二进小波变换的图像去噪

由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,基于二进小波变换的图像去噪效果会好于基于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,该文提出了DWID方法,将基于小波级数的图像去噪方法推广到基于二进小波变换的图像去噪,比较了DWID同基于小波级数去噪效果。实验表明,DWID比小波级数去噪效果有明显改善。     

基于多方向二进小波变换的遥感图像特征提取方法

在分析不同分辨率图像空间特性的基础上，提出了一种基于多方向二进小波变换的图像特征提取方法．该方法首先对图像进行小波变换，然后由二进小波变换的模的局部极大值检测信号突变点位置及奇异性大小，实现图像的边缘特征提取．通过对遥感图像样本的仿真实验表明，基于多方向二进小波变换的图像边缘特征提取方法可以取得较好的边缘特征提取效果．     

银河—Ⅱ上用于图象边缘检测的同步并行小波变换算法

二进小波变换可有效地用于图像特征提取,二维小波变换的计算量随阶数的增加呈指数级增长,该文提出小波变换并行算法,适用于图像的边缘检测,并在银河－Ⅱ并行计算机上进行了实验,对结果进行了分析。     

基于小波包变换的图像多尺度数据融合

在二维小波变换的基础上,给出了图像的二维小波包变换的分析方法,并对已有的几种基于小波和小波包变换的图像融合算法进行了重新组合和改进,提出了一种基于小波包变换的多尺度数据融合方法,给出了一个融合实例。通过对实验的观察和分析,结果表明该算法具有较好的融合效果。     

一种基于DWT和SVD的数字图像水印算法

该文研究并提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法。为保证水印算法的安全性,首先对水印图像进行置乱变换预处理;然后对宿主图像进行二维离散小波变换,根据嵌入策略将预处理后水印图像的奇异值嵌入宿主图像二维小波分解得到的中频区域。最后利用Matlab对该算法及其对攻击的鲁棒性进行了仿真。     

一种基于多小波变换的自适应图像插值算法

为使插值后的图像具有很好的视觉效果和较高的信噪比,并克服使用单小波变换放大图像时的斑点干扰现象,提出了一种新颖的自适应图像插值算法,通过将图像变换到多小波域,并利用多小波域内高频子带的分形维数,自适应的根据低分辨率图像以及该图像进行一级多小波变换后的高频子带信息获取高分辨率图像二级多小波变换的子带信息,对所得到的子带信息进行二级多小波反变换,可以得到更清晰的二倍插值图像。     

基于小波域和图像融合技术的视频水印算法研究

提出了一种基于三维小波变换的视频水印算法。算法以二值图像作为水印,并利用了三维小波变换和图像融合技术。首先对水印图像进行置乱预处理以增强其安全性;然后对宿主视频进行视频分割,提取视频关键帧,再将要加入水印的视频关键帧图像与水印图像均进行小波变换,并采用图像融合技术以及分块方法和重复嵌入,大大增强了水印的鲁棒性。     

边界保存的二进小波图像去噪算法

根据小波变换系数与图像边界的关系,提出了一种基于二进小波变换的图像去噪算法。首先用二进小波在不同尺度上分解图像,在低频部分上提取图像边界,根据图像边界与小波系数的关系,估计对应尺度上高频部分的噪声的方差,用Oracle估计子估计图像的二进小波系数,用估计出的二进小波系数重建图像。实验表明,该算法能够有效地去除各种分布的图像噪声。     

基于PDF417和提升小波的数字图像水印算法

根据PDF417与提升小波变换的特点,提出一种基于PDF417和提升小波变换的数字图像水印算法。首先将水印信息进行PDF417编码,并在密钥控制下进行混沌序列置乱后得到二值水印图像;最后使用小波提升技术对原始图像进行小波三级变换,在小波变换域低频子带中嵌入二值水印图像。实验结果证明：该算法能很好地保持图像质量,对常见的图像处理具有很强的鲁棒性,同时不仅能保持传统小波多分辨率图像水印的优势,而且处理速度更快,对图像尺寸没有特殊要求。     

一种改进的二进小波变换图像去噪方法

本文在分析图像噪声消除与细节保持相矛盾的基础上,提出了一种改进的二进小波变换图像去噪方法。首先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出图像的边缘;然后用二进小波变换去噪方法进行全局闯值去噪;最后将边缘图像嵌入到二进小波去噪后图像。实验结果表明,该方法不仅能够滤除图像的噪声,而且能够保持图像的边缘信息。     

