小波分析在图像处理中的应用

本文在小波分析的理论基础上，简要讨论了小波变换在图像处理中的一些典型应用。包括图像压缩、图像的镶嵌与拼接、去噪处理和边缘检测、人像识别几方面。最后总结了小波分析应用时存在的一些问题。     

小波变换在图像去噪中的应用

图像小波域去噪可克服频域去噪单一尺度的局限性,具备多尺度多分辨率的特点,已成为目前图像去噪的主要方法之一。为归纳小波变换在图像去噪领域中的应用,简要讨论图像噪声的概念、数学模型、传统图像去噪的基本原理方法,详细阐述了图像小波域去噪的基本理论、发展过程、去噪方法,评价了3种常用方法的优缺点,对小波去噪的发展趋势进行了展望。     

基于小波变换的图像融合

本文简要介绍了小波变换在图像融合中的应用及其基本流程。在融合规则中,对于低频系数,采用求平均值的方法;对于高频系数,采用取最大值的方法。以Matlab为工具,对多聚焦的黑白图像进行试验,直观地验证了基于小波变换图像融合的可行性,表明该方法有效地提高了图像的清晰度。     

基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法

针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足，提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法．该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换，提取三个方向的小波系数，然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声．再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测，最后将这3个方向上的极大点进行融合，形成图像的边缘．     

小波与多小波变换在支持向量机人脸识别中的研究

以ORL人脸库为基础,采用不同的小波和多小波,对人脸图像进行不同层次的小波和多小波分解,提取低频分量作为特征向量,利用支持向量机(SVM)进行人脸识别,通过实验具体给出了在采用不同的小波和多小波对人脸图像进行不同层数的小波分解时,支持向量机的识别率,该文对实际应用具有良好的指导价值和参考价值.     

基于矩和多分辨分析的图像识别

应用矩和多分辨分析对图像进行特征提取，求取不同分辨率下的小波系数的均值、能量和方差，作为特征向量。这组特征向量是将图像的矩特征和小波特征结合形成小波矩特征，即反映了图像的全局信息，又反映了图像的局域性信息，并且具有旋转、平移和缩放不变性。该算法不但解决了图像识别中特征量随图像旋转、平移和缩放而变化的问题，而且提高了对近似物体的识别能力。最后简要介绍了仿真实验及结果，证实此算法能对飞机、舰船等目标进行有效的识别。     

基于小波变换的图像融合技术研究

从小波和图像融合的定义出发,阐述了小波变换在图像融合技术中的应用,同时对小波变换在图像融合技术的发展进行了展望。     

小波变换压缩图像中小波基的选择

基于小波变换的图像压缩应用日趋成熟,在基于小波变换的图像压缩技术中,小波基的选择对图像的压缩效果有着很大的影响,本文通过分析不同类型小波的性质,研究了在图像压缩中选择不同小波基对图像的影响。     

基于织物自适应正交小波的疵点检测

应用织物自适应正交小波对织物疵点的检测和识别进行了分析,首先介绍了织物图像的小波分解算法和紧支撑正交小波,在此基础上提出了织物自适应小波的构造,由自适应小波对织物图像分解,然后对分解后的纬向和经向子图像提取特征,由特征什检测和识别疵点。实验证明了该方法对素色织物的常见疵点具有快速、准确的检测效果。     

基于多小波变换的图像编码算法研究

 多小波是小波理论的新分支,将传统的单小波拓展到矢量空间。多小波既包括了传统小波的全部优点,同时又克服了单小波的缺陷,将实际应用中十分重要的正交性、对称性、紧支性、光滑性完美地结合在一起,因此多小波在图像处理方面的应用也显示出巨大的潜力。该文在研究了JPEG2000的核心编码技术——EBCOT算法和多小波变换原理的基础上,提出了结合EBCOT算法的多小波图像编码。算法将各种常用的多小波基,结合EBCOT算法,对灰度图像进行压缩编码。实验结果证明基于EBCOT算法的多小波图像编码方法能够对图像进行很好的压缩。     

