Haar小波变换在图像处理中的应用

简述了小波变换的基本思想,着重叙述了使用Matlab软件小波工具包中的Haar小波对原始图像进行分解,并对不同分辨率的子图系数进行相应的运算,从而实现对原始图像的压缩、消噪、增强等处理的过程.得出了Haar小波变换用于图像处理具有速度快、处理方便、图像压缩比高、去噪效果好、图像特征保持性好等优点的结论,为进一步研究基于小波变换的图像处理技术提供了一定的依据.     

Haar小波交换在图像处理中的应用

简述了小波变换的基本思想，着重叙述了使用Matlab软件小波工具包中的Haar小波对原始图像进行分解，并对不同分辨率的子图系数进行相应的运算，从而实现对原始图像的压缩、消噪、增强等处理的过程。得出了Haar小波变换用于图像处理具有速度快、处理方便、图像压缩比高、去噪效果好、图像特征保持性好等优点的结论，为进一步研究基于小波变换的图像处理技术提供了一定的依据。     

小波基的选择与织物图像处理

小波基的选择是用小波变换方法进行织物组织图像处理的一个重要方面．目前常用的各种小波基各有自己的特点,对不同图象需要分析或处理的任务和目的也各不相同,故应有针对性地选取合适的小波基．本文探讨了两种小波基与织物图像处理效果的关系,实验结果表明,在织物组织图像处理方面,无论从处理速度还是从图像效果上Ｍａｌｌａｔ小波基都优于Ｌｅｍ ａｒｉｅ 小波基．     

基于FPGA的多用途提升小波变换核

根据小波变换的框架式结构,提出了一种在FPGA上完全依靠重构来实现不同提升小波变换核的方法。根据变换特性和重构要求,采用了由下至上的结构体设计方法,将每个提升步骤用可编程的参数来表示,以保证每个提升步骤均可重构。给出了提升小波变换核在FPGA上的结构体,在逻辑综合时按不同小波的要求,改变参数可得到不同的结果。仿真实验表明,提升小波变换核的结构体在处理能力和功耗方面都取得了很好的效果,尤其在处理速度上,能满足图像处理实时性要求。     

小波基的选择与织物图像处理

小波基的选择是用小波变换方法进行织物组织图像处理的一个重要方面。本文探讨了两种小波基与织物图像处理效果的关系,实验结果表明,在织物图像处理方面,无论从处理速度还是从图像效果上Ｍａｌｌａｔ小波基都优于Ｌｅｍａｒｉｅ小波基。     

小波分析在数字图像处理中的应用

介绍了基于小波变换的图像分解与重构,小波变换具有时-频局部化的特点,因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定位.经过小波变换的图像具有频谱划分、方向选择、多分辨率分析和天然塔式数据结构特点.基于小波变换这些特性,讨论了MATLAB语言环境下图像增强、图像融合、图像平滑和图像压缩的基本方法.通过实验可见,基于小波变换的图像处理具有理想的效果.     

小波变换在语音识别中的应用研究

将小波变换用于语音信号的消噪、信号压缩,利用小波变换对压缩的信号进行重构是小波变换的一些典型应用,从中可以看出小波变换在分析信号跳变时的优势,并为小波分析用于语音信号的进一步处理打下基础。     

整数小波变换在图像处理系统中的应用

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的处理提出了新的要求,为满足高速实时图像处理的要求,提出一种基于FPGA为辅助单元,ADSP-BF561处理器为核心图像数据处理单元的并行系统结构。其中DSP负责图像处理,FPGA负责实现整个系统的数字逻辑及I2C总线的配置,增加了该系统的灵活性及实时性。同时结合离散整数小波变换算法,在硬件系统上实现了整数小波变换,取得了较好的试验效果。     

5/3小波图像压缩及DSP实现

对于高分辨率相机所成图像来说,数据量是非常巨大的,光用软件来进行压缩远远不能满足实时性的要求。离散小波变换是当今许多图像处理和压缩技术的基础。JPEG2000是最新的静态图像压缩标准,其核心算法是小波变换,5/3小波提升方法在JPEG2000中主要用于无损图像压缩。提出对基于因式分解的提升格式(第二代小波的构造方法)的5/3小波的改进,并采用了TMS320C6416实现的了该算法。DSP实验结果证明该提升5/3小波变换具有处理速度快、实时性强、压缩比大、恢复效果好的特点。     

基于小波变换的边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起着非常重要的作用。本文在简要介绍小波变换的基础上,给出了小波变换的边缘检测理论。边缘检测采用3次B样条小波。实验证明,利用小波变换提取的图像边缘效果明显优于sobel、canny等传统的边缘检测方法。     

小波变换在储粮害虫图像压缩中的应用

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解和重构过程.对储粮害虫图像实现了2种图像压缩方法.通过实验结果表明,小波变换用于粮虫图像压缩有很高的实用价值.     

基于小波变换和插值的超分辨率图像处理算法

根据图像小波变换和插值处理的特点，提出了一种将小波分解与插值算法相结合的图像插值处理方法，以提高图像的分辨率。通过实验表明：该方法能够较好的保持原图像中丰富的高频信息，经插值处理并小波重建后提高了图像分辨率，而且图像主观上具有很好的视觉效果，客观上具有较高的信噪比，并图像中细节丰富，无明显的畸变，因此它也是超分辨率图像处理的一种行之有效的方法。     

基于PDE和小波分解的SAR图像去噪研究

小波变换的优点在于其能够聚焦到图像的细微变化,并且有快速算法可以在短时间内完成其分解和重构。偏微分方程的各向异性扩散能够很好地保留边缘和细节,但是由于SAR图像数据过大导致其迭代次数的增加,使计算时间过长,算法效率降低。利用小波具有快速变换和"变焦距"的特性与偏微分方程的各向异性扩散模型相结合的方法对SAR图像固有的相干斑进行去噪。实验结果证明,该方法不但具有很强的抑制噪声的能力、很好地保持图像边缘和细节,而且提高了处理噪声的效率。     

基于小波变换的近红外图像特征提取方法

提出用二次样条小波对近红外数字图像进行特征边缘提取,与传统边缘检测算子进行比较,并在Windows 平台的VC ＋ ＋6.0集成开发环境下编程实现.实验结果显示,当目标对比度下降到一定程度时,常规算子无法提取出弱目标,利用二次样条小波变换能够将近红外图像中弱目标的特征边缘提取出来,效果较好,且算法简单,效率较高.     

基于小波分解的人脸标准化算法

在对传统积分投影法实现人脸标准化算法及其特点进行分析的基础上,针对其速度较慢的缺陷,利用小波变换的多分辨分析特性,提出了基于小波分解和积分投影的人脸标准化算法.采用ORL人脸数据库进行仿真实验.结果表明:该算法在保持原来积分投影算法优点的同时,标准化速度可以提高将近4倍,具有一定的实用价值.     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

基于整数小波变换的图像融合算法

图像融合技术是将同一对象的两个或更多的图像合成在一幅图像中,以便使它比原来的任何一幅图像更容易为人们所理解。成功地进行图像融合的关键在于找到有效实用的图像融合算法。本文提出了一种基于整数小波变换的图像融合算法,首先将待融合的源图像作多层整数小波分解,然后对各分解层分别实行融合处理得到新的小波系数矩阵,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像。实验结果表明本算法具有很好融合效果和实用性。