基于小波多尺度积的图像增强新算法

在分析小波变换对噪声影响规律的基础上,结合小波多尺度积的特性,提出了一种基于小波多尺度积的图像增强新算法,利用二进小波变换中各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了图像增强过程中噪声放大问题.     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节、对比度差等.提出了一种基于小波变换的图像增强算法.图像经过多尺度小波分解后,得到不同尺度的小波系数,然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点,对不同尺度的小波系数采用不同的小波阈值增强算法,最后进行小波重构,即可得到增强后的图像.经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征.改善图像的视觉效果.     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题，如增强噪声、丢失细节、对比度差等，提出了一种基于小波变换的图像增强算法。图像经过多尺度小波分解后，得到不同尺度的小波系数，然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点，对不同尺度的小波系数采用不同的小波阂值增强算法，最后进行小波重构，即可得到增强后的图像。经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息，保持图像的边缘特征，改善图像的视觉效果。     

基于尺度相关性的自适应图像增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题，结合小波变换中相关系数理论，提出了一种基于小波变换的图像增强新算法，利用二进小波变换中各尺度上小波系数间的相关性，有效改善了增强过程中噪声放大问题。实验表明，该方法无论是增强效果还是抗噪性能都明显优于传统的图像增强算法。     

一种基于小波变换的低对比度图像增强方法

提出一种基于小波变换的低对比度图像增强方法.利用小波变换多尺度特性,对图像的能量、细节和噪声部分分别采取不同的滤波策略,对图像进行整体增强.在VC 环境下编程实现该方法.实验结果表明用该增强算法能得到整体视觉效果好的图像.     

一种基于二维离散小波变换的医学图像增强算法

噪声是影响医学图像质量的最重要的因素之一。去除噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。传统的图像增强方法在改善图像视觉效果的同时还存在噪声过增强问题,不适于医学图像增强。针对这种情况,文章提出了基于二维离散小波变换的医学图像增强算法。在多尺度分析基础上,该算法对小波分解得到的低频子带图像采用两步提升法进行对比度增强处理,而对小波分解得到的不同方向上的小波系数进行不同程度的去噪并增强。实验结果表明,该方法在提高医学图像对比度改善图像质量的同时有效地解决了传统算法中难以克服的噪声放大问题。处理后的图像更利于医生进行分析诊断和医学影像的后续处理。     

基于小波变换的低对比度图像增强方法

传统的图像增强方法对于光照不足或不均匀的图像处理效果不佳.而且还存在噪声增强的问题.文章提出了一种基于小波变换的低对比度图像增强算法,对小波变换后的高频系数进行去噪、增强,对低频系数进行多尺度Retinex增强,既作了图像动态范围压缩,又较好地保证了图像的色感一致性.实验结果表明,该算法效果较好,可以有效增强图像的细节...     

结合小波去噪的THz图像多尺度增强算法研究

针对返波管获得的连续THz透射图像对比度低且噪声大的特点,提出了一种结合小波去噪的多尺度图像增强算法.该算法先用图像金字塔变换对THz图像进行多尺度分解,然后采用指数变换在空域对获得的细节图像进行增强.为减小放大噪声的影响,在重构增强图像的过程中对每一分解层次的近似图像采用小波软阈值方法进行去噪,并对小波图像采用非线性...     

基于小波分频和二次均衡的图像增强算法

传统的图像增强算法在增强图像的同时也增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降.结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和二次均衡的高亮度图像增强算法.首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量作直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构,最后对重构的图像再次进行直方图均衡处理.实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果.     

基于拓扑中值滤波的红外图像小波边缘提取

分析了边缘类型对小波多尺度边缘提取的影响.针对红外目标图像对比度低、噪声大、灰度缓慢变化的特点,在进行小波变换前利用拓扑中值滤波法的边缘象素定位精度高的特性,滤除噪声并初步定位大部分边缘象素.经试验此方法可明显提高红外图像的小波多尺度边缘提取的质量.     

