使用同态分解和小波变换增强真彩图像

在RGB空间中分别对真彩图像的三个通道进行增强能够很好地压缩图像动态范围,但往往会产生色彩偏离。因此,先将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,进行色度、饱和度和亮度分离;然后基于入射-反射模型,对亮度通道进行同态分解和小波变换的图像增强;再根据人类视觉系统光谱感觉特性,调整色饱和度分量的色彩纯度。实验证实,增强后的真彩图像色彩基本无偏差,图像动态范围压缩良好,能够很好地适应人类视觉。该方法对真彩图像的增强优于带色彩恢复的多尺度Retinex方法（msrcr）。     

基于小波变换的真彩图像降噪与增强

适用于带噪声彩色图像增强的方法少,而应用灰度图像的增强方法,不仅增强噪声,而且会产生色彩偏离。基于此,提出在HSV色彩空间上的降噪与增强方法。根据人眼视觉系统对亮度的变换敏感性大于色度和饱和度的变换敏感性,以及图像噪声只对亮度和饱和度产生影响,将真彩图像由RGB空间变换到HSV空间,保持色度通道不变,对亮度通道进行小波变换,直接对J尺度下的低频信息进行动态范围的压缩,对各尺度下的高频信息进行基于贝叶斯估计阈值的降噪处理。对饱和度通道,利用得到的降噪公式进行降噪处理,将图像变换到RGB 空间。仿真实验证实,增强后的真彩图像包含噪声少,色彩基本无偏差,图像动态范围压缩良好。     

小波变换在静态图像数据压缩中的应用

图像数据压缩是多媒体的关键技术之一，寻求好的数据压缩方法是目前的一个热点，本文结合小波变换对图像数据压缩的编码方法进行研究，并在静态图象数据压缩方面进行了有益的尝试。     

基于小波变换的静态图像数字水印算法

提出了一种基于小波变换并且不需要利用原始图像信息的静态图像数字水印算法,并给出了检测门限的确定方法,实验结果表明,该算法较好地保持了图像质量,并且对各种常用的图像处理方法显示出较强的稳健性。     

基于小波变换和数据融合技术的图像降噪方法

提出了一种基于小波变换和数据融合技术的图像降噪的方法．此方法对同一原始图像信号不同噪声的多源图像分别进行小波分解，在图像分解的高频域内，对小波系数进行阈值处理后，再进行数据融合处理，根据“多数原则”选择重要小波系数．在低频域内，新的逼近系数则通过对多幅图像的逼近系数直接进行加权平均得到．然后利用重要小波系数和逼近系数进行小波反变换，即可得到融合后的图像．实验结果表明：此方法既可以有效地降低噪声，又可以较好地保持图像细节．     

基于双树复小波变换的相位保持SAR图像降噪

为更有效地抑制噪声,提出了一种基于非正交复值log-Gabor小波变换的SAR图像斑点噪声消除算法。该算法通过相位保持消噪的门限操作确保相位信息不受破坏。由于用单一的乘性模型或加性模型消除SAR图像的斑点噪声都不能取得很好的效果,为此使用具有平移不变性及更多方向选择性的双树复小波变换图像融合算法,通过选择适当的融合规则,使乘性和加性噪声模型优势互补,就能有效抑制斑点噪声。实验结果显示,这种消噪方法与其他方法相比,有明显优势。     

基于小波变换的图像降噪技术

小坡变换在图像处理中有着重要的应用,在基于小波的图像降噪处理算法中,常常存在着对图像信息的过分滤除和对噪声信息的欠滤出,而使得对图像降噪后不仅没有提高信噪比反而使其降低了,这就不利于对图像进行分析观察。究其原因主要是由于阈值选取和处理方法不恰当引起的。在小波空间Donoho闺值算法的基础上,结合Birge—Massart策略得出的多层阂值图像降噪处理算法,从而达到较好的保留图像的细节有用信息、降低噪声的目的,仿真实验表明对一般受低噪声干扰的图像做降噪处理时,效果较好。     

基于静态小波变换和2代曲波变换的图像融合算法

提出了一种基于静态小波变换(SWT)和2代曲波(curvelet)变换的图像融合算法.首先将原图像分别进行SWT变换得到高、低频分量.然后,对低频分量采用基于2代曲波变换的方法进行融合,对高频分量基于绝对值最大的方法进行融合.最后进行SWT逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该算法具有SWT变换和2代曲波变换二者的优点,主客观评价均优于单独SWT变换和单独2代曲波变换融合算法,也优于离散小波变换(DWT)和曲波变换相结合的融合算法.     

