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。     

基于离散平稳小波变换的图像同态增强

同态增强可用于减少光照不均匀引起的图像降质,提出了一种基于离散平稳小波变换的图像同态增强算法,对图像进行离散平稳小波变换后,对变换后的各个高频子带采用不同的同态滤波器进行增强处理,实验结果表明,提出的方法能有效地提高图像对比度,又能突出图像的细节部分信息,其效果优于传统的同态增强。     

基于自适应阈值的小波增强方法

针对传统的小波系数线性增强方法处理图像时容易导致过增强的问题,提出基于自适应阈值的增强方法。首先对图像进行二维小波分解,然后针对低频系数的统计信息得出最优的自适应阈值,根据阈值对低频系数进行处理,最后小波重构得到增强图像。实验结果表明这种方法对低对比度图像有较好的增强效果,该方法适合于图像的增强处理。     

手指静脉图像小波增强算法

针对低质量的手指静脉图像,提出一种小波域静脉图像滤波增强算法。首先采用小波变换,然后对其低频系数进行频域增强,最后进行小波逆变换得到增强后的图像。实验表明:该方法能很好地抑制噪声,准确定位图像边缘信息,大大的改善了图像的质量,提高了图像的特征提取准确性和识别精度,使图像取得很好的增强效果。     

红外夜视图像自适应增强系统设计

提出了一种高效的红外夜视图像增强系统.该系统主要由小波变换预处理、低频子带增强和高频子带增强三个处理流程组成.预处理过程将图像分解为低频主要信息和高频细节信息.根据红外夜视图像的特点,对低频信息进行自适应动态范围扩展,扩大了图像暗区主要内容的灰度层次.利用高频子带的方向性,对高频系数进行纹理保护高斯滤波,并对滤波后的系数进行噪声抑制边缘增强.实验结果表明,本文算法不仅在主观视觉方面的表现超越了直方图均衡化算法,且离散信息熵提高了48％ ～ 58％,噪声指数仅为直方图均衡化算法的5％,满足人眼观察和智能图像分析检测的要求.     

基于小波分析的红外图像非线性增强算法

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实际应用中需要进行增强处理。将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于小波变换的红外图像非线性增强算法。该算法首先利用小波分析对图像进行分解,提取图像的多尺度特征信息;然后通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的子带系数进行运算以改变目标特征的强度;最后利用小波反变换重构图像,实现图像的对比度增强和背景抑制。与几种常用的红外图像增强算法进行了实验对比,验证了该算法的有效性。     

多小波变换在夜视图像融合算法中的应用

从微光图像和红外图像的特点出发,提出了一种基于多小波变换的夜视图像融合算法.该方法先对夜视图像进行多小波变换得到各子带的多小波系数,其低频系数采用自适应加权融合算子进行融合,高频系数先进行阈值去噪和子带增强,再采用基于频带方向的融合算子进行融合,经多小波逆变换后得到融合图像.实验结果表明,本文算法与单小波融合算法、传统融合算法相比,得到的图像能更好地突出图像的边缘特征,增强图像的可视性和清晰度,并在信息熵、峰值信噪比等客观性能指标上取得了显著的改善.     

基于模糊小波的图像对比度增强算法

针对传统的图像对比度增强方法存在的诸多问题,本文提出了一种模糊小波增强算法.首先,将低对比度图像进行规范化,选定一个确定小波对规范化后的图像进行小波变换,得到小波系数.然后,模糊化低通小波系数,再采用全局和局部信息进行调整.对高通小波系数,采用非线性运算进行调整.将调整后的小波系数反变换到空域上,得到增强后的结果.最后,给出几种增强算法实验结果的比较和分析,表明该算法对低对比度图片的增强是非常有效的,并且很好的抑制了噪声,没有出现局部区域过增强或增强不足的现象.     

基于小波变换的全向图像分辨率增强方法

本文提出了一种基于小波变换的全向图像分辨率增强算法,根据全向图像成像的退化模型,利用小波系数的自相似性及其模的极值点在各层间的传递性,对全向图像丢失的高频成分进行补偿,结合对图像序列中的各帧进行融合的方法,达到分辨率增强的目的.实验结果显示这是一种有效的分辨率增强方法.     

