DSP Builder在图像边缘提取中的应用

选取二维高斯函数的一阶偏导数构造小波函数,利用小波变换的多尺度特性,提取图像的多尺度边缘信息。在DSP Builder开发环境下,对算法进行了可视化编程、仿真,并生成VHDL代码,完成FPGA实现及系统集成。仿真实验取得了比较理想的结果。     

大容量图像分层方法研究

为了解决大容量图像处理速度慢的问题,总结了3种图像分层方法：按频率分层、小波变换方法分层、二维经验模式多尺度方法分层,并对二维经验模式多尺度分层方法进行了改进．实验结果表明小波变换方法分层更有适用于大容量图像的分层,为大容量图像处理提供了预处理．     

一类伸缩因子为4的d维矩阵值小波

小波变换在图像处理中是一项强有力的工具。根据信号多分量的特性,在构造向量值小波和矩阵值小波的应用过程中具有灵活性。文章在L2(Rd,Cn×n)空间中引入对应于4尺度矩阵值尺度函数的矩阵值多分辨分析和矩阵值正交小波的概念,给出了d维矩阵值正交小波存在的充要条件,提供了一类紧支撑d维矩阵值正交小波的构造算法。     

基于Coiflet的二维小波有限元构造与应用

使用Coiflet小波尺度函数作为插值函数,构造了一种基于零矩尺度函数的小波有限元,同时构造了二维Coiflet小波,并以其尺度函数作为插值函数构造了二维小波有限元.由于Coiflet小波同时具有尺度函数消失矩和小波函数消失矩,因此简化了移动矩计算方法,使移动矩和联系系数等相关计算更方便、准确.引入了转换矩阵,实现从小波空间到物理空间的转换.以一个一维微分方程和二维赫尔姆兹方程为例,使用本文方法对这两个问题进行了数值求解,结果表明Coiflet有限元法能够得到很高的精度.     

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

边沿作为图像视觉的最主要特征，成为图像信息获取的重要内容。小波变换具有检测局域突变的能力，而且可以结合多尺度信息进行检测，因此成为图像信息边缘检测的优良工具。根据二维小波变换的特点,分析了利用二维小波进行图像边缘检测的基本原理，并设计了利用二维小波变换进行多尺度边缘匹配的检测算法。基于研究结果，编写了计算机应用程序，进行实例分析。     

基于小波变换的分开-合并图像分割

小波变换具有良好的“时间—频率”局部化特性及多尺度变焦距特性对于二维图象的小波变换,其梯度模值提供了图像的边缘信息在大尺度时,图像边缘稳定,但存在有位移小尺度时,边缘定位精确,但易受噪声影响噪声和边缘都具有较高的空间频率噪声的能量小,在大尺度下,其小波变换系数值小边缘的能量大,在大尺度变换下,其小波变换系数值大由多尺度小波变换系数的变化情况,估计边缘的类型采用多尺度小波变换系数作为四分树结构的分开—合并法图像分割的一致性度量从而在大的图像块中,去除噪声的影响,在小的图像块中,以小波变换的局部极大值精确定位边缘,根据边缘信息进行分开—合并法图像分割实验表明,算法得到满意的结果     

基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法

针对现有虹膜识别算法需要处理二维纹理信息,特征提取时间长,对噪声干扰比较敏感等问题,提出了基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法.首先利用Radon变换将二维虹膜纹理信息转换为一维纹理信号,然后使用小波变换多尺度能量算子提取虹膜的特征信息,最后利用相异度函数进行匹配判别.实验结果表明,算法具有运算简单,快速等优点,同时算法能够较好地克服图像平移、缩放、旋转等几何攻击对识别带来的不利影响,具有较强的抗干扰能力和较高的识别率.     

二元树复小波在图像特征提取和分类中的设计与应用

通过二元树复小波变换对图像进行4尺度分解,提取每一尺度下代表6个方向的高频带子图小波系数模的均值和标准方差组成48维的特征向量,利用支持向量机的一对一多分类算法对Brodatz图像库中的112幅图像进行了纹理特征提取和分类实验,结果表明二元树复小波变换提取的图像特征能有效提高图像的分类精度.     

3D小波变换的抗裁剪鲁棒数字图像水印算法

为解决抗裁剪的鲁棒数字水印问题,提出了一种基于3D小波变换的数字水印算法.该算法根据离散小波变换理论和对视频序列进行3D小波变换的研究结果,将原图像拆分为一个图像视频帧,将水印自适应地加入到每个图像帧二维小波变换中频域的不同位置,利用图像二维小波变换中频域的特性和人类视觉系统特性,大大提高了水印算法的有效性,对严重的裁剪攻击具有很强的抗攻击性,在图像被裁剪一半以上情况下仍能非常清晰地得到水印.实验表明,该水印算法对图像裁剪有很强的鲁棒性.     

