小波变换在储粮害虫图像压缩中的应用

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解和重构过程.对储粮害虫图像实现了2种图像压缩方法.通过实验结果表明,小波变换用于粮虫图像压缩有很高的实用价值.     

基于小波变换的图像编码研究

图像压缩编码技术是现代多媒体及通信领域中的关键技术之一,小波分析作为一种新的信号分析工具,因其对非平稳信号进行时频多分辨率分析的强大能力而在图像压缩领域中得到了广泛的应用.研究了小波变换在图像压缩中的应用,在得到图像的小波变换系数的基础上,对图像小波变换系数应用了一种多阈值量化方法并将其实现.根据图像小波系数量化结果,提出了幅值平均化方法和一种游程编码的改进方法,以对量化后的系数进行进一步的压缩,在图像的压缩比和重建图像的质量上获得了较为满意的结果.     

小波变换在图像压缩中的应用研究

介绍了数据压缩图像基本原理,指出了小波变换是实现图像压缩的一种重要方法,介绍了小波变换如何实现对图像进行压缩,并与传统的DCT方法作了分析比较,分析了各自的压缩比和重建效果,以及小波变换在图像压缩技术中的优越性。     

小波分析在数字图像处理中的应用

介绍了基于小波变换的图像分解与重构,小波变换具有时-频局部化的特点,因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定位.经过小波变换的图像具有频谱划分、方向选择、多分辨率分析和天然塔式数据结构特点.基于小波变换这些特性,讨论了MATLAB语言环境下图像增强、图像融合、图像平滑和图像压缩的基本方法.通过实验可见,基于小波变换的图像处理具有理想的效果.     

一种新的基于能量分布的图像压缩方法

研究了小波变换用于图像压缩涉及到的小波系数阚值的确定问题。建立了评价图像小波变换后各层子图像能量分布的理论公式；给出了确定小波系数阈值的方法和一种新的图像压缩算法。以典型的Lena图像为例，在同等压缩比条件下，把本文提出的图像压缩方法与FFT和DCT法进行了对比，结果表明：本方法有明显的图像改善效果和抗“分块效应”的能力。     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

小波变换在图像压缩研究中的现状和趋势

小波变换在时域、频域均具有良好的局域化特性,弥补了ＤＣＴ变换的不足,它的多分辨率变换特性与人眼的视觉特性非常接近。小波变换图像压缩编码不仅保持了原图像在各种分辨率下的精细结构,而且便于和其它新兴图像编码方法相结合,成为当令研究的热点。在分析小波变换原理的基础上,讨论了小波变换用于图像压缩的关键技术,并展望其发展前景。     

基于小波变换的SAR幅度图像压缩算法

针对合成孔径雷达信号处理的幅度图像压缩问题,提出一种基于小波变换的幅度图像压缩方法,对幅度图像进行离散小渡变换,实现幅度图像的多级分解,达到良好的压缩效果.使用星载合成孔径雷达RADARSAT的图像作为测试图像进行实验,压缩比CR=10∶1,峰值信噪比PSNR=31.86 dB.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性和实用性.     

空间TDICCD相机图像压缩的提升小波变换实现技术

空间时间延迟积分电荷耦合器件(TDICCD)相机图像压缩2维(2-D)离散小波变换模块的基于常用硬件实现方法实现效率低,为此提出一种适于电荷耦合器件(CCD)图像的(128,N)快速2-D提升小波实现结构. 在CCD图像行方向上,采用16个提出的1维(1-D)行提升小波变换模块快速实现结构并行分解图像,每个模块采用4个延时寄存器的值作为中间值并用2步预测更新步骤融合的结构来计算行小波系数;在行小波系数的列方向上,提出了一种基于多路复用技术的(32,16)列提升小波变换结构,最终实现了2-D提升小波变换. 结果表明,2-D提升小波变换模块能快速稳定地工作,分解1帧图像仅需60.198μs,与传统方法相比,节省时间达到49.90%,节省逻辑资源10.71%,节省寄存器资源11.80%,节省存储器资源12.98%,有效地解决了CCD图像压缩小波变换硬件实现效率低的问题.     