基于纹理的自适应提升小波框架的图像增强

经典二维小波变换仅在图像的水平和垂直方向进行变换,对图像的纹理信息表示能力不足,基于小波变换的图像增强的效果还不尽人意。为了更好地表示图像的纹理信息,提出一种基于纹理的自适应提升小波的图像增强方法,根据图像的局部特征预测图像的纹理方向,沿纹理方向应用小波变换,使图像的纹理信息表示更准确,而且小波变换法在抑制噪声方面性能优良,将其应用于图像增强,仿真及实验结果表明该方法具有有效性和实用性。     

利用小波分析进行图像去噪

数字图像在产生过程中,由于数字化设备等原因经常会受到噪音污染。因此,对于数字图像应该对其进行去噪音处理。传统的去噪音方法有自身的缺陷,现提出了基于小波变换的图像去噪音方法,该方法通过对图像进行二维小波变换,将图像投影到小波变换域中,对其变换系数进行阈值处理,从而达到对噪声的平滑,最后再进行逆小波变换,得到经过去噪的数字图像。实验证明具有很好的效果。     

基于小波变换的图像边缘检测匹配算法

小波变换能够获取信号的时频局部化特征,可作为一种有效的图像边缘检测工具。本文提出一种基于二维小波变换的图像边缘检测方法。首先对图像分别做两方向的小波变换,进而得到二维小波变换的幅值和梯度,然后利用非极大值抑制方法检测二维小波变换的模极值点作为图像的边缘点,最后利用Hausdorff算法实现模板边缘与实时图边缘之间的匹配。仿真试验表明本文所提出算法的有效性。     

基于MATLAB及小波变换的遥感图像处理与分析

利用Matlab图形处理工具,通过实例介绍了对遥感图像的处理与分析算法,并基于离散小波变换的二维小波分析,结合Matlab小波变换工具对遥感图像进行进一步压缩。研究得出的结果对于遥感图像的处理与分析工作提供了有力的理论基础和实际价值。     

利用小波分析进行图像去噪

数字图像在产生过程中,由于数字化设备等原因经常会受到噪音污染.因此,对于数字图像应该对其进行去噪音处理.传统的去噪音方法有自身的缺陷,现提出了基于小波变换的图像去噪音方法,该方法通过对图像进行二维小波变换,将图像投影到小波变换域中,对其变换系数进行阈值处理,从而达到对噪声的平滑,最后再进行逆小波变换,得到经过去噪的数字图像.实验证明具有很好的效果.     

基于混沌映射和离散变换的盲水印算法

盲水印由于在检验过程中不需要使用原始的水印图像,因此在具有较高的鲁棒性和不可见性的同时,增加了检验的方便性。该文提出了一种基于混沌映射和二维离散小波变换的盲水印的算法。该算法是首先将二值图像经过混沌映射处理,将置乱之后的二值图像作为水印图像,将作为载体的二维矢量图形,进行二维离散小波变换,之后将水印信息嵌入到待保护的图像中。由于将水印图像进行了混沌映射处理,故提高了抗裁剪和压缩攻击的能力;而对原始载体图像使用了二维离散小波变换,在没有密钥的情况下,是无法恢复原始水印图像的,故提高了水印信息的安全性。     

木材缺陷识别新方法——改进C-V模型与小波变换

分析了木材缺陷、单板节子的特点,提出了一种基于改进的C-V模型、小波变换及背景填充技术的缺陷识别算法。采用symlet5小波,对原图像进行一级二维离散小波变换,分别得到低频分量和高频细节,对低频分量用背景填充技术进行处理得到新的低频图像,分别使用改进的C-V 模型对各子图像识别,利用二维离散小波重构图像,进行Gauss滤波,得到分割结果。     

JPEG2000中小波变换在BlackFin芯片上的实现

对JPEG2000中小波变换的具体算法进行了阐述并在BlackFin芯片(ADSP-BF533)上对算法进行了实现。首先给出小波变换滤波器的基本结构,然后介绍了小波正变换,二维子带系数的分解,垂直、水平方向的子带分解,二维系数的反交错,一维小波变换等步骤如何对原始图像信号进行处理,最后,选用BlackFin芯片(ADSP-BF533)进行了编程实现。     

小波变换在活塞环图像边缘检测中的应用研究

小波变换是时间频率的局部化分析，它可以通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化。本文正是基于小波变换在图像处理领域中表现出的多尺度分析，提出了用小波变换检测活塞环图像边缘的方法，这种方法通过对二维小波变换图像局部极大值的检到得到图像的边缘信息。通过实验证明了这种方法的有效性。     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别

对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究.对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,通过分析二维Gabor小波变换的优点和人脸表情特征的变化情况,利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用弹性模板匹配算法来识别图像中的人脸表情.实验结果表明,这种方法与传统的识别方法相比,系统具有很好的鲁棒性,达到较高的识别率.