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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. 相似文献
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一种新的基于小波变换的边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
应用小波变换理论对图像进行平滑降噪处理,对降噪图像进行多级小波分解,从而获取多分辨率图像。对小波分解的各级小波系数求其局部模极大值,从而得到不同分辨率下的图像边缘,合并不同分辨率下的图像边缘得到一个组合边缘,细化图像边缘。实验证明。这种方法对有噪声污染的图像进行边缘检测效果好于LoG、Sobel、Canny等经典的边缘检测方法。 相似文献
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采用小波变换和零树编码对图像进行水印嵌入和提取,通过对原始图像和水印图像分别进行不同级别的小波变换,选取原始图像小波的重要系数,将水印图像小波系数以一定的方式嵌入进去,使图像具有很好的稳健性及抗压缩性. 相似文献
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基于多小波变换及多层阈值的图像降噪研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于多小波变换分层阈值的图像降噪的方法。此方法首先对一幅噪声图像进行多小波分解;接着根据多小波分解后的能量分布特性,在不同尺度的高频子带内,对小波系数进行不同阀值处理;最后经多小波反变换,得到重构图像。实验结果表明:此方法既可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。 相似文献
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陈木生 《计算机工程与应用》2008,44(32):189-190
给出了一种基于小波变换的多聚焦彩色图像融合方法。首先对待融合图像的R、G、B三分量进行小波变换,将其分成不同频率的子图像。然后对于低频和高频子图像采用不同的算法进行融合,得到融合图像的小波系数。最后利用小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,融合图像具有较小的颜色失真和较高的峰值信噪比。 相似文献
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提出一种基于小波变换的遥感图像融合新算法。利用离散小波变换把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波区域窗口和子区域窗口统计把小波系数分类成边缘和非边缘系数。在融合处理中,低频图像的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的最大多窗口区域方差来确定融合后高频小波系数。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,这种算法有效且优于其他的图像融合方法。 相似文献
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多小波理论是小波理论的扩展,在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能为图像提供一种比小波多分辨分析更精确的分析方法。在图像的多小波分解的不同尺度上的子图像间有自相似性,而自相似性又是分形分维的基础。于是,根据图像多小波分解的特点,提出了一种新的基于图像多小波分解的分维融合算法,将不同源图像经多小波变换分别分解成不同尺度的子图像,对高频子图像在相应的尺度上以分形分维作为权系数进行融合,对低频子图像在相应的尺度上以区域能量作为权系数进行融合,并分别采用多聚焦图像、可见光和红外图像作为源图像进行融合实验,实验结果表明该方法是可行的。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法(简记为WMFFA)。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。 相似文献
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基于梯度场的图像融合算法只适用于尺度差异不大于1∶4的多光谱图像与全色图像。针对尺度差异为1∶8的北京一号卫星多光谱图像及高分辨率全色图像的融合问题,提出一种结合小波变换的梯度场图像尺度渐进融合算法。利用小波变换方法将多光谱图像与高分辨率全色图像尺度差异倍数缩小,得到基于小波变换的初级融合,再进行基于梯度场的Poisson图像融合。实验结果表明,渐进融合图像与多光谱图像的平均颜色差异值为23.5,与高分辨率全色图像的平均梯度差异值为2.1,多尺度纹理特征值差异值分别为3.98、10.2、18.9,渐进融合图像与高分辨率全色图像的空间细节和纹理细节吻合程度更好。 相似文献
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为增强小波变换图像融合算法的实时性,提高视觉增强系统(EVS)可见光图像与红外图像实时融合的效率,提出了一种基于矩阵QR分解和小波变换的图像融合算法.该算法对原始图像的像素矩阵进行QR分解,再利用正交矩阵的性质,根据小波变换图像融合算法对QR分解得到的上三角矩阵进行分解融合,利用QR分解得到的正交矩阵逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能获得较好的实时性,同时保证较好的融合效果. 相似文献
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针对红外热成像中目标识别和跟踪的特点,提出了一种基于树状小波变换的局部对比度融合算法,首先采用多尺度树状小波变换的方法对已配准的源图像在相应的能量准则下进行分解,克服了小波变换的移变性;对于分解后的低频子图像采用加权平均的融合规则,对于高频子图像采用局部对比度量测的融合规则,融合图像既保持了源图像的细节信息,又滤去了红外成像中的各类噪声。采用交叉分辨力评价算子量测红外图像中目标与背景的衬比度;通过仿真及基于客观的图像融合评价标准,分别从信息熵、标准差、平均梯度和交叉熵四个参数对图像融合效果进行评估,证明了对于双波段红外辐射图像的融合,提出的融合算法优于小波融合算法、形态学区域分割融合算法。算法尤其适用于红外热成像系统的目标识别和跟踪。 相似文献
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为了提高图像融合质量,论文提出了一种改进的小波变换的图像融合方法,该算法将源图像分别进行小波分解,各图像分解成低频系数和高频系数,低频系数采用基于prewitt算子的融合规则,高频系数采用融合系数选大的融合规则,然后将融合后的低频系数和高频系数做离散小波变换,得到小波变换后的融合图像.与传统的图像融合算法相比较,实验表明了改进的小波图像融合新算法具有更好的融合效果,将改进后的算法用于发动机温度场检测中,融合后的热端部件示温漆彩色图像边缘特征更加突出,区域分割精度更高. 相似文献
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夜晚条件下,能见度低,光线不足等问题导致夜间图像亮度通常很差而且亮度不均匀,从而影响图像质量。首先采集针对同一场景的白天图像,然后再将实时夜间视频进行高斯背景建模,提取出运动目标并将该夜间图像进行增强,对增强后的夜间图像和白天图像进行小波分解,然后用加权融合算法进行融合得到最终的背景图像,将最终的背景图像进行小波反变换,反变换以后的图像与提取出的目标叠加就得到增强后的图像。增强后的图像场景清晰,图像整体上自然、平滑、细腻,算法有效地提高了夜间图像的质量。 相似文献