一种基于小波神经网络的图像融合方法

图像融合结合图像处理、信号处理、计算机和人工智能等相关技术．通过对多源图像数据信息的提取合成,从而获得同一场景目标较为准确全面的图像描述．神经网络具有强大的非线性映射逼近能力,将神经网络用来进行滤波融合,避免了传统滤波图像变模糊问题．通过小波神经网络自适应动量快速学习算法进行图像滤波融合,能从根本上避免局部最优,且加快收敛速度,具有很强的学习和泛化能力,也避免了网络结构盲目设计．仿真实验表明,用本方法实现的融合图像更加符合人的视觉特性．     

小波视频图像处理技术

基于小波的视频图像压缩的理论，根据小波变换的基本特点，用小波视频图像处理的关键技术对现有小波视频图像处理技术进行分析，结合软件和硬件的实现方法提出小波视频图像处理的新方案。通过选取最佳的小波基和快速提升小波算法，实现了经小波变换处理后的图像细节部分清晰，层次感强，适合于高压缩比的应用领域要求。     

一种基于人眼视觉特性的零树小波编码方法

嵌入式零树小波编码被认为是目前国际上最先进的图像编码方法之一，仍然有不足之处，其中之一是该算法在编“孤立零”码时会造成比特位冗余，因此在分析了零树编码不足的基础上，提出了基于人眼视觉特性的零树小波编码方法。该方法首先对小波系数进行基于人眼视觉特性的标量量化，然后再进行零树编码。实验结果表明该方法在保证恢复图像具有良好的视觉效果的前提下，进一步提高了压缩比。     

Implementation of Texture Based Image Retrieval Using M-band Wavelet Transform

0　IntroductionItisbecomingwellknownthatsignalandimageprocessingaregettinggreatimprovementsinperfor mancebyusingwaveletbasedmethods.Wavelettheoryhasbeenfoundtobeausefulapproachinsignalandimageprocessing .Theresultsofwavelet basedimageanalysismethodsaresuperiortothoseobtainedbyusingtraditionalapproaches[1 ,2 ] .But 2 bandwaveletanaly sisisnotaveryeffectivemethodforfeatureextractionorpatternrecognition ,forthepartitionofhighfre quentbandsisquitecoarserin 2 bandwaveletdecom position ,whichisnot…     

用三次B样条小波检测航拍图像边缘

在智能目标识别与跟踪系统中,如何获取较为清晰的图像边缘至关重要,这也是提高系统目标识别率的关键．作者提出了使用三次B样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法,介绍了小波及三次B样条函数的性质,根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点,设计了B样条小波检测算法,把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦,输出检测目标边缘图像．经实验对比分析,该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法,可以得到较好的边缘信息,并且能够满足下一步目标识别与定位的要求．     

基于小波变换的图像去噪技术

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。本文全面介绍了小波变换在图像去噪中的应用现状和方法分类,并对当前存在的几类去噪方法进行了分析比较,以利于对该领域的进一步研究。     

边缘检测梯度法的小波实现

图像的边缘表现为图像上的不连续性，边缘检测就是检测图像上的不连续点或陡变点。本文根据Mallat多尺度边缘检测原理，提出了一种图像的边缘检测的新算法。与Mallat的多尺度边缘检测算法相比，这个算法具有计算量小的优点。文中给出了应用这个算法对图像进行边缘提取的实例。     

基于形状图像检索系统的设计与实现

基于形状特征的图像检索是基于内容的图像检索的一个重要的组成部分.本文介绍了小波变换应用于图像边缘检测的基本原理,并利用二次样条小波变换和Hu不变矩算法建立图像检索系统.实验结果表明,本系统具有较好的检索性能.     

基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

摘要：针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法。利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的。仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率。     

基于小波的图像融合算法的实现

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到越来越多的重视，广泛地应用在医学、遥感、计算机视觉以及其它领域，其中有效实用的融合算法是图像融合的关键．本文着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及它的实现方式，经仿真，取得了很好的效果．