探讨基于多小波的图像融合技术

基于多小波的图像融合具有良好的效果,具备比较直观等优点。文章剖析了多小波图像融合的原理,重点研究了基于多小波的图像融合的实现,涉及到多小波基、多小波分解层数及融合规则的合理选择,通过实验分析基于多小波图像融合技术的有效性。     

基于多小波变换的遥感图像模糊融合算法研究

基于多小波变换方法,提出了一种针对多光谱图像和全色图像的像素级遥感图像模糊推理融合算法.该算法首先利用IHS变换对多光谱图像进行颜色空间转换,然后对1分量和灰度拉伸后的全色图像进行多小波分解分别得到高频部分和低频部分图像.针对高频图像抗噪能力差的问题,提出了一种基于模糊推理的加权融合规则.对融合后的图像进行多小波重构和...     

小波变换与IHS变换遥感图像融合

针对遥感图像融合中IHS变换和小波变换的缺陷,采用了两者结合的图像融合方法.这种方法既可以克服IHS变换方法中光谱失真严重的问题,又解决了小波变换方法中空间分辨率较低的问题,吸取了两种方法的优势,优于单纯的IHS变换方法和小波变换方法.     

Haar小波在图像多尺度分解与重构中的应用

鉴于小波多尺度分解与重构在图像的编码、压缩、去燥、融合等方面的重要作用,介绍了Haar小波的尺度函数与小波函数,给出了Haar小波多尺度分解与重构的算法,并进行成功验证。结果表明,多尺度分解将图像分解成一个简单的多层次框架,框架的每个分量具有独特的频率特性和空间取向特性,同时重构算法能很好地恢复图像。     

基于频率域的遥感图像融合算法

为了能够更好地把多源数据进行融合，来提高对图像信息的分析和提取能力，需要使用有效的融合算法，其中基于频率域的融合方法因其可以将图像分解为不同频带的子图像，由其子图像进行融合得到的效果非常理想，得到了人们的重视，而金字塔和小波分解算法是最热门的，本文总结了金字塔和小波方法，并且以全色图像和多光谱图像融合为例作了分析。     

一种基于离散小波变换的图像数字水印

版权保护在国内外一直是备受关注的一大难题,数字媒体的版权问题又尤其重要.提出一种基于离散小波变换的图像数字水印技术,利用Arnold变换方法对水印图像作时域上的变换,将水印变换成无意义的图像,达到加密的效果,再根据提出的一种小波变换域的数字水印算法,将水印图像嵌入到小波变换的不同方位的重要系数当中.实验结果表明,该水印算法对图像处理有较强的鲁棒性.     

基于Surfacelet变换的井下图像融合技术研究

首次将Surfacelet变换算法应用于井下图像融合。通过多方向分解和树结构滤波器组(3D-DFB)实现图像的不同尺度、不同频率方向的分解。对高低频子带系数采用不同的加权规则进行融合。既保留了Surfacelet变换的多分辨率特性,又具有平移不变性。实验结果表明,相对于传统的变换法,取得了更佳的融合效果。     

基于小波变换的遥感图像处理分析

通过介绍小波变换理论及其最新进展，主要分析小波变换在遥感图像压缩、图像去噪、多源传感器影像融合、遥感图像边缘提取、分类等方面的主要应用。随着小波理论的进一步发展，其必将在遥感领域发挥更重要的作用。     

ETM影像小波变换数据融合在土地利用中的分类研究

在ERDAS软件支持下，对ETM遥感影像数据的TM1-TM5，TM7与其全色波段TM8进行小波变换融合，对融合后的影像采用混合分类方法进行土地利用分类。并对其分类结果进行评价，总体精度达到95．43％，研究结果表明此方法可行有效。     

基于静态小波分析的高分辨率影像融合

研究了正交小波变换（MALLAT）与静态小波变换（SWT）改进的高分辨率影像融合方案。以QUICKBIRD影像为例,进行融合实验,并与标准IHS及BROVEY融合方案进行对比。采用信息熵、标准差指标对影像融合前后的信息量进行比较,选择平均值、相关系数、标准偏差指数进行光谱特征量化评价,采用细节信息相关性对融合高分辨针对ETM+全色波段与多光谱波段进行实验分析,结果表明小波变换融合算法总体优于传统融合算法,并能较好的保持光谱特性。     

基于小波变换的影像融合算法与效果评价

在众多的图像融合技术中,基于小波变换的图像融合方法已成为目前研究的一个热点。小波变换具有多分辨率等特点,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。在阐述小波变换的Mallat算法的同时,对遥感影像融合的分析与评价进行了深入的探讨,提出了综合利用3类统计参数进行评价的方法。经实验,评价结果与理论分析结果和目视效果相吻合,说明这些参数可以作为遥感影像融合客观效果的评价准则。     

基于小波变换的矿区图像压缩研究

采用基于小波变换理论的变换压缩法和相邻像素去相关压缩法处理某矿区图像,并进行比较。相邻像素去相关压缩法具有较好的图像质量和较高的压缩比。     

基于小波去噪和机器视觉的边缘检测

介绍通过小波去噪,Sobel边缘检测算子提取边缘的方法,通过软件平台Labview实现,给出了各个步骤的演示图片.结果证明这种方法抗噪能力极强,提取的边缘定位精确,程序结构合理.     

基于非下采样Contourlet变换和PCNN的煤矿图像融合

针对煤矿图像的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的新的煤矿图像融合方法,此方法充分利用了非下采样Contourlet变换的多分辨率、多方向性、平移不变性及PCNN的全局耦合性,取得了不错的融合效果。     

基于小波算法的计算机超声图像信息系统研究

为了更好的去除超声图像噪声,该文采用了基于小波的图像去噪算法。首先对原超声图像取对数,让图像的乘性噪声变为加性噪声,然后用维纳滤波结合小波变换进行处理。处理结果表明,和几种常用的去噪算法(如中值滤波、维纳滤波、PM(Perona_Malik)算法等)相比,基于小波的方法在去除干扰噪声的同时,能够很好地保护图像的细节。     

基于小波包分解相对能量的高压漏电保护研究

小波包分析可以有效提取故障信号暂态分量。形态滤波方法能够在保留信号暂态特性的前提下,有效去除混杂在信号中的尖峰脉冲、白噪声和高频噪声的干扰,提高故障选线的准确性。仿真验证方法的可行性。