基于球坐标的非线性小波变换图像压缩编码算法

利用小波变换的3个高频分量之间相关特性,提出了基于球坐标变换的非线性小波变换图像压缩编码的方法,在小波收缩中,采用双曲线收缩处理球坐标下的径向分量以提高重建图像的质量,实验结果表明,此算法在压缩比和重建质量方面都取得较好的效果。     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

针对传统正交小波变换在图像去噪时存在的边缘失真，提出了一种基于平稳小波变换的图像去噪方法。使用系数关联法将图像小波分解后的高频分量像素标记为噪声和边缘，如果小波系数被标记为边缘，则保持其系数不变，否则采用基于邻域的方法进行系数收缩。当噪声方差较大时，收缩后最小尺度的高频分量中会存在一些孤立的亮点或暗点，借助次大尺度高频分量将其去除，对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到去噪图像。实验结果表明，本文方法能够在去除噪声的同时较好地保持图像的边缘，是一种有效的图像去噪方法。     

一种非线性小波变换在图像压缩中的应用

针对小波变换进行图像压缩过程中重建图像易引起边缘振荡的问题,提出了一种非延拓消除边缘振荡的方法.它通过提升算法与传统的非线性ENO-小波变换结合,把高频分量边缘的能量集中到低频分量上,用小波分量模的极大值对跃变点进行奇异性检测,有效地消除了重建图像引起的边缘振荡.仿真实验表明该方法简单有效.     

基于尺度连贯性边缘检测的小波收缩图像去噪

为有效地去除图像噪声而不使图像边缘模糊,文章提出了一种保留边缘信息的小波图像去噪新方法.此方法基于二进小波变换的多分辨率分解,小波系数的分布被模型化为高斯分布,得到每一尺度的收缩因子,连续尺度上的收缩凼子被结合,一致性检测被用于进一步检测边缘.将检测到的边缘点与非边缘点对应的小波系数,分别用不同的方法进行处理,采用不同的收缩因子进行收缩.仿真实验表明,与其它几种传统去噪方法相比,本算法具有更好的重建视觉效果,峰值信噪比也比其它方法有了较大幅度的提高.     

一种球坐标系下小波收缩去噪新算法

基于Besov空间范数理论提出一个新的球坐标下的自适应收缩阈值,并将小波域上的多尺度积推广到球坐标下,充分利用尺度间小波系数的相关性。最后,提出了一种新的自适应曲线收缩函数,此函数有一定的边缘增强效果。根据球坐标下图像的统计特性,用新的收缩阈值和新的收缩函数进行去噪处理。仿真实验分别从峰值信噪比(PSNR)、均方误差(MSE)和运行时间上进行评估,确立了最佳分解尺度,并且与其它算法相比,提高了PSNR,而且具有运算简单、运算量小的优点。     

基于双变量收缩函数的对偶树复小波图像去噪

常用离散小波变换缺乏平移不变性和良好的方向选择性,并且在图像去噪中使用的模型没有充分考虑系数间的相关性,导致去噪效果不理想.为了克服上述离散小波变换图像去噪的不足,提出了利用对偶树复小波变换与双变量收缩函数相结合的图像去噪算法.实验结果表明,该算法比传统算法有更好的去噪效果.     

一种基于小波域系数收缩的图像降噪改进算法

本文根据小波变换中分解级数与噪声在小波域中的特性,利用具有平移不变性的稳态小波分解方法,将Donoho的小波系数收缩算法用于局部小波系数的处理,并提出了一种具有自适应特性的阈值设定方法.这种方法由于考虑到了局部小波系数的变化特点和图像中信息分布的不均匀性,对加性高斯白噪声的去除具有很好的效果.     

基于非线性小波变换的图像边缘分解方法

图像边缘分解重建过程中,为解决重建后的边缘振荡问题,提出无需对小波变换跃变点两侧延拓,采用非线性变换把能量集中到低频分量上,用精细尺度上小波变换模极大值对跃变点进行奇异性检测,用较少存储空间和计算量即可有效克服重建图像边缘振荡问题。     

二维小波收缩与各向异性扩散等价性框架及在图像去噪中的应用

图像去噪是图像处理中的一种重要技术。小波收缩根据噪声的小波系数幅值较小的特征通过收缩达到去噪目的。各向异性扩散在尽可能保持图像特征的同时,根据梯度方向及幅值去噪。该文首先证明二维小波收缩与各向异性扩散的等价性框架,对等价性给予验证,进而根据等价性提出综合利用两种方法优势的各向异性小波收缩去噪算法。对比实验结果表明,此算法综合利用了小波收缩与各向异性扩散的优势,去噪效果更加理想。     

二维小波收缩与各向异性扩散等价性框架及在图像去噪中的应用

图像去噪是图像处理中的一种重要技术。小波收缩根据噪声的小波系数幅值较小的特征通过收缩达到去噪目的。各向异性扩散在尽可能保持图像特征的同时,根据梯度方向及幅值去噪。该文首先证明二维小波收缩与各向异性扩散的等价性框架,对等价性给予验证,进而根据等价性提出综合利用两种方法优势的各向异性小波收缩去噪算法。对比实验结果表明,此算法综合利用了小波收缩与各向异性扩散的优势,去噪效果更加理想。