一种基于双正交小流变换和格型矢量量化的视频编码算法

本文提出了基于双正交小流变换和格型矢量量化的视频编码算法，在该方案中，小波变换将图像分解成多分辩率的子带图像，多分辩率运动估值技术实现子带图像的帧间预测，格型徉量量化对预测差值子带图像进行编码，从而获得了性能较好的活动图像编码新算法。     

一种基于双正交小波变换和格型矢量量化的视频编码算法

本文提出了基于双正交小波变换（ｂｉｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ）和格型矢量量化（ＬＶＱｌａｔｔｉｃｅｖｅｃｔｏｒｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）的视频编码算法。在该方案中，小波变换将图像分解成多分辨率（ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）的子带图像，多分辨率运动估值（ＭＲＭＥ，ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｏｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）技术实现子带图像的帧间预测，格型矢量量化对预测差值子带图像进行编码，从而获得了性能较好的活动图像编码新算法。     

一种基于椒盐噪声新型组合滤波算法仿真研究

提出了一种新型组合滤波算法。该算法首先在噪声方差估计、滤波模板类型和尺寸大小等方面对自适应维纳滤波进行改进,对图像噪声进行预处理;其次将预处理后的图像进行二维多尺度小波分解,由于低频子图像基本不受噪声污染,故不作处理;然后对开关中值滤波分别从噪声检测、噪声分类、噪声滤波等方面进行改进,并给出具体实现步骤,用于小波域高频子图像滤波;最后将滤波后高频子图像和低频子图像进行小波系数重构。实验结果表明,两类改进滤波算法在滤波性能上均优于原始算法,在抗噪性和细节保持等方面具有一定优势。     

基于粗糙集的彩色文本图像特征分割算法

提出了一种将彩色文本图像分割为背景、图像、文字和图形区域的算法。该算法在一种改进的RGB-椭圆彩色模型上，对每一个分量进行若干次小波变换后的高频小波系数块进行直方图特征分析，并应用粗糙集的分类思想，将彩色文本图像分割为相应的区域。实验结果表明，该算法能得到较好的分割效果。     

结合相干斑抑制的小波域SAR图像网格编码量化

本文结合SAR图像相干斑的抑制,研究了一种在小波域对带噪SAR图像做网格编码量化的新方法。首先将SAR图像在小波域内实施软阀值去噪声,然后根据SAR图像在小波域中各子带系数固有的树结构关系对其进行零树分类,对分类后的重要性小波系数进行网格编码量化,利用卷积编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,并用维特比算法寻找最优量化序列。该方法综合了小波相干斑抑制、零树编码、网格编码量化技术,不仅利用了信号小波变换域的空间相关性,而且也较好地利用了信号间的时间相关性。在压缩的同时进行了相干斑抑制,在SAR图像的压缩中取得了很好的效果。     

基于Gabor小波变换的彩色图像分割

本文提出了一种基于Gabor小波变换的彩色图像分割方法，首先对彩色图像进行Gabor小波变换，然后进行特征提取，并采用动态聚类K-均值算法进行分类，最后得到图像分割的结果。实验和分析表明，该方法对于彩色自然图像的分割具有较好的效果。     

针对小波域量化隐藏方法的图像监测技术研究

基于对图像小波变化后各子带系数的不同统计特性，提出了一种针对小波域信息隐藏算法的新型图像隐写术分析技术。通过对原始图像和隐藏信息后的图像的小波变换系数子带直方图的分析，得出了小波域信息隐藏对子带系数的改变特性。进一步对系数进行傅立叶变换，从而量化信息隐藏对系数的影响程度。实验结果表明该方法适用于小波域量化隐藏信息算法的检测。     

基于广义高斯分布的图像盲检测算法

图像拼接是图像篡改机制中简单并常用的方法之一.本文基于自然图像小波子带系数的统计分布符合广义高斯分布的假设,提出了一种拼接图像检测算法.提取小波细节子带系数对应的广义高斯分布模型参数以及模型预测误差为特征向量,采用支持向量机实现了对自然图像和拼接图像的有效分类.实验结果表明本文算法达到了平均88.76%的准确率,性能优于使用Hsu提出的基于相机响应函数的拼接图像检测算法.     

一种基于Red-Black小波的图像融合的改进算法

为增加融合后图像信息量,增强图像清晰度,提出一种基于Red-Black小波图像融合的改进算法。该算法在对源图像进行Red-Black小波变换前,首先进行PCA变换,然后对得到的第一分量作多尺度的Red-Black小波分解,对于高频子带系数和低频子带系数分别采用基于极大值的选择和基于区域方差的融合规则。最后对融合后的各级子图像进行Red-Black重构,并对重构的结果进行PCA逆变换得到融合的图像。实验结果表明,提出的算法进行多光谱图像融合可以很好地保留光谱信息并且有较高的空间分辨率,提高了熵值,增加了融合后图像的信息量,扩大了信息丰富程度,也有效增强了图像的清晰度,具有较好的视觉效果,在遥感图像处理领域有较广泛的应用前景。     

多尺度多特征仿生人脸识别

本文使用Daubechies正交小波变换对人脸图像进行二次小波分解:首先对第二次小波变换低频子图像进行PCA分析。运用邻域法进行分类得到距离隶属度。利用模糊分析提取出候选样本,对候选样本第一次小波变换的低频子图像进行PCA分析,运用最近邻域法进行分类得到最终识别结果。实验表明:小波变换预处理得到多尺度多特征;分类结果之间具有一定的互补性,同时可以提高分类性能。     

一种基于数学形态学与小波域增强的滤波算法

为了有效滤除图像高斯噪声,将数学形态学与小波域增强相结合,提出了一种高斯噪声新型滤波算法.该算法首先将噪声图像进行二维小波分解,得到低频和高频子图像;然后保留低频子图像不变,对各高频子图像根据其噪声分布特点分别设计出多角度、多结构逐级形态学滤波器进行滤波处理,并进行小波分解系数重构;最后对经过形态学滤波后的图像进行2层小波分解,通过设计出一种新型小波增强函数对不同幅值的小波系数进行不同程度的收缩处理,在此基础上进行分解系数重构.将自适应中值滤波与数学形态学滤波与本文算法进行比较,实验证明本文滤波算法其去噪效果优于前两种算法.     

