小波变换技术及其在图像压缩中的应用分析

小波变换是一项重要的变换编码技术,它采用多分辨率分析方法,克服了傅氏变换的缺点,解决了时间和频率分辨率的矛盾,具有很好的局部化时频分析特性。多分辨率分析及Mallat算法为小波基的构造和快速变换提供了理论基础。该文阐述了小波变换原理,并实现了在MATLAB环境下图像小波变换压缩的模拟仿真。     

分数阶小波变换

小波变换是对信号时域-频域(Fourier域)的多分辨率分析,也可看作是一种Fourier域伸缩带通滤波.分数阶Fourier变换是对传统Fourier变换的推广,对信号分析处理有更大的灵活性,为了将多分辨率分析理论推广到时域-广义频域(分数阶Fourier域),提出了一种分数阶小波变换,分析了分数阶小波变换在广义频域伸缩带通滤波特性,分析信号时的时域-广义频域平面的多分辨率分析网格划分.分数阶小波变换是传统小波变换的推广,在对原小波变换核作一定改动后增加了小波变换对信号处理的灵活性.可以看到,将分数阶小波变换的变换角度取为π/2,便得到与传统小波变换多分辨率分析理论完全一致的结果.理论分析和计算机仿真表明了所提理论的正确性和有效性.     

小波域音频水印综述

该文对基于小波变换的数字音频水印算法做了概要性的介绍,由于其良好的局部性时频分析特性和多分辨率分析,小波变换在数字音频版权保护领域有很好的应用效果。对基于小波变换的数字水印技术的相关概念和现有方法进行了描述与分析,另外,对基于小波变换的数字音频水印技术的未来发展方向和前景进行了预测。     

小波变换理论及其在图像压缩中的应用

本文主要介绍小渡变换理论和多分辨率分析的基本概念,并引入小波变换理论在图像压缩中的应用,最后给出基于MATLAB中小波分析函数进行图像压缩的实验数据,并对结果进行了分析。     

基于小波变换的并行图像分割算法分析与优化

研究了基于小波变换图像处理的可行性,在分析了二维小波变换的数学模型后,改进了基于多处理机的均匀分块并行算法,有效减少了算法中的通信量。该算法具有通信量小、负载均衡等特点,适合实现多级小波变换,符合实际应用中对分辨率的要求。     

基于小波分析的脑电智能诊断应用与研究

根据小波分析的多分辨率特性,重点分析了多分辨率特性在脑电诊断中的应用.首先确定小波函数和分解层数,进行小波变换,对脑电高频低频进行小波变换重构信号,接着基于在不同尺度下伪迹和异常波不会完全相同的原理,将脑电信号分解到各个尺度上.把分解后的脑电信号输入神经网络进行识别,最终输出异常波的识别结果.     

小波变换在信号处理中的应用

小波变换是近年来发展起来的一门理论，在图像处理，通信和地球物理上取得了成功的应用。小波包变换是小波变换的推广。本文应用更适合实际分析化学信号处理的小波变换来处理重叠的分析化学信号。此方法是建立在多分辨率分析的基础之上的。我们应用此法处理多组分重叠色谱信号的结果表明，此法不仅有效地解决了多组分重叠信号的解析问题，而且较传统的方法处理速度快且准确。可用于定量分析。     

基于小波变换的数字水印综述

该文对基于小波变换的数字水印算法做了概要性的介绍。由于其良好的局部性时频分析特性和多分辨率分析,小波变换在图像处理领域有很好的应用效果。基于小波变换的数字水印有突出的抗滤波和压缩攻击的能力,同时由于保留了空域特性,可以和HVS,ROI结合,提高算法鲁棒性。     

小波变换的计算机实现

小波变换是傅里叶变换的改进,在工程领域中得到了广泛应用。本文主要结合MATLAB介绍小波变换的计算机实现,包括三种类型的小波变换。文中首先介绍了连续小波变换的数值积分实现,接着介绍了多分辨率分析和Mallat算法,最后用滤波器组实现了离散网格上的小波变换和离散序列的小波变换。     

