Haar小波变换在图像处理中的应用

简述了小波变换的基本思想,着重叙述了使用Matlab软件小波工具包中的Haar小波对原始图像进行分解,并对不同分辨率的子图系数进行相应的运算,从而实现对原始图像的压缩、消噪、增强等处理的过程.得出了Haar小波变换用于图像处理具有速度快、处理方便、图像压缩比高、去噪效果好、图像特征保持性好等优点的结论,为进一步研究基于小波变换的图像处理技术提供了一定的依据.     

几种图像消噪处理算法在织物疵点检测中的应用

利用图像处理技术对织物疵点检测的过程中不可避免受到各种噪声源的干扰.采用sym 4小波默认阈值、coif 2小波软阈值和bior.3.7小波软阈值消噪算法对织物疵点图像进行消噪处理,并比较了原始含噪图像增亮处理前后的消噪效果.研究表明:coif 2小波软阈值消噪算法适合对织物小疵点图像进行消噪处理,原始图像经过增加亮度后处理效果更佳.     

一种基于双Haar小波的图像去噪算法

在小波域实现信号噪声的滤除是近年来图像处理领域中的研究热点,尤其是三通道双Haar小波的提出,使噪声抑制更加有效.基于双Haar小波变换,并根据Lee滤波的局部统计特性,考虑到小波变换的高频部分涵盖大量的图像边缘等细节信息,因此在滤波窗口选择上提出了具有方向性的新算法,实现了在小波域中平滑噪声的同时还可以保护图像边缘细节不受损失.实验表明新窗口的模型与Donoho的软门限方法相比较,可以给出更好的去噪效果.     

一种基于双Haar小波的图像去噪算法

在小波域实现信号噪声的滤除是近年来图像处理领域中的研究热点,尤其是三通道双Haar小波的提出,使噪声抑制更加有效. 基于双Haar小波变换,并根据Lee滤波的局部统计特性,考虑到小波变换的高频部分涵盖大量的图像边缘等细节信息,因此在滤波窗口选择上提出了具有方向性的新算法,实现了在小波域中平滑噪声的同时还可以保护图像边缘细节不受损失. 实验表明新窗口的模型与Donoho的软门限方法相比较,可以给出更好的去噪效果.     

小波变换技术在指纹图像预处理中的应用

介绍了小波变换技术,并采用小波分解与重构方法对指纹图像进行小波压缩、去噪和增强处理．实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行处理能够获得较满意的结果．     

基于小波分析的磁共振图像去噪方法研究

小波分析去噪是一种新兴的图像去噪方法。由于小波分析具有多尺度分辨和去相关性等特点，使得小波分析在去除高斯白噪声方面优于传统的图像去噪方法。但是，磁共振图像这种小波变换去噪后，纹理特征被弱化，图像的边缘变得模糊。针对以上问题，提出了基于小波变换的图像去噪新方法。此去噪方法对经典的小波去噪方法进行了改进，使基于阀值的小波分析在阀值处理上更精确，并具有自适应性。采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比，图像的边缘信息更清晰，纹理特征增强，去噪能力也得到增强。[第一段]     

小波变换与中值滤波相结合图像去噪方法

为了很好地保持图像的边缘细节,在对二维图像去噪平滑的过程中,采用基于小波变换和中值滤波相结合的图像去噪处理方法.将含有复杂噪声的图像首先进行小波分解,对各频带的子图像采用不同的阈值(软阈值和硬阈值)进行中值滤波处理,在去除图像噪声的同时,较好地保持了图像所包含的边缘信息.经实验证明,对二维图像的处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波等方法.在由相干切片数据形成的二维地震图像处理中得到了应用,提高了地震解释的效率.     

