Matlab基于小波变换的图形图像处理

小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,在Madab中,图像的增强、除噪、压缩是其应用领域中的一个方面.文中首先介绍了小波分析的历史与现状,然后详细地说明了当前小波分析在图像方面的各个应用领域和研究的意义,以及其研究工具Madab组成和特点,从理论上讲解了小波变换的由来、定义和特点,在分析中所涉及到的连续小波变换、离散小波变换、二维小波变换.通过小波分析的理论研究,应用Madab来实现了一般图像的压缩、除噪和增强,然后利用小波分析的工具箱打开图形接口方式,来实现相关小波分析的应用.由于小波分析在图像中有许多的优点,因此小波分析在各个应用领域也越来越广.     

基于小波分析的图像融合方法的研究

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用,小波分析具有多分辨等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。论述了基于小波分析的图像融合的基本原理、方法和优点,介绍了基于小波分析图像融合、小波框架图像融合和多小波图像融合等方法,分析比较几种图像融合效果的评价方法及其适用范围等。     

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。     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波变换是近几年发展起来较新的数学分支，应用十分广泛，本文介绍了小波变换的基本原理，并论述了它在图像处理中的应用。     

基于小波显著特征点的图像检索技术

分析了传统关键字检索以及基于小波边界点图像检索方法的缺点,提出了以视觉特征作为图像检索的信息基础,比较了基于小波显著特征点检索技术所具有的优点,及其实现方法.首先,着重讨论了小波显著特征点的提取方法及其表示方法;其次,详细介绍了该新算法在图像检索中的具体应用及优点;最后,介绍了利用基于小波显著特征点进行图像耨检索的具体实例.     

小波分析及其在湍流研究中的应用

简要介绍了小波分析的原理，并介绍了其在湍流研究中的应用，如能谱、相干结构尺度和波形重构、奇异性和相干结构的结构指数、结构函数与广义自相似性、间歇性以及湍流图像分析中的应用。     

基于多尺度的小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波的多尺度特性及其在图像编码中的应用，通过尺度因子对小波作伸缩处理，小波变换具有突出信号在时域、频域局部特征的能力．通过具体实例给出图像数据的小波多尺度变换及图像重构的实现过程，通过合理阈值的选取去除图像数据中的一些细节参数，图像的改变对人的视觉影响不大，处理后图像的可压缩性增强。     

小波变换技术在指纹图像预处理中的应用

介绍了小波变换技术,并采用小波分解与重构方法对指纹图像进行小波压缩、去噪和增强处理．实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行处理能够获得较满意的结果．     

二维双正交小波变换及其在指纹图像压缩中的应用

双正交小波变换应用较广泛。其特点是FIR滤波器具有线性相位 ,滤波器系数具有对称性 ,可避免产生信号失真。本文分析了双正交小波变换图像处理方面的性能和特点 ,介绍了其在指纹图像数据压缩中的应用     

纹理SAR图像的多分辨率分析和分类(英文)

应用小波变换研究纹理合成孔径雷达(SAR)图像的多分辨率分析和分类,首先应用树状结构的小波变换算法对一幅纹理SAR图像进行多分辨率分解,并对图像中的不同纹理类型进行定量分析,然后将金字塔结构的小波变换算法应用到图像的多分辨率分类,所得结果证明了小波变换在纹理SAR图像分类中的优越性。     

小波分析用于织物疵点检测的图像增强研究

对采用小波分析去除噪声来进行疵点图像的增强以用于织物疵点自动检测进行了探索。借助MATLAB小波分析工具箱,研究了小波分析在对疵点图像进行去噪等图像增强方面的实际应用,并对全局阈值降噪和分层阈值降噪两种方法做了比较。实验结果表明,小波变换可以较容易地分离出噪声或其他不需要的信息;小波分析用于疵点识别的图像增强,能有效地消除噪声,去除织物纹理的影响,分层阈值法在此应用上更优于全局阈值法。     

基于小波阈值的图像压缩

提出了一种基于小波阈值的图像压缩方法,研究了Haar小波在图像压缩中的应用.先对图像进行小波分解、重构,然后与Haar小波相结合,通过设定不同的阈值进行压缩,并将此方法与直接采用Haar小波和Sym5小波的压缩图像进行比较.实验结果表明,本文方法对图像的压缩比及峰值信噪比都有所提高.通过小波工具箱可以实现简单的设定阈值的图像压缩,但是为了达到更好的压缩效果,就需要对压缩方法进行改进.     

基于区域特征的遥感图像融合方法的改进

提出了一种基于小波变换的区域遥感图像融合方法的改进。对图像进行小波多分辨分析,以分解后的高频子图像的区域能量构造匹配度和融合算子,并给出了两个阈值,以便根据不同的特征构造不同的融合算子。对于低频部分采取加权平均的融合规则。并通过小波逆变换得到融合图像。根据主观目视判决和客观评价指标对融合结果进行了比较和分析,结果表明,本文的方法融合效果优于一般的融合方法,具有应用价值。     

小波变焦界面成像技术及应用

介绍了小波变焦界面成像的基本原理，并将其应用于长江三峡工程大坝建基岩体弹性波检测资料的高分辨率处理，获得良好效果．并指出，将小波分析用于工程岩体弹性检测信号的高分辨率处理有着十分广阔的前景．     

A theory of constructing locally supported radial wavelet frame and its application

A new method for constructing locally supported radial wavelet frame or basis, which is different from the multiresolution analysis, is proposed. A continuously differentiable radial function with a local support is chosen at first.Then a radial wavelet is obtained by the first and second derivatives of the radial function, If the radial function is both locally supported and infinitely differentiable, so is the radial wavelet. It is shown that the radial wavelet is a multidimensional dyadic one. I. Daubechies' wavelet frame Theorem is extended from one dimension to n dimensions. It is proven that the family generated by dilations and translations from a single radial wavelet can constitute a frame in L~2(R~n). Consequently, it is concluded that the radial wavelet family generated by dilations and translations combined with their linear combination can constitute an orthonormal basis in L~2(R~n). Finally, an example of the radial wavelet,which is inseparable and with a local support and infinitely high     

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。     

基于小波变换的数字全息再现像质量提高方法

数字全息再现像中存在的散斑噪声严重影响了数字全息的应用,通过分析边缘检测方法和小波变换阈值去噪方法的原理,提出了一种基于边缘检测的小波变换散斑噪声去除方法。首先利用高斯-拉普拉斯算法获得边缘图像,进而通过Neyman-Pearson准则获得自适应阈值,并采用改进折中阈值函数对边缘图像和非边缘图像小波系数进行处理,将两者处理后的小波系数相加,并进行反变换得到处理后的图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

图像信息融合与医学图像综合显示

讨论了医学图像计算机断层摄像技术与核磁共振的融合问题．分析了计算机断层摄像技术与核磁共振的成像机理，依据期望的融合结果，提出了一种新的基于小波变换的系数取大融合算法．将已匹配的计算机断层摄像技术与核磁共振图像首先分别进行小波变换，然后比较相应尺度上的小波系数。采取区域系数取大准则，构造新的小波系数，最后进行小波反变换，获得融合图像，既可清晰地表现骨组织信息，又可清晰地表现软组织信息．