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。     

浅析数字图像处理中的小波变换原理

近年来,国内外研究小波变换在图像处理中应用的专家学者越来越多。有的企业直接将小波变换技术通过网络运用到数字图像处理中来,将小波变换原理运用于实践的同时,对网络带宽的要求进一步降低,极大地推进了数字图像信息的处理技术与传播速度。目前,图像文字资料数字化的趋势越来越明显,数字化所带来的直接结果就是产生了不少图像数据,使得图像压缩技术作用得以突显,而小波变换原理可以为图像压缩提供良好的技术支撑,因此,小波变换技术将在数字图像处理技术领域发挥更加重要的作用,推动我国数字图像处理技术的发展。     

提升多小波变换及其在图像编码中的应用

多小波是一种新的小波．他在理论上所表现出来的优势以及他在应用领域所具有的潜力．使其受到高度重视。在短短的几年时间内，他在图像处理方面的应用已取得了一定的成效。提升方法不仅是现存小波变换的一种快速算法．而且是构造新的小波变换的一种工具。根据提升方法和多小波变换的特点，介绍了一种实现多小波变换的提升方法．并把这种提升多小波变换应用于图像处理，结果表明有很好的效果。     

小波变换在多光谱图像融合中的应用

本文用小波变换实现了多光谱图像的融合，在数据融合的过程中，使用适应于小波变换的系数特点的区域选择算子，进行基于区域和方向的特征选择，并进行了有针对性的图像增强。     

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。     

小波变换在图像压缩中的应用

由于小波变换具有好的空间分辨率和好的频率分辨率的特性,同时还具有与人类视觉系统很相似的特性,因此在图像压缩领域受到关注。本文首先介绍小波变换基本理论,然后分析小波图像的分解与重构,最后在MATLAB中进行图像压缩仿真实验,并对结果进行了分析。     

小波变换在信号奇异性特征检测中的应用

奇异性检测在类似故障诊断这样的工程应用中意义非凡,其中一项就是关于信号故障奇异性特征的提取。通过数学软件Matlab做了关于小波变换在噪声信号的奇异性特征和故障信号检测中的仿真实验。结果表明,小波分析在非平稳信号特征检测中有着较好的稳定性和可靠性。     

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。     

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。     

四元数小波变换在图像处理中的应用

根据四元小波理论提出了一种新的参数估计方法,用于估计刚体在空间的旋转位置。该方法将四元代数理论与小波变换相结合,推导出基于多分辨率分析的四元小波金字塔。金字塔将二维图像映射到四维空间,其每个层次提供3个相位,利用相位与图像变化之间的线性关系估计空间差距和旋转角度,实现一个自上而下的有效参数估计,从而推广了小波变换的应用。通过物体旋转检测程序对旋转前后的图像进行处理,得到空间变换趋势,证明该理论的可行性。     

基于小波变换的图像压缩技术

小波变换为图像纹理分析提供了一种基于多尺度、集频谱、结构和统计方法于一体的综合分析方法,该方法在纹理特征的提取、分类和分析中的有效性已受到有关研究人员的重视。为了使人们对这一方法有一个较全面的了解,对基于小波变换理论的图像纹理分析的研究与进展情况进行了较系统的论述,并通过实验说明小波变换理论在图像处理中所发挥的重要作用。     

小波变换和SUSAN算子在图像处理中的应用

随着图像技术的发展,图像处理、图像分析和图像理解技术在遥感、航空、航天、气象和公安等行业和部门得到了广泛运用。综合利用多尺度小波分解和算子的方法,对图像进行多尺度小波分解和检测边缘、特征的内外角点,快速准确地获得特征点的位置。实验结果表明,该方法能自动定位特征点,在特征定位方面有很强的实用性。     

基于Matlab的图像清晰度评价方法研究

准确有效的清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的基础.采用Matlab软件的图像处理工具比较空域和频域上的图像清晰度评价算法;提出一种基于离散小波变换的快速算法(FDWT)的图像清晰度算子,采用Matlab软件对该算法进行仿真,实验结果表明该算法具有较高的可靠性和聚焦灵敏度.同时还与其它已有方法进行了对比,包含基于图像边缘检测的方法:Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子;频域方法:离散余弦变换(DCT)等.结果表明FDWT算法不仅计算速度快,而且模拟出的MTF曲线平滑,具有较好的效果.     

基于小波变换的超声波含噪信号处理

超声波流量计测量气体或液体流量时,传感探头接收的超声波信号中夹杂了大量噪声,它将会影响信号的分析和流量的测量.而传统方法无法刻画超声波信号的非平稳特性并准确去噪,为克服传统方法的不足,采用小波变换理论,结合阈值去噪法,通过Matlab仿真实验,可得去噪后的超声波信号,从而验证小波变换可用于超声波信号去噪的处理.     

小波变换在红外图象处理中的应用

小波变换近年来在图象处理中的应用日益受到人们的关注。小波变换可能同时在时间（或空间）和频率域对信号进行分析，是多分辨率分析的有力工具。本文介绍了小波变换在红外图象处理中的应用，例如红外／可见光图象的配准与融合，红外图象增强，红外图像中的微弱目标探测等。     

基于小波变换的图像融合方法

数据融合是80年代初形成与发展起来的一种信息综合处理技术。图像融合是数据融合在数字图像处理方面的一个应用。本文着重讨论了基于小波变换的两种融合方法：基于像素的融合方法与基于区域的融合方法，及它们各自的实现方式。     

"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.     

基于DWT的图像数字水印算法研究

该文提出了一种基于DWT多分辨率分解的数字水印技术。利用多分辨率分解技术，分别将原始图像与水印图像进行三层离散小波变换，将相同分辨率层次水印嵌入到对应的相同分辨率层次的原始静态图像之中，使水印对原始图像具有自适应性。实验结果表明，该文提出的水印算法经某些图像处理操作和JPEG压缩后仍是鲁棒的。