采用视觉加权自适应阈值量化的彩色图像小波编码方法

提出了一种基于视觉特性的彩色图像小波变换编码方法.该方法是以一种简单的灰度图像小波编码方法为基础,首先通过小波变换将图像进行多分辨率分解;然后对彩色分量的高频子带数据进行适当的抛弃;对小波图像的高频数据采取自适应阈值量化方法克服恢复图像中的分量独立点噪声污染现象;最后根据小波系数的码字分布特征,采用行程编码结合Huffman编码.该方法可保证重建图像的主观视觉效果良好,而且具有较高的压缩倍率.     

一种基于模糊集和小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换和模糊集的图像融合算法 .其基本思想是 :首先对图像进行小波变换 ,获得图像的低频和高频分量 ;随后在融合过程中 ,对低频和高频分量采取不同的融合策略 ,即对低频分量采用平均能量法进行融合 ,对高频成分利用图像的模糊集 ,寻求一个模糊隶属函数作为融合算子进行融合 ;最后再对融合后的图像进行小波反变换 ,重构出融合后的图像 .实验结果证明了方法的有效性 .     

基于小波变换的图图像处理技术的应用

对图像数据先进行二维离散小波变换 ,根据小波变换后高、低频分量的特点 ,可将加密数据隐藏在小波变换图像的高频部分 ;改变小波变换图像的低频部分 ,可实现图像加扰 ;在原图像中改动某些像素值 ,可在小波变换图像的高频部分得到某种显而易见的标志 ,以此分辨图像的真伪 这三种技术处理都是基于小波变换后的图像 ,几乎没有附加传输信息量     

基于多小波提升格式的光学/被动毫米波图像融合

以安检中隐匿物品检测为应用背景,提出一种结合多小波变换和提升小波变换的图像融合算法.该方法首先对被动毫米波图和可见光图进行多小波预处理,并通过提升小波正变换分别得到两类图像的高、低频分量;然后对变换得到的低频分量和高频分量分别采用不同的融合规则融合;最后进行提升小波逆变换,及多小波后处理得到融合图像.实验仿真结果表明:融合效果较好,能实现对隐匿物品的快速识别.     

一种基于小波变换的自恢复水印算法

文章提出一种小波域的自恢复水印算法,利用零树结构对宿主图像进行压缩编码,对压缩编码后的数据进行置乱得到自恢复水印去替换小波域的高频部分,认证水印对小波域的低频部分进行均值量化实现嵌入。通过实验仿真证明,该算法能恢复出被篡改位置的真实图像内容。     

一种基于SPIHT的图像压缩方法研究

提出了一种基于层树分级鳊码（SPIHT）的图像压缩方法。该方法压缩过程首先将图像数据进行小波变换,然后对低频小波系数进行调整,对高频的小波系数进行量化,以提高图像的压缩比,最后采用SPIIiT编码。解压缩过程通过sPIHT解码和小波逆变换恢复重构图像。仿真结果表明,在不同的峰值信噪比下,得到了较大的压缩比。     

一种基于小波分析的混合编码研究

提出了一种基于小波分析的图像混合编码方案。首先，应用二维小波变换对图像进行分解，然后根据分解后不同分辩率下的数据特点，对各级子图像采和没的量化编码方法进行处理。如对最低频子图像进行预测编码，地中频和次高频子图像进行门限量化和一种新的游程编码，最后对打包后的编码数据进行Ｈｕｆｆｍａｎ编码，计算机模拟结果表明，该方法压缩效果好，处理速度快，对“Ｇｉｒｌ”标准头肩像压缩比达到了２５倍，峰峰信噪比大于３４     

基于小波稀疏基的压缩感知遥感图像融合算法

针对遥感图像融合提出了一种基于小波稀疏基的压缩感知算法,该算法利用IHS变换法得到的高空间分辨率融合图像有尖锐边缘及小波变换能较好的保持光谱信息的优势,将多光谱图像的I分量和全色图像进行小波变换;根据其高低频分量的特点,对其低频分量采用小波稀疏基的系数加权融合法,高频分量采用边缘提取法分别进行融合,最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到最终融合结果。实验结果表明,不同的小波稀疏基系数对融合结果有较大的影响,且所选算法的融合效果优于系数最大值法及传统融合方法。     

几种小波变换的图像处理技术

对图像数据先进行二维离散小波变换 ,根据小波变换后高、低频分量的特点 ,用数据隐含技术将加密数据隐藏在小波变换图像的高频部分 ;图像加扰技术采用改变小波变换图像的低频部分 ,以此干扰复原图像质量 ;防伪技术是在原图像中改动某些象素值 ,使在小波变换图像的高频部分得到某种显而易见的标志 ,以此分辨图像的真伪 ,这三种技术处理都是基于小波变换后的图像 ,几乎没有附加传输信息量 ,所以基于小波变换的图像压缩技术对上述处理后的图像依然适用     

带钢表面缺陷在线检测系统的图像滤波算法

由于纹理背景的存在导致图像缺陷检测结果不准确是目前冷轧带钢表面缺陷在线检测过程中存在的主要问题之一.针对该问题提出了一种基于小波的各向异性扩散图像滤波方法,该方法通过小波分解得到图像的低频和高频分量,并针对高频分量采用小波扩散系数对小波系数进行正则化处理,最后进行小波逆变换,重构滤波后图像.实验结果表明该方法不仅能够有效地滤除不必要的纹理背景信息,而且能够较好地保留图像的细节信息,具有更好的综合性能,为带钢表面缺陷在线检测系统中的后续处理,如图像的边缘检测和自动分割等奠定了基础.     

