小波分形混合图象编码

该文在惧和阅读了与小波分形混合图象编码方法有关文献的基础上,对小波分形混合象编码方法的研究现状和发展前景进行了心可能全面和详细的评述,文中介绍了小波图象编码经过１０年研究,主要算法已经基本成熟,并受到一些正在酝酿之中的图象国际标准的青睐,而分形图象编码沿处于学术研究阶段,并指出小波分形混合图象编码是分形图象编码从学术研究走向实际应用的出路之一。     

基于四叉树分割和多分辨率相关的快速小波分形编码

提出一种基于四叉树分割和多分辨率相关的快速小波分形编码算法。在对图象小波变换后进行四叉树分割编码的过程,利用小波变换的多分辨率分析特性,在多分辨率相关的基础上,对分形匹配搜索域进行自适应调整。实验结果证明该算法的有效性：压缩比和信噪比下降很少,编码时间只需十秒钟左右。     

基于小波分形的图像分割算法

皮鞋内腔的自动测量是当今国内外都没有解决的难题。国外通常采用接触式测量,用传感器与皮鞋内腔接触获得数据。这种测量方法存在精度不高的缺点。重庆大学ICT中心在多年ICT研究的基础上提出了用工业CT来解决长期困扰皮鞋工业的难题。皮鞋内腔CT测量仪获得皮鞋的断面图像以后,由于工业CT通过断层扫描获得的图像通常会产生伪影见图1,它是图像中与被检物的物理参数分布没有对应关系的部分,因此图像质量不是非常理想,要对重建出来的图像进行准确的分割,才能够根据分割后的图像进行测量,进而根据多个断面的     

沥青路面破损图象特征提取方法研究

为了提高利用图象信息对沥青路面破损类型和程度识别的准确性和效率,提出了一种可减少沥青路面破损图象识别计算量的以图象分割子块模式识别结果为基础的路面破损图象特征提取方法.该方法将路面图象等分为64×64像素的子块图象,并用灰度方差值描述子块图象特征.设计了基于BP神经网络的子块图象模式分类器,利用子块图象模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图象分割结果.通过对典型路面破损类型的识别试验,证明了该方法的有效性,将路面破损图象子块分布特征作为路面破损图象的整体特征可以获得较好地路面破损分类识别效果.     

基于分形理论的一种图象分割方法

介绍了一种基于分形特征进行人造目标分割的方法.它是用分形模型描述自然场景,基于人造目标和自然背景在分形特征上的差别,并利用概率松弛的思想增强这种差异,从而自适应分割出目标图象.实验结果验证了这种方法的有效性和可行性.     

基于分形特征的自然景物图象分割方法

提出了一种基于分形特征分割自然景物图象的方法。分割的主要目标是找出景物中的人造物体。首先构造了一组分形纹理特征,给出了图象不同部分的粗糙度及纹理基地大小、方向特性的描述,以此为基础进行图象分割。此外,通过对盒维数方法中的参数拟合性能的分析,对维数估计方法进行优化,理论和实验表明,在自然环境中,该方法能够区 的纹理区域及人造目标,达到满意的分割结果。     

基于小波分解的分形压缩图象增强

讨论分形解码结果图象的特点,基于分形码对图象的放大作用,用小波提取放大图象中的高频信息,再用小波图像融合方法增强图象细节,同时用小波的局部极大值的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数调整方法去除结果图象的块效应,直接提高压缩结果图象质量,可用于改善高压缩比的分形压缩解码结果图象质量。     

基于小波变换的图象分数维计算方法

图像分数维能够反映图象的纹理特征，是图象分割的重要依据。本文在对图象分数维计算方法分类的基础上，着重研究了基于小波变换的图象分数维计算方法，并与基于盒维数定义的差分计盒维数法进行对比，结果表明，通过该方法计算得到的图象分数维较准确。     

小波分形插值应用于遥感图像处理

鉴于自然物体图像具有分形特征,提出了小波分形插值应用于遥感图像处理的新方法.这种小波分形插值方法利用小波变换系数中低分辨率频带中的高频分量相似高分辨率频带中的高频分量的特点.将遥感图像在小波变换的基础上用分形做相似变换,进而通过反变换得到比原图像分辨率高的插值图像.实验证明,小波分形插值方法比现有的双线性插值、三次方B样条插值方法具有更好的性能.     

