均匀设计在小波图像去噪阈值选取中的应用

基于阈值的小波图像去噪的核心环节是阈值的选取。阈值δ=cσ被证明是很有效的方法。在硬阈值δ=cσ的图像去噪方法中，其去噪效果的关键为适当确定阈值大小，即参数c值的选取。但一般来说最佳的参数c会随图像的不同和迭加噪声的强度而变化。通过均匀设计可以估计出c在不同强度的噪声污染情况下的最佳取值区间，从而达到更有效的图像去噪目地。故利用均匀设计方法进行阈值参数c的选取，可以取得了很好的效果。     

基于小波变换的自适应阈值图像去噪技术研究

主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。     

一种基于改进阈值函数的小波图像去噪算法

在Dohono D L提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数.与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义.实验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性.     

基于指数阈值的小波包变换图像去噪方法

小波包分析是一种比小波变换更加精细的分析方法,在对分解后的小波包系数进行软、硬阈值化处理时,易使重构后的图像产生马赛克现象,造成图像失真,为此提出一种基于指教阈值的小波包变换图像去噪方法.该方法采用小波包对含噪图像进行分解,然后利用指数降噪因子除小波包系数.实验表明,本算法去噪后的图像在峰值信噪比及主观视觉效果两方面均得到了明显改善.     

基于改进小波阈值函数的图像去噪

针对传统的阈值函数在图像去噪中存在硬阈值函数不连续、软阈值函数会产生恒定误差的不足,在多层小波变换的基础上,对阈值选取方法进行了改进,并改变了传统软阈值函数。实验结果表明,该方法无论在视觉效果还是在信噪比定量指标上均优于传统硬阈值法和软阈值法。     

基于平稳小波的自适应阈值MR图像去噪法

针对小波空间Donoho阈值在图像去噪中的缺陷,提出一种基于平稳小波变换的自适应阈值MR图像去噪方法,即由 Lakhwinder Kaur小波阈值选取法,根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,对平稳小波变换后的各层细节信号分别进行阈值化处理.该方法能很好的抑制小波空间Donoho阈值去噪法出现的伪Gibbs现象,弥补了正交小波变换存在的不足,在滤出噪声的同时,较好地保留了MR图像的细节信息.实验结果表明该算法在性能指标和视觉质量上的优越性.     

小波分析在储粮害虫图像去噪中的应用研究

对Mallat算法强制去噪、默认阈值去噪、独立阈值去噪三种方法及基于小波去噪原理进行了阐述,并比较了这几种小波去噪方法在处理粮虫图像去噪的优缺点。实验结果表明：独立阈值去噪法既可以有效的降低噪声,又可以较好的保持粮虫图像的细节。     

一种新型的小波阈值图像去噪方法

对含噪图像小波阈值去噪方法中经典的阈值函数选取方式以及阈值选取方式的相关性能进行比较分析,在此基础上,构造出一种新的小波阈值去噪函数。新定义的阈值函数通过增加一个参变量来克服硬阈值函数不连续的缺点和软阈值函数高阶导数不连续的缺陷。理论分析和实验结果均表明,构造的小波阈值去噪函数具有更好的适应性和去噪效果。在图像含有强高斯噪声的情况下,新型阈值去噪方法相对软阈值法其峰值信噪比可以提高4dB到6dB。     

一种改进的基于小波变换的图像去噪算法

提出一种改进的多参数小波阈值算法,通过调节因子k和r可以适应阈值λ的变化,与传统的硬阈值和软阈值法相比较,新算法去噪效果明显,尤其适用于去除强高斯噪声。以源图像和去噪后图像的峰值信噪比最大为依据,采用粒子群优化算法来选择自相应的调节参数,对新算法进行实验验证,仿真结果表明,新算法不仅可以有效去噪,而且可以避免高频信息的...     

