基于小波变换的红外图像滤波

为了提高红外图像的质量,对图像的滤波与增强是必需的,基于小波变换的滤波方法可以在一定程度上将噪声和图像细节分离,从而在基本不损失细节的情况下将噪声滤除.简要介绍了小波、小波变换、小波逆变换、离散二维小波变换和离散二维小波逆变换的基本概念.重点论述了小波变换的实现方法和小波滤波的实现方法.最后通过不同滤波方案的对比说明了基于小波变换的滤波方案的优越性.     

基于中值滤波和小波变换的红外图像去噪方法

针对红外图像对比度差、信噪比低、红外目标易被噪声干扰的缺点,提出一种自适应中值滤波和小波变换相结合的去噪方法.首先对图像进行小波变换,得到各频带子图像,对不同子图像采用不同的滤波模版进行自适应中值滤波,最后对图像进行小波重构,实现图像的去噪.将该方法与目前常用的去噪方法进行对比实验,结果表明,该算法简单有效,突出目标图像细节,可获得更好的图像视觉效果.     

基于小波变换的海洋热红外遥感图像平滑方法研究

基于目前国内红外扫描仪利用高低温黑体板进行辐射定标的工作机理,分析了海洋热红外图像灰度起伏的原因,结合扫描行数据的自身特征和小波滤波的特点及优势,利用小波变换对红外扫描仪获取的海洋热红外图像进行了平滑处理,取得了预期效果.     

热红外图像增强方法研究

文中提出了一种实现热红外图像增强的方法。选取了对比度调整、直方图均衡、自适应直方图均衡等增强方式进行相互比较,从而选取一种适合热红外图像增强的方法。为了达到最理想的热红外图像增强效果,必须首先利用B样条小波分离祛除噪声后,再利用自适应直方图均衡增强热红外图像。经过比较,这种方法体现出非常理想的效果。     

基于直方图的热红外图像增强方法

为了改善热红外图像的增强效果,本文提出了一种基于改进的直方图裁剪方法的热红外图像增强算法.该算法核心是确定热红外原始图像与传统的直方图均衡化图像的直方图bins中像素点的数量差,再根据范围准则,将计算出的不同bins的差值划分为不同的区块.然后重新分配直方图,确定变换函数,得到增强后的热红外图像.该算法是一种改进的全局直方图均衡化方法,在对比度增强、直方图形状和细节信息之间可以做到较好的平衡.本文算法的峰值信噪比、结构相似度和均方误差的平均值分别为27.5、0.923和0.59,均优于其他算法,实验结果表明,该方法能有效增强热红外图像.     

基于双正交小波域的SAR图像滤波方法

将E-lee、E-Kuan、GammaMap、wiener等经典滤波算法和双正交小波变换相结合,提出了基于双正交小波变换域的局部统计特性SAR图像滤波方法,同时提出了一个运算量少,且是归一化的对数变换,它将乘性的Speckle噪声转为加性噪声。在小波域内建立了局部统计特性SAR图像滤波算法,使用多分辨率的手段,因为在每个方向上的小波系数都具有相同的特征,可以很好地处理图像的一些特性,使得图像边缘被模糊的相对少些。实验结果表明,此方法比经典算法的效果要好。     

一种红外图像小目标滤波算法研究

提出一种红外图像滤波算法,该算法建立在小波变换算法基础上.对非平稳信号的去噪声,小波变换具有时域和频域上的局部性特性、多分辨率分析特性,非常适合用来分析和处理非平稳信号,在保证运算速度的同时也提高了滤波质量.经实验证明,该算法较好地融合了噪声消除和边界保持两大优点,大大改善了图像预处理的效果.     

一种图像脉冲噪声小波域广义滤波算法

提出了一种脉冲噪声滤波算法.首先对噪声图像进行二维小波分解,得到高频和低频子图像;其次对高频子图像序列采用改进自适应加权中值滤波进行处理,以排除水平、垂直、对角方向的噪声;然后对于低频子图像引入基于修正系数的维纳滤波进行处理,并进行小波系数重构;最后设计出一种小波域图像增强模型,通过设置调节系数,将图像分为不同区域分别进行相应比例的对比度拉伸处理,结合实验定量讨论了噪声强度与模型系数的函数关系.实验表明,该滤波算法不仅优于几类单一滤波算法,相对于某些组合滤波算法而言,也具有一定的优势.     

