然然2.基于三角网格的三维地形局部贴图方法的研究 [J], 黄有群;吴冰冰3.基于多目标局部变异-自适应量子粒子群优化算法的复杂地形多传感器优化部署[J], 徐公国;段修生;单甘霖;童俊4.二维局部异常体与起伏地形复杂电磁场的畸变矩阵性质研究 [J], 刘子杰; 胡艳芳; 汤井田; 原源; 邹明亮; 董湘龙5.风电场局部复杂地形风资源工程实例分析 [J], 赵鹰;唐荆因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
第35卷第1期2010年1月武汉大学学报 信息科学版Geo matics and Informat ion Science of W uhan U niver sity V ol.35N o.1Jan.2010收稿日期:2009 10 21。
项目来源:国家自然科学基金资助项目(40971242,40876051);国家863计划资助项目(2007AA12Z209,2007AA12Z346 5(2));地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目(200809);山东科技大学科学研究 春蕾计划 资助项目(2008AZZ025)。
文章编号:1671 8860(2010)01 0051 04文献标志码:A矢量河网数据的渐进式传输艾!波1!艾廷华2!唐新明3(1!山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛市前湾港路579号,266510)(2!武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079)(3!中国测绘科学研究院地理空间信息工程国家测绘局重点实验室,北京市北太平路16号,100039)摘!要:提出了一个无几何数据冗余的河网渐进式传输多尺度数据结构。
结合目标层次的河流选取和几何细节层次上的曲线化简建立河网多尺度数据结构。
基于该数据结构,在W eb 环境下实现了河网数据的渐进式传输。
关键词:渐进式传输;多尺度表达矩阵;河网;BL G 树中图法分类号:P283.1;P 208!!目前,基于网络的地理信息系统已经成为大众化的信息工具,通过WebGIS 进行空间数据的发布越来越普遍。
然而,当前大多数WebGIS 只能提供在服务器端固定好的单一比例尺的空间数据,不能满足用户在不同尺度下对空间信息的访问、认知需求,同时,单一比例尺数据缺乏自适应内容选择,产生了完全版本数据下载耗时长、用户友好性差等弊端。
为解决以上问题,本文将渐进式传输方式引入到矢量空间数据的网络传输中:客户端首先得到一个小数据量的快速概略表达,随着细节数据的逐步传输与叠加,地图表达越来越详细,直至满足客户端的尺度需求。
多尺度Retinex算法的分析与改进李涛【摘要】传统Retinex算法中,从图像中完全去除亮度分量而使用反射分量来增强效果.通常图像光照变化并非平缓,使得结果图像视觉效果缺乏协调.对此提出一种改进的Retinex算法,通过再处理亮度分量,得到平缓的亮度图像并补偿到反射分量从而改善增强效果,使用均值模版代替高斯模版以减少计算的时间,同时利用拉普拉斯算子加入图像边缘细节特征.实验通过处理低对比度、低亮度的X光射线将改进的Retinex方法与其他各种增强算法进行对比.对实验结果的定性和定量分析表明了该改进算法的有效性.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2016(035)004【总页数】4页(P40-43)【关键词】多尺度Retinex;均值模版;平滑光照;拉普拉斯算子【作者】李涛【作者单位】四川大学计算机学院,四川成都610065【正文语种】中文【中图分类】TP391图像增强是图像分析、图像分割等其他图像处理的预处理，其目标是满足人眼的需要有选择性地强调或者抑制图像中的某些信息[1]。
目前，有许多的增强方法经常出现在各个应用中，例如伽马校正、直方图均衡化和小波变换等[2]，对图像增强的发展起到了一定的引导作用，但各自表现出明显的不足。
1977年，LAND E H根据人类视觉中对光照和色彩感知提出了Retinex模型[3]。
Retinex理论就是去除图像中亮度信息而保留反射信息来恢复物体的原始信息，从而达到增强效果。
然而，当图像中光照分布不均匀或者光照不是平缓变化时，仅仅通过滤波器得到的反射分量不能完全满足要求。
针对Retinex算法存在的一些不足，通过对亮度分量进行滤波处理以补偿增强后的图像；算法过程中存在大量的卷积操作，大大降低了算法运算效率，根据大尺度高斯模版的均值特性，使用均值模版代替高斯模版对图像进行滤波操作；最后通过拉普拉斯算子增加图像的细节信息。
根据Retinex理论将图像视为物体亮度分量L(x,y)和反射分量R(x,y)，则真实图像函数I(x,y)表达式为：I(x,y)=R(x,y)*L(x,y)LAND E H在此基础上扩展提出中心/环绕Retinex算法[4](即局部Retinex)，JOBSON D J[5]等人在中心/环绕Retinex的基础上，提出了单尺度的Retinex算法，该算法的数学公式为：R(x,y)=logI(x,y)-log[I(x,y)*F(x,y)]其中，R(x,y)表示输出的图像；*为卷积运算；F(x,y)表示中心/环绕函数，一般采用高斯函数，可以达到很好的增强效果。
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年5月1日第47卷第9期May 2024Vol. 47 No. 90 引 言近年来，随着移动设备的广泛使用，例如智能手机和平板电脑，人们随时随地地拍照产生了非常多的数字照片。
这些大量的照片通常存储在移动设备中，或者上传并存放到云服务器中[1⁃2]。
对于云中任一张图片，可能基于深度和子树约束最小树形图的高编码效率图像删除沙丽娜1， 吴 炜2（1.杨凌职业技术学院 信息工程分院， 陕西 咸阳 712100；2.西安电子科技大学 空天地一体化综合业务网全国重点实验室， 陕西 西安 710071）摘 要： 图像删除是指从一个压缩图像集中去除一个或多个图像，生成一个新的压缩图像集。
针对当前图像删除方法存在搜寻的预测参考图像不佳，导致编码效率不足的问题，提出一种基于深度和子树约束最小树形图的高编码效率图像删除方法。
该方法充分考虑所有剩余图像之间的相关性，确定最佳的预测参考。
首先，提出一种新的图像分类方法，将所有图像分成需编码图像、无需编码图像和待删除图像等三类；其次，设计一种新的深度和子树约束最小树形图法，深入探究需编码图像之间以及需编码图像和无需编码图像之间的关系，构建新压缩图像集的最小树形图；最后，根据得到的最小树形图对需编码图像进行压缩，生成新的压缩图像集，实现图像删除。
实验结果表明，与现有先进方法相比，所提方法取得了更高的编码效率，同时却有着相近的计算复杂度。
