调整EM算法结合加权小波在COSM中的应用

用基于深度变化成像模型的调整EM算法进行三维显微图像复原,不能更好地复原图像细节,而且耗时长。为提高图像的复原质量,缩短时间,提出把调整EM算法与加权小波相结合的算法。该算法先对加权小波系数进行调整,再用调整EM算法进行迭代复原。实验表明复原效果得到改善,并减少了迭代次数,效率明显提高。     

维纳滤波和调整EM算法在COSM中的应用

用基于深度变化成像模型的调整EM算法进行三维显微图像复原,不能更好地复原图像细节,而且耗时长。为提高图像的复原质量,缩短时间,提出把维纳滤波和调整EM算法相结合的算法。该算法首先利用加权小波去除图像的部分离焦模糊,再用维纳滤波算法进行滤波复原,最后用基于深度变化成像模型的调整EM算法对序列图进行复原。实验表明复原效果得到了明显改善,并减少了迭代次数,效率明显提高。     

基于小波变换的水下降质图像复原算法

根据水下成像的物理模型,提出一种基于小波变换的水下降质图像清晰化处理算法。该算法将RGB图像转换为YUV图像,根据图像的对比度,对亮度Y图像利用小波变换自适应估计介质散射光的大小,增强水下降质图像的对比度,并在小波变换的低频子带上进行非线性亮度调节,消除水下图像的光照不均问题,将亮度Y图像的处理结果与颜色分量U、V合成得到清晰的水下彩色图像。实验结果表明,该算法可以自适应实现水下观测图像的清晰化处理。     

小波变换在数据压缩中的应用

回顾了小波变换理论与信号处理的关系，探讨了小波变换的多分辨思想和Nallat算法，并应用小波变换和Huffman编码方法对信号进行压缩，取得了很好的压缩效果。     

小波变换算法在数字图像处理中的应用

本文研究的是小波变换在数字图像处理中的应用,文中介绍了数字图像处理的基本概念和小波变换的基本理论。基于图像小波理论,对图像小波变换的实现技术——Mallat算法进行了分析,并且根据Mallat算法应用VC++编程实现了图像小波变换。     

用快速EM算法实现小波系数的高斯混合分布模型

提出了一种小波系数的高斯混合分布模型。该模型用两个分量的高斯混合分布来拟合小波域每个高频频带系数的分布:其中,先验概率小方差大的分布代表了少量幅值较大的小波系数;先验概率大方差小的分布代表了大量幅值较小的小波系数。该文采用基于特征的快速算法完成对高斯混合分布参数的求解。实验结果证明了模型的有效性。     

小波变换在三维医学图象分割中的应用

本文将多尺度小波变换应用到三维医学图象分割中的阈值选取中．由于小波变换在较大尺度，由噪音引起的细小突变较少，可描述信号的整体行为，取较大尺度的由负到正的零交叉点来确定图象的阈值，再逐步到相邻的小尺度由粗到精地确定精确的阈值．用以上算法对三维医学图象进行二值化后，根据待提取组织或区域的特征，再选取合适的数学形态学操作，最后对区域进行种子填充．从实验结果可以看出分割效果较好，能够满足三维重建的要求．     

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换克服了传统傅立叶变换的缺点，具有良好的时频局部化性能，从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。实验证明，经过小波变换编解码的图像在实现较高压缩率的情况下能够保证较好的图像质量。     

小波变换在液压油缸泄漏故障诊断中的应用

针对液压油缸泄漏故障诊断中压力信号特征提取的难题,提出了通过监测压力信号,基于小波变换能量特征和BP网络的故障诊断方法。该诊断方法将压力信号进行小波分解后得到的各频带信号能量作为特征向量,输入到BP网络分类器中进行故障识别和分类。实验结果表明,该诊断方法能有效识别无泄漏、轻微泄漏、严重泄漏的三种状态,是液压油缸泄漏故障诊断行之有效的方法。     

小波变换在扫描工程图纸预处理中的应用

工程图纸矢量化之前,必须对图纸进行预处理.本文提出了根据具有不同的Lipschitz指数的信号和噪声的局部模极大值具有不同的传播特性的理论,应用小波变换模极大值去除扫描图纸的噪声的方法,并给出了具体算法.同时充分利用原图纸的空域上的线条有别于污点的特征,对经去噪后的图纸采用逻辑平均抽取算法.去除大块的污点.实验结果证明了该算法的可行性.     

