一种基于图象恢复和小波包分解的遥感图象压缩方法

设计了一种基于小波分解等去相关技术和图象恢复技术的遥感图象压缩＼解压方法。该方法首先分别利用比特分割和差值两种方法对图象进行去相关预处理,其次利用二层小波包分解将图象分解为低频和高频部分等16个部分,然后对各高频成分进行了量化压缩或置零(去除),对低频部分采用无损的算术编码。为了提高解压重建图象的质量,利用线扩散函数对重建后的图象进行恢复处理。对SPOT和TM图象的实验结果表明,该技术是可行的．     

基于多分辨分析的图像拼接并行算法

介绍了小波变换的概念和特性，并利用小波变换的多分辨分析给出了能同时兼顾光滑度和清晰度的图像拼接方法，在此基础上研究了图像拼接算法的并行化．实测结果证明了它的实用性．     

基于小波分解的数字图像水印处理算法

提出了一种基于小波的隐藏数字水印的新方法。该方法将一幅二值图像作为水印来隐藏，基于JPEG2000标准，将水印和图像均进行多尺度分解，然后将分解的水印低频系数嵌入到具有相同尺寸的图像的低频系数中，重构得到水印图像；水印分解中的高频系数将被保留，并在水印检测过程中作为密钥使用。检测水印时，需要原始的未加水印的图像。实验结果表明，算法对压缩、加噪、线性滤波、剪裁等具有较高的鲁棒性。     

一种基于SVD分解的小波阈值降噪方法

针对小波软阈值消噪的缺点,探讨了一种基于奇异值分解(SVD)的离散小波去噪方法。该方法通过对每层小波分解细节系数进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在细节系数中的有用信号成分,最后进行小波重建,得到降噪信号。通过仿真实例的验证,表明该方法与小波阈值消噪法相比,在强噪声背景下,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高。     

一种基于奇偶分解的小波域图像数字水印方案

提出了一种基于奇偶分解的小波域图像数字水印方案。该算法将图像水印按照位置进行奇偶分解,将原始图像进行3级小波分解的低频小波系数按照位置进行奇偶分解,选择重要系数作为嵌入区域,并利用人眼视觉隐蔽特性自适应地调节水印嵌入强度,将水印嵌入到相应的系数中。仿真实验证明,该算法简单易行,对JPEG压缩、滤波等攻击均具有良好的鲁棒性。     

基于小波变换的虚拟现实场景中的图像处理

提出一种基于小波分析理论的虚拟现实场景中的图像处理方法 ,旨在对用于景物表面的纹理贴图或背景图像进行小波分解 ,在量化编码中以视点与图像的距离作为度量 ,选取一系列不同的阈值对图像进行压缩处理 ,从而得到一系列不同质量的图像 ,然后在虚拟现实场景中根据视点与景物的距离调用不同级的图像文件 .此方法对于降低系统负荷 ,提高图像的实时显示速度有一定的价值     

基于多尺度的小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波的多尺度特性及其在图像编码中的应用，通过尺度因子对小波作伸缩处理，小波变换具有突出信号在时域、频域局部特征的能力．通过具体实例给出图像数据的小波多尺度变换及图像重构的实现过程，通过合理阈值的选取去除图像数据中的一些细节参数，图像的改变对人的视觉影响不大，处理后图像的可压缩性增强。     

基于拼接思想的小波域多聚焦图像融合

分析多聚焦图像融合的特点,给出一种基于拼接思想的小波域图像融合方法。利用小波分解系数中区域方差和较大的系数对应着较好的图像块原则,结合区域一致性检验修正,选择代表优质图像质量的小波系数,经小波反变换重构聚焦图像。实验结果表明:采用此方法得到的融合图像清晰度高,图像特性保留良好,客观评价指标有明显提升。     

基于MATLAB的连续小波变换图象分析

Ｗａｖｅｌｅｔ是基于ＭＡＴＬＡＢ的一个重要应用软件包。但在利用Ｗａｖｅｌｅｔ对于一些典型信号,如正弦信号、δ－信号进行连续小波变换时,即出现一些与常识不相符的“异常”图象。针对这个问题,利用Ｍｏｒｌｅｔ小波基从连续小波变换基本公式出发,通过数学上的严格推证,指出了这些特殊图象的形成原因,分析了小波变换所体现的“数学显微镜”的特点,并得到一个有趣的结论：只有当波Ｍｏｒｌｅｔ小波基的振荡频率略微小于正     

