基于小波变换的红外弱小目标检测新方法

研究了红外序列图像中弱小目标的检测。对图像序列进行小波变换，利用目标小波变换的特性，对单帧小波变换后的各高频分量进行累加，利用门限处理并通过与一个与管道得到包含候选目标点的图像，最后利用目标运动的连续性，进一步检测，得到目标点的位置。实验结果表明，该方法能有效地检测红外弱小目标。     

一种基于双正交小波变换和格型矢量量化的视频编码算法

本文提出了基于双正交小波变换（ｂｉｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ）和格型矢量量化（ＬＶＱｌａｔｔｉｃｅｖｅｃｔｏｒｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）的视频编码算法。在该方案中，小波变换将图像分解成多分辨率（ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）的子带图像，多分辨率运动估值（ＭＲＭＥ，ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｏｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）技术实现子带图像的帧间预测，格型矢量量化对预测差值子带图像进行编码，从而获得了性能较好的活动图像编码新算法。     

小波分析在图像融合中的应用

图像融合的目的是把同一目标的多幅图像融合成一幅质量高的图像。本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法，首先对两幅图像使用正交小波进行分解，得到两幅图像的小波分解系数，根据小波系数的特点，对两幅图像的小波系数进行比较，取绝对值大的小波系数构成融合的小波系数矩阵。对融合小波系数矩阵进行小波反变换，得到两幅图像的融合图像。最后使用该方法对两幅图像进行了融合，得到的融合图像汲取了两幅图像的优势，是一幅质量高的图像。     

熵变分法在图像有损压缩中的应用

讨论了利用熵变分法消除在小波阀值变换进行含噪图像有损压缩中产生的边缘振荡同时保留图像特征细节的问题，将熵变分规整化引入小波变换空间，选择和优化指标集中的小波系数使重构的图像的边缘振荡最小。数值实验表明，熵变分规整化小波变换比总变分规整化小波变换能更好地实现图像压缩与去噪。     

M带小波变换在图像压缩中的应用

利用小波变换进行图像压缩一直是人们感兴趣的问题。本文根据M带小波变换理论，分析了图像经M带小波变换后的数据结构特性，利用人眼视觉特征，提出了图像的压缩编码算法。实验结果证实，该方法对图像压缩行之有效。     

一种新的3—D小波变换图像编码方法

基于图像序列三小波变换的视频编码技术是一种很有潜力的编码方法。本文针对目前实际中采用的三维小波变换只是一种准三维变换，不能提供对变换结果的统一描述等不足，推导了信号真正的三维小波变换的有关及其实现方法，在此基础上，我们将这种三维小波变换方法用于视频图像的编码，模拟结果表明这种编码结构具有良好性能，值得进一步的深入研究     

利用小波变换进行IPTV编码

IPTV业务主要是流媒体业务，它既涉及到大量的图像和视频数据的传输问题，也涉及到良好的图像和视频质量保证问题。文中叙述了小波变换的基本原理。并对小波变换在图像和视频编码中的应用进行了探讨，指出了在利用小波变换进行IPTV编码时所应注意的问题。     

基于小波变换的红外图像边缘提取研究

红外图像的边缘提取是其判读和识别的重要技术基础。红外图像背景复杂、噪声较为严重。针对这一特点，利用小波变换易于消除噪声、运算方便的特点，提出了一种基于小波变换的红外图像边缘提取算法。首先利用小波算法对红外图像进行滤噪，然后利用高斯函数作为平滑函数对图像进行水平和垂直方向的小波变换，提取红外图像边缘特征。给出了仿真实例，证明了该算法的科学性和可靠性。     

基于双正交小波变换在灰度图像压缩中的应用

小波变换是数学领域的一个新数学的分支，他在图像领域得到了广泛的应用。本文首先介绍了小波变换的基本原理，然后采用双正交小波对图像进行压缩，并对结果进行分析。     

基于小波变换的红外目标去运动模糊的研究

针对去除图像运动模糊,对图像进行复原,提出一种基于haar小波变换的红外目标去运动模糊的方法。利用小波变换提取并分析图像的水平子带高频信息,判断是否存在运动模糊;通过旋转图像,求取图像的模糊尺度和模糊方向;采用优化的维纳滤波算法编写程序对模糊区域去模糊,进行图像复原。实验结果表明,提出的方法能有效去除由于运动产生的图像模糊,可为进一步图像处理的需要提供清晰的红外图像,且具有鲁棒性强、实时性好等特点,具有较高的应用价值。     

