一种新的提升小波自适应阈值图像去噪算法

利用小波变换方法对图像进行去噪处理是小波理论在图像处理中的一个重要应用.针对传统的去噪算法对信号和噪声在不同的分解层的传播特性缺乏有效分析这一不足,文中介绍了提升方法的基本原理,给出了用提升原理构造传统小波的实现方法,并将 Daubechies(9/7)提升格式小波应用到二维图像去噪过程中,提出了一种对小波分解后各个层次上的水平、垂直、对角方向上的高频系数矩阵进行分块处理的自适应阈值去噪方法.通过与传统算法对比,文中方法计算简单,运算速度快,去噪效果较好.     

非线性小波变换在图像去噪中的应用

本文基于一种非线性小波变换阈值改进法,结合离散正交小波变换系数分解计算和阈值处理,实现二维图像去噪,并用Mallat算法对加噪图像进行了验证。     

基于小波变换和模糊理论的裂纹图像增强算法

针对传统图像增强算法的缺陷, 提出了一种基于小波分析和模糊理论的图像增强算法, 该算法先对原始图像进行小波变换得到图像的高频和低频小波系数, 再定义新的模糊隶属度函数对低频系数进行模糊增强, 对不同方向上的高频系数进行小波阈值去噪, 通过小波重构得到增强后的图像, 所有算法通过Matlab编程验证, 能有效的增强图像, 改善图像的视觉效果. 实验结果表明, 算法是可行有效的.     

新小波阈值函数在医学图像去噪中的应用

为了提高小波阈值去噪算法中的软阈值和硬阈值以及已有改进阈值函数存在的不足,提出了新的分层阈值函数的方法。该算法首先对噪声图像进行分解,从而得出小波系数。然后用改进的阈值函数对高频部分系数进行分层阈值处理。最后根据所得估计的小波系数在小波基的条件下,对图像进行重构,得到去噪后图像。该阈值函数具有优良的数学特性,通过对医学图像仿真实验结果表明,该算法去噪的效果无论是在视觉效果上,还是在均方差和信噪比性能分析上均优于常用的阈值函数,所以该算法在解决实际去噪问题中值得推广与应用。     

一种基于小波包变换的图像去噪算法

根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的分布不同,结合模糊理论和小波包分解,提出一种消除图像噪声的算法——模糊小波包去噪算法。该算法对小波包解后的高频系数,不同方向的系数采用不同的滤波方法。实验证明,与软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法相比,该算法能更有效地去除噪声和保持图像边缘细节。     

基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪

根据噪声和信号的小波系数在不同分解尺度、不同方向上高频系数的分布不同,结合Context模型,提出基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪算法。该算法通过对不同尺度和方向的小波分解系数应用不同的阈值方法进行去噪。实验表明,方法能较好地去除图像噪声和保留图像边缘细节信息,在提高去噪图像信噪比值和改善视觉效果方面都表现出了良好的性能。     

基于小波熵和相关性的高分辨率阈值去噪方法

提出了一种基于小波熵和相关性相结合的高分辨率小波阈值去噪方法.首先利用小波变换中各尺度间有效信息和噪声的相关性不同的特性,对小波分解后的各尺度的高频小波系数进行相关处理,确定出有效信息的位置,并将其置零,经过相关处理后的高频小波系数认为是由噪声引起的.将相关处理后的高频小波系数分成若干区间,计算各区间的小波熵,将小波熵最大区间的高频小波系数的平均值作为噪声标准差,计算各尺度的阈值;采用软阈值处理,最后重构得到去噪后的信号.该算法实现了各尺度阈值的自适应选取,提高了信噪比.仿真验证了该算法的有效性.     