基于小波变换的静止图象压缩技术研究

小波变换是当前热门的研究课题，它在信号和图象处理领域获得了非常广泛的应用，当图象经过小波变换后被分解不同分辨率级和不同方向的子图象，对不同的子图象采用不同的编码方法，为了提高编码效率还采用了多级零编码技术。最后给出的实验结果表明：采用本文的压缩方法可以得到较高的压缩比，在压缩比为１２８：１时，峰值信噪比（ＰＳＮＲ）仍有２７．７３ｄＢ。     

利用改进的小波阈值算法进行图像消噪处理

硬阈值函数用于图像去噪处理时重构的信号会产生震荡,而软阈值函数用于图像去噪处理又会造成边缘模糊现象,本文引入参数α将软硬阈值函数相结合,提出一种新的阈值函数,并将该算法应用于静态图像去噪处理中.结果表明,该算法不仅能有效的改善图像信噪比,而且能使信号的边缘保持较高的分辨率,是一种有效地图像去噪方法,具有一定的实用价值.     

基于第二代小波变换的多分辨率图像水印方案

根据第二代小波变换的特点,利用传统小波多分辨率图像水印方案,给出了基于第二代小波变换的多分辨率图像水印方案。该方案实现简单,对内存需求量小,便于DSP芯片实现。仿真结果表明,该方案不仅能保持传统小波多分辨率图像水印的优势,而且处理速度更快,对图像尺寸没有特殊要求。     

图像压缩中Shannon正交小波变换的快速算法

分析了Shannon正交小波的频谱特性和信号变换的特点,借助快速傅里叶变换实现Shannon正交小波变换和逆变换。实验结果说明Shannon正交小波在联系小波变换和傅里叶变换方面具有特别重要的意义,有利于小波变换在信号的实时处理中的应用。     

基于空域梯度算子和小波域多分辨分析的图像增强算法研究

为改善图像的视觉效果,提出一种基于Sobel算子和Lplacian算子相结合的混合算法,并采用基于Sobel算子、Laplacian算子、小波变换和提升小波变换的算法,对滚珠缺陷图像和医学CT图像进行图像增强处理的算法研究．实验结果表明,混合算法适于滚珠缺陷图像的锐化,其效果优于另外4种算法;提升小波变换算法适于细节信息较为丰富的医学图像增强,与其他5种方法相比其效果最优．     

计算机图形处理的小波变换方法

利用小波变换建立了计算机图形特别是参数曲线的分层多分辨表示．讨论了适用于表示曲线、曲面等几何体的小波基应具有的特征，对几种小波变换结果进行了比较，其结论可直接推广到参数曲面表示     

局部特征在航拍图像拼接中的应用

针对航拍图像的特点和难点, 提出了一种基于局部特征的航拍图像拼接方法, 以提高拼接的质量和速度. 该方法利用多分辨率技术和局部特征对航拍图像序列进行配准. 通过仿射变换模型将拼接问题转化为像素点空间坐标变换的过程. 采用渐入渐出的图像融合算法, 消除拼接痕迹, 实现了色彩和亮度的平滑过渡. 实验结果表明, 该方法对航拍图像序列和视频图像拼接效果良好, 具有较高的实用价值.     

小波分析在图像处理中的应用

简要介绍了小波分析的基本原理和分类,及其在图像处理中的应用。重点论述了小波分析在图像边缘检测,图像融和,图像消噪中的应用。并介绍了以小波分析为基础的人工神经网络是图像识别的一种很有前途的方法。     

纹理图像多尺度灰度共生矩阵步长参数的研究

将小波变换多尺度理论用于分析确定共生矩阵最佳步长参数值,利用小波变换对原始图像进行分解,根据具体纹理图像,选择合适小波子图像(近似图像或其细节子图像)进行纹理分析,通过计算分解图像的纹理特征参数(对比度)确定最佳步长参数.当步长参数为最优值时,计算所得纹理特征参数值将处于周期极值位置,其利于纹理分析.相对于原始图像,分...     

基于多分辨率分析的相关算法在信号滤波中的应用

测量仪表获得的信号带有噪声 ,使内燃机关键参数的计算比较困难 ,已有的FIR和IIR数字滤波器的去噪效果较差 ,且使内燃机的瞬时转速曲线产生了相移 ,难以确定速度曲线局部极值点的位置 .为去除信号中的噪声 ,提出了一种基于多分辨率分析的相关算法 ,首先对原始信号进行小波变换 ,根据规划后的相关函数 ,仅选择对应于信号的小波变换的模极大值 ,将信号和噪声分离开来 ,然后再重建信号 .将该方法用于R410 2型内燃机的瞬时转速曲线的信号滤波中 ,并与IIR滤波后的结果进行比较 .可以看出 ,相关算法不仅使滤波后的曲线更加平滑 ,还避免了IIR滤波中存在的相位滞后 .这表明相关滤波法在精确地重建原信号的同时 ,又能较理想地去除噪声的干扰