小波变换算法在数字图像处理中的应用

本文研究的是小波变换在数字图像处理中的应用,文中介绍了数字图像处理的基本概念和小波变换的基本理论。基于图像小波理论,对图像小波变换的实现技术——Mallat算法进行了分析,并且根据Mallat算法应用VC++编程实现了图像小波变换。     

结合人类视觉系统的数字图像水印技术

小波变换已经被广泛的应用到数字图像处理的许多领域,利用小波变换的数字水印技术被认为是一种最有效的保护数字信息版权的技术.提出了一种结合人类视觉系统的数字图像盲水印技术,它利用小波变化和人类视觉系统的共通点,进行水印的嵌入.实验结果表明,基于此种方法对图像进行数字水印的处理会有很好的效果.     

小波图像边界处理方法的研究

随着多媒体通信和数字信号处理技术的快速发展，人们对含有大量信息的数字图像的需求日益提高。小波变换由于其良好的时－频局部化性能，被广泛应用于数字图像等信号领域。但如果不对小波边界进行有效处理，则会引起重建图像质量不高，本文通过介绍四种常用延拓方法在信号的小波变换中的应用，分析了常用的边界处理方法存在的不足，提出了一种改进的小波图像边界处理方法，并用标准Lena测试图像的分解和重建，得到良好的重建质量效果。     

基于MPSoC平台小波变换并行算法研究

快速小波变换是数字信号处理面临的一个重要问题,针对并行小波算法展开研究,缩减小波变换中卷积运算的规模,提高小波变换过程中的并行效能,以实现小波变换的快速并行计算。通过FFT矩阵代入计算,消去了并行计算过程中的同步通信,降低了乘法运算次数。对算法思想进行了理论分析,说明新算法在短小数据分段情况下能够减少50%~75%的乘法操作;通过搭建两种不同平台进行了对比测试,证明了算法的先进性与有效性。基于FFT矩阵的并行小波变换算法是一种稳定有效的经典小波并行算法。     

Matlab在数字信号处理中的应用

首先介绍数字信号处理的情况,分析了信号处理中常用的快速傅立叶变换及小波分解理论。简要介绍了Matlab中对上述算法的实现。并结合一个实例,显示了Matlab信号处理工具箱在信号处理中的应用。     

一种采用小波变换的实时视频压缩系统

为了对视频图像进行实时有效的压缩,提出了一种基于小波变换的视频实时压缩编码系统。该系统以小波变换技术为核心,首先采用ADV612实时压缩编码芯片对视频图像进行硬件压缩编码处理;然后结合高速数字信号处理器—TMS320VC5509对分辨率为760×420和帧速为25 fps的视频信号进行了实时压缩编码。实验结果表明,该系统的性能指标达到512 kbps~15 Mbps的设计要求,并具有实时性高、结构简单和扩展性好等优点。     

基于小波分析的涡街信号去噪算法在DSP中的实现

以数字信号处理器(DSP)为开发平台,将小波变换应用于涡街流量计,采用小波阈值去噪对涡街流量计信号进行处理,并提出了一种改进的小波阈值选取方法.实验结果表明该算法对涡街信号提取和噪声去除效果良好,可扩大量程范围,提高涡街流量计的测量精度.而且,DSP的应用又保证了实时性.     

基于小波包的多分辨率图像分割的研究

小波分析被誉为"数字信号显微镜",其在研究图像分割技术中也取得了较大的发展。本文在这一背景下对小波分析图像分割理论进行了简要分析,同时对含噪图像进行了小波变换对的多尺度分解分析,利用MATLAB仿真对某一植物图像进行了小波变换的应用。结果得出小波分析对图像分割优势明显,从近几年的发展形势来看图像处理领域中小波的图像分割应用前景值得期待,这一研究对于图像分割的不断发展会产生一定的应用意义。     

提升小波变换的三种算法性能比较

离散小波变换(DWT)在语音,图像等信号处理中有着广泛的应用,在JPEG2000标准中就推荐采用5/3和9/7小波来分别进行无损和有损图像压缩,取代基于DCT变换的图像压缩,并且还推荐采用提升方法来实现。提出三种基于提升方法的二维离散小波变换的并行算法,并在超常超标量数字指令(VLIW)的数字信号处理器(DSP)上进行了性能方面的比较。这里,我们以在图像压缩中常用的不同分辨率的图像作为实验对象。实验结果表明,此三种算法对图像数据进行小波变换的处理时间有了明显缩短,并且实现在参数空间的不同点上都得到更好的效果。     

