基于小波变换的图像增强方法研究

利用不上波变换后特有的图像数据结构，将小波分析与传统的增强方法遥机地结合起来，进行了图像增强方法的探讨和研究。实验结果表明，该方法对原图像中较模糊，对经度差的细节得到增强，纹理清晰、层次感强，其处理结果比传统的图像增强方法令人满意。     

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。     

Matlab基于小波变换的图形图像处理

小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,在Madab中,图像的增强、除噪、压缩是其应用领域中的一个方面.文中首先介绍了小波分析的历史与现状,然后详细地说明了当前小波分析在图像方面的各个应用领域和研究的意义,以及其研究工具Madab组成和特点,从理论上讲解了小波变换的由来、定义和特点,在分析中所涉及到的连续小波变换、离散小波变换、二维小波变换.通过小波分析的理论研究,应用Madab来实现了一般图像的压缩、除噪和增强,然后利用小波分析的工具箱打开图形接口方式,来实现相关小波分析的应用.由于小波分析在图像中有许多的优点,因此小波分析在各个应用领域也越来越广.     

基于小波变换和插值的超分辨率图像处理算法

根据图像小波变换和插值处理的特点，提出了一种将小波分解与插值算法相结合的图像插值处理方法，以提高图像的分辨率。通过实验表明：该方法能够较好的保持原图像中丰富的高频信息，经插值处理并小波重建后提高了图像分辨率，而且图像主观上具有很好的视觉效果，客观上具有较高的信噪比，并图像中细节丰富，无明显的畸变，因此它也是超分辨率图像处理的一种行之有效的方法。     

一种基于小波分解的多图象拼接技术

对在多具图象间进行非规则形状图象拼接的多分辨整合技术进行了研究。运用Multimasks方法将多个图象的选定区域同时融合在一起,减小了计算量,并利用小波变换对图象进行多分辨分解,采用与频段宽度成正比的加权拼接宽度来消除拼缝的影响。实例表明,拼接图象平滑自然,效果较好。     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波变换是近几年发展起来较新的数学分支，应用十分广泛，本文介绍了小波变换的基本原理，并论述了它在图像处理中的应用。     

基于小波变换的语音信号基音频率检测法

将基于小波变换与多分辨分析 (MRA)下的Mallat算法与传统的快速傅立叶变换(FFT)相结合 ,提出了一种新的语音信号的基音频率检测方法。实验结果表明 ,这种方法能有效地抑制语音信号中共振峰对基音频率的影响 ,且不必考虑语音信号的短时性。与传统基音估计方法比较 ,此方法具有运算速度快、基音估计准确度高的特点。     

基于小波变换的MDoF线性体系地震响应分析

本文介绍了多分辨分析分频原理,将小波变换运用于地震信号的分频,推导出基于小波变换的MDOF线性体系地震响应计算公式。通过算例验证了MDOF线性体系各频带动力响应的叠加即为总地震响应的理论。同时也利用小波变换能够有效地去除非平稳地震信号的高频成分,并经小波重构后真实反映动力信号的主要特性,完成结构地震反应的高效计算。     

基于多进制小波变换的图像压缩编码

小波变换具有良好的时－频局部化特性,采用小波变换能有效地解决其他压缩方法所带来的“方块效应”。利用多进制小变换并结合其他方法对图像进行压缩,能取得较好的效果。     

小波变换中的数据变换方法

在图象压缩、重构等处理中，二进正交小波变换是一个非常有用的工具，其函数形式为{2^k/2Wn(2^kt-j):n∈N;k,j∈z}(t是实数）；在计算过程中，由于数据量太大，为了减少计算量应选择运算较快的算法，在计算机中浮点数比整数运算速度慢，若把t浮点数表示为形如A2^k 1(A是整数）的形式时，则2^kt-j为整数的形式，可以大大提高计算速度；在进行上述变换时，在考虑计算机字长p的限制下，为使在加、减、乘运算时，运算后的数据误差满足小于给定的ε、k、A如何取值，并得到了ε与p的一个近似关系式。     

Biomedical Image Processing Using FCM Algorithm Based on the Wavelet Transform

An effective processing method for biomedical images and the Fuzzy C-mean ( FCM ) algorithm based on the wavelet transform are investigated. By using hierarchical wavelet decomposition, an original image could be decomposed into one lower image and several detail images. The segmentation started at the lowest resolution with the FCM clustering algorithm and the texture feature extracted from various sub-bands. With the improvement of the FCM algorithm, FCM alternation freqneney was decreased and the accuracy of segmentation was advanced .     