一种基于分形的金字塔快速图象分割方法

本文在离散分形布朗增量随机场（ＤＦＢＩＲ）的图象模型基础上，利用在图象处理中常用的金字塔技术，通过提取特性参数－Ｈ值和方差，并结合传统的聚类会割方法，实现了图象的快速分割，通过对自然背景中的人造物体进行分割实验，结果表明，这处快速算法不仅能得到较好的分割效果，而且可以将速度将近三分之一倍。     

利用小变换和特征加权进行纹理分割

为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出了一种基于小波变换的利用特征加权来进行纹理分割的方法。该方法包括特征提取、预分割和后分割3个阶段,其中,特征提取在金字塔结构小小以变换的基础上进行;预分割利用均人矣类算法来对原始图象进行初步的分割;后分割则根据预分割的结果对特征进行加权,然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割。与传统的方法相比,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善。     

基于零树小波与分形图像的编码算法结合研究

通过有机结合零树小波编码、分形图像编码,提出了一种基于零树小波和分形图像的小波图像压缩算法,讨论了基于零树小波图像压缩的编码算法机理,提高了算术编码的性能,并对JPEG2000与JPEG效果图像的测试实验结果进行了比较,实验结果表明,JPEG2000的压缩效果优于目前已有的小波图像压缩算法。     

一种基于三进制小波变换的纹理分割方法

提出了一种基于三进制小波变换的纹理特征提取方法，多纹理图像经过三进制小波滤波器组后得到九个子带图像，采用小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量，利用常规的C-均值聚类算法进行纹理分割，实验结果表明了该特征提取方法的有效性。     

基于分形理论的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好对其进行分割,文章将SAR图像的特点和分形理论相结合,提出了一种新的SAR图像分割方法。该方法首先对原始SAR图像每个像元为中心取两种不同窗口,计算在该两种窗口下基于区域自选的分形维数并求均值,将其作为分形纹理特征。然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像分形纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果分析表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

基于小波分解的快速分形图象压缩算法

为了解决传统分形压缩编码时间过长的问题 ,提出了一种基于小波分解的快速分形图象压缩算法 .该算法利用小波分解后各频带间能量分布不均衡的特性 ,将集中图象主要能量的低频域看作是一种图象 ,进行传统分形编码 ;然后利用小波分解后不同分辨率子带图象之间的相似性 ,用低频域的全搜索代替传统算法中整个区域的全搜索 ,将在低频域得到的分形参数进行适当的比例变换得到整幅图象的分形码 ,解码时 ,进行同传统算法相同的迭代过程 ,所得解码图象即为原图的逼近图象 .实验结果表明 ,该算法在压缩比不变 ,且基本不影响恢复图象质量的前提下 ,大大提高了编码速度 ,明显改善了分形图象压缩中编解码时间的不对称 .     

基于小波神经网络的脑图像分割研究

随着影像学的发展,医学影像设备极大地提高了人类获取自身信息的能力,推动了现代医学的发展.为了更好地获得脑部图像的信息,对脑部图像进行分割研究.首先介绍了脑图像的分割研究背景,然后详细研究了脑图像的分割方法.在分割算法中,给出了脑图像预处理模型,然后通过将小波理论和神经网路相结合提出一种脑部图像分割算法,并将将该算法在脑部图像处理中实现.脑图像分割实验表明算法能够有效地对图像进行分割.实验评估结果显示算法对于脑图像的分割足高效的.     

基于小波变换的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好地对SAR图像进行分割,该文结合SAR图像和小波变换多分辨分析的特点,提出了一种新的SAR图像分割方法。首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征信息,然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像小波能量纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

基于图像抽取和小波变换的压缩方法

由于良好的局部性时频分析特性和多分辨率分析,小波变换在图像处理领域有很好的应用效果,但其却是一种很复杂的数学变换.为了降低计算复杂度,提出了一种将图像抽取和小波变换相结合进行图像压缩编码的方法.将最常用的两种图像抽取法结合小波变换进行图像压缩的压缩效果,与小波变换压缩效果作了比较.通过在MATLAB运行环境下对该方法进行实验得出,与基于小波变换的图像压缩方法相比,对于纹理较少相对平滑的图像,可以在压缩图像视觉效果相同的情况下,获得更高的压缩比,同时降低计算复杂度.     

用于灰度图像分割的小波区域扩张算法

文献[1,6]提出了小波变换聚类（WaveCluster)算法,该文将这种思想引入区域扩张的图像分割算法中,提出了小波区域扩张算法,首先对图像进行小波变换,在变换空间中进行图像分割,再将分割结果映射到原始空间,有效地提高了分割效率。