基于小波变换的遥感图像增强方法

为了有效地提高遥感图像的整体对比度,提出一种基于小波变换的图像增强方法来增强遥感图像。在小波域中通过对主要亮度层的图像进行分解,得到低亮度层、中亮度层、高亮度层,对三个亮度层分别进行对比度加强,将加强后的亮度层通过逆离散小波变换得到增强图像。实验结果表明,新方法提高了遥感图像的整体对比度,使图像的局部细节有更好的可视性。     

基于小波变换的声波信号包络提取

包络提取是声场层析成像的关键,考虑到希尔伯特变换法在提取声包络信号中毛刺多等缺点,提出了一种小波变换法来提高包络提取的精度.计算机仿真结果表明,用该方法提取包络的效果比希尔伯特变换方法效果好.     

基于IHS变换、小波变换与高通滤波 的遥感影像融合

基于IHS变换、小波变换与高通滤波的遥感影像融合方法。利用IHS变换法来增强结果影像的空间细节表现能力；利用小波变换法来保留多光谱影像的光谱特性；在使用小波变换法的同时，利用高通滤波法对小波变换的低频部分进行融合，以便尽量多保留全色影像的细节信息，避免融合后的影像出现细节模糊。新方法不仅很好地保留了多光谱影像的光谱信息，而且增强了结果影像的空间细节表现能力，提高了结果影像的信息量与清晰度。     

基于小波变换的声波信号包络提取

包络提取是声场层析成像的关键，考虑到希尔伯特变换法在提取声包络信号中毛刺多等缺点，提出了一种小波变换法来提高包络提取的精度．计算机仿真结果表明，用该方法提取包络的效果比希尔伯特变换方法效果好．     

基于傅立叶变换和小波变换的信号处理

介绍了傅立叶变换、小波变换等几种常见的分析处理信号的方法，并对一个实例信号分别利用这两种方法进行了分析处理，阐明了这两种变换在对信号处理上的不同特点。     

基于小波变换和矢量变换的数字水印技术

数字水印技术是数字产品产权保护的有效手段之一。根据小波变换和矢量变换的特点，利用人眼视觉特性，对原始静态图像的水印嵌入进行了研究，提出了一种水印嵌入算法，实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印，水印检测为恢复性检测。实验结果表明，该方法能很好地保持图像质量，并且在抗常规的信号处理如加噪、滤波及有损压缩方面表现出良好的稳健性。     

基于傅立叶变换和小波变换的信号处理

介绍了傅立叶变换、小波变换等几种常见的分析处理信号的方法,并对一个实例信号分别利用这两种方法进行了分析处理,阐明了这两种变换在对信号处理上的不同特点。     

基于色彩空间与小波变换的图像融合

讨论了色彩空间模型分别与小波变换相结合的图像融合方法:基于RGB色彩空间模型与小波变换的图像融合法和基于IHS色彩空间模型与小波变换的图像融合法,并且在此基础上提出了一种基于HSV色彩空间模型与小波变换的图像融合法.经实验分析和对比,基于HSV色彩空间模型与小波变换的图像融合法除了能较好地保持细节纹理信息外,在光谱信息的保持方面要明显优于其他两种方法.     

基于小波变换的储粮害虫图像的提取

以基于机器视觉的储粮害虫识别系统中图像轮廓的提取为研究对象，利用小波变换对图像进行不同尺度的小波分解，对得到的小波系数进行不同的处理，从而达到图像轮廓提取的目的。结果表明：利用小波变换对图像进行处理，可以收到良好的效果。运用Matlab语言对二维图像信号进行多尺度多分辨率分析，并很好地应用于粮虫图像轮廓的提取。该研究对粮虫识别及其它图像分析技术具有一定的参考价值。     

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。     

连云港海岸带生态环境遥感分析与评价

探讨了基于遥感技术的连云港海岸带生态环境质量及其动态变化的评价。采用TM,SPOT多光谱扫描仪图像波段,通过各类遥感数据图像处理分析,直接从遥感图像信息中提取水质信息、植物绿色素信息和海岸带污染信息动态变化因子,在试验采样值的对比下,测量海岸带生态环境时空分布动态变化。评价了连云港海岸带环境,提出了水体污染主要来源是灌河河流入海排污、植被总面积增加的时空变化信息。     