基于小波系数相关性的纹理图像快速修复算法

为了实现纹理图像的快速修复,在传统样本块修复算法的基础上,提出了一种基于小波系数相关性的图像修复算法.简要论述了纹理图像各小波变换系数的相关性特点;根据图像分解后小波系数高频成分较少、主要信息均集中在低频分量以及各分量对应位置的信息具有一致性的特点,算法首先对破损图像进行小波分解,然后利用最优样本块匹配的方法对低频分量进行修复,同时实现其他分量对应位置信息的修复,最终通过小波合成完成纹理图像的修复.仿真实验结果表明,在修复效果无明显差异的基础上,该算法比原方法的处理时间大为缩短.     

OPTFR多小波在红外／可见光图像融合中的应用研究

针对OPTFR(Optimum Time-Frequency Resolution,最优时频分辨)多小波,设计了一种平衡滤波器,将其应用于红外和可见光图像融合.对红外图像和可见光图像分别进行三层OPTFR多小波变换,提取两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.由于图像的大部分能量集中在低频分量上,而不同尺度上的高频分量反映了图像在不同尺度上的细节信息,所以在对源图像融合时,对低频分量和高频分量分别采用能量和方差的加权平均进行融合,对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和以往的融合算法相比,该算法强化了源图像的细节信息,提高了融合效果.     

基于球坐标系的非线性小波变换去噪算法

提出一种新的非线性小波变换去噪方法。该方法把线性小波变换后得到的3个高频分量通过球坐标变换后,得到球坐标下3个分量,然后在球坐标中根据图像统计特性设定的收缩因子处理小波收缩去噪。结果表明,该方法比直接进行小波收缩的结果有更好的峰值信噪比。     

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.     

小波变换结合LZW压缩算法探究

为解决传统桥梁振动数据压缩方法存在的问题,在深入分析小波变换原理的基础上,提出了一种小波变换结合LZW的压缩算法。该算法针对桥梁振动数据的特点,根据小波变换多分辨率分析的特性,对分解后各级的高频分量采用Donoho阀值压缩算法进行量化处理。而后采用改进的LZW编码压缩变换后的系数,对实测数据进行了压缩实验,结果证明小波变换结合LZW的数据压缩算法可有效提高数据压缩比,能量恢复系数优于10-4,压缩比小于9.25%。     

基于小波能量加权的医学图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法,由于没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对于融合效果的重要性,因而得到的融合效果有时并不理想.现提出一种小波域按邻域加窗能量加权的融合准则,该准则根据人体颅部18F-FDG和MRI-T1图像的特点,充分考虑到了低频分量和高频分量邻域特征,对原图像高、低频小波系数分别选用具有不同物理意义的窗矩阵进行邻域加窗能量计算,以归一化加窗能量为权值对各小波系数进行加权,得到融合小波系数,经过小波反变换重构出融合图像.实验证明,采用提出的融合算法得到的融合图像很好地包含了源图像的信息,该算法在医学图像融合应用中比传统的小波系数取大算法、加权平均算法及按邻域方差加权算法效果更好.     

基于小波变换融合技术的去雾方法

提出了一种基于小波变换的图像融合去雾方法,该方法的思想是对拍摄到的有稍微偏差的两幅有雾图像分别进行小波变换,将得到的高频信息采用极大值的选择规则进行融合,而得到的低频信息则采用基于边缘分量的方案进行融合,最后再根据小波逆变换得到最终的去雾图像.实验证明该方法能更好地提高各种雾天图像的清晰度.     

一种复合的多源序列图像融合方法

提出了一种复合的多源序列图像融合方法。对从序列图像中提取的两帧配准的源图像进行小波多尺度积分解,首先采用改进的小波多尺度积方法定位其模极大值点。然后采用基于区域的方法获得融合的小波系数,对于低频分量,通过比较两幅子图像块的空间频率和对比度来确定其质量,以此得到融合图像的低频分量。对于高频分量中的模极大值点,通过绝对值选大来获得该点的融合小波系数;对于高频分量中的非极大值点,通过比较两幅子图像对应块的均匀度测度,而后获得融合图像的高频细节分量。通过反变换重建可以获得最佳的融合图像,同时增强了图像中目标的边缘信息。结合多聚焦图像序列、缸外图像序列．缸外和可见光图像序列的融合实验,表明所提算法的优越性和实用性。     

基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络图像融合

提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处理低频子带,利用双通道脉冲耦合神经网络的融合规则处理各高频子带,链接系数为图像的清晰度.融合后的小波系数取决于点火图和点火次数的多少,最后的融合图像由小波逆变换得到.实验结果表明,该方法能更有效地提取原始图像的特征信息,在主观视觉效果以及客观性能指标上较传统算法都有所改善.     

基于小波-Contourlet变换的区域能量加权图像融合算法

为了消除Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像融合算法.该算法采用了不同的窗口函数计算图像高频分量和低频分量的区域能量;以区域能量计算的归一化权值对各小波-Contourlet系数进行加权,得到融合小波-Contourlet系数.实验结果和均值、方差、熵与交叉熵等客观评价数据表明,在相同融合规则下,小波-Contourlet变换能够取得比Contourlet变换更好的结果;在相同变换条件下,基于不同窗口函数的区域能量融合规则的融合效果好于基于均值窗口函数的区域能量融合规则和低频采用均值与高频取最大值的融合规则.