小波图像编码与JPEG图像编码的比较研究

研究了JPEG和小波变换在图像压缩方面性能上的不同。介绍了JPEG图像编码方法的原理、小波变换图像编码方法 ,着重阐述了Mallat算法及其多分辨率分析方法。最后 ,对比了JPEG和小波变换图像编码 ,得出了JPEG和小波变换图像编码各自的优缺点。     

基于小波变换和Cycle Spinning图像放大算法

提出一种基于小波变换和Cycle Spinning的图像放大算法。该算法对放大后图像进行初始估计,对估计图进行小波变换,并用Cycle Spinning去除图像中因小波变换而产生的伪吉布斯现象,进行小波逆变换得到放大图像。数值实验结果证实该方法在放大图像的同时也增强了图像的清晰度和对比度,能够有效提高放大图像的RMSE及PSNR,该方法也适用于带噪图像的放大。     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

基于小波的图像数字水印方案

根据小波变换与人眼视觉特性相适应,提出的数字水印算法在图像的小波域进行,在嵌入水印前先对原始图像作小波变换,在小波变换的中低频系数上嵌入水印,然后再进行小波反变换,得到一幅加水印图像。在水印检测时先作小波变换,再在小波域中进行检测。实验结果表明改进算法具有较为理想的效果。     

小波在遥感图像分析中的应用综述

介绍了小波变换在影像压缩、多源遥感影像融合、影像去噪、影像边缘检测与纹理信息提取等方面的应用特点与效果。此外,还对近几年来兴起的用于遥感影像分析的一些小波变换算法就算法的有效性进行了分析。在文章的最后,对小波在遥感影像分析中的应用趋势,以及一些尚待解决和进一步研究的问题进行了探讨。     

基于小波包变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像。多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。在分析了小波包变换的概念和原理后,提出了一种基于区域统计融合规则的小波包变换多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像分别进行小波包变换,采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则,再进行小波包反变换得到融合结果。仿真试验表明,相比小波变换法,本文方法可有效综合多聚焦图像,获得了更好的融合效果。     

小波变换在活塞环图像边缘检测中的应用研究

小波变换是时间频率的局部化分析，它可以通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化。本文正是基于小波变换在图像处理领域中表现出的多尺度分析，提出了用小波变换检测活塞环图像边缘的方法，这种方法通过对二维小波变换图像局部极大值的检到得到图像的边缘信息。通过实验证明了这种方法的有效性。     

一种基于提升小波变换的快速图像融合方法

目前，多尺度分解的方法已开始应用于图像融合．针对基于传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、对内存的需求量大，不适于实时应用的局限性，提出了一种新的基于提升小波变换的快速图像融合算法．多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到复合图像，实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合后的图像质量上都优于传统的方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

基于双树复小波的图像修复

小波变换技术已被广泛应用于图像修复领域,但其在图像修复过程中出现的边缘部分模糊或不连接的情况成为了一个难点。针对此问题,提出了基于双树复小波变换的图像修复算法。该算法使用双树复小波变换对破损图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用全变分(Total Variation,TV)模型进行快速修复,各个低频分量使用改进了的曲率驱动扩散(Curvature-Driven-Diffusions,CCD)模型进行迭代修复,最后通过小波逆变换得到最终的修复图像。实验结果表明,该方法很好地推广了双树复小波变换在图像修复领域中的应用,并且在图像纹理的修复以及在结构部分的填充都有较好的效果。     

基于小波多分辨率分解的图像压缩技术及分析

阐述了小波变换理论,分析了小波多分辨率分解的优点以及小波变换用于图像编码压缩的特点和实现方法,并表明小波变换是实现图像压缩的一种十分有效的工具。     

小波分析理论与图像降噪处理

简要介绍了小波分析基本理论中的小波变换和小波包变换,重点论述了小波分析在图像降噪处理中的应用及其算法流程。在此基础上,利用Matlab R2007进行了图像去噪仿真测试,并对仿真结果进行了分析。结果表明,利用小波分析理论进行图像降噪处理,能够取得较好的降噪效果。