基于小波变换的医学图像识别算法研究

医学图像自动特征提取是辅助医生进行快速诊断病情和进行基于内容的医学图像检索的关键技术。本文介绍了医学图像的分割方法,利用小波变换对线性矩进行分析,使计算量和数据量大大减少,提高了效率。     

基于奇异值分解和小波变换的医学图像识别

在提高诊断与治疗准确性的研究中,医学影像识别是重要手段.为了克服由于光照条件不同以及成像设备的限制,使得不同条件下获取的图像之间不仅存在较大的灰度差异,而且还存在旋转、偏移等几何形变而导致无法识别匹配的问题,提出了一种利用奇异值分解得到图像的空间信息,然后用小波变换提取纹理信息,再利用奇异值分解得到图像的能量信息来进行识别匹配的方法.仿真结果表明,可有效地解决诊断的准确性,而且对图像的旋转和偏移也具有很好的鲁棒性,能够准确和高效地查找所需的图像,与其它算法相比具有较高的识别率.     

太赫兹科学技术的综述

太赫兹技术是一项极其重要的技术,其电磁波段的开发和利用具有重大的科学意义和潜在的应用价值.本文综述了太赫兹技术的研究和发展,介绍了太赫兹波的独特性质,太赫兹产生和检测的方法,概述了太赫兹技术在生物医学、反恐安检、无损探测、天文大气以及无线通信等领域的应用和进展.     

基于小波变换的图像识别算法

提出一种基于小波变换的图像识别方法,通过构造小波基对图像进行去噪和特征提取,不仅有效地避免了噪声和冗余的数据干扰,较精确地定位到了边界点,同时,也为实现消除冗余数据提供了一种新思想.     

基于可变树结构小波变换的图像检索的研究

用可变树结构小波变换不同于传统金字塔式小波变换,在提取图像的纹理特征时,充分利用了纹理的能量主要集中在中、高频的特点,而且使用能量准则来决定哪个子图应继续被分解,从而有效减小了特征空间的维数和数据量.试验证明基于可变树结构小波变换的图像检索具有较好的效果.     

基于太赫兹的危险品智能识别系统

基于太赫兹线性扫描成像和深度学习技术,实现包裹危险品实时智能识别。采用太赫兹线性扫描成像技术,穿透包裹、衣物、信封等物品,探测隐匿的塑胶凶器、塑胶炸弹、流体炸药和易燃易爆液体等危险品,形成太赫兹图像。对太赫兹图像采用基于深度学习的目标检测方法,实现危险品检测识别。实验结果表明,该系统对危险品成像,能显现X射线扫描仪不易探测的危险品,能自动识别,精度高、实时性好。该系统是一种成像质量好、识别精度高、实时性好的包裹危险品智能识别系统。     

基于小波变换的图像二维直方图分割方法

鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和小波变换多尺度滤波思想,提出了一种基于小波变换的二维直方图分割结合方案;实验结果表明本文方法的有效性。     

基于小波变换的多方向小波变换

方向小波变换(SAWT)是小波变换(WT)的多方向扩展,它的基是各向异性的,具有多尺度、多方向的图像表示特性。SAWT不能恒保持多分辨率尺度关系,不能较好地表示图像中的平滑区域,因此利用WT和SAWT构造了一种新的多尺度、多方向且能保持多分辨率尺度关系的小波方向波变换。为了验证该变换的有效性,利用其进行了图像去噪实验。实验结果表明,所提方法能够很好地表示图像中的平滑区域和细节信息,并且能获得更高的峰值信噪比和结构相似性。     

太赫兹波科学与技术

太赫兹波是一个非常有科学价值但尚未被完全认识和利用的电磁辐射区域，它在成像、医学诊断、安全检查、信息通信、空间天文学乃至军事等领域都有着广阔的应用前景。从总体上介绍了太赫兹波的独特性质、应用领域，阐述了太赫兹波的产生、太赫兹波探测的机理和方法，并简单讨论了太赫兹技术的发展前景：被誉为21世纪影响人类未来的十大技术之一的太赫兹波科学技术，将会在未来的数十年间逐渐成熟并得到广泛的应用。     

基于小波变换的X射线焊缝图像缺陷识别方法研究

经过长时间的研究发现,在焊缝图像缺陷识别中,传统的方法具有正确识别率低的问题,为此提出了基于小波变换的图像缺陷识别方法。输入获取的X射线焊缝初始图像信息,从帧数叠加、数字形态学变换和图像增强三个方面对初始图像进行预处理,约束小波变换阈值降低图像噪声,最后通过边缘检测,提取焊缝图像当中的缺陷特征。在对比实验当中,设立两种传统识别方法作为实验的对照组,提出的X射线焊缝图像缺陷识别方法为实验组,同时对统一型号的焊接工件进行缺陷识别,实验发现提出的识别方法的正确识别率高达91.8%。     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

基于二进小波变换和仿生模式识别的人脸识别

针对人脸图像易受光线和表情影响的特点,提出了一种基于二进小波变换和仿生模式识别的人脸识别方法。应用样条二进小波对人脸图像进行处理,对得到的细节子图进行融合。在FFT和PCA处理与降维后,用仿生模式识别进行学习和识别。实验结果表明,该方法比传统方法具有更高的识别率。     

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。     

基于小波变换和脊波变换的自适应图像去噪算法

为了克服单纯小波变换或脊波变换的不足,提出了基于小波变换和脊波变换的自适应去噪算法。实验结果表明,在处理点奇异性和线奇异性的图像时,该方法比单纯小波变换或脊波变换的阈值去噪算法更具优越性,在实际应用中更为有效。     

基于Haar小波变换和分块DCT的人脸识别

提出一种新的基于二维离散小波分解和分块离散余弦变换的降维方法.该方法与模式识别领域中用于特征提取和降维的PCA-LDA方法进行了比较.结果表明,此方法与PCA-LDA方法在识别率上大体相当,但它比其更具有计算量小、降维速度快的优点.因此,该方法对于人脸识别是一种有效降维手段.     

基于小波变换和相似性度量的视频文字识别

视频文字识别在视频分析与检索中有着重要作用,该算法对字幕图像进行N层小波分解,获得该视频文字的低频分量,再借助相似性度量方法实现视频文字的识别.实验结果表明,基于小波变换和相似性度量的视频文字识别算法能有效避免复杂背景等因素影响,有效提高视频文字的识别效率.