基于形态小波变换的红外图像目标检测方法

文中提出了一种基于形态小波变换的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标 检测算法。算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强的抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR) 为2 的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

一种小波变换的小波系数均衡图像增强算法

介绍了几种经典的图像增强算法,依据经典直方图均衡化算法思想,提出了在小波变换下的小波系数均衡化图像增强算法,并给出了计算步骤。与经典直方图均衡化算法、同态滤波实验结果相比较,表明提出的算法可有效增强图像、抑制噪声。     

一种基于小波变换的图像增强方法

针对部分灰度图像分辨率和对比度低、噪声大、视觉特性差等特点,提出了一种基于小波变换和直方图均衡的新的图像增强方法。该方法将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合,同时再辅以中值滤波去噪和同态滤波增强,从而在很大程度上克服了单一的直方图均衡化进行图像增强时会丢失图像细节信息、增强图像噪声等的不足。实验结果验证文中方法对图像的分辨率和对比度增强有很好的效果。     

基于离散平稳小波变换的图像同态增强

同态增强可用于减少光照不均匀引起的图像降质,提出了一种基于离散平稳小波变换的图像同态增强算法,对图像进行离散平稳小波变换后,对变换后的各个高频子带采用不同的同态滤波器进行增强处理,实验结果表明,提出的方法能有效地提高图像对比度,又能突出图像的细节部分信息,其效果优于传统的同态增强。     

一种小波域改进双边滤波的水果图像去噪算法

采用机器人实现水果的自动化精确采摘是现代水果采摘技术发展的基本趋势之一。但由于成像条件以及机器人自身电子电路等因素的影响,使得所获取的图像或多或少存在大量噪声。将小波变换与双边滤波算法有机结合,提出了一种针对水果图像中颗粒噪声的滤波算法。该算法首先对噪声图像实现小波分解,对于各高频子图像,给出了相似像素的基本定义并分别设计出尺寸为5的多方向的相似像素检测窗口;然后根据检测窗口中相似像素的个数与检测窗口全部像素点个数的比值大小,分别采用自适应双边滤波算法和改进加权中值滤波算法加以处理。最后实现小波系数重构。实验仿真结果表明,该滤波算法性能优于双边滤波算法以及小波域双边滤波算法,对于农产品视觉图像、基于流媒体技术设施现场采集的图像处理等领域也具有一定的参考价值。     

基于小波变换与改进中值滤波的红外图像去噪

红外图像去噪研究是红外研究领域的热点问题,热图的去噪效果对后期的图像处理起着重要的作用。在此针对于红外热像传统去噪算法中无法有效保持红外热像差细节的不足提出了一种改进算法。该方法采用改进的中值滤波结合小波变换对红外热图进行去噪处理,结果实验仿真表明该方法能够有效保持红外图像热差细节的同时,对噪声抑制也具有理想的效果,对于后期处理具有很好的鲁棒性。     

一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法

针对红外图像对比度低,噪声干扰大,用传统增强算法增强时,增大噪音的问题,提出了一种基于小波变换的非线性红外图像增强算法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,接着根据低频系数的特点设计了非线性函数对低频系数进行增强,并对高频系数进行小波去噪,最后通过小波重构得到增强的图像.仿真实验表明,该方法不仅解决了红外图像对比度低的问题,并且降低了噪声,突出了图像细节,该方法无论是增强效果还是抗噪效果都明显优于传统的图像增强方法.     

基于小波的同态滤波器用于图像对比度增强

同态增晰可用于减少光照不均匀引起的图像降质,并对感兴趣的景物进行有效增强,本文提出一种基于波波的同态增晰方法,采用一种高通滤波器对小波分解系数进行处理,处理后图像的局部对比度增强效果明显,又能较好地保持图像的原始面貌。     

基于小波分频与直方图均衡的图像增强算法

传统直方图均衡化算法在增强图像的同时也丢失了图像细节、增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降。结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和直方图均衡的高亮度图像增强算法。首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量做直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构。实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果。