基于小波重构和灰度分段的红外图像放大增强

传统的内插算法在放大红外图像时都存在着一定的缺陷,提出了一种基于小波重构和灰度分段变换的图像放大新算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得高频系数,运用牛顿插值算法放大高频系数作为放大图像的高频成份,再将原始图像作为低频成份,进行小波重构,可得放大图像.为了增强放大图像,将图像按双灰度闽值分割成对应目标的灰度值高段、对应背景的灰度值低段和对应过渡区域的灰度值中段等3个部分,对各部分采用不同的线性变换,获得最佳的视觉效果.实验证明该方法在图像细节方面具有很好的放大效果.     

复合材料的热波检测图像增强方法研究

采用小波变换方法对复合材料红外热波检测的图像增强进行研究。先对小波变换图像增强的原理进行介绍,将其分为初始化、分解、非线性增强和重构等4个步骤。然后对检测图像进行3层小波分解。随后,分别对3层分解系数进行增强处理,并通过阀值分割的方法对比增强效果,结果表明,对第2层分解系数进行增强处理的效果最佳。最后将最终增强处理图像与原图进行对比,证明了该方法的有效性,为复合材料的热波检测图像增强找到一种有效方法。     

基于MATLAB的红外/射线图像增强方法研究

无损检测(NDT)系统产生的图像通常存在着由随机干扰等因素引起的噪声,为了进行下一步的图像分析,图像增强是一步很重要的前期处理工作。图像增强的方法分为空域法和频域法两类,本文将灰度变换和小波变换的图像处理技术引入无损检测(NDT)图像处理中,运用MATLAB图像处理工具,对图像从空域和频域两方面进行增强,并在MATLAB语言环境下编程实现这两种方法。实验结果表明,应用MATLAB进行图像增强处理具有理想的效果和很高的工程价值。     

一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法

针对红外图像对比度低,噪声干扰大,用传统增强算法增强时,增大噪音的问题,提出了一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,接着根据低频系数的特点设计了非线性函数对低频系数进行增强,并对高频系数进行小波去噪,最后通过小波重构得到增强的图像.仿真实验表明,该方法不仅解决了红外图像对比度低的问题,并且降低了噪声,突出了图像细节,该方法无论是增强效果还是抗噪效果都明显优于传统的图像增强方法.     

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。     

一种基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法

提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法.实验证明,该算法相对于小波变换和Contourlet变换能更稀疏的表达图像,并利用此优越性进行图像去噪,可以达到更好的效果和更高的PSNR值.     

一种基于小波域的指纹图像增强算法

面对采集的指纹图像质量较差的问题,提出一种在小波域对指纹图像滤波增强算法。该算法在小波域进行Ga-bor滤波增强,通过Radon变换后的投影估计Gabor滤波的方向和频率,对滤波增强后的子图进行小波重构得到最后的结果,有效地抑制高频扰动对指纹图像质量的影响,提高运算速度和准确性。通过对FVC2000指纹库中的部分低质量指纹图像进行增强,表明该算法对指纹图像的增强效果明显,并且处理速度较快。     

基于反锐化掩模法的图像增强研究

图像增强是图像处理中的重要内容 ,目前人们已经提出了多种图像增强的方法 ,但是这些方法会放大噪声或引入新的噪声。利用反锐化掩模法对图像增强进行了研究 ,由于小波分析的多尺度特性 ,该方法可以有效地消除噪声 ,并且具有良好的增强效果     

JPEG算法的研究及其在医学图像中的应用

图像压缩编码的目的就是要用尽量少的比特数表示图像,同时保持复原图像的质量,使它符合特定应用场合的要求。在介绍经典压缩算法中有代表性的编码算法的同时,重点介绍了JPEG基本算法;研究了JPEG算法的基本原理,分模块分析研究了DCT变换、量化、熵编码和游程编码的原理和功能,并且采用MATLAB程序设计语言对JPEG算法进行仿真实现,得到了较好质量的压缩图像。