基于稀疏优化的图像压缩感知重建算法

在信号的稀疏表示方法中,传统的基于变换基的稀疏逼近不能自适应性地提取图像的纹理特征,而基于过完备字典的稀疏逼近算法复杂度过高.针对该问题,文章提出了一种基于小波变换稀疏字典优化的图像稀疏表示方法.该算法在图像小波变换的基础上构建图像过完备字典,利用同一场景图像的小波变换在纹理上具有内部和外部相似的属性,对过完备字典进行灰色关联度的分类,有效提高了图像表示的稀疏性.将该新算法应用于图像信号进行稀疏表示,以及基于压缩感知理论的图像采样和重建实验,结果表明新算法总体上提升了重建图像的峰值信噪比与结构相似度,并能有效缩短图像重建时间.     

一维小波变换在时域光学相干层析成像中的应用

时域光学相干层析(OCT)系统通常采用短时傅里叶变换(STFT)完成干涉信号的解调和图像重构。短时傅里叶变换算法简单,但是在干涉信号解调时难以获得好的去噪效果,通常还需在二维(2D)图像域对重构图像进行去噪。该方法数据运算量大,集成度不高。将一维(1D)小波变换(WT)应用于时域光学相干层析成像技术,同时实现干涉信号解调、去噪和图像重构。算法将时域光学相干层析的干涉信号分解到各个不同的频率空间,保留包含调制频率的频率空间的小波系数,对保留的小波系数进行滤波去噪后进行逆变换即可实现对干涉信号的解调和去噪,对解调信号等间距采样实现图像重构。该方法数据运算量小,集成度高,结合先进的小波去噪技术可以大大提高重构图像的分辨率,具有良好的应用前景。     

基于M带小波变换与模糊聚类的图像去噪算法

M带小波变换是标准二带小波变换的自然推广,能够分析具有相对窄带的高频信号,而且能更好的集中信号能量,因此在信号处理中应用广泛。本文结合模糊聚类算法,提出了一种新的基于M带小波变换的图像去噪算法,利用模糊聚类算法把小波系数划分成两类：包含信号的小波系数与只包含噪声的小波系数,对只包含噪声的小波系数置为零,将包含信号的小波系数进行利用软阈值法进行收缩,最后对处理后的系数进行M带小波逆变换,得到去噪后的图像。对SAR图像的实验结果表明,该算法有效,而且能较好地保留边缘信息。     

基于正交小波变换的图像去噪算法研究

提出了一种基于正交小波变换的图像去噪方法,首先利用离散小波对图像信号按Mallat算法进行分解,然后采用软闽值与小波重构的算法进行去噪。深入研究了小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,并保留了图像细节部分的有用信息。     

一种数字音频水印嵌入算法的研究

结合人耳听觉模型,利用人耳掩蔽特性,提出了一种基于小波分解和复倒谱变换的音频数字水印算法。该算法通过对原始语音信号进行三级小波分解,提取出小波近似分量,从近似分量中选取重要系数。利用复倒谱变换系数的不相关性．对重要系数进行复倒谱变换实现解相关运算,最终把水印嵌入到语音复倒谱域中,实现了在语音信号中嵌入二值图像,提高了水印嵌入算法的不可听性。实验证明该方法在抗常见的信号处理如加噪、滤波、重采样、有损压缩等方面具有较好的稳健性。     

自适应小波包图像压缩感知方法

该文提出一种自适应小波包图像压缩感知方法。该方法选用小波包变换分解图像,基于数学期望和信息熵分析各个小波包系数块的属性,自适应地将其划分为低频信号、无价值信号、特殊处理信号和压缩感知处理信号等4种信号类型,再针对不同的信号类型设计对应的处理方法,适应不同特征的图像。通过此种方法,在图像压缩感知过程中,可以根据不同图像和小波包系数块自适应地选取采样值,来提高压缩感知质量。实验结果表明该文提出的自适应小波包图像压缩感知方法在相同采样值的前提下,不仅提高了图像的重构质量,同时也降低了算法的计算复杂度和所需存储空间。     

基于无下采样小波-Contourlet变换的图像融合算法

针对目前最新发展的无下采样Contourlet变换,同时具有方向性、各向异性和平移不变性的特点,并结合多孔小波变换的优点,提出了一种新的基于无下采样小波-Contourlet变换图像融合算法.通过对航空图像进行无下采样小波-Contourlet变换的多分辨分解得到高频和低频系数,并根据不同分解面的系数特性,采用不同的加权融合规则进行融合.实验结果表明,此方法相对于传统的变换法,取得了更佳的融合结果.     

