应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法

图像边缘细节富含高频成分,鉴于小波包分析具有对高频分辨率高的特点,提出一种应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法。对图像进行小波包分解,分别对各分解子图像进行基于线性广义模糊算子（LGFO）的模糊增强处理,重构前对各增强子图像赋予不同的权值,通过小波包图像重构实现对原始图像的加权模糊增强处理,获得细节丰富、对比度强的高质量增强图像。在基于边缘测度与噪声标准差的增强图像质量评估标准下,算法实现了模糊参数的自适应寻优。实验表明,增强图像轮廓准确、细节丰富。     

基于单层小波变换的加权压缩感知图像处理

针对简单正交基不能足够稀疏表示信号问题,提出了一种基于单层小波变换改进的加权压缩感知算法。根据图像小波变换的特点,对图像进行单层小波分解,保留低频系数,对高频系数进行测量;并提出设置加权系数矩阵,作用于信号小波正交变换后的高频稀疏系数,增强其系数的稀疏性,增强图像的重构质量;重构算法采用贪婪算法中的OMP算法。实验结果表明该算法对重构精度有进一步提高。     

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

基于小波变换和数学形态学的航空图像边缘检测

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于小波变换和数学形态学相结合的图像边缘检测算法进行了改进,将小波分解后的高频和低频子图分别进行边缘处理。对分解后的低频系数图像采用小波边缘检测方法,而对包含细节较多的高频系数图像则选取合适的结构元素,提出一种新的梯度算子,采用基于小尺度的数学形态学方法进行边缘检测,最后对2种边缘图像采用小波重构方法得到新的边缘图像。     

基于小波变换及融合技术的图像边缘提取

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础,传统边缘检测是基于图像整体的边缘检测.小波变换使基于图像分解的边缘检测成为可能,利用小波变换将数字图像分解为高频和低频分量,对高频和低频分量分别进行边缘检测.常规融合方法是将高频边缘和低频边缘进行简单叠加,由于高频、低频边缘是通过不同方法提取的,二者之间的相似度、吻合度存在差异,简单叠加不能够有效融合高频、低频边缘图像特征,本文算法采用局部区域方差准则把高频和低频边缘在小波域进行融合.实验表明,该算法能够有效融合高频、低频边缘图像特征,具有较好的边缘检测和去噪功能.     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究(英文)

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法。该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构。该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不足。通过与传统的二维离散小波变换边缘增强法和自适应调整系数的脊波变换方法作比较,实验结果表明本算法具有更好的手指静脉图像效果。     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法.该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构.该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不...     

小波分析在图像插值中的应用

小波分析是近年来数学领域中一个迅速发展的新分支,并已成为信号分析和信息处理的新的强有力的工具。通过小波变换将一幅图像拆分、重构成低频和高频两幅子图像后,分别用不同的方法插值高频与低频子图像。再将插值后的两幅图像通过代数运算重构成一幅图像。通过图像插值可以实现图像的放大显示,提高图像分辨率的效果。该算法能更好的保持图像的细节信息,可得到更高的质量图像。     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.     

基于小波域的图像去噪算法

提出一种基于图像像素分类的小波阈值去噪方法.将图像进行小波变换后的结果看成一幅图像,对小波域中的低频信息利用自适应滤波器进行平滑,而对高频信息按图像像素分类的原则利用图像的方向信息测度来区分边缘和噪声,然后把噪声部分的小波系数置零,最后重构得到去噪图像.实验结果表明,算法可较好地改善图像的视觉效果.     

基于小波变换的低对比度图像增强改进算法

提出一种基于小波变换的图像增强算法。利用小波变换的时频局域性和方向性特点,对分解后的高频系数进行子树划分,以子树为单位实现图像的对比度增强。在VC++环境下实现了该方法,实验结果表明该算法能得到整体视觉好的图像,是一种有效的图像增强算法。     

基于边缘增强的多聚焦图像融合方法

提出一种基于边缘增强的多聚焦图像融合方法,对需要融合的2幅图像进行小波多尺度分解,根据绝时值最大的方法对高频细节分量图像进行融合,通过增强和提取原始图像的边缘信息强度指导低频近似分量的融合,以此突出融合图像中的边缘信息．采用信息熵和标准差等评价指标对该方法进行客观评价．结果表明：该方法融合效果良好,可以更好地突出低频域边缘细节信息,提高融合图像的清晰度,改善视觉效果．     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分...     

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。     

基于短小波包的图像边缘检测算法(英文)

使用缩短小波包算法对图像进行处理.对图像进行多层次小波包分解,分解之后用小波包重构高频子空间从而减少图像边缘信号损失。最后依据每层阀值化后的系数,得到图像的边缘.实验结果表明,该算法既能根据需要分别求出不同尺度不同方向下图像的边缘,又能保持图像边缘的完整性和清晰性。     

基于信息熵窗的小波低频子带弱目标图像的增强

采用信息熵窗小波低频子带分析的方法，目的是对缺乏足够能量的低照度和低对比度图像进行增强．选择适合的正交小波函数，可使图像的低频子带大幅度提升，对高频子带适度抑制，在信息熵窗系数的调配下实现了图像的增强处理．在小波重构后，获得了具有清晰边缘和良好对比度的图像．实验表明，采用信息熵窗的小波分析方法来增强弱目标图像能够产生良好的效果，对比度增强效率比传统增强方法提高80％以上．     

基于小波变换的图像融合算法及性能评价

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

基于小波变换的多层次图像增强算法

提出了基于小波变换的多层次图像增强算法.首先对图像进行4级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,并对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后用得到的小波系数和尺度系数进行逆变换得到增强后的图像.试验结果证明,该算法具有优于传统增强算法的增强效果和抗噪性能.     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。