小波变换在图像处理中的应用

由于在图像的获取和转换过程中,各类图像系统中由于传感器噪声、随机大气湍流和成像光源的散射等多方面因素都要造成图像的某些降质,使图像的分辨率和对比度产生下降,造成图像的应用性大幅降低,都会对最后的识别结果造成恶劣的影响.针对这些情况利用了小波变换良好的局部特性,使图像的信号通过小波变换后在频域上的到足够的分解,分离出了反映图像轮廓和细节的信息.对变换后的小波系数进行增强处理,突出反映细节的小波系数,然后对小波系数进行反变换,得到增强的图像.实验结果表明:图像的视觉效果得到改善,图像的使用价值得到提高.     

小波变换在图像处理中的应用

数字图像处理是将图像信号转换成数字信号,并利用计算机对其进行处理的过程。小波变换技术已广泛地应用于数字信号处理领域。对小波变换在数字图像处理技术中的应用进行了研究,并对以后的发展进行了展望。     

小波变换在人脸图像融合中的应用

为了提高人脸检测图像的质量,本文提出了一种基于小波变换模型的人脸图像融合处理算法,该算法将两幅或者多福不同光照条件的人脸图像进行融合处理。该算法不仅可以改善光照条件对图像质量的影响,并且有效的消除了人脸图像的模糊边界。通过与其他同类算法的实验表明,本文提出的算法能有效地改善图像质量,减少不同光照条件对人脸检测准确率的影响。     

小波变换在医学图像融合中的应用

医学图像融合技术可以将多种成像模式提供的图像融合在一起,在一幅图像中提供综合的诊断信息.小波变换是医学图像融合的一种有效方法.     

小波变换在静态图像数据压缩中的应用

图像数据压缩是多媒体的关键技术之一，寻求好的数据压缩方法是目前的一个热点，本文结合小波变换对图像数据压缩的编码方法进行研究，并在静态图象数据压缩方面进行了有益的尝试。     

正交小波变换在图像融合中的应用

阐述了多传感器图像融合技术的原理和融合方法。利用小波分解的多分辨率特性和方向性，建立了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法，提出了新的融合规则和融合算子。实验表明基于小波变换的图像融合方法是有效的，该方法的融合效果优于其他的图像融合方法，融合后的图像质量得到了较大提高。     

小波变换在医学图像边缘增强中的应用

小波变换是在傅立叶分析基础上发展起来的,它通过尺度参数和定位参数将时域和频域联系起来,通过伸缩和平移等运动对信号或图像数据进行多尺度的细化分析,其应用领域很广。提出了一种基于小波变换的图像边缘增强的方法,通过对小波变换产生的高低频信息进行相应处理,再进行图像重构,最后将生成的各个图像进行融合以实现图像边缘增强。使用Visual C＋＋6．0完成编程实验,其实验结果表明本文所提出方法的边缘增强效果较好。     

小波变换在身份证图像降噪中的应用研究

针对非理想身份证图像中存在的斑点噪声,利用小波变换降噪的特点,将身份证图像进行小波分解,然后分别采用硬阈值、软阈值和小波指数函数三种方法进行降噪处理。结果表明小波指数方法是较优降噪方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。     

提升小波变换及其在图像处理中的应用

提升算法是一种新的双正交小波构造方法,此方法大大降低了计算的复杂程度,因此该算法可以有效地减少程序运行时间.详细说明了提升算法的原理及实现步骤,并结合该算法介绍了它在图像处理中的一些应用.实验表明基于提升算法设计的图像处理系统有很好的性能.     

小波变换在医学图像融合中的应用研究

对不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息.针对V. Petrovic提出的灰度图像融合方法,给出了一种改进的多尺度图像融合算法.首先对源图像按照V.Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔表示,然后对金字塔中的两个低通分量加权平均后,再进行反变换,即得灰度融合图像.然后以此灰度融合图像作为两幅源图像的公共部分,利用Toet的伪彩色融合方法,得到最终的彩色融合图像.由于该算法兼容了灰度融合和彩色融合的优点,用不同彩色来显示灰度差,使得融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节.将其应用于CT和MRI图像融合,仿真结果得到了证明.     

小波变换在图像压缩中的应用研究

本文在MATLAB平台上运用小波变换,实现了一级和二级不同扫描次数的图像压缩,并对其结果进行分析比较,验证了小波变换在图像压缩中的可行性和优越性。     

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.     

小波变换在脉象信号消噪处理中的应用

首先简单介绍了小波变换消噪的原理,然后分别利用小波变换和傅里叶变换,对临床采集的脉象信号进行了消噪处理.结果表明,利用小波消噪能够有效地保留脉象信号中的尖峰和突变部分,最大限度地反映了原信号本身的特性,消噪效果较好.     

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。     

照度不均匀图像的自动Gamma灰度校正

照度不均匀图片分辨率较差,许多信息被掩盖,为了较好地去除光照影响,真实再现原场景,本文提出了一种改进的Gamma非线性灰度矫正函数,实现了对不同像素进行不同程度的灰度修正,另外,本文分析了所提出函数的参数对校正结果的影响,根据像素的分布自动地确定函数参数值,实现了照度不均匀图像的自动灰度修正.实验证明该方法与其他方法相比具有较好的校正效果.     

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。