Lifting Scheme的Haar小波在医学图像压缩中的应用研究

针对医学图像进行实时传输和大量存储时需要进行压缩处理的需求,论述了Lifting Scheme的Haar小波在医学图像压缩中的应用方法.首先,分析了Haar小波的变换原理,然后阐述了基于提升Haar小波的医学图像压缩算法.实验表明,在压缩比和峰值信噪比等评价参数方面,基于Lifting Scheme的Haar小波算法在医学图像压缩中取得了较好效果.     

基于小波变换压缩和支持向量机组的储粮害虫图像识别

使用小波变换对储粮害虫的高维图像矢量进行压缩,利用图像的高频部分对应于图像的边缘和轮廓,很好地压缩和表征了害虫图像的特征.提出了一种基于支持向量机(SVM)组的淘汰法.这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差.100幅害虫图像的识别结果表明,基于SVM的识别方法在识别效果、识别时间等方面都有显著的优越性.     

基于小波变换的储粮害虫图像的提取

以基于机器视觉的储粮害虫识别系统中图像轮廓的提取为研究对象，利用小波变换对图像进行不同尺度的小波分解，对得到的小波系数进行不同的处理，从而达到图像轮廓提取的目的。结果表明：利用小波变换对图像进行处理，可以收到良好的效果。运用Matlab语言对二维图像信号进行多尺度多分辨率分析，并很好地应用于粮虫图像轮廓的提取。该研究对粮虫识别及其它图像分析技术具有一定的参考价值。     

小波在遥感图像分析中的应用与发展

介绍了小波变换在影像压缩、多源遥感影像融合、影像去噪、影像边缘检测与纹理信息提取等方面的应用特点与效果,并对小波在遥感影像分析中的应用趋势,以及一些尚待解决和进一步研究的问题进行了探讨。     

基于小波变换的图像处理技术研究

小波变换由于自身具备的时频域局部化特性,能有效地克服Fourier变换在处理非平稳的复杂图像信号时所存在的局限,已成为图像处理的一种重要手段。在简单介绍小波变换基本原理的基础上,举例说明了小波变换在图像去噪、压缩、增强和融合等方面的应用。实验结果表明：将小波变换应用于图像处理可获得良好的处理效果。     

基于自适应阈值的储粮害虫图像分割算法

阐述了储粮害虫图像分割是储粮害虫智能检测识别系统的基础和关键。详细分析了高斯直方图、矩量保持、模糊集、最小误差闺值分割算法在储粮害虫图像中分割的应用。分析比较了这四种算法对特定粮虫图像分割效果的优劣，由此得到最优性能的分割方法。     

数据压缩在人脸识别中的应用

提出一种基于DCT正变换和小波变换按照灰度值近似压缩的一种图像信息压缩方法和图像复原方法,对人脸识别中的图像进行数据压缩处理后进行归一化,并根据归一化向量的特征值所对应的特征矩阵存储图像,将位图存储过程变换为数据文件的存储,节约了存储空间.最后用Lucy-Richardson算法对压缩后的图像进行了恢复,以测试压缩过程中对图像冗余信息的删除是否有效,测试结果表明该方法对人脸识别中图像进行数据压缩是有效的,并且达到了人脸识别对图像精度的要求.     

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。     

ALOS影像提升小波融合的土地覆被分类研究

根据提升小波变换原理,结合小波变换和色调、强度、饱和度变换(IHS变换)融合方法的优点,提出了提升小波变换影像融合模型,用于提高遥感影像土地利用/土地覆被基础信息解译精度.采用对比分析方法,以长江口北岸的日本先进陆地观测卫星(ALOS)影像融合为例,综合影像主客观综合评价和影像分类Kappa系数值,将提升小波融合方法与传统融合方法进行对比分析研究.结果表明:提升小波融合模型优于传统融合方法,该模型在提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,从而有效地提高了遥感影像解译土地利用/土地覆被基础信息的精度.     

基于2D小波变换的图像消噪算法

利用2D小波变换对含噪图像进行消噪处理。基于小波变换具有的多分辨率特点,分析图像信号的局部特征,滤除掉含噪图像中的高频成份,达到降低噪声的目的。文中给出了含噪二维图像信号模型,以及利用2D小波分析对图像信号消噪的步骤。同时介绍了MATLAB6．5中小波分析支持的图像格式。经噪声图像仿真测试,小波变换中独立阈值法具有较好的消噪效果。