基于非线性扩散与小波变换的混合图像去噪算法

利用小波变换能够很好地保留图像细节信息的特点,提出了一种将非线性扩散方程和小波变换相结合的图像去噪方法。采用由小波系数估计的非线性扩散方程扩散函数对图像进行非线性扩散,取得了较好的去噪效果。仿真试验证明了算法的有效性。     

基于引入反馈后的小波变换的图像融合

一般的图像融合算法需要通过人工参与比较才能判断融合效果的好坏。将效果评价作为反馈信号运用于多聚焦图像融合中,能够更方便地获得各个目标都比较清晰的图像。实验表明这种应用在图像融合中是有效的,比单一的融合算法要方便一些。     

基于小波变换的图像压缩技术

详细阐述了连续小波变换和一维，二维离散小波变换理论，分析了小波变换的优点以及小波变换用于图像编码压缩的特点和实现方法，并对一些改进的小波图像编码压缩方法作了简要介绍。     

虚拟现实技术的现状与展望

虚拟现实技术提供了以人为核心的人机交互模式．它使用户沉浸于由计算机创建的虚拟场景中,而且为用户提供了完善的交互手段．本文介绍了虚拟现实（ＶＲ）系统的内涵、研究内容、虚拟现实技术的现状及其在机械工程中的应用前景,并简述了作者所做的一些研究工作．     

基于小波变换的光声成像算法

为了进一步提高光声重建图像的质量,利用小波变换的多维多分辨率特性对光声图像进行消噪,将小波包的分解和重构理论与统计差值相结合对光声图像的细节部分进行增强。由仿真和实验结果表明,重建图像经过小波降噪和图像增强后,其对比度相对滤波反投影算法的光声像得到了明显的提高,其分辨率由0.55 mm提高到0.48 mm,该算法将为病变组织的正确诊断与治疗提供了更高的精度和准确度。     

基于整数小波变换的图像融合算法

图像融合技术是将同一对象的两个或更多的图像合成在一幅图像中,以便使它比原来的任何一幅图像更容易为人们所理解。成功地进行图像融合的关键在于找到有效实用的图像融合算法。本文提出了一种基于整数小波变换的图像融合算法,首先将待融合的源图像作多层整数小波分解,然后对各分解层分别实行融合处理得到新的小波系数矩阵,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像。实验结果表明本算法具有很好融合效果和实用性。     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

为有效剔除信号噪声，得到没有污染的信号，便于进行信号分析，介绍了小波包变换的改进方法，给出了信号的小波包分解系数排序方法，将信号的相关性与小波包的多尺度时频分析及重构结合在一起，并用于信号的去噪研究中．通过仿真研究和与目前小波去噪方法进行对比，证明了该方法去噪的有效性．     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

为有效剔除信号噪声,得到没有污染的信号,便于进行信号分析,介绍了小波包变换的改进方法,给出了信号的小波包分解系数排序方法,将信号的相关性与小波包的多尺度时频分析及重构结合在一起,并用于信号的去噪研究中.通过仿真研究和与目前小波去噪方法进行对比,证明了该方法去噪的有效性.     

基于小波变换的多聚焦图像自适应融合

图像融合是对来自同一场景的不同源图像的信息进行互补和合成,从而获得更为准确、更为全面、更为可靠的图像。采用了一种基于小波变换的自适应图像融合方法,首先将配准好的图像进行小波分解,并提取出细节分量和近似分量。其次,针对不同的频率域选择不同的融合规则,对低频系数选取区域均匀度和变化率相结合的融合规则,对高频系数选用区域方向对比度和区域匹配度相结合的自适应融合规则。最后通过小波逆变换得到融合图像。将其它融合算法和文中所提算法进行主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。