基于新阈值函数和小波分析的数字图像去噪方法

在数字图像处理过程中消除和减弱噪声对信号具有很重要的影响。中值滤波是传统的减少图像噪声,提高图像质量的可行方法。文章研究了中值滤波及其改进算法在图像去噪中的应用,基于小波分析基础理论和数字图像信号的小波变换分解重构原理,通过对小波分解系数选定恰当的阈值并进行阈值量化,基于小波分解后的高低频系数进行信号重构,从而有效去除或降低信号的噪声。本文采取的算法在MATLAB仿真平台进行了验证,结果表明,基于本文提出的阈值函数和小波分析处理方法对图像去噪具有更好的适应性,能够更好的改善数字图像的质量。     

计算机数字图像处理技术

数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号,并利用计算机对其进行处理。图像处理最早出现于20世纪50年代,形成学科于20世纪60年代初。早期图像处理的目的是改善图像的质量,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。认识数字图像处理技术对以后的教学研究有着积极的作用。     

浅谈数字图像处理技术的应用与发展

在科技不断优化发展的当今社会,对图像处理方面的技术也有很大程度的提高,通过对计算机程序的运用,将图像用数字化的信息表现出来,并进行相应的处理和识别,让图像能够根据人们的意识和要求进行调整和变化,从而能够达到更全面的对图像处理的完全控制.在有了数字图像处理这样的科学技术之后,如何进行合理的应用,将数字化处理图像的技术进行最大化的利用,并寻求良好的发展方向,成为目前在图像数字化处理领域的重点研究课题.     

Visual C6 在数字图像增强中的应用

数字图像处理技术在医学、工业、军事等方面已经广泛应用。其经典算法有局部平均法、中值滤波、拉普拉 斯算法等。Visual C6 是Microsoft 公司推出的编程工具,它是图形处理上具有很大优势的软件开发工具之一。Visual C6 一个图形的开发界面,它提供了丰富的关于位图操作的函数,为开发图像处理系统提供了极大的方便。总之, 利用Visual C6 编程语言,结合经典的图像处理算法对图像进行拉普拉斯锐化等处理将取得良好效果。     

计算机视觉技术的发展及应用

计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体,其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。文中简要地回顾了计算机视觉技术的发展史,主要介绍了计算机视觉中图像处理技术在检测技术方面的应用。利用工业摄像镜头替代目视作为传感器,通过图像采集,图像处理,图像识别等一系列操作,达到在线对包装产品进行标签检测的目的。     

虚拟现实技术在建筑设计方面的实践应用

虚拟现实技术是一门综合性信息技术,它融合了数字图像处理、计算机图形学、多媒体技术、传感器技术等多个信息技术。虚拟现实技术将人、计算机间的信息交互通道由二维扩大到多维,并且显示的图像由平面变为立体。这种技术运用在建筑设计上,能更加直观地面对设计对象,并且形成交互式的交流。     

三维虚拟与实景视频的融合平台研究及设计

随着数字视频技术的发展,虚拟现实技术越来越受到更多的关注,利用现代计算机、实时数字信号处理、图像处理(包括图像生成、识别、跟踪和融合)等高新技术,研制基于三维虚拟体与实景视频的无缝融合处理平台。该系统通过对实景视频图像的实时识别跟踪,将人物、计算机产生的虚拟物融入摄像机拍摄的实景现场之中,从而达到真实视频图像与虚拟生成景象完美结合的显示效果。     

SIMD技术在数字图像处理中的应用分析

SIMD技术是用于高速向量和矩阵计算,它的结构主要是由数据缓存系统和对准网络组成,基于SIMD的图像卷积是数字图像处理中的一项主要技术。本文主要对SIMD的图像卷积系统结构和速彩色图像识别方法进行分析,来探讨SIMD技术在数字图像处理中的应用。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

A survey of passive technology for digital image forensics

Over the past years, digital images have been widely used in the Internet and other applications. Whilst image processing techniques are developing at a rapid speed, tampering with digital images without leaving any obvious traces becomes easier and easier. This may give rise to some problems such as image authentication. A new passive technology for image forensics has evolved quickly during the last few years. Unlike the signature-based or watermark-based methods, the new technology does not need any signature generated or watermark embedded in advance. It assumes that different imaging devices or processing would introduce different inherent patterns into the output images. These underlying patterns are consistent in the original untampered images and would be altered after some kind of manipulations. Thus, they can be used as evidence for image source identification and alteration detection. In this paper, we will discuss this new forensics technology and give an overview of the prior literatures. Some concluding remarks are made about the state of the art and the challenges in this novel technology.