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基于小波变换的图像镶嵌技术的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于小波变换的图像镶嵌的方法,小波变换具有多分辨分析特性,极适合解决图像镶嵌边缘灰度不连续问题。还提出了一种新的图像边界处理算法,对镶嵌图像边界作了精确处理,保证图像能够完全恢复,该边界处理算法适用于任何基于正交变换的小波数字滤波器,试验表明该方法具有良好的视觉效果。 相似文献
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基于小波变换,提出了一种新的灰度图像水印技术。首先将彩色图像映射为一幅灰度图像,对这幅灰度图像进行L级离散小波分解,并将每级小波系数分成四个系数集合,根据水印图像W同时对小波系数进行重新量化,然后进行L级小波重构,获得含有水印的灰度图像,根据该灰度图像改变原彩色图像,从而得到嵌有水印的彩色图像。提取水印时,也是先将彩色图像映射为一幅灰度图像并做小波变换,对水印的每一点都选取△值最大的相应小波系数进行提取,得到水印图像W。测试结果表明该技术具有良好的性能,可用于图像的版权保护。 相似文献
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特征检测是图像处理和模式识别中非常重要的问题,其检测效果直接影响模式识别和分类。基于多尺度几何分析(MGA)的思想,提出了一种圆检测方法―圆特征域上奇异点算法。该算法首先将圆特征曲线变换到圆特征域上,然后在圆特征域上进行小波分析以找出奇异点,奇异点坐标即为待检圆的坐标。该方法克服了Hough变换对灰度图像圆检测需要考虑灰度阈值或梯度的限制,可直接对二值图像或灰度图像进行检测。最后分析、比较了该算法与Hough算法的不同。 相似文献
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提出一种基于支持向量机的快速人脸检测算法,适用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用双眼模板匹配方法进行粗筛选,之后对候选窗口用小波变换提取特征,将特征向量送入支持向量机进行分类检测。由于采用双眼模板进行粗筛选提高了检测速度,并且用小波变换提取特征向量,使特征向量的维数大大减少,从而有效地降低了分类器的训练难度。实验对比数据表明该方法具有较高的检测率和较低的虚警数,检测速度较高。 相似文献
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一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法 总被引:3,自引:0,他引:3
边缘特征是图像最有用的高频信息,因此,在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘特征。为实现这一想法,提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法。该方法在去噪前,先用定位精度高的小尺度LOG算子检测图像的边缘,对检测出的边缘进行均值平滑滤波,以减少边缘图像中的孤立点噪声;进而再对图像边缘和含噪图像分别进行小波分解,根据分解后的小波系数以确定图像的边缘特征和非边缘特征;最后,再对图像边缘对应的小波分解系数进行小阈值处理,而对非边缘的则进行大阈值处理,从而实现了在去噪的同时保留了图像边缘特征的目的。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法可有效地保持图像的边缘信息,去噪效果则优于前者。 相似文献
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基于反对称双正交小波重构的图像增强方法 总被引:2,自引:0,他引:2
详细给出了基于反对称双正交小波重构的多尺度边缘检测方法的相关理论基础, 即推导了反对称双正交小波变换所具有的卷积运算性质; 分析了反对称双正交小波变换的微分算子功能; 提出了一种针对图像多尺度边缘提 取的小波重构算法. 在此基础上, 提出了基于反对称双正交小波重构的图像锐化增强方法. 首先对图像进行多尺度小波分解; 然后在小波重构中, 计算模值图和相角图, 提取各尺度边缘图像, 并根据边缘图像, 增强半重构图像的对应边缘点; 最后继续逐级重构,实现图像增强. 该方法在小波塔式分解数据的重构过程中有针对性地实现对图像边缘的锐化增强, 对图像增强和图像滤噪增强提供了一种新的解决问题的思路. 实验结果验证了 该方法的有效性. 相似文献
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数字全息再现图像散斑噪声消除新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了消除数字全息再现像中存在的相干散斑噪声,在去除噪声并保留图像细节的基础上,提出了基于小波变换的边缘保持散斑噪声去噪方法;通过分析小波变换模极大值边缘检测和基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪方法的原理,提出并应用了一种数字全息再现像散斑噪声去噪方法,利用小波模极大值方法获得边缘图像,通过基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪,去噪后的图像与边缘图像合并后得到最终再现图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。 相似文献
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图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种融合小波变换和形态学差分算法的边缘检测方法。将源图像进行小波分解,高频分量利用小波模极大值算法进行边缘检测,可有效提取高频边缘;低频分量采用形态学差分算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;采用一定的融合规则将两个边缘检测图像融合在一起。实验结果表明,该方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。 相似文献
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提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,即利用边缘信息的多尺度特性和小波变换模极大值对图像进行多尺度分解,将相邻尺度的小波系数相乘增强边缘,再通过双阈值去噪的方法,得到最终的图像边缘。实验结果表明该方法很好地解决了噪声和坏边的问题,边缘连续的同时又保证了边缘定位的准确性,采用双阈值的算法明显优于采用单阈值,可以有效用于结构件的检测。 相似文献
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一种基于静态小波变换的图像融合算法 总被引:3,自引:0,他引:3
给出了一种基于静态小波多尺度边缘检测的图像融合算法,是一种适用于微光和红外图像融合的多分辨率方法。该方法选择á trous多孔算法为基础,并选取不同尺度参数的LOG算子作边缘检测,利用了图像的多尺度边缘信息确定图像的边缘位置进行融合。在小波域中,对高频信息依据边缘检测的边缘点进行融合,对低频信息利用取加权法进行融合,再进行小波逆变换重构融合图像。通过红外和微光图像的融合实验结果表明,该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。 相似文献
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边缘特征是图象最为有用的高频信息,因此,在图象去噪的同时,尽量保留图象的边缘特征,应是图象去噪首要顾及的问题。基于这一思想,提出了基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法。该方法在去噪之前,先通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图象的边缘特征,这些小波系数将不受阈值去噪的影响,因此,可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值,而不必担心损害图象的边缘特征。理论分析和实验结果都表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法不但可以保持图象的边缘信息,而且能提高去噪后图象的峰值信噪比1-2dB。要做到既去除图象噪声,又不模糊图象边缘特征是很困难的。该方法把去噪和边缘检测结合起来,在一定程度上解决了这种两难的问题。 相似文献
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基于小波变换的图像去噪优化算法 总被引:6,自引:2,他引:4
提出了一种基于小波变换的图像去噪优化算法。先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再利用广义交叉确认原理求出的阈值对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像。该算法能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,提高了信噪比。 相似文献
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针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。 相似文献