基于GHM和FCM的自适应图像水印算法

提出一种基于GHM多小波变换域上的模糊自适应水印算法。利用多小波系数块的能量、重要系数对小波块进行分类,结合图像自身的局部特性,在多小波系数中的两个相关的细节子图像中自适应地嵌入一幅二值水印图像;为了增强水印的鲁棒性,采用冗余嵌入方法;水印的提取不需要原始图像。实验结果证明,该算法对剪切、JPEG压缩、锐化等多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节、对比度差等.提出了一种基于小波变换的图像增强算法.图像经过多尺度小波分解后,得到不同尺度的小波系数,然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点,对不同尺度的小波系数采用不同的小波阈值增强算法,最后进行小波重构,即可得到增强后的图像.经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征.改善图像的视觉效果.     

基于非分离小波的多模态医学图像融合算法*

针对传统可分离小波医学图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题,根据CT/MRI图像内容的互补性,提出整合及突出图像细节的医学图像融合算法。该算法在非分离小波分解框架下,对反映图像近似内容的低频分量采用区域信息熵加权融合规则,对反映图像细节特征的高频分量提出了区域亮度细节占优加权的融合规则;最后通过非分离小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该算法能在保留源图像信息的情况下增强融合图像的细节及亮度信息。     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题，如增强噪声、丢失细节、对比度差等，提出了一种基于小波变换的图像增强算法。图像经过多尺度小波分解后，得到不同尺度的小波系数，然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点，对不同尺度的小波系数采用不同的小波阂值增强算法，最后进行小波重构，即可得到增强后的图像。经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息，保持图像的边缘特征，改善图像的视觉效果。     

基于小波变换的混合作用域医学图像增强算法

医学图像对比度低,细节不清晰,要对其进行增强处理才能满足临床诊断的需要,而目前常用的小波增强算法自适应性差,丢失细节,为此提出了一种基于dbN小波变换的混合作用域医学图像增强算法,该算法结合Sobel算子提取的边缘,经过滤波变换,得到原图像的锐化图像,再采用能够扩展其灰度范围的幂次变换,实现图像增强。该算法通过实例验证,与常用的分段小波增强算法比较,自适应性强,增强后的图像细节丰富,具有良好的视觉效果。     

一种新的NSCT域图像增强算法

针对实际应用中所采集的部分图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的多尺度Retinex与非线性增益函数相结合的图像增强算法。使用改进的多尺度Retinex算法对低频子带系数进行处理,以提升图像的灰度动态范围并改善图像的亮度均匀性;采用非线性增益函数和贝叶斯萎缩阈值相结合的方法对各个高频子带系数进行处理,在提升图像纹理细节的同时抑制噪声。实验结果表明:该算法能够有效提升图像对比度和清晰度,增强图像细节信息,有效改善视觉效果。     

双树复小波域马尔科夫的遥感图像分割方法

针对多尺度高分辨率遥感图像像素分割在降噪时丢失大量高频信息及单一像素孤立性问题,提出了一种双树复小波变换(dual-G tree complex wavelet transform,DT-CWT)和模糊马尔科夫随机场(fuzzy markov random field,FMRF)模型相结合的无监督遥感图像分割算法。首先通过DT-CWT 遥感图像进行多尺度分解,并采用Bayesian阈值法对分解后的高频分量进行去噪,以增强图像的细节和边缘的表达能力并有效保留图像的主要高频信息;然后采用FMRF分割算法分别对重构后各层分量进行分割,以充分考虑像素分割的模糊性和像素邻域间的相关性;最后根据相似度融合规则融合各层分割结果。对比试验结果表明,该方法在有效去除杂点和噪声的同时能够较好地保留图像细节信息,并且边缘分割更加平滑,具有较高的分割精度和很好的鲁棒性。     

双树复小波域马尔科夫的遥感图像分割方法

针对多尺度高分辨率遥感图像像素分割在降噪时丢失大量高频信息及单一像素孤立性问题,提出了一种双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和模糊马尔科夫随机场(fuzzy markov random field,FMRF)模型相结合的无监督遥感图像分割算法。首先通过DT-CWT遥感图像进行多尺度分解,并采用Bayesian阈值法对分解后的高频分量进行去噪,以增强图像的细节和边缘的表达能力并有效保留图像的主要高频信息;然后采用FMRF分割算法分别对重构后各层分量进行分割,以充分考虑像素分割的模糊性和像素邻域间的相关性;最后根据相似度融合规则融合各层分割结果。对比试验结果表明,该方法在有效去除杂点和噪声的同时能够较好地保留图像细节信息,并且边缘分割更加平滑,具有较高的分割精度和很好的鲁棒性。     

红外图像全局和局部对比度增强的非线性增益法

提出一种基于模拟退火算法和离散平稳小波变换增强红外图像全局和局部对比度的非线性增益算法.基于原始红外图像的灰度直方图提出一种判据,利用该判据判断原始红外图像的对比度类型,以指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取;并利用模拟退火算法优化非线性灰度变换参数,实现对图像进行全局对比度增强.对全局增强后的图像进行离散平稳小波变换,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的非线性增强算法进行细节增强.实验结果表明,该算法在有效地提高红外图像整体对比度的同时,能突出红外图像中目标的细节部分信息,在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法等.     