Diffusion filtering in image processing based on wavelet transform

Nonlinear diffusion filtering is a method for images or signals processing based on partial differential equations (PDEs). Its basic idea is to establish a suitable PDE model in the time-space domain and obtain a family of its solutions as the filtered ve…     

基于贝叶斯估计的杂交小波图像降噪新算法

针对传统图像去噪算法易丢失细节特征、峰值信噪比低等问题,受杂交育种学启发,借鉴遗传算法思路,提出了一种基于贝叶斯估计的杂交小波变换图像去噪算法。该算法以贝叶斯小波去噪后的图像作为父本,维纳滤波处理后图像作为母本进行杂交,对挑选出的个体进行逐代杂交和变异生成子代,将最优子代作为算法的最终解,对其解码还原为去噪后的图像。本算法去噪后的图像峰值信噪比远高于传统算法;去噪后的视觉效果也好于传统方法。实验结果表明该方法不仅能有效消除图像噪声,还能较好地保留图像边缘等细节特征。     

复小波域最大后验概率图像复原

提出了一种双树复小波变换域最大后验概率图像复原方法。该方法通过在最大后验概率图像迭代复原过程中构建噪声残差,并采用双树复小波变换零均值高斯模型对参差进行降噪处理,从而避免了原泊松最大后验概率图像复原过程中噪声放大的问题,实现了迭代复原的正则化目的。对比实验结果表明,该图像复原方法能很好解决恢复迭代中噪声放大的问题,同时,在视觉效果、PSNR、ISNR等指标上均比Wiener、Pisson-MAP等算法好。     

基于综合性能最优的小波域图像融合新方法

以提高融合图像的综合性能为目标,提出了一种基于综合性能最优的小波域图像融合方法。首先根据融合目的和专家经验,选择融合图像的多个客观评价标准,并由之构建综合性能指标。然后,对待融合图像分别进行多尺度小波分解,引入遗传算法创建初始种群作为小波域的图像融合参数,求解融合图像及其综合性能值;利用综合性能评价指标最优作为遗传算法的适应度函数,经过选择、交叉、变异等种群进化操作,快速逼近并定位最优性能参数,最后得到综合性能最优的融合图像,即该参数对应的融合图像。实验结果显示,所提融合方法的综合融合效果优于常见的小波变换、金字塔分解等多种融合方法。     

一种基于小波变换的多尺度图像融合方法

近年来图像的数据融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别、判断和决策能力,是遥感数据融合研究的重要内容之一。在小波变换金字塔结构的基础上,提出了一种基于小波变换的多尺度图像融合方法,对热红外与可见光图像进行了融合处理。实验结果表明,该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性,更有利于机器视觉。     

Digital Image Watermarking Based on Discrete Wavelet Transform

This paper aims at digital watermark which is a new popular research topic recently,presents some methods to embed digital watermark based on modifying frequency coefficients in discrete wavelet transform(DWT) domian,Fist,the,the present progress of digital watermark is briefly introduced;after that,starting from Pitas‘s method and discarding his pseudo random number method,the authors use a digital image scrambling technology as preprocessing for digital watermarking ,Then the authors discuss how to embed a 1-bit digital image as watermark in frequency domain.Finally another digital watermarking method is given in which3-D DWT is used to transform a given digtial image .Based on the experimental results ,it is shown that the proposed methods are robust to a large extent.     

基于Bivariate模型的非抽取小波域图像复原

将Bivariate模型引入到图像复原中,以Bivariate概率分布函数作为自然图像小波系数向量的先验模型。从图像复原的Bayesian理论出发,提出基于Bivariate概率分布函数非抽取小波域的图像复原算法,并从自适应规整化的角度来分析该算法的有效性。通过对4幅标准测试图像复原实验,并将该算法复原结果与其他3种人们熟知的图像复原算法效果进行对比来证明该算法的有效性。     

结合小波变换和自适应分块的多聚焦图像快速融合

提出一种基于小波变换和自适应分块相结合的多聚焦图像快速融合算法。该算法以小波变换为框架,对小波低频系数采用自适应尺寸分块的方法进行融合,图像块的尺寸由差分进化算法优化求解,然后对此低频融合结果进行精细化处理,得到一幅能精确到每个系数来源的标签图,再利用局部小波能量与该标签图相结合的方法对小波高频系数进行融合,最后重构得到融合结果。实验表明,该算法的融合结果在主观视觉效果和客观评价准则两方面均可以接近甚至达到图像融合领域的最好水平,且在提高融合质量和降低运算代价间取得较好的折衷。     

基于小波变换的多聚焦图像融合算法

针对基于小波变换的多聚焦图像融合算法,改进融合规则和融合算子,低频分量采用以相关系数作为阈值的加权平均算法,高频分量采用基于区域特征的融合算法,并对最佳分解层数与最佳小波基的选取进行优化验证。通过对实验结果的分析,选用bior4.4小波,进行最佳分解层数小波分解,并应用改进的融合规则,在融合多聚焦图像的效果上,与其他多种融合算法相比,各项评价指标都比较理想。