小波在运动图像处理中的应用

在小波变换的基础上对运动图像的数据压缩编码过程进行了研究，建立了基于小波变换的运动图像编码系统模型，实现了数据的高效压缩并得到了良好的恢复图像。     

小波变换的快速算法研究及其在图像处理中的应用

文章通过对实序列快速傅里叶变换的算法推导及Mallat算法原理的分析，根据离散小波变换（DWT)算法结构特征，提出了一种离散小波的快速变换算法，给出了相应的算法步骤，从数学理论上进行了论证，并把该算法应用到静态图像处理中，得到了很好的快速和重建效果，具有一定的实用价值。     

基于小波分析的图像压缩

从小波分析的理论及研究现状出发,阐述了小波分析在图像压缩中的应用,并通过实验说明小波分析在图像处理中的作用。实验以matlab7.0作为平台,使用wavedec2和appcoef2函数进行二维小波分解和获取小波分解的近似分量,并且使用detcoef2函数来获取两层二维小波分解的细节分量,最后使用wrcoef2函数对各层的分量进行重构。实验表明,利用小波分析对图像进行压缩可以得到非常好的压缩效果。     

小波提升算法及其在图像处理中的应用

小波提升算法是一种新的双正交小波构造方法，通过预测算子，确定高频信息，并初步确定低频信息，然后通过更新算子，对初步确定的低频信息进行修正，从而确定低频信息。它在空域对信号进行变换，完成了对信号频域的分析。在图像处理中，基于离散小波变换的提升算法比传统的卷积算法运算简单，实时性好，易于实现，因而被新一代图像压缩标准JPEG2000所采用。文中简要介绍了小波提升算法的原理，分析了其特点，并介绍了JPEG2000标准中采用的W5／3、D9／7两种小波的提升格式和实现算法。     

小波变换在遥感图像云雾处理中的应用

分析受云雾影响的遥感图像频率分布的特征，云雾处于相对低频、景物处于相对高频。根据小波变换多分辨率特点．图像经多层小波分解，得到的低层细节系数代表图像的相对高频部分，高层细节系数代表图像的相对低频部分。提出通过增大图像的高频细节系数，减小低频细节系数，保持最低层近似系数，达到去云雾目的。利用视觉评价、均值、标准差、熵、平均梯度等方法评价实验结果，表明算法的有效性。     

小波变换在图像压缩中的应用

以小波分析为切入点,阐述了小波变换在图像处理中的应用,小波变换域传统数据压缩模式相结合,取得好的压缩效果。掌握基于Mallat的小波变换对图像处理的作用,通过小波变换可以取得图像压缩及图像重构非常好的效果。     

"小波变换在图像处理中的应用" 本科毕业设计探索与实践

小波变换在数字图像处理领域得到了广泛而成功的应用.分析了国内高校本科层次小波理论和应用教学的现状和发展趋势,紧密跟踪国外大学相类似专业的培养模式,提出在本科毕业设计中开展有关的学习和研究工作;在近年来探索实践的基础上,总结了该工作要解决选题、基础培训、算法研究与实验等三个关键问题,并结合实例进行了较为详细的说明,以期在本科生教育中逐渐普及小波,通过本科生毕业设计在较高层次上对学生的能力和素质的培养作一些探讨.     

模糊算子在图像后处理中的应用

基于规则的模糊算子可以将近似原理应用到图像处理领域内,是一种新颖的图像处理方法。针对图像压缩所带来的模糊效应,利用模糊算子在对解码后的图像进行了细节增强,部分补偿了压缩图像的损伤。     

基于小波分析的静止图像分层编码方法

本文提出了一种基于小波分析图像分层编码方法，首先对图像进行小波分解，然后对各子图像进行分类矢量量化（ＣＶＱ），利用不同分辨率级子图像之间的相似性自生成分类信息，模拟实验表明此算法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比，和现有文献给出的结果进行比较，该算法具有较好的性能。     

小波变换在图像数据压缩中的应用

小波变换的图像编码方法,不仅拥有传统编码的优点,能够消除图像中的统计冗余,并且,其多分辨率的特性提供了消除非统计冗余信息的良好机制。基于离散小波变换(DWT)理论,介绍了DWT在数字图像压缩中的应用,使用零树编码实现了数字图像压缩,并同时保持原图像在各种分辨率下的精细结构,该方法对消除图像中非统计冗余信息提供了有效途径。     

小波变换在图像压缩过程中的作用

介绍图像压缩原理,分析小波变换用于图像压缩的一般步骤,基于多分辨分析的理论基础,重点与详细的说明了小波变换在图像压缩中的数学计算过程所起到的作用,并用MATLAB给予模拟演示.     