基于小波变换和均值滤波的图像去噪研究

针对均值滤波现有的缺点和小波变换存在的优势,特提出将小波变换和均值滤波相结合的算法,在该算法中,首先通过小波去噪进行图像处理,将处理后的图像通过小波变换得到近似图像、水平、垂直和对角三个高频细节提取出来,针对含噪图像的特点,对水平、垂直和对角三个高频细节采用不同的滤波模板进行中值滤波变换,最后将近视低频细节和变换后的三个高频信号采用逆小波变换得到再一次去噪后的图像。经过仿真实验结果可知,该算法在有效降低噪声的同时,保留了尽可能多的图像细节信息,其去噪效果优于单一的小波变换去噪、均值滤波去噪。     

基于离散平稳小波变换和Bayes估计的红外图像去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换与Bayes估计的红外图像去噪方法。针对红外图像信号与噪声的不同特点,对红外图像进行离散平稳小波变换后,采用Bayes估计方法自适应地从带噪信号的小波系数观测值中估计信号的小波系数值。该方法不仅有效克服了传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,也避免了常用小波去噪算法对小波系数截断式处理可能造成的图像细节模糊和信息丢失。最后,通过对实际电力设备红外图像的去噪实验,验证了方法的有效性。     

利用基追踪算法实现图像压缩感知重建研究

压缩感知理论突破了奈奎斯特采样频率的限制,利用该理论研究和实现了二维图像的压缩采样和重建。该方案利用小波变换实现图像稀疏化,利用标准伪随机数均匀分布和二维中心傅里叶变换生成随机测量矩阵,并对小波变换后的高频子带进行加权采样,用改进的基追踪算法实现二维图像压缩感知重建。仿真实验结果表明,该方案重建图像的客观评价PSNR效果较好。     

基于小波理论的脉象信号消噪及特征点检测

利用小波变换具有揭示信号时频两域细节和局部特征的能力,采用小波包分解消除脉象信号中的工频干扰,通过小波分解重构滤波法消除因呼吸引起的基线漂移,并用小波变换模极大值法对消噪后的信号进行特征点检测。实验表明,小波理论对一维非平稳微弱信号具有良好的消噪能力和突变点的检测能力,能实际有效的滤除脉象信号中混杂的基线漂移及工频干扰等噪声,并最大限度地保留信号本身特性。     

基于小波分频与直方图均衡的图像增强算法

传统直方图均衡化算法在增强图像的同时也丢失了图像细节、增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降。结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和直方图均衡的高亮度图像增强算法。首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量做直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构。实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果。     

结合方向边缘检测的红外与可见光图像融合算法

针对现有红外与可见光融合算法中存在边缘模糊与目标不清晰等问题,通过对红外图像与可见光图像的研究,提出一种基于方向边缘检测的红外与可见光的图像融合算法。通过在传统的边缘检测算法基础上,引入一个方向因子,提出了一种新的方向边缘检测算法;并根据高频子带与低频子带中小波系数的不同特性,分别对其采用了不同的融合规则。实验结果表明,该算法能够有效的提取图像中的边缘信息与目标信号,具有可靠性高、清晰度高的市场优势。     

A study on image digital watermarking based on wavelet transform

This paper studies the methods of image digital watermarking based on wavelet transform. Firstly, the characteristics of image digital watermarking as well as its processing procedure are introduced. On this basis, the discrete wavelet transform (DWT) is selected to achieve the embedding and distilling of image digital watermarking. Simulation test proves that this algorithm can embed or distill digital watermark effectively. Meanwhile it also proves that this watermark has better abilities of hiding and anti-interference. This method results in significant amount of computational savings as well.     

New Blocking Artifacts Reduction Method Based on Wavelet Transform

It is well known that a block discrete cosine transform compressed image exhibits visually annoying blocking artifacts at low-bit-rate. A new post-processing deblocking algorithm in wavelet domain is proposed. The algorithm exploits blocking-artifact features shown in wavelet domain. The energy of blocking artifacts is concentrated into some lines to form annoying visual effects after wavelet transform. The aim of reducing blocking artifacts is to capture excessive energy on the block boundary effectively and reduce it below the visual scope. Adaptive operators for different subbands are computed based on the wavelet coefficients. The operators are made adaptive to different images and characteristics of blocking artifacts. Experimental results show that the proposed method can significantly improve the visual quality and also increase the peak signal-noise-ratio（PSNR） in the output image.     

基于小波变换的信号去噪

小波分析是现代数字信号处理的重要分支。为实现基于小波变换的图像去噪,以小波变换为基础,对一维信号及二维图像信号进行去噪。实验结果表明,基于小波变换的图像处理可以有效地去除噪声,与传统的信号分析技术相比,小波变换能在对信号进行消噪的同时,更好地保留原始信号。     

基于小波和Context模型的海面红外弱小目标检测

红外图像中弱小目标的检测一直是图像处理领域的热点和难点.介绍了一种基于小波变换和Context模型空间自适应滤波的红外弱小目标检测算法.该方法首先利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于Context模型的空间自适应滤波器对高频系数做进一步处理,提高信噪比,最后采用基于Bayes分类算法的迭代门限进行图像分割.实验结果表明,与高通滤波相比,该方法能够更有效地检测出弱小目标.