双正交小波在运动车辆图像压缩上的应用研究

智能交通控制系统中,针对车辆图像信息的传输技术过于消耗网络带宽的现状,给出了一种基于双正交小波的运动车辆图像压缩的方法。通过将每帧图片进行小波变换,只传输小波变换后的系数,且此系数包含了图像的大部分信息,大大减少了图像数据的传输流量,提高了控制系统的效率。最后对文中方法进行MATLAB仿真测试,并且与基于DCT的JPEG图像压缩方法进行了比较。     

图像融合中小波基的选择分析

在基于小波变换的图像融合中小波变换起到了十分重要的作用。而在融合规则相对固定的情况下，选择合适的小波基将是改善图像融合效果的有效途径。通过对小波基时频特性的分析比较并结合图像融合的实例，从图像清晰度、配准误差的适应性、编程可行性等角度出发，总结出了选择合适小波基的一些方法。     

小波变换在扫描电镜图像处理中的应用研究

根据扫描电镜图像的特点，对小波变换应用于扫描电镜图像的增强、降噪及融合方法进行了阐述,并利用所述方法对扫描电镜的图像进行了处理，结果表明，利用小波变换对扫描电镜的图像进行处理是有效的，可行的。     

一种新的3－D小波变换图像编码方法

基于图像序列三维小波变换的视频编码技术是一种很有潜力的编码方法．本文针对目前实际中采用的三维小波变换只是一种准三维变换，不能提供对变换结果的统一描述等不足，推导了信号真正的三维小波变换的有关理论及其实现方法．在此基础上，我们将这种三维小波变换方法用于视频图像的编码，模拟结果表明这种编码结构具有良好性能，值得进一步的深入研究．     

基于方向小波变换的边缘检测算法

提出了一种基于方向小波变换的边缘检测算法.本文详细介绍了方向小波变换的原理、基于此的图像边缘检测算法,比较了方向小波变换和传统小波变换、Canny算子在图像边缘检测的效果.实验结果表明,方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因此更能反映图像的边缘信息,对传统的小波变换、Canny边缘检测算法有一定程度的改进.     

一种基于小波变换的信息隐含技术

给出了基于小波变换的图像处理技术。对图像数据先进行二维离散小波变换,根据小波变换后高、低频分量的特点,用数据隐含技术将加密信息隐藏在小波变换图像的高频部分。这种基于小波变换后的图像,几乎没有附加传输信息量。     

基于小波域的自适应运动补偿图像压缩算法

提出一种基于小波域的自适应运动补偿图像压缩算法。该算法利用小波变换的多分辨率特性,对经小波分解后的每个子带图像信号进行多分辨率运动估值(MRME)和多分辨率运动补偿(MRMC)处理,有效消除图像的冗余,增加可扩展能力,从而获得较高的图像压缩比。     

基于小波变换的直线检测

提出了一种利用小波变换来检测图像中直线的方法,对小波变换提取图像直线能力做了理论分析,并利用B样条小波对图像进行多级小波变换,计算变换后模值和幅角,利用Hough变换从高分辨率到低分辨率依次确定图像中直线的位置。试验表明,该方法能快速、准确检测到图像中的直线。     

一种基于小波域的运动估计方法

提出了一种基于多尺度边缘检测(MED)与连续小波变换(CWT)相结合的运动目标估计方法。首先,利用多尺度边缘检测算法,得到抗噪性好、边缘连续清晰的运动目标边缘图像。然后,利用连续小波变换把目标序列图像映射到运动状态参数空间。该方法同时拥有MED和CWT的优良特性。实验表明,该算法是对旋转、遮挡和有噪等复杂运动目标进行运动估计的有效方法。     

提升多小波变换及其在图像编码中的应用

多小波是一种新的小波．他在理论上所表现出来的优势以及他在应用领域所具有的潜力．使其受到高度重视。在短短的几年时间内，他在图像处理方面的应用已取得了一定的成效。提升方法不仅是现存小波变换的一种快速算法．而且是构造新的小波变换的一种工具。根据提升方法和多小波变换的特点，介绍了一种实现多小波变换的提升方法．并把这种提升多小波变换应用于图像处理，结果表明有很好的效果。