一种改进阈值的邻域小波系数图像去噪方法

为了能更好地恢复出原图像,对基于邻域小波系数收缩的NeighShrink法进行研究。对小波域图像去噪模型加以分析,指出原方法因其阈值不能适应尺度分解所得小波系数中噪声的强弱特性,故难以保证原图像的恢复效果,随之对原方法给出一种改进,通过修正NeighShrink法中的阈值,建立起一种用指数函数调节阈值的自适应方式来匹配小波系数的幅度特性。在不同强度高斯噪声条件下的实验结果表明,改进后的方法在有效去除噪声的同时能够更好的保留原始图像信息,且相对于原方法,改进后的方法能提高峰值信噪比。     

基于第二代小波变换的图像消噪

为了减少图像消噪后发生的边缘模糊现象,在第二代小波变换的基础上,提出了采用最小二乘法获得预测系数进行图像消噪的方法．仿真结果表明,当噪声概率达到0．5时,采用该方法滤波后图像的峰值信噪比可达到27．744dB,效果明显优于其他方法．     

基于提升小波变换的图像认证数字水印

目前基于小波变换的数字水印算法主要根据频域小波系数的幅值大小确定是否嵌入水印,这种算法的缺点是嵌入水印后的图像的视觉透明度不够好.该文提出了一种基于提升小波变换的盲水印算法,利用提升小波变换将原始图像进行多分辨率分解,利用低频部分系数来生成水印,基于密钥来选取高频部分的小波系数,并根据小波系数的奇偶性嵌入水印.在水印提...     

基于第二代小波变换的多分辨率图像水印方案

根据第二代小波变换的特点,利用传统小波多分辨率图像水印方案,给出了基于第二代小波变换的多分辨率图像水印方案。该方案实现简单,对内存需求量小,便于DSP芯片实现。仿真结果表明,该方案不仅能保持传统小波多分辨率图像水印的优势,而且处理速度更快,对图像尺寸没有特殊要求。     

小波变换在光栅图像处理中的应用

小波变换在信号分析、计算机视觉、视频图像分析、CT图像和地震勘测等领域有广泛应用,在变形光栅图像处理中可用以滤除噪声和消除频谱混叠等。介绍并实现了小波变换滤除噪声、消除频谱混叠的原理和实现过程。采用光栅三维扫描仪获取铁路导轨的光栅图像,点云拼接后对数据、图像     

小波变换在图像压缩中的应用

为了探讨基于小波变换的图像压缩方法,结合SPIHT算法,提出了图像压缩编码方案,该方案不仅能有效地控制计算量,满足实时处理的需求,而且可以方便地实现子频带编码.通过为典型的512×512×8的灰度图像进行仿真,结果表明,压缩后得到图像峰值信噪比为32.14 dB.     

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。     

小波变换在图像匹配技术中的应用研究

针对单一图像匹配算法抗噪声能力和抗几何形变能力差、以及计算量较大等问题,提出一种基于小波变换后图像统计特征的图像匹配识别算法.利用小波对图像进行多个尺度的二维小波变换,分析反映图像在不同尺度和不同方向上能量分布情况,通过计算统计特征量和标准图库中图像统计特征量之间的夹角,确定待识别目标,利用该方法对图书条形码进行识别.研究结果表明:采用小波变时频特性对图像进行去噪处理以及边缘检测,能够剔除图像噪声干扰并充分保留原始图像信息;将小波变换后的近似系数、水平、垂直和对角部分的细节系数作为统计特征量,提取的特征量跟模板图像的统计特征量进行相似度匹配,将两个特征向量的夹角余弦作为相似度的衡量指标,根据夹角余弦的大小确定该区域是否目标区域.     

基于提升方案的整数小波图像编码

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大，对图像的编码提出了新的要求，即不仅要求具有高的压缩比，还要求有许多新的功能，如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想，因此奠定了它在图像编码中的地位。提升框架可以实现整数到整数的小波变换，克服了第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用第二代小波变换的特性，提出了一种基于整数小波变换的图像压缩方法。首先充分利用小波系数的分布特性，将图像进行整数小波变换，然后对最低频子带采用DPCM预测编码，对其它子带采用零树加熵编码的方法进行编码。实验结果表明，该方法有较好的压缩性能。     

基于提升小波和图像融合的数字图像隐藏技术

提出了一种基于提升小波变换的彩色图像融合算法.首先阐述提升小波变换的基本原理,然后根据人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q 色彩分量采用改进的混沌序列来代替融合参数融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回到 RGB颜色空间,在该图像融合方法的基础上,给出了针对相同大小图像的数字图像隐藏的方法,在图像融合过程中,用改进的混沌序列来代替融合参数,使得该方法具有很好的安全性.实验表明,该方法具有较好的效率和安全性.     

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。