第二代曲波变换的图像降噪新算法

Curvelet变换表示曲线奇异函数的异向性及图像边缘时,具有比小波变换更优的表示特性。针对小波图像降噪存在的不足,分析基于wrapping算法的快速离散曲波变换的特点,提出结合循环平移、厄尔迭代方法和蒙特卡洛阈值规则的新消噪方法。该算法充分利用曲波系数的相关性,消除了因Curvelet变换缺乏平移不变性引起的图像＂划痕＂失真和＂振铃＂效应。实验结果表明,该算法与传统的小波消噪、二代小波消噪、小波包消噪和曲波硬阈值消噪相比,得到降噪图像的峰值信噪比更高,视觉效果更好。     

基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测

为了精确确定织物疵点边缘,提出了一种基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测方法.在利用形态学实现疵点检测后,对其进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的疵点边缘,采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合.实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法,具有可行性和有效性.     

一种基于曲波变换的图像增强方法

本文提出了一种新的基于曲波变换的图像增强方法,文中首先介绍了曲波变换模型,采用曲波变换方法增强图像的原理。然后提出新的算法:对含噪声图像进行曲波变换,得到曲波变换系数;对图像的曲波变换后各尺度系数中的高频成分进行软阈值操做,而对低频成分作灰度拉伸;对处理后的曲波变换系数进行曲波反变换,得到增强后的图像。最后通过图像质量评价方法对实验结果作了分析,结果证明该方法能够有效抑制噪声。     

基于小波的改进加权抛物线插值的图像超分辨率算法

为了尽可能地保持图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,提出一种基于小波的改进加权抛物线插值算法,即在传统的加权抛物线算法上增加插值的误差补偿项。利用sobel算子设定插值点的边缘方向,得到初始放大图像。利用小波变换提取高频成份,原始图像幅值增强充当低频部分,再经过小波逆变换得到高分辨率图像。实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,该算法考虑到全局相关性,得到更加清晰的边缘信息。     

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

边沿作为图像视觉的最主要特征，成为图像信息获取的重要内容。小波变换具有检测局域突变的能力，而且可以结合多尺度信息进行检测，因此成为图像信息边缘检测的优良工具。根据二维小波变换的特点,分析了利用二维小波进行图像边缘检测的基本原理，并设计了利用二维小波变换进行多尺度边缘匹配的检测算法。基于研究结果，编写了计算机应用程序，进行实例分析。     

结合边缘特征的遥感图像融合

曲波(Curvelet)变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析(MGA)方法,具有很强的方向性.结合 HSI变换将其应用于全色图像和多光谱(MS)图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行 HSI变换,得到亮度分量 I,对全色图像和 I 分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数,对全色图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的全色曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用全色图像的特征信息对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用函数对弱边缘进行增强,对新的曲波系数设计融合规则进行融合,逆变换后得到新的亮度分量 Inew,用 Inew 替代原亮度分量 I 进行逆 HSI 变换得到最终融合结果,采用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.     

基于小波变换的图像边缘检测算法的研究

在对经典的图像边缘检测算法深入分析的基础上,进一步完善了基于小波变换的边缘检 测算法.随尺度增加,边缘和噪声的小波幅值表现出不同变化特性,从而在低信噪比的信号中检测出噪声和边缘.实验结果表明,基于小波变换的图像边缘检测算法能够比其它算法保留更多的图边缘信息,鉴别出伪边缘,其精度能够满足基于图像处理技术的各种质量检测系统的要求.     

一种改进的边缘检测方法

本文提出了基于小波变换和图像融合的一种改进的边缘检测方法。该方法利用小波变换将数字图像分解为高频和低频分量,对高频和低频分量分别进行边缘检测;再采用局部区域方差准则把高频和低频边缘在小波域进行融合。实验表明,该方法能够有效融合高频、低频边缘图像特征,具有较好的边缘检测功能。     

改进提升小波变换的空间频率比图像融合

提出了一种新型图像融合算法.该算法在提升小波变换的基础上,通过取消其奇偶分裂环节,得到具有平移不变性的非采样提升小波变换.对图像经非采样提升小波变换后的低频分量首先定义一种空间频率比,再通过空间频率比来计算融合因子,然后采用加权与选择相结合的方法对低频分量进行融合.高频分量直接选择一种基于边缘信息的加权融合方法.最后通过非采样提升小波逆变换重构得到融合图像.实验结果显示,该算法相对传统的图像融合算法能更好地描述灰度的突变信息,获得含有丰富细节特征的融合图像.     

基于波原子阈值算法的OCT图像降噪技术

为了消除或缓解光学相干断层成像方法中散斑等噪声对OCT图像像质退化的影响,提出了基于波原子阈值去噪算法。波原子变换是一种新型的二维多尺度变换,且满足曲线波的抛物比例尺度关系和各向异性征;波原子适用于模式的任意局部方向,能够对轴方向的各向异性模式稀疏展开。本文利用波原子阈值去噪算法,对人眼眼底组织和手指指尖皮肤的OCT图像进行降噪处理,并与传统的小波阈值算法和快速曲波算法对OCT样品图像去噪效果进行对比分析。结果表明,基于波原子阈值去噪方法能够有效地抑制OCT图像散斑噪声,并能保持图像边缘细节特征。