关键词： 图像删除； 压缩图像集； 深度和子树约束最小树形图； 编码效率； 计算复杂度； 预测参考图像中图分类号： TN919.82⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2024）09⁃0059⁃07High⁃coding⁃efficiency image deletion based on depth⁃ andsubtree⁃constrained minimum spanning treeSHA Lina 1, WU Wei 2(1. School of Information Engineering, Yangling Vocational & Technical College, Xianyang 712100, China;2. State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University, Xi ’an 710071, China)Abstract ： Image deletion aims to remove one or several compressed images from a compressed image set, generating a new compressed image set. Some deficiencies exist in the existing image deletion algorithms, such as unsatisfied coding efficiency due to sub ⁃optimal prediction reference images. To address the issue, a high ⁃coding ⁃efficiency image deletion algorithm based on depth ⁃ and subtree ⁃constrained minimum spanning tree (DSCMST) is proposed. In the method, the correlations among all theremaining images are fully considered to determine the most appropriate prediction references. A new image categorization method is advanced, in which all the images are classified into three kinds, named images needed to be encoded, images unneeded to be encoded, and to⁃be⁃deleted images. A new DSCMST method is designed to thoroughly explore the relationshipsamong images to be encoded and the relationships among images to be encoded and images not to be encoded, so as to establish the DSCMST of the new compressed image set. According to the obtained DSCMST, the image to be encoded is compressed to generate a new compressed image set to accomplish the image deletion. Experimental results show that the proposed algorithm achieves higher coding efficiency while having basically equivalent complexity in comparison with the existing advanced methods.Keywords ： image deletion; compressed image set; DSCMST; coding efficiency; computational complexity; reference imagepredictionDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.09.011引用格式：沙丽娜，吴炜.基于深度和子树约束最小树形图的高编码效率图像删除[J].现代电子技术，2024，47（9）：59⁃65.收稿日期：2023⁃11⁃28 修回日期：2023⁃12⁃19基金项目：杨凌职业技术学院校内基金项目（ZK22⁃44、BG2023⁃005、JG2022003）；国家自然科学基金面上项目（61471277）；111计划（B08038）59现代电子技术2024年第47卷存在有着相似内容的照片，称之为相似图像。
Internet上图象渐进传输的研究
宋长安;王思贤;吴柱;梅建新
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2001(018)012
【摘要】在Internet环境中,每个用户所占用的网络带宽是不同的,并且随着网络状况的动态变化而变化,不同用户对图象的质量要求也不一样,因此要求服务器端的图象编码器必须具有高度的适应性.1993年,Shapiro提出的小波零树编码算法是一种非常有效的基于小波变换的图象编码方法,该算法编码器输出的比特流是按其重要性排序的,是对原图象一种渐进的二进制表示.在该算法的基础上,提出了一个适合Internet环境下的静态图象渐进传输解决方案,最后给出了实验结果.
【总页数】3页(P41-43)
【作者】宋长安;王思贤;吴柱;梅建新
【作者单位】武汉大学电信学院图象研究所,湖北武汉,430072;武汉大学电信学院图象研究所,湖北武汉,430072;武汉大学电信学院图象研究所,湖北武汉,430072;武汉大学电信学院图象研究所,湖北武汉,430072
【正文语种】中文
【中图分类】TP274+.2
【相关文献】
1.数字文件传输的安全性问题--Internet网络上印刷数据文件传输的安全因素 [J], 王武林
2.基于多尺度均值和小波变换的Internet图象可分级压缩编码传输技术 [J], 马社祥;刘贵忠;曾召华
3.FGS码流在Internet上的鲁棒性传输研究 [J], 史翠竹;余松煜;王嘉
4.图象,视频以信元形式在Internet上传输的实现 [J], 郭立;涂承杰
5.进入Internet之二——在Internet上用FTP传输文件 [J], 李小平
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