基于双树复小波变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统离散小波变换图像融合算法在图像特征表达上存在的不足,采用具有近似平移不变性和方向选择性的双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分解与重构,并对高频子带应用基于局部相似性度量的加权平均与选择相结合的融合策略。通过对实验结果的主客观分析,证明该方法得到的融合图像效果较好,优于基于传统小波变换的算法和局部能量取大的算法。     

Shearlet变换和奇异值分解的图像隐藏方法

为了更好地平衡Shearlet域图像隐藏不可见性、鲁棒性和算法时间复杂度之间的关系,提出了一种基于Shearlet变换和奇异值分解的图像隐藏方法。利用Shearlet变换的能量聚集性、小波包分解低频子带抗攻击性强和矩阵奇异值良好的稳定性,载体图像先进行Shearlet分解,得到的低频子带再进行二级小波包分解。将秘密图像的重要信息位平面隐藏到小波包分解低频系数的奇异值矩阵中,次要信息嵌入Shearlet高频子带中。实验表明,该算法对高斯噪声、滤波和剪切等攻击都有较好的鲁棒性,同时,不可见性较好,时间复杂度较低。     

一种基于图像内容的小波域半脆弱水印算法

在充分考虑图像视觉屏蔽特性的基础上,提出一种小波域图像半脆弱水印算法.嵌入水印基于小波低频子带系数产生,该方案通过自适应地修改小波变换后水平与垂直细节子带系数以嵌入水印,嵌入水印具有较好的透明性.实验结果证明了算法对非恶意攻击的鲁棒性和对恶意攻击的脆弱性.     

基于小波域隐马尔科夫模型的文本图像子带分割方法

本文在已有文献的基础上,通过分析不同子带小波系数之间的相关性,提出了一类基于小波域HMT(Hidden Markov Tree)模型文本图像分割方法.其基本思想是先在子带分类的基础上,综合考虑不同尺度上的分类,进行多尺度文本图像分割,最后根据后验像素信息对上述方法所得分割结果进行修正,得到优于已有文献的分割效果,而且在一定程度上减少了分割算法的计算量.     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法

提出了一种基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法.该算法首先采用中值滤波进行预处理以去除脉冲噪声,然后对图像进行二维小波分解得到高频和低频子图像.根据各高频子图像噪声分布特征,分别设计出新的结构元素进行形态学滤波,随后定义一种新型阂值判别函数对高频和低频子图像分别设定不同调节参数,以进一步滤除残余噪声.最后进行小波系数重构.仿真结果表明,该算法去噪效果明显优于其他几种算法,从而表明该算法是一种较为有效的图像混合噪声滤除方法.     

基于子带谱间变换的多光谱图像压缩

针对星载多光谱图像压缩,提出了基于子带谱间变换的压缩算法。该算法首先对多光谱图像序列的每个波段分别进行空间二维小波变换,以此去除多光谱图像的空间相关性;为了去除多光谱图像的谱间相关性,将小波分解后的每一层子带作为整体,采用串行成对变换的方式对两个波段进行子带谱间KLT变换;最后,利用最优截断的嵌入式块编码算法对变换后的所有主成分同时进行最优率失真压缩。实验结果表明,该算法能够获得较好的压缩性能,同时具有较低的编码复杂度,适用于星载多光谱图像的压缩。     

基于小波变换的匹配插值算法

图像插值技术是图像三维重建中的关键技术之一.在传统插值算法的基础上利用小波变换可聚集到信号任意细节的特点,设计了一种基于小波变换的匹配插值算法.该算法对小波分解子图分别进行处理,在保留图像高频细节部分不失真的同时,又对代表图像整体概貌的低频子图利用匹配算法进行插值处理,最后通过小波重构得到目标插值图像.实验结果表明,该算法得到的插值图像不仅很好地保持了图像的边缘细节特征,而且在物体形态的过渡上也满足了三维重建的要求.     

结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法

现有的边缘检测算法对红外图像进行边缘提取的过程中,容易出现边缘模糊和噪声残留等现象;针对这种现象,提出了一种结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法。根据小波变换后各高频子带间的相关性,引入了图像的相关性因子来对图像信号进行分类;并对提取的边缘信号进行基于蚁群算法的边缘检测算法进行边缘提取,来去除其中的噪声信号并对弱边缘信号进行保护。实验结果表明,其实验结果与预期效果基本相符,在不同复杂背景的红外图像中,都具有较好的边缘保护效果与抗干扰能力。     

基于最优小波包基的自适应数字水印算法

提出了一种新的基于最优小波包基的数字水印算法，该算法充分利用了小波包的优点．对图像低频子带和纹理细节丰富的高频子带同时实施分解处理，并结合与人类视觉特性，采用自适应水印嵌入算法。实验证明该算法在保持嵌入水印图像具有良好视觉质量的同时，对常见的水印图像攻击方法具有较强的鲁棒性。