基于小波变换的多方向小波变换

方向小波变换(SAWT)是小波变换(WT)的多方向扩展,它的基是各向异性的,具有多尺度、多方向的图像表示特性。SAWT不能恒保持多分辨率尺度关系,不能较好地表示图像中的平滑区域,因此利用WT和SAWT构造了一种新的多尺度、多方向且能保持多分辨率尺度关系的小波方向波变换。为了验证该变换的有效性,利用其进行了图像去噪实验。实验结果表明,所提方法能够很好地表示图像中的平滑区域和细节信息,并且能获得更高的峰值信噪比和结构相似性。     

基于小波变换的方向滤波

1.引言噪声是信号中任何不期望的成份,它的存在可能模糊图像的一些重要特征。因此,降噪和增强是图像处理中的一个重要问题。近年来,基于小波变换的图像降噪方法因其突出的优点而引起了人们的关注。在小波变换域内,可以单独考察不同尺度、不同子带、不同方向的分解信号;经过小波变换后,空域中的局部特性仍然能保留下来,许多空域图像增强技术仍然能够很好地应用。 Mallet和Zhong较早利用了小波变换系数的局部最大值来分析图像中的奇异点;Donoho和John-stone提出了基于小波系数的非线性收缩三步降噪法;另一些研究者利用基于小波的多尺度边界集合,通过直接或间接放大边界集合中的系数来突出图像边     

基于小波变换和ODPSF的纹理图象分割方法

在纹理图象分割的研究领域中,基于人类视觉感知特性的图象分割方法是一个重要的新研究方向,文中给出了一种纺理图象分割的新方法,即将小波变换和方向滤波有效地结合了起来,该方法是根据小波变换的多尺度、多频道滤波的特点,采用小波包提取纹理主频,然后用一种二维最佳正交极可分方向滤波器对纹理有关方向和频率等其他特征进行分割,实验结果表明,这种方法能够获得较好的分割效果。     

基于小波变换的滤波方法

小波变换正在众多学科掀起研究和应用热潮，并已获得了许多成功的应用。本文系统地研究了小波变换在滤波方面的应用，根据不同类型的噪音，给出了基于不同小波变换的滤波算法，并研究了其滤波原理。仿真结果表明，小波滤波方法不仅能实现各种滤波功能，而且简单易行，是一种有效的滤波手段。     

暗通道结合小波变换的雾天图像复原

在雾天条件下,由于大气中悬浮微粒的散射作用,经图像传感器获得的图像会出现能见度低、对比度差等退化现象。传统的暗通道先验算法虽然能得到较好的复原效果,但不具备实时性。针对传统去雾算法的缺点,提出一种暗通道结合小波变换的去雾算法。在小波变换的低频分量中应用暗通道先验原理得到初始传输图,再用形态学滤波修正白色区域的传输图,应用图像分割对天空区域传输图修正,最后用引导滤波对其进行细化,将修正后的传输图代入雾天成像模型得到复原后的图像。实验结果表明,修改后算法去雾时间仅为HE的1/20,复原后图像的可见边集合数与HE相差不大,平均梯度约为HE的1.5倍。     

基于小波变换的水下降质图像复原算法

根据水下成像的物理模型,提出一种基于小波变换的水下降质图像清晰化处理算法。该算法将RGB图像转换为YUV图像,根据图像的对比度,对亮度Y图像利用小波变换自适应估计介质散射光的大小,增强水下降质图像的对比度,并在小波变换的低频子带上进行非线性亮度调节,消除水下图像的光照不均问题,将亮度Y图像的处理结果与颜色分量U、V合成得到清晰的水下彩色图像。实验结果表明,该算法可以自适应实现水下观测图像的清晰化处理。     

基于小波变换的图像人工退化算法

基于小波变换的混合性噪声和混沌流密码,提出一种图像人工退化算法。将原始图像分解为N级不同频率成分的子图像,对高频子图像进行加噪,通过图像退化程度与安全性分析改进算法的抵抗滤波攻击能力。实验结果表明,该算法能快速实现图像退化与恢复,具有较好的抗攻击性。     

基于小波变换和参数滤波的音素分段算法

论文首先分析了小波的时频特性,基于该特性对语音信号进行小波域滤波,提出对听觉感知有效的频率分量,然后用参数滤波方法进行分段。参数滤波的基本思想是以一个变化的参数对信号进行滤波,得到信号在不同频带中的分量。可以证明若滤波参数以一定的规律变化,则这些滤波分量的一阶自相关表示了信号的相关结构。实验表明对上述经小波域滤波后的频率分量进行基于参数滤波的音素分段会得到较准确的分段效果。     

基于余弦变换和小波变换的数字水印算法

在互联网络技术和多媒体技术普及的今天,数字水印技术已经成为目前信息安全技术领域的一个重要方向。本文提出了一种基于离散余弦变换和离散小波变换的数字水印算法,以一个长度为n服从N(0,1)正态分布的随机数序列作为水印信号嵌入到图像最具感知意义的频率部分。实验结果表明,此算法具有良好的视觉效果和鲁棒性。     