TLS估计的小波自适应零值绝缘子红外热像去噪

为了弥补传统Bayes估计的小波去噪方法依赖于小波系数先验分布模型的不足,针对零值绝缘子红外图像具有低信噪比特点,提出了基于总体最小二乘(TLS)估计的小波自适应零值绝缘子红外热像去噪方法。受噪声污染的零值绝缘子红外图像经小波变换后,不处理低频小波系数,获取各尺度、各方向的高频小波系数进行总体最小二乘估计,对估计后的小波系数进行逆变换得到去噪后的图像。实验结果表明,该方法与软阈值法和Bayes估计法相比,能够有效去除噪声,保留了图像的细节信息,去噪效果良好。     

方向小波域的选择性阈值SAR图像去噪

SAR图像去噪一直是SAR图像处理中一个具有特殊意义的研究课题。噪声抑制的关键是解决图像平滑与保持纹理之间的矛盾。提出了一种基于方向小波的选择性阈值SAR图像去噪算法。该算法利用方向小波的多方向框架对图像作12个方向的分解和变换。针对方向小波分解图像所产生的系数序列长度不同的特点,利用白噪声的置信区间,将不同长度的系数分成3组,对中间长度的系数序列采用统一阈值,对其他长度序列采用白噪声置信区间阈值处理。为了更好地保持图像细节信息,将每一尺度高频系数的方差中值作为噪声方差估计值。利用真实的SAR图像进行去噪试验,与几种经典的空域滤波和小波软阈值算法进行比较结果表明,该算法在平滑图像的同时更好地保持了图像本身的纹理信息,图像的视觉效果优于其他算法,等效视数和边缘保持指数分别提高了97和0.15。     

基于小波变换的图像去噪算法的实现

图像的有效去噪是图像信息预处理的关键步骤,该文描述了利用正交小波变换和软阈值方法对数字图像的去噪的实现算法。它主要包含正交小波变换、阈值去噪与小波反变换部分,其中,正交小波反变换是指对包含噪声的数字图像进行正交小波变换,得到小波系数;阈值处理是指对小波系数进行软阈值处理,去除噪声;正交小波反变换是指对去噪后的小波系数进行正交小波反变换,得到去噪图像。此外,为了减少图像边缘失真,进行了滤波处理。     

JPEG2000中小波变换在BlackFin芯片上的实现

对JPEG2000中小波变换的具体算法进行了阐述并在BlackFin芯片(ADSP-BF533)上对算法进行了实现。首先给出小波变换滤波器的基本结构,然后介绍了小波正变换,二维子带系数的分解,垂直、水平方向的子带分解,二维系数的反交错,一维小波变换等步骤如何对原始图像信号进行处理,最后,选用BlackFin芯片(ADSP-BF533)进行了编程实现。     

Imperceptible digital watermarking scheme combining 4-level discrete wavelet transform with singular value decomposition

An imperceptible digital watermarking algorithm based on 4-level discrete wavelet transform, discrete cosine transform and singular value decomposition is designed. In this method, the 4-level diagonal sub-band image is obtained by performing the 4-level two-dimensional wavelet transform on the original image, and then a coefficient matrix is produced by applying the discrete cosine transform on the 4-level diagonal sub-band image. A diagonal matrix is constructed by performing the singular value decomposition on the coefficient matrix. The watermark is scrambled by Arnold transform and Logistic map, then the scrambled watermark is processed by the singular value decomposition. Later, the encryption process is completed by embedding the scrambled watermark singular value into the singular value of the coefficient matrix. Simulation results demonstrate that the proposed digital watermarking algorithm could resist JPEG compression attack, Salt and Pepper noise attack, Gaussian noise attack, filter attack, brightness change attack, geometric attack, cut attack, etc.