基于小波系数相关性的MRI图像像素点分类处理算法

由于图像软组织的对比度和信噪比均较低的原因,传统的二进小波算法在进行磁共振图像的增强处理时效果不明显.文章首先在分析小波变换对噪声影响规律的基础上,结合磁共振图像(MRI)特点,对二进小波变换中各尺度上小波系数间的相关性进行分析和归类.其次,文章通过改进的小波系数相关性置信度方法,将MRI图像的像素点分为信号点、噪声点和性质未定点,并采用不同的增强函数对信号点和噪声点进行有效处理.最后,文章提出了一个基于三阶分段函数的性质未定点处理算法.实验表明,文章中所采取的方法能较好地实现像素点的分类,抑制其中的噪声点,有效地增强目标像素点.     

二维图像小波分析的滤波器设计

滤波器的设计是实现二维图像小波分析的关键。在研究图像信号特征和一维小波变换理论的基础上，根据图像信号邻近像素的相关性提出了一种准对称边界延拓方法，用一维小波变换实现了二维离散小波变换，同时，在理论上证明了行的反向数据流的离散小波变换也是反向的，离散细节信号除反向外并改变符号的性质，并利用双正交滤波器的对称性建立了一种实现二维离散小波变换的滤波器结构，实现证明此方法有较好的图像重构性和信噪比。     

二维小波在图像压缩方面的应用

阐述了二维小波理论及其分解和重构算法,并利用Matlab软件演示其实现过程.实践证明,二维小波对图像压缩具有良好的效果.     

基于紧支撑和正交非分离小波的图像去噪算法

提出了一种基于紧支撑、正交的非分离高维小波去噪方法.首先,根据非分离小波理论,构造了一个非分离、具有二阶消失矩的小波滤波器组,然后结合非分离小波变换与单小波去噪方法中的VisualShrink方法进行图像的去噪,并与多小波、单小波的去噪效果进行比较.实验结果表明,该方法不但峰值性噪比的增幅值要明显高于CDF53单小波方法、GHM多小波、D4单小波的HeurShrink方法,而且具有更好的视觉质量.     

基于小波变换的图像编码方法

通过研究双正交小波变换的结构以及消失矩特性，利用线性方程组的求解，提出了一种双正交小波变换的构造方法，从而设计出一种新型的含参数9/7双正交变换.对于不同的小波变换系数参数，根据其不同性质讨论了不同小波实施图象压缩的恢复图象质量及其计算方面的性能.当小波系数为简单整数时，图像压缩的数值实验表明，该方法在保证良好压缩性能的前提下，同时也具有良好的快速计算性质.     

基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法; 对虹膜图 像预处理后, 将二维小波变换与积分图像相结合, 实现虹膜纹理的特征提取; 实验检验了算法的有效性.     

The Real-Time Image Processing Technique Based on DSP

This paper proposes a novel real time image processing technique based on digital singnal processor （DSP）. At the aspect of wavelet transform（WT） algorithm, the technique uses algorithm of second generation wavelet transform lifting scheme WT that has low calculation complexity property for the 2 D image data processing. Since the processing effect of lifting scheme WT for I D data is better than the effect of it for 2 D data obviously, this paper proposes a reformative processing method： Transform 2-D image data to 1 D data sequence by linearization method, then process the 1 D data sequence by algorithm of lifting scheme WT. The method changes the image convolution mode, which based on the cross filtering of rows and columns. At the aspect of hardware realization, the technique optimizes the program structure of DSP to exert the operation power with the iwchip memorizer of DSP. The experiment results show that the real time image processing techniquc proposed in this paper can meet the real-time requirement of videoimage transmitting in the video surveillance system of electric power. So the technique is a feasible and efficient DSP solution.     

二维小波在图像压缩方面的应用

讨论了二维小波分解和重构两种算法.给出了两种算法的比较和Matlab实现过程.结果证明,只保留原始图像中低频信息的压缩方法是一种简单的压缩方法,不需要经过其他处理即可获得较好的压缩效果.运用小波树进行图像压缩时,通常在给定小波基函数条件下,阈值越大,系数为零的数目就越多,重构图像文件压缩率也越高,重构的图像失真程度亦随之增大.     

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.     

一种基于能量分布特性的小波去噪算法

目前对于保持图像细节、滤除噪声,普遍采用空间域、频率域滤波．在空间域滤波,尽管能够有效地限制噪声,但是同时模糊了图像细节．因此,在频率域滤波的方法越来越引起关注．在小波频率域中,我们常常采用Donoho阈值方法处理小波系数来以此去除噪声,保留图像细节,然而该方法同时也一定程度上模糊了图像细节．小波变换具有良好的时、频局部化性能,图像经过多级小波变换得到不同分辨率的子图个数,各高频子图上的小波系数具有相似的能量统计分布特性．也就是说随着分解层数的增加,分辨率最低子图的小波系数范围最大,而高分辨率子图上大部分数值接近于0．因此,该文提出了一种新的基于能量分布特性的小波去噪算法(WCED)．     

基于最大信息熵的小波图像去噪算法研究

去噪算法在图像处理的过程中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于最大信息熵的小波去噪算法,根据最大信息熵的理论确定了改进型阈值和改进型加权阈值函数中的加权因子。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与Donoho提出的小波阈值去噪算法的去噪效果相比,具有更好的去噪性能。