改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型

针对全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型的不足,利用小波变换能够聚焦到图像细微变化的优势,提出一种基于小波域的偏微分方程图像去噪算法。并通过对小波的阈值和阈值函数做适当的改进以及利用加权函数将全变分和四阶偏微分方程去噪模型相结合的方法,得到一种改进的小波域耦合偏微分方程图像去噪模型。MATLAB仿真结果表明,该模型和小波软阈值去噪、全变分模型以及四阶偏微分方程图像去噪模型相比,峰值信噪比有明显的提高,而且能够在很好地保留图像的边缘和细节信息的同时提高处理噪声的效率。     

基于小波变换和FCM分析的盲水印算法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和图像的局部相关特性,提出一种结合小波变换和模糊聚类分析的水印嵌入算法。在图像B通道下的小波域系数中,根据HVS的掩蔽性进行模糊聚类分析以选择适合嵌入水印的区域,结合图像的局部相关性和隶属度自适应地嵌入水印。算法在提取水印时无需原始载体图像的辅助。实验表明,该算法具有较好的透明性,而且对诸如JPEG压缩、图像锐化、几何裁剪、叠加噪声和平滑滤波等攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于Retinex理论的小波域雾天图像增强方法

针对传统的雾天图像增强方法在增强图像的轮廓和细节的同时不能有效抑制图像噪声这一问题,在Retinex理论基础上,提出了小波域图像亮度与噪声双估计模型的图像增强方法,利用小波变换多分辨率的特点,对小波分解后的低频系数进行波动抑制,对高频系数通过多子带独立系数模型进行亮度估计,同时使用不同的软-硬估计法对图像的噪声进行抑制。实验证明该方法不但能有效地提取图像的亮度信息,而且进行图像增强的同时能有效地抑制图像的噪声,且对于不同的雾天环境也有良好的自适应性。     

基于小波变换的航海雷达图像噪声抑制方法

为了有效抑制海浪图像中的干扰噪声,提出了一种基于小波变换的海浪图像噪声抑制算法。首先,利用小波变换检测出图像边缘获取噪声点的潜在位置;其次,根据海浪图像的直方图分布特性确定阈值,利用该阈值对海面回波信号和噪声进行分离;最后,根据海面回波信号具有形似性的特点,利用噪声邻域内的信号点对已检测出的噪声点进行属性值插值,从而达到滤除噪声的目的。为验证该算法的效果,将本算法与小波域的硬阈值和软阈值去噪算法进行了比较,对比结果显示,算法在海浪图像噪声抑制应用中优于传统算法,可以得到较好的海面回波信号,并且能够满足下一步的海浪分析要求。     

一种X射线图像增强新方法

针对X射线图像对比度不高,图像偏暗,边缘模糊,噪声大的问题,提出了一种小波变换和模糊理论相结合的图像增强新方法.首先,将射线图像进行小波分解获得低频子带和高频子带,然后,对含有图像基本面貌特征和主要能量信息的低频子带采用广义模糊算子进行处理,能较好地提升图像对比度和局部亮度,对含有噪声和细节信息的高频子带利用软阈值去噪方法进行去噪处理,同时定义了一种新的增强算子,在去噪的同时进行细节增强,最后,对处理后的图像进行小波重构.实验结果表明:该方法可以有效去除图像噪声,提升图像对比度和清晰度,视觉效果良好.     

基于量子遗传算法的水下图像增强

随着海洋工程以及海洋科学研究的发展,水下图像增强越来越受到大家的关注。针对水下图像噪声大、对比度低、且边缘和纹理模糊等特点,采用了一种量子遗传算法,在小波域对图像进行非线性增强。实验表明,该算法能较好的实现水下图像增强。     

小波阈值降噪算法中最优分解层数的自适应选择

小波阚值降噪算法是一种去除数字信号中白噪声的有效算法．针对加性高斯白噪声的情况，提出一种自适应小波降噪算法，用于语音信号的增强．它能根据带噪信号的特点，自适应选择小波变换的最优分解层数．实验结果表明，该算法比经典的小波降噪算法具有更好的降噪效果，能有效提高算法的实用性能．