     

一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法

人类视觉系统对于图像的局部对比度非常敏感,如果把小波变换和方向对比度结合起来,融合效果可能更好。在研究了方向对比度后提出了一种新的基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法。首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,然后在每幅图像的每个分解层上,分别计算高频子带每个像素的邻域均值和低频子带的邻域均值之比,其中该分解层的低频子带是由上个分解层的低频子带和高频子带求2维离散小波逆变换得到,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后对应的小波系数,然后从最高分解层到最低分解层依次对得到的高频小波系数和该分解层的低频小波系数求2维离散小波逆变换,最终得到融合后的图像。这种方法考虑了邻域内像素的相关性,减少了融合像素的错误选取。实验结果表明,该方法的融合效果比针对每个像素求小波方向对比度的多聚焦图像融合方法的融合效果得到提高。     

基于小波不可分离多分辨率的图像重建

文中提出并实现了一种基于小波不可分离多分辨率的重建算法。在图像重建领域内利用小波变换时,是对二维图像进行行和列的依次滤波,需要假定二维信号是关于自变量x和y可分离的,而实际二维信号中大多是不宜分开处理的。在算法中首先将投影数据进行二通道的小波分解,在分解抽样中,使用不同的抽样方法,直接得到小波的近似系数和细节系数,这些系数再经过逆小波变换得到最终的重建图像。基于不可分离多分辨率的小波算法将投影数据进行二通道的小波分解。     

提升细节捕捉能力的非下采样轮廓波变换

针对传统NSCT(非下采样轮廓波变换)算法中NSP(多尺度分解方法)对细节信息捕捉能力较差及利用其进行图像融合得到的融合图像出现细节丢失问题,提出改进的NSCT算法。不同于传统NSCT算法,该算法首先采用细节捕捉能力较强的非下采样形态学小波分解替代NSP分解,实现对源图像的多尺度分解,将源图像分解成水平高频、垂直高频、对角高频和低频4部分;然后利用NDFB(非下采样的方向性滤波器)对高频部分进行多方向分解得到一系列高频信息,实现改进型NSCT分解。实验结果表明,该算法的细节捕捉能力较传统算法好,在相同融合规则下其图像融合效果更好,各项融合指标值均有所提高,其中平均梯度提高了10%,且易于实现,可广泛用于多分辨率图像融合,是一种有效的融合图像算法。     

基于模糊剪枝的最优小波包基图像压缩算法

提出一种基于模糊剪枝的最优小波包基图像压缩算法。图像经完全小波包分解后,以每个小波包分解的高频系数占所有高频系数的比值及每个节点子女熵值与原节点熵值的比值作为模糊系统的2个输入;通过构造模糊规则,将小波包系数分为裁剪类和保留类,由保留类构造最优小波包基;根据最优小波包基,在不同的小波包分解层次上采用不同的阈值对图像进行压缩。仿真实验结果表明,该算法与比特-失真率优化算法和小波包最优树全局阈值压缩算法相比性能更优。     

基于小波分析和SVM的印鉴图像识别

针对印鉴图像自动识别,提出了一种基于小波大尺度分解特征提取和支撑向量机的印鉴鉴别方法。印鉴图像预处理之后,用一维环投影向量的循环移位来代替二维图像的旋转,实现印鉴的配准。同时,利用小波分解结果,采用小波分解的大尺度向量作为特征向量,排除高频噪音的干扰,并以此进行SVM训练及测试,实现图像鉴别。应用实例表明,该算法具有很强的抗干扰性、识别率高。     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

一种基于小波变换的图像融合方法

提出了一种小波多分辨率分解的图像融合方法。该方法首先利用小波变换将图像分解为不同分辨率、不同方向的分量，然后利用系数绝对值取大和基于局部方差最大化的融合规则得到融合图像的小波系数，最后通过逆小波变换得到融合图像。实验结果表明，该方法是有效的。     

基于八元数的彩色掌纹特征提取与识别算法

综合4种传统算法和八元数BP神经网络,提出一种掌纹特征提取算法,自动提取彩色掌纹图像的掌纹线。对掌纹线图像进行二维小波分解,并构造七维特征向量,采用八元数矢量积表示算法进行掌纹识别。实验结果表明,掌纹提取算法能提取出较精细的掌纹线,识别算法的成功率可达96%。