基于二进小波变换的图像去噪技术研究

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，且图像二进小波交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，文中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，提出了二进小波的去噪方法，比较了该方法和基于小波级数方法的去噪效果．实验表明，二进小波的去噪比小波级数去噪效果有明显改善．     

基于图像边缘检测的小波去噪算法

针对传统小波去噪时图像边缘被破坏因而丢失有用细节信息的问题，提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法，即先对边缘图像和非边缘图像进行小波分解，然后分别对其进行阈值处理，最后重构得到去噪图像．实验结果表明，这种方法与传统小波变换的全局阈值去噪方法相比，在去噪的同时有效地保留了图像边缘信息，图像信噪比有明显的提高．     

基于小波变换的自适应阈值图像去噪技术研究

主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。     

基于2D小波变换的图像消噪算法

利用2D小波变换对含噪图像进行消噪处理。基于小波变换具有的多分辨率特点,分析图像信号的局部特征,滤除掉含噪图像中的高频成份,达到降低噪声的目的。文中给出了含噪二维图像信号模型,以及利用2D小波分析对图像信号消噪的步骤。同时介绍了MATLAB6．5中小波分析支持的图像格式。经噪声图像仿真测试,小波变换中独立阈值法具有较好的消噪效果。     

基于鲁棒主成分分析的图像放大算法

给出一种采用鲁棒主成分分析去噪的图像超分辨率算法。对高分辨率训练图像进行Haar小波变换,使用鲁棒主成分分析法得到去噪后的近似子带字典和细节子带字典;将低分辨率测试图像的近似子带作为相应高分辨率测试图像的近似子带,通过细节子带字典恢复出高分辨率测试图像细节子带;通过逆Haar小波变换得到高分辨率测试图像,利用多级增强进一步提高图像的质量。实验结果显示,用所给方法得到的字典对噪声有鲁棒性,且高分辨率重建图像峰值信噪比较高。     

基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取

基于双Haar小波提出了一种新的去噪方法．尽管Donoho对软阈值去噪提出了一个计算阈值的公式，但它并不适合双haar小波，针对这一问题提出了一种适于双Haar小波变换以及其它非正交小波基的阈值选取方法，实验证明此阈值的选取是有效的。     

基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理

尝试利用基于小波变换和中值滤波相结合图像去噪声处理对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像去噪方法进行了探讨．结果表明，小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时较好地保持了图像所包含的边缘信息，处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波．     

类Haar小波与数字信号调制识别

调制识别在通信侦察和通信对抗中有着重要应用。为了利用小波变换进行数字调制的类型识别，提出了具有比Haar小波更好频率局域化特征的类Haar小波概念，从理论上论证了正弦型类Haar小波用于MPSK和MFSK信号调制识别的可行性，详细推导了小波系数幅度与相位跳变或频率跳变之间的关系，并对分类识别器进行了仿真。理论和仿真结果均表明，在一定信噪比条件下，正弦型类Haar小波不仅能用于通信信号的调制识别，且具有比Haar小波更好的抗噪性能。     

基于Haar小波变换的数字图像水印算法

算法基于Haar小波变换,把小波系数分块,并计算每个块的平均值.在一系列信号处理之后,这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变,否则,重构的图像就与原始图像有很大差别.通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印;提取时也依赖于相应块的平均值,所以不需要原始图像参与.算法对有损压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和剪裁等操作有较好的鲁棒性.     

基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取

基于双Haar小波提出了一种新的去噪方法 .尽管Donoho对软阈值去噪提出了一个计算阈值的公式 ,但它并不适合双Haar小波 .针对这一问题提出了一种适于双Haar小波变换以及其它非正交小波基的阈值选取方法 ,实验证明此阈值的选取是有效的 .     

图像小波去噪的算子描述

给出了一种基于二维离散小波变换的图像去噪方法,并用算子的形式加以描述,通过对小波变换系数进行阈值处理实现图像的去噪。讨论了不同的阈值选取方法和阈值策略。并提出了一种自适应局部阈值法。用均方差衡量去噪性能,实验结果证明,用自适应局部阈值法去噪好于全局阈值法去噪。     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

超小波多阈值估计的图像去噪新方法

为了能够更好的保留图像的有用信息,更精确的去除图像的噪声,提出了基于超小波多阈值的自适应图像去噪方法.该方法先通过超小波变换对图像进行多尺度,多方向分析,然后采用WindowShrink和BayesShrink相结合的去噪方法,充分利用原始图像和噪声的信息实现了图像的降噪处理.仿真结果表明,文中方法无论峰值信噪比还是去噪图像的效果都优于小波变换.