结合平稳小波变换和形态学的图像去噪算法

图像噪声去除是否有效将直接影响后续图像处理的质量,为了在消除噪声的同时保持图像边缘细节,提出一种结合平稳小波变换及形态学处理的新算法。该算法利用平稳小波相位不变性的特点,充分考虑小波系数的层内相关性;同时结合形态学的方法对图像的边缘信息进行估计;最后通过选择性质相似的区域进行阈值去噪。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又有较好的视觉效果。     

基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法

针对传统的各向异性扩散去噪方法存在的导致图像细节丢失的问题,提出了一种基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法。该方法根据平稳小波变换的特性,通过在高频和低频子带上选用不同的梯度门限进行各向异性扩散,然后进行重构得到去噪后的结果图像。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,图像细节保留较好,去噪后的图像具有更好的质量。     

一种新的基于小波变换的医学图像去噪方法

对医学图像进行去噪可以提高医学图像的信息利用率,小波变换是目前最新的时频分析工具,是图像去噪的强有力处理工具。本文提出了一种改进的基于小波变换尺度间相关性的去噪方法,实验证明,该去噪方法能有效去除医学图像中的噪声。     

一种基于小波变换的图像压缩方法与实现

提出了一种先去噪再利用小波变换的图像压缩方法,用Matlab软件编程实现算法。实验仿真结果显示,图像在具有高压缩比的同时,重构图像的质量也较优;使用不同的小波基函数,效果不同。     

基于小波变换的图像去噪

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。针对传统去噪方法的缺陷,从理论上推导了二维小波分解和重构具体算法,研究了小波图像去噪的基本理论和方法,在此基础上利用Matlab7．0．1对含有两种不同高斯白噪声的图像进行了仿真实验,实验表明,基于小波变换的图像去噪可以有效地提高图像的去噪效果。     

基于多小波变换的图像去噪

小波分析是目前国际上最新的时间频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具.小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号.多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.提出了一种新的图像去噪方法,该方法以多小波变换为基础.实验证明,去噪效果良好.     

基于小波变换的图像压缩方法

小波变换克服了传统傅立叶变换的缺点,具有良好的时、频局部化性能,从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。首先对图像进行小波塔式分解,然后依据小波系数的统计特性和分布特点,对不同的子图像块采用不同的量化、编码方法,并且在计算机上进行模拟实现,结果表明所提出的方案可以在保证重构图像质量良好的情况下获得较大的压缩比。     

基于小波变换的多阈值图像去噪改进方法

图像去噪就是在保留图像边缘及其他特征的基础上去除噪声,小波变换域的阈值去噪方法是图像去噪众多方法中最有效的方法之一,本文对多阈值图像去噪方法进行了改进,得到一种新的图像多阈值图像去噪方法,实验证明该方法可以有效地提高图像去噪效果。     

基于小波变换的分形图像去噪与边缘检测

本文根据分数布朗随机场(FBR)模型理论，运用小波变换法先对图像进行去噪，然后对图像的分形参数H进行估计，进而根据分形参数H的值的奇异性来检测图像的边缘。实验表明，本文的算法能有效地抑制噪声的影响，并能更好地检测出图像的边缘。     

一种改进的二进小波变换图像去噪方法

本文在分析图像噪声消除与细节保持相矛盾的基础上,提出了一种改进的二进小波变换图像去噪方法。首先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出图像的边缘;然后用二进小波变换去噪方法进行全局闯值去噪;最后将边缘图像嵌入到二进小波去噪后图像。实验结果表明,该方法不仅能够滤除图像的噪声,而且能够保持图像的边缘信息。     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

使用小波变换的图象压缩编码算法

本文实现了一种利用小变换的极大值描述进行图像压缩编码的方法。该编码方法能有效的保持图像的重要边缘,在压缩比较高情况下,重建图像主观视觉效果良好。     

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。     

基于树状小波分解的图像混合编码方法

本文提出了一种基于树状小波分解的图像混合编码技术，它能够在一定的能量准则下自适应地对图像进行分解，并根据不同尺度子带在小波图像中的地位和特点，选取相应的编码方法。模拟实验证明，此方法在较好的图像质量情况下获得了较高的压缩比。     

基于小波变换的雾天图像增强方法

针对雾天图像对比度低、能见度差的特点,提出了雾天图像的阈值确定模型和去雾阈值函数,并在此基础上提出了一种基于小波变换的雾天图像增强方法。实验结果表明,用该方法对雾天图像处理后,图像的清晰度和对比度提高很多,视觉效果有明显改善,图像失真度大大地降低。     

一种基于小波变换的静止图像编码方法

随着小波分析的理论研究水平不断提高,其应用领域也在不断地扩展。特别是在信号和图像处理方面,由于小波变换具有良好的时频局部化性能,使其在该领域有着广泛的应用。本文通过对小波函数、多分辨分析等小波变换的有关概念和理论的介绍,以及对矢量量化方法的分析,提出了一种基于小波变换和矢量量化的图像编码方法,并在计算机上模拟实验,得到较好的重建效果。     

基于小波变换的含噪系统辨识

提出了基于小波变换的含噪声系统辨识方法（COR-WT-LS“三步法”，即“互相关函数—小波变换—最小二乘”）．COR-WT-LS法不仅参数估计值与真实值接近，而且具有较好的预报性能．仿真研究显示，当系统输出的噪信比很高时,该方法仍能获得较准确的参数估计．     

基于小波变换的图像自适应灰度水印嵌入算法

本文以图像反色、离散小波变换和人眼视觉特性为基础,提出了一种图像自适应水印嵌入新算法。该算法适用于水印采用灰度图像、宿主图像采用灰度或彩色图像的水印系统。实验结果表明,该算法很好地兼顾了水印的不可见性和鲁棒性。     

基于分割采样的小波域图像信息隐藏算法及性能分析

提出了一种结合加密技术的小波域变换图像信息隐藏算法.该方法首先利用分割采样置乱变换对待隐藏图像进行变换加密处理,并对载体图像进行多分辨率小波分解,然后根据人眼视觉特性自适应选取信息隐藏的小波变换域系数.在此基础上,将置乱加密信息乘上一个调节嵌入深度的权值后叠加到所选小波域嵌入位置,实现图像信息的自适应隐藏.实验结果表明,所提出的信息隐藏算法具有非常好的不可见性,对于大量的隐藏攻击手段具有较好的安全性和鲁棒性.