用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法

在分析相干增强扩散方法和小波阈值收缩方法之间关系的基础上,给出了相干增强扩散在小波分析意义下的解释,同时解释了相干增强扩散方法与小波阈值收缩方法在图像性质上的等价性。针对相干增强扩散计算扩散矩阵较慢的缺点,提出了一种用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法。仿真试验结果表明,该扩散算子可以很好地定位图像边缘,较好地运用了小波的时频分析功能。     

小波变换在医学图像边缘增强中的应用

小波变换是在傅立叶分析基础上发展起来的,它通过尺度参数和定位参数将时域和频域联系起来,通过伸缩和平移等运动对信号或图像数据进行多尺度的细化分析,其应用领域很广。提出了一种基于小波变换的图像边缘增强的方法,通过对小波变换产生的高低频信息进行相应处理,再进行图像重构,最后将生成的各个图像进行融合以实现图像边缘增强。使用Visual C＋＋6．0完成编程实验,其实验结果表明本文所提出方法的边缘增强效果较好。     

基于离散平稳小波变换和FCM的纹理图像分割

采用离散平稳小波变换对纹理图像进行分解,以各层小波系数中能量为特征相向量,采用模糊c-均值聚类（FCM）对图像分割,并对分割方法进行了改进,提出采用网格法,将图像分解成若干子图像,对图像进行粗分割,再对边缘部分的网格进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法显著提高了分割速度和精度。     

彩色数字图像的小波变换和混沌序列加密

根据彩色数字图像的基本特点,运用数字图像加密和解密原理,将离散小波变换和离散混沌序列有机地结合起来,研究了彩色数字图像的小波变换和混沌序列的加密和解密方法;对原始图像进行加密实质是利用混沌序列对其低频小波系数进行加密,对加密图像进行解密实质是利用混沌序列对其低频小波系数进行解密;研究的彩色数字图像加解密方法,为彩色数字图像加密提供了一种有效可行的方法,不仅能够使加密彩色数字图像具有理想的加密效果,而且能够保证加密彩色数字图像足够的安全。     

一种基于颜色自动相关图与小波变换的图像检索算法研究

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要的研究课题。本文研究了基于颜色相关图与小波变换的图像检索算法,利用颜色相关图与小波变换,把图像分块分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索。实验结果说明了算法的有效性。     

基于纠错码和小波变换的彩色图像水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性和降低传输过程中的差错,在研究将纠错编码应用于数字水印的基础上, 提出了一种基于BCH 码（或汉明码）和小波变换的彩色图像数字水印算法．该算法利用BCH 码（或汉明码）的纠 错性能,对水印图像进行混沌置乱预处理,实现了彩色图像中数字水印的嵌入和提取．仿真实验结果表明该算法具 有良好的不可见性,而且能抵抗多种攻击,比未采用纠错编码的同一水印算法具有更好的鲁棒性,且基于BCH 码 的算法性能要优于基于汉明码的算法．     

基于整数小波的彩色图像认证水印算法的研究

文章提出了一种基于整数小波的彩色图像认证水印算法,详细讨论了彩色图像认证水印的嵌入和检测过程,通过MATLAB仿真实验,表明算法性能良好,能够达到对高值彩色图像内容的安全认证。     

基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合

提出一种基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合方法。对多光谱图像进行HSV变换,将得到的明度分量和全色图像做多尺度红黑不可分小波分解。采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后的图像进行红黑重构和HSV逆变换得到融合结果,并采用客观性能指标对融合结果进行评价。实验结果表明,该方法对多光谱图像和高空间分辨率图像有较好的融合效果。     

基于平稳小波变换的图像融合算法

针对IHS（intensity,hue．saturation）融合算法的光谱畸变和正交小波变换融合算法的方块效应问题,提出了一种基于平稳小波变换的图像融合算法,并且探讨了在图像处理中应用灰色系统理论的可行性和有效性。该算法结合IHS变换,对于图像平稳小波分解的高频分量利用灰色关联分析准确、有效地检测出有用的边缘信息,并在确定融合权值时,给予不同的重视程度。实验表明,本文算法能够克服正交小波变换在图像融合中出现的方块效应问题,在保持光谱信息方面具有显著的优越性,并且能够有效提高融合图像的空间分辨能力,又由于新算法引入灰色关联分析进行像素分类,具有良好的抗噪性和可控边缘信息量等优点,使算法灵活、有效,进一步改善了融合图像的质量。     

基于小波分析和伪彩色处理的轮毂图像增强

针对轮毂X射线图像随机噪声大、对比度低、分辨率较低、不利于对缺陷进行检测的问题,该文充分利用小波降噪增强技术和伪彩色增强技术的优点,提出基于小波分析和伪彩色处理的轮毂X射线图像增强方法。首先将轮毂X射线图像用改进的小波增强方法进行降噪增强处理,提高图像的对比度及细节可见度,然后进行基于HSI颜色空间的伪彩色处理进一步提高图像分辨率,最后得到增强后的轮毂图像。实验结果表明,该文提出的方法提高了轮毂X射线图像的分辨率,在降噪的同时产生更好的视觉效果,方便进行轮毂缺陷的检测。     

基于内容的小波变换图像检索方法

传统的图像检索方法均是基于图像的局部特征的,忽略了图像整体特征。针对此问题,深入分析图像的整体特征,提出了一种基于局部特征和整体特征的混合方法来提取图像的内容。首先,采用平稳小波变换方法提取图像的水平、垂直和对角线的图像整体信息;其次,应用每个子矩阵的灰度共生矩阵提取图像的局部特征。根据局部特征和整体特征的联合特征描述,应用多模关联规则的数据挖掘方法对图像进行检索,并且其关联规则的主要决定参数为欧几里得距离。实验结果显示,所提出的基于内容的小波变换多模关联规则数据挖掘的图像检索方法相对于已有方案有较大的性能提升。