基于局部和非局部正则化的图像压缩感知

基于低秩正则化的非局部低秩约束(Nonlocal low-rank regularization, NLR)算法利用相似块的结构稀疏性,获得了目前最好的重构结果。但是它仅仅利用了图像的非局部信息,忽略了图像像素间的局部信息,不能有 效地重建图像的边缘,同时Logdet函数不能很好地替代矩阵秩,因为它跟真实解之间存在着不可忽视的差距。因此,本文提出了一种基于局部和非局部正则化的压缩感知图像重建方法,同时考虑图像的非局部低秩性和图像像素的局部稀疏梯度性。选择利用Schatten-p 范数来替代矩阵秩,同时选择交替方向乘子算法求解产生的非凸优化问题。实验 结果表明,与传统的稀疏性先验重建算法和NLR算法相比,本文算法能够获得更高的图像重构质量。     

基于暗原色先验的低照度视频增强算法

在低照度条件下,视频质量总是不容乐观.对比度低,边缘细节不清晰,亮度低等情况会给视频后续处理带来很多不必要的麻烦.针对这种情况,本文提出了一种改进的基于暗原色先验的低照度视频增强算法.首先将输入的低照度图像取反,再对该图像进行去雾操作.大气光值由输入图像的暗通道最大值估计,同时,利用快速导向滤波计算并优化透射率,实现了保边降噪.最后,通过再次取反图像得到增强后的图像.透过实验结果证实,该算法能有效增强低照度图像的对比度,突出图像边缘的细节,提高图像的亮度,有效增强低照度图像.     

图像编码方向自适应提升小波变换

提出一种基于分块的图像编码方向自适应提升小波变换( DA-LWT),在每级变换中采用固定的方向块大小,仅保留一、二级变换所产生的方向信息,更高级别的方向由其前两级预测获得,从而减少边信息的开销。根据图像块的最小预测残差能量自适应选择滤波器的滤波方向,有效消除图像相邻像素间的冗余,降低高频系数能量。采用基于分数像素插值方案,提高方向分辨率。实验表明,DA-LWT的变换系数具有更好的“零树”特性,可取得比传统提升小波变换更好的编码效率和视觉效果。     

基于小波变换和中值滤波的Canny边缘检测算法

传统的Canny边缘检测算法采用的是高斯平滑,用来去除图像中的计算噪声,这种去噪方法虽然对抑制高斯噪声效果较好,但对脉冲噪声等的去除并不理想。针对这一问题,提出了用小波变换与中值滤波相结合的方法取代了传统的高斯滤波法,并对平滑后的图像作图像增强。实验表明,该方法有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的边缘检测效果。     

基于小波变换的人脸识别方法综述

结合近年来发表的文献和自己在该领域长期的研究,按照基于传统小波、Gabor小波、方向小波变换的划分,对小波变换在人脸识别中的应用做一详尽而深入的总结与展望.     

基于小波变换的多分辨率分布式滤波

小波变换的多尺度特点非常适合多尺度信号的处理,可以用于多分辨率多传感器滤波.通过研究快速提升法小波变换的特性,提出一种可将估计误差方差最小化的动态分辨率分布式滤波算法,算法不需要把小波系数当成白噪声处理,并且能够有效地降低向量和矩阵维数,减少运算,有较好的滤波性能.同时在不同的分辨率级中,利用快速提升法小波变换作为一种连接信号的桥梁.这种算法也可用于动态多分辨率多传感器数据融合.     

基于稀疏表示的相关滤波目标跟踪算法

针对相关滤波跟踪算法在目标形变、背景干扰等复杂场景下,易受干扰特征影响导致跟踪失败的问题,提出了基于稀疏表示的相关滤波目标跟踪算法。该算法将稀疏表示与相关滤波相结合,在目标函数中引入L1范数惩罚项,使训练出的相关滤波器只含有目标的关键特征,同时根据相关滤波系数的空间位置为其分配不同的惩罚参数,并采用交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers,ADMM）求解相关滤波器。实验结果表明：该算法在三个常用数据集上,与五种相关滤波跟踪算法相比,具有最高的精确度和成功率,且对复杂场景中的干扰特征具有良好的鲁棒性,同时能够满足目标跟踪实时性的要求。     

基于方向小波与Slant变换的鲁棒水印算法

设计了一种基于内容的数字水印算法。算法以方向小波变换提取的独立分块图像正则方向作为水印信息,根据图像噪声可见函数将水印信息量化嵌入分块图像Slant变换中频系数之中。实验结果显示,算法对于常见图像处理和几何攻击均具有很强的鲁棒性,与基于DCT和PST变换的算法相比,该算法能够更有效地抵抗一些恶意和非恶意操作同时实施的操作。     

一种基于小波变换和自适应滤波的图像拼接算法

图像拼接技术其关键在于解决拼接图像配准问题,以及如何针对多幅相关图像,进行无缝接合形成连贯的没有拼接痕迹的图像.本文针对上述问题,提出了一种算法.首先对小波域的图像信息采用灰度相关法进行匹配搜索,使用RANSAC算法对匹配点进行提纯;然后在小波域生成自适应滤波器,并在图像的拼缝处作滤波处理,得到拼接后的小波系数矩阵;对小波系数矩阵进行小波逆变换还原图像.实验结果表明:在小波域对图像进行拼接,而且在接缝处根据两幅图像的自身信息进行自适应滤波(即时改变滤波器形态),故它很好地平滑了拼接中出现的接缝.