基于双树复数小波和模糊理论的声呐图像目标增强方法

为了提高声呐图像的质量,更好地消除噪声对声呐图像的影响,提出了一种基于双树复数小波和模糊理论的声呐图像降噪增强算法。通过双树结构消除了因间隔采样而丢失的实用信息,对高频系数实部和虚部分别依据各自的特性,将低于阈值的小波系数设为零,并将高于阈值的小波系数进行相应的收缩处理,对低频系数利用改进的模糊隶属函数可以对其细节进行增强。经实验验证,基于双树复数小波和模糊理论的算法能够较好地保留图像细节信息,提出的算法的客观指标明显优于其他算法,使图像的层次更加分明,并有很好的视觉效果。     

基于Laplacian金字塔和小波变换的医学CT图像增强算法

对医学图像进行增强可提高信息的利用率。传统的图像增强方法应用于医学图像时处理效果一般,存在诸多问题,如在增强图像的同时使图像的细节丢失,减弱了图像中目标的边缘信息,降低了图像的对比度。针对上述问题,提出一种基于小波变换和Laplacian金字塔分解的图像增强算法。首先,对原医学图像进行小波变换分解,得到处理结果;然后,对原医学图像进行Laplacian金字塔分解,得到医学图像的高频信息;最后,利用小波变换的结果和Laplacian金字塔分解的结果进行重构,得到增强后的图像。实验结果表明,该方法的增强效果明显优于传统的图像增强算法,对医学图像具有较好的增强效果,同时能更好地抵抗噪声。     

基于小波变换和模糊理论的裂纹图像增强算法

针对传统图像增强算法的缺陷, 提出了一种基于小波分析和模糊理论的图像增强算法, 该算法先对原始图像进行小波变换得到图像的高频和低频小波系数, 再定义新的模糊隶属度函数对低频系数进行模糊增强, 对不同方向上的高频系数进行小波阈值去噪, 通过小波重构得到增强后的图像, 所有算法通过Matlab编程验证, 能有效的增强图像, 改善图像的视觉效果. 实验结果表明, 算法是可行有效的.     

一种基于二维离散小波变换的医学图像增强算法

噪声是影响医学图像质量的最重要的因素之一。去除噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。传统的图像增强方法在改善图像视觉效果的同时还存在噪声过增强问题,不适于医学图像增强。针对这种情况,文章提出了基于二维离散小波变换的医学图像增强算法。在多尺度分析基础上,该算法对小波分解得到的低频子带图像采用两步提升法进行对比度增强处理,而对小波分解得到的不同方向上的小波系数进行不同程度的去噪并增强。实验结果表明,该方法在提高医学图像对比度改善图像质量的同时有效地解决了传统算法中难以克服的噪声放大问题。处理后的图像更利于医生进行分析诊断和医学影像的后续处理。     

基于相容粒度空间的医学图像融合技术*

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题,将医学图像融合与粒度计算相结合,从粒度的角度研究医学图像融合技术,提出基于相容粒度空间的医学图像融合算法。该算法通过将待融合源图像进行小波变换,然后对小波系数构造多层次的相容粒度,最后选择合适的层次进行粒度融合并进行小波逆变换形成最终的融合图像。实验结果表明,该算法在MRI与MRA的图像融合中是有效的。     

基于2D sine Logistic混沌映射的医学图像频域加密算法

针对现有医学图像加密算法在加密效率和安全性上的不足,提出一种基于2D sine logistic混沌映射的医学图像小波域加密算法。算法首先利用整数小波变换将医学图像从空域转换为频域,充分打破像素间的相关性;其次,利用2D sine logistic混沌映射生成混沌序列,选取三级小波分级的低频系数LL3进行扩散和置乱加密,提高加密效率;并且将二级小波分解的中高频系数HL2和LH2进行扩散加密,解决加密图像中存在的明显轮廓问题;最后将加密后的小波系数进行小波逆变换得到加密图像。实验仿真结果表明,算法具有高安全性和加密效率,与现有空域方法相比,加密时间约为1/40;与现有频域方法相比,在保证加密效率情况下具有更好的加密图像隐蔽性。     

基于多态蚁群算法的回转窑图像分割方法

为了解决回转窑图像背景噪声干扰较大且背景灰度变化较小,采用经典的算法不能有效分割出窑内黑把子区域的情况,提出了一种基于多态蚁群算法和小波变换相结合的图像分割方法。利用小波将图像变换,对低频系数进行分块,采取新的阈值选取方法并对每块进行分割,从而改善了黑把子区域的分割效果。实验结果表明,该算法提高了分割精度,缩短了程序运行的时间。     

基于小波变换的视频帧积分算法研究

本文研究了基于小波变换的图像帧积分技术及其在图像增强处理中的作用。帧积分技术可以有效改变视频图像质量,但传统的帧积分技术不可避免地会使图像发生饱和失真的情况。本文针对传统帧积分的缺陷,提出了利用小波变换后各尺度信息存在互补性的技术进行帧积分的思路。     

基于小波域反正切变换的红外图像增强算法

针对红外图像对比度低、噪声大的特点,利用由信息熵、信噪比和图像标准差构成的评价函数,提出一种平稳小波域的红外图像增强算法。以反正切变换为基础,设计在平稳小波域内增强红外图像对比度的非线性变换函数,并利用差分演化算法与评价函数,寻找最优的非线性变换参数。实验结果表明,与传统的小波域增强算法相比,该算法在有效增强红外图像对比度的同时,对噪声具有较强的鲁棒性。     

一种基于静态小波变换的图像融合算法

给出了一种基于静态小波多尺度边缘检测的图像融合算法,是一种适用于微光和红外图像融合的多分辨率方法。该方法选择á trous多孔算法为基础,并选取不同尺度参数的LOG算子作边缘检测,利用了图像的多尺度边缘信息确定图像的边缘位置进行融合。在小波域中,对高频信息依据边缘检测的边缘点进行融合,对低频信息利用取加权法进行融合,再进行小波逆变换重构融合图像。通过红外和微光图像的融合实验结果表明,该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。