小波变换在遥感图像薄云处理中的应用分析

云雾是遥感图像获取与应用时的常见噪声。因小波变换具有较好的时频分析特性,被广泛地应用于遥感图像的去云处理中。随着小波分析理论与技术的发展,出现了许多种形式小波变换,从云雾图像的频域特性出发,利用不同的小波变换方法对遥感图像进行了去云实验。结果表明,能完成整数到整数变换的提升小波更适用于遥感图像的去云处理。     

小波变换与图像融合方法在遥感图像处理中的应用

依据小波变换理论,分析得出了图像经多层小波变换后,低层的细节系数频率高于高层细节系数,近似系数的频率最低。遥感图像景物的频率较高,云雾频率较低,高层的细节系数和近似系数包含了云雾信息,因此要提高图像的清晰度,就必须减少高层细节系数和近似系数,增大低层细节系数,去除云雾。为减少处理过程中信息量的丢失,将原图像和处理结果融合。实验表明,该方法能有效地去除云雾。     

基于小波包的遥感图像融合新算法

提出了一种基于正交小波包的局域方差遥感图像融合新算法．该算法利用正交小波包变换,把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波包局域窗口和子区域窗口统计,把小波包系数分类成边缘和非边缘系数．在融合处理中,把低频图像的小波包系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应图像小波包系数的多窗口区域方差,来确定融合后高频小波包系数．实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,有效且优于其他图像融合算法．     

Retinex和小波变换去除遥感图像云雾方法分析

基于遥感图像中的云和景物信息频率分布特征,介绍了改进的Retinex方法和小波变换两种去云方法的基本原理,并结合实验分析两种方法的优缺点。Retinex算法对较暗区域的图像处理有明显效果,改进的Retinex方法则是基于经典Retinex,对具有较高亮度的遥感图像通过图像变换方法达到去云的目的。小波变换方法是将图片进行适当层次的小波变换,增大低层细节系数,突出景物信息,减小高层细节系数,适当减小近似系数,最后将所有系数重构,得到重构图像。实验结果评价及数据表明:基于小波变换方法优于Retinex方法。     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟 水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合,并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低 频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较,融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

基于RS的连云港海岸带生态系统服务价值估算

采用Costanza分类系统和服务单位价值,基于连云港2007年TM遥感影像以及海岸带资源综合调查,初步估算出连云港海岸带生态系统功能总价值为22.55亿美元/a,其中陆地为11.52亿美元/a,近海海域为11.03亿美元/a。该价值占全国总价值的0.4284%;而连云港市海岸带面积占全国国土(海洋+陆地)面积的0.0533%。在各种生态服务类型中养分循环、水分调节、水分供给的服务价值突出,分别为10.01,2.88和2.66亿美元/a。连云港海岸带生态系统发挥了较好的服务功能。     

基于JPEG2000的遥感图像压缩研究

本文介绍了JPEG2000静态图像压缩标准的基本情况;对遥感图像的相关性以及小波变换域统计特性进行了分析,得出遥感图像的特点;按照JPEG2000图像标准的编码处理顺序,深入分析了JPEG2000编码器的各个编码模块并将其应用于遥感图像的压缩。     

一种改进的C-V水平集遥感图像分割方法

针对遥感图像边界模糊分割难的问题,提出了一种改进的基于小波变换的C-V水平集分割方法提高其分割准确性.该方法首先使用小波变换得到原图像的高频分量,初步定位图像中高频信号的空间位置;然后根据高频分量的幅值及其空间分布,借鉴反锐化掩模法的思想,增强图像高频信号对水平集分割的指导作用,并优化驱动水平集演化的内、外能量及曲线长度约束能量.实验证明,运用该方法对遥感图像的分割结果比传统水平集方法更准确,能有效的利用局部信息提高水平集能量项的有效性和分割结果的准确性.     

基于小波域灰度梯度共生矩阵的遥感影像模糊度分析

在分析小波域灰度梯度共生矩阵对梯度特性描述的基础上, 设计了一种模糊度评价指标.在遥感影像小波域统计特性, 即不同子带对噪声和模糊敏感程度不同的基础上, 设计了一种抗噪声的遥感影像模糊度评价指标.实验表明:该指标与图像的实际模糊度水平一致性强, 能准确评价遥感影像的模糊度水平.