小波分析在多聚焦图像融合中的应用

多聚焦图像融合是图像融合领域的一个重要分支,小波分析方法使得多聚焦图像融合研究取得了重大发展。首先说明了多聚焦图像融合的概念和一般融合方法,然后介绍了图像的小波分解原理,采用小波分析进行图像融合的步骤以及不同的融合规则。最后介绍了融合效果的评价标准,并通过仿真实验进行了定量的分析和比较,得出了结论。     

小波分析在基于Matlab的图像压缩中的实现

小波变换的压缩技术为多分辨分析、时-频域分析和子带编码建立了统一的分析方法,利用小波分析技术的这些优越性对图像进行二维离散小波分解,分离出图像的高频部分和低频部分,可以有效地对图像进行压缩和去除噪声,从而得到在失真较小情况下的图像的最高压缩比.利用小波进行图像压缩的方法通过在Matlab的环境下进行实验得出.     

基于小波钝化的嵌入式图像处理算法研究

注塑模具保护系统普遍采用模板匹配图像处理算法,其存在实时性不强、精确度不高,以及对运行环境要求严苛等问题。论文提出了基于小波钝化的嵌入式模具保护图像处理算法,该算法运行于嵌入式平台,采用小波钝化的方法凸显待测残留物,无需进行模板匹配、图像配准和较正;提出了基于像素值统计的支持向量机检测算法,以适应嵌入式平台内存小的特点;引入支持向量机分类,有效解决了图像偏移带来的误差问题。MATLAB实验测得,该算法的模腔残留物检测平均准确率为85.71%,残留物检出平均耗时0.910s。结果表明,采用小波钝化和支持向量机的嵌入式图像处理算法,无论在算法检测精度还是算法响应速度方面均优于以灰度共生矩阵匹配算法和差影法为代表的图像匹配算法。     

小波变换在扫描电镜图像处理中的应用研究

根据扫描电镜图像的特点，对小波变换应用于扫描电镜图像的增强、降噪及融合方法进行了阐述,并利用所述方法对扫描电镜的图像进行了处理，结果表明，利用小波变换对扫描电镜的图像进行处理是有效的，可行的。     

基于JPEG压缩编码的小波域多图像融合算法研究

为了在一定的区域内融合多幅光学图像的信息,采用了一种基于联合图像专家小组（JPEG）图像压缩编码的小波域多幅图像融合算法。其基本思想是将小波逆变换看作是信息的融合过程,先对多幅图像进行JPEG压缩编码,压缩后得到一组二进制码流,这组二进制码流可以直接作为小波变换的分解系数,经小波逆变换后得到融合信息。结果表明,该算法能够实现多幅灰度图像和彩色图像的融合,提高了单一空间内图像的信息量,有利于多图像的存储和传输。     

小波分析压缩感知在图像复原中的应用研究

压缩感知理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下,对其进行数据采集、编码和解码的新型理论。通过对二维小波分解与重构算法以及压缩感知理论的介绍,指出基于小波变换压缩感知理论在图像复原中具有计算复杂度低、结构简单和易于实现的优点。实验结果说明了该算法与一般的图像复原算法相比,相近效果下所需要的观测数据量、存储空间和计算量更少;能够有效地改善低码率压缩图像的主客观质量,改善程度也优于传统算法。     

弹载图像小波实时处理技术研究

以战场图像侦察弹为需求背景，采用小波理论对弹载图像实时压缩技术进行了研究，分析了弹载图像压缩特点和机理，给出了小波帧内压缩算法模型及弹载实时压缩硬件实现电路，实验室硬件仿真结果表明该模型可用于战场弹载图像的无线传输。     

小波包变换在指纹图像压缩中的应用实现

小波包是近年来的一个研究热点,在图像处理方面有着广泛的应用.数据压缩是伴随小波分析产生最早的应用领域.指纹自动识别系统因其本身的特殊性对指纹图像压缩提出了特殊的要求.为此,简要的介绍了小波包变换的基本原理,给出了基于小波包变换的指纹图像压缩方法.     

基于边缘的小波图像融合算法

提出一种基于边缘的小波图像融合算法,针对小波分解的不同频率域,分别对高频系数和低频系数设计不同的融合规则。采用小波系数局部模极大和定义的局部信号强度比相结合的方法融合高频系数;对低频系数采用一种基于边缘的方法,在两幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留。实验结果表明:采用此融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。