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提出了一种有效的用子波变换提取边缘及去噪的方法,该方法通过提取子波变换局域模最大值来提取图像边缘,并利用多尺度子波变换模值信息和角度信息去除噪声.由于该方法克服了以往使用单个尺度提取边缘的局限性,结合了子波变换多尺度的优点,因此能获得既有高信噪比,又有高定位精度的边缘检测结果. 相似文献
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应用神经网络的图像分类矢量量化编码 总被引:3,自引:0,他引:3
矢量量化作为一种有效的图像数据压缩技术,越来越受到人们的重视。设计矢量量化器的经典算法LBG算法,由于运算复杂,从而限制了矢量量化的实用性。本文讨论了应用神经网络实现的基于边缘特征分类的矢量量化技术。它是根据人的视觉系统对图象的边缘的敏感性,应用模式识别技术,在对图像编码前,以边缘为特征对图像内容分类,然后再对每类进行矢量量化。除特征提取是采用离散余弦变换外,图像的分类和矢量量化都是由神经网络完成 相似文献
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图像的小波变换能同时提供空间-频率局部化信息,而且小波变换域内矢量量化数据压缩已得到广泛应用,经过小波变换后,各子带小波分量存在相关性和空间约束,同时考虑到人类视觉对水平和垂直方向高频分量比对角方向更加敏感,本文提出了基于空间约束的矢量量化方法,该算法能同时提高编码效率和改善重构图像质量。 相似文献
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该文提出了一种基于双正交小波变换(BWT)和模糊矢量量化(FVQ)的极低比特率图像编码算法。该算法通过构造符合图像小波变换系数特征的跨频带矢量,充分利用了不同频带小波系数之间的相关性,有效地提高了图像的编码效率和重构质量。该算法采用非线性插补矢量量化(NLIVQ)的思想,从大维数矢量中提取小维数的特征矢量,并提出了一种新的模糊矢量量化方法一渐进构造模糊聚类(PCFC)算法用于特征矢量的量化,从而大大提高了矢量量化的速度和码书质量。实验结果证明,该算法在比特率为0.172bpp的条件下仍能获得PSNR>30dB的高质量重构图像。 相似文献
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提出了一种基于子波变换(WaveletTransform)的边缘提取方法.该方法充分利用了子波变换的多分辨率特性.将本文方法与其他方法相结合,可望为可视电话图像的甚低比特率传输提供一种有效的技术手段. 相似文献
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Classified Vector Quantization of Images 总被引:1,自引:0,他引:1
Vector quantization (VQ) provides many attractive features for image coding with high compression ratios. However, initial studies of image coding with VQ have revealed several difficulties, most notably edge degradation and high computational complexity. We address these two problems and propose a new coding method, classified vector quantization (CVQ), which is based on a composite source model. Blocks with distinct perceptual features, such as edges, are generated from different subsources, i.e., belong to different classes. In CVQ, a classifier determines the class for each block, and the block is then coded with a vector quantizer designed specifically for that class. We obtain better perceptual quality with significantly lower complexity with CVQ when compared to ordinary VQ. We demonstrate with CVQ visual quality which is comparable to that produced by existing coders of similar complexity, for rates in the range 0.6-1.0 bits/pixel. 相似文献
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VQ+WNN(Vector Quantization and Wavelet Neural Network)说话人识别系统主要利用VQ进行矢量量化,将量化矢量送到小波神经网络进行说话人训练和识别。经过VQ量化后的特征矢量可以大大减少小波神经网络的运算量,提高网络的收敛速度与识别精度。虽然运算量是可以接受的,但如果在矢量量化之前采用分量处理方法,去除对识别精度影响不大的特征矢量,则可进一步减少运算量,而识别精度基本维持不变。 相似文献
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基于小波变换的形状识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了小波变换在图象识别中的应用,首先针对具有封闭轮廓的二维形状,提出了一维的“规一化曲率函数”表示法,然后采用一种特殊类型的小波基对上述一维函数进行小波变换,最后根据其过零特性提出了“基于小波变换过零特征的二维形状识别方法。” 相似文献
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小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一。利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息,但现有的去噪声方法忽略了小波系数之间的相关性。针对这一不足,在小波域隐Markov树模型(HMT) 的基础上提出了一种图像去噪新方法。实验结果表明,与普通的小波去噪方法相比,该方法不但可以保留图像的边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比。 相似文献
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Cheng Yinglei Zhao Rongchun Hu Fuyuan Li Ying 《电子科学学刊(英文版)》2006,23(2):314-317
In order to enhance the image information from multi-sensor and to improve the abilities of the information analysis and the feature extraction, this letter proposed a new fusion approach in pixel level by means of the Wavelet Packet Transform (WPT). The WPT is able to decompose an image into low frequency band and high frequency band in higher scale. It offers a more precise method for image analysis than Wavelet Transform (WT). Firstly, the proposed approach employs HIS (Hue, Intensity, Saturation) transform to obtain the intensity component of CBERS (China-Brazil Earth Resource Satellite) multi-spectral image. Then WPT transform is employed to decompose the intensity component and SPOT (Systeme Pour I'Observation de la Therre ) image into low frequency band and high frequency band in three levels. Next, two high frequency coefficients and low frequency coefficients of the images are combined by linear weighting strategies. Finally, the fused image is obtained with inverse WPT and inverse HIS. The results show the new approach can fuse details of input image successfully, and thereby can obtain a more satisfactory result than that of HM (Histogram Matched)-based fusion algorithm and WT-based fusion approach. 相似文献
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This paper proposes a directional image force (DIF) for active contouring. DIF is the inner product of the zero crossing strength (ZCS) of wavelet frame coefficients, and the normal of a snake, by representing strength and orientation of edges at multiple resolution levels. DIF markedly improves the immunity of snakes to noise and convexity. 相似文献
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小波变换在医学图像边缘提取中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
边缘是图像的重要特征。医学图像往往较模糊.其边缘特征难以用传统方法检测。小波变换具有良好的局部化特性、多分辨特性.及检测信号局部突变的能力。对图像进行二维小波变换,其梯度模值反映了图像的边缘。介绍一种基于小波变换的图像边缘提取方法。实验证明.与传统边缘检测方法相比,该方法去噪效果好,能提取图像中较弱的边缘,且能使边缘细化。这些特点使得他特别适合于医学图像边缘的提取。 相似文献