基于小波包分解的SAR图像斑点噪声抑制

论述利用小波包分解技术和软门限理论对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(speckle)进行抑制与滤除，首先对SAR图像进行小波包分解，选取最优基，加大小波系数之间的差距；然后应用Donoho的软门限(soft threshold)理论，针对SAR图像斑点噪声的特点，在小波包变换域内选取合适的门限进行滤波；最后，通过小波包重构技术获得去除斑点噪声的SAR图像，实验证明，该方法能有效抑制SAR图像中的斑点噪声。     

小波变换在医学图像压缩中的应用研究

分析了数据压缩的必要性，说明了利用小波分解和重构进行数据压缩的理论依据和方法，并利用Matlab软件对图像进行分解与重构，实现了对图像的压缩，对不同闽值下采用不同小波压缩的结果进行了比较和讨论。     

多小波及其在图像处理中的应用

介绍了多小波的理论及如何利用多小波对图像进行分解和重构的方法；利用多小波零树图像编码，对图像进行压缩仿真试验，得到了比一般单小波更好的效果．     

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。     

基于空间频率和小波变换的图像融合方法

为了更好的对多光谱图像和高分辨图像进行融合，根据小波变换有三个方向的高频细节这．特点，提出了一种计算空间频率的新方法。利用这种空间频率、IHS和小波变换方法对多光谱图像和高分辨图像进行了融合，得到了具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像，并对融合图像进行了评价。实验结果表明该方法得到的融合图像优于传统IHS变换法和传统小波变换方法。     

基于小波的数字图像隐藏算法

在研究小波变换的基础上,给出了一种基于小波的快速图像隐藏算法.利用小波变换(DWT) 的基本原理,对公开图像进行小波变换,将把小波变换后的系数与秘密图像进行融合,最后利用小波逆变换进行图像重构得到结果图像.数值试验表明该方法的抗攻击能力较强,并保证了很好的视觉质量,且算法简单易行.     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

选取小波函数的方法研究

在利用小波变换轮廓术进行三维面型测量时，由于满足存在条件的小波函数很多，而以前的研究论文，很少有针对小波选择问题的讨论，使得我们在如何选择合适的小波函数的问题上存在困惑.通过选取几种不同的小波对同一图像进行利用连续小波变换（CWT），比较不同小波在小波变换系数“脊”处的幅值和恢复图像的效果，得出通过参考小波变换系数幅值表现的方法来选取合适的小波函数的结论.计算机模拟和实验也证实了该方法的正确性.     

基于改进小波变换的图像去噪与融合

为了提高图像去噪的质量，提出一种基于改进小波阈值的图像去噪和融合算法。首先利用小波阈值法和传统均值法对含噪图像进行去噪，得到两幅去噪图像；然后采用小波融合方法进行图像融合，得到最后的去噪图像。针对图像小波系数分布特点，低频系数采取加权能量融合算法，高频系数采取局部均值和局部标准差相结合的融合算法，尽可能保留图像的边缘纹理信息。为了验证该方法的有效性，与多种滤波方法进行比较，实验结果表明，在视觉效果和峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均优于单一小波去噪。     

基于小波变换局部方差的遥感图像融合

为了充分利用各种感图像的信息，在分析以往图像融合方法优缺点的基础上提出了基于小波变换局部方差的融合方法，将各源图像进行小波分解，采用局部方差准则融合源图像的各分解层，再进行小波逆变换得到融合图像．利用信息熵等标准和其他融合方法进行比较，实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果．     

基于图像金字塔分解的快速全局运动估计

文章提出了一种基于图像金字塔分解的快速全局运动估计算法.为了提高计算速度与准确性,采用了3层金字塔进行多分辨率计算.在金字塔第3层图像中,进行宏块预判,去除不可靠宏块,通过块匹配算法粗略地求出摄像机运动参数,并将运动参数映射到金字塔第2层.在金字塔的前2层图像中,将宏块预判与基于块的外点去除算法相结合,去除不可靠宏块,...     

基于图像特征信息的数字半色调方法

绝大部分数字半色调方法是通过图像的局部再现实现图像的整体再现,该技术存在细节信息少,特征不明显等不足.为此,提出基于图像特征信息的数字半色调方法.首先,选取合适的图像特征函数,构造绘图图元金字塔滤波器（其像素灰度值大于等于255）和权值金字塔滤波器;其次,利用绘图图元滤波器计算绘图图元的数量;最后,利用权值滤波器从上到下逐层排列绘图图元,直到该滤波器的最低层,即可得到再现图像.实验结果表明,根据用户的不同需求设置参数,能够再现图像不同程度的特征信息;再现图像不仅规律性纹理很少,而且能够充分再现图像的细节信息.     

贵州黑洞内一个食物链层次上的物质循环和能量流通探讨

从食物链层次上对贵州黑洞内生态系统中的物质循环和能量流通进行了探讨,该洞内的典型食物链是土壤(有机质和无机物)→马陆和斑灶马→蜘蛛类→红点齿蟾,由于喀斯特洞穴内仅有少量低等植物分布而食物贫乏,故食物链的最初营养级不是生产者(植物)而是土壤,在该洞内各条食物链的顶级营养级均是红点齿蟾。物质从初级营养级逐级传递到顶级营养级是逐级减少,最后又返回到土壤中,形成封闭式的循环。在物质循环的过程中伴随着能量流通,能量的流通也是逐级减少,但是开放式的循环。物质循环和能量流通的金字塔型不明显是因为顶级营养级的红点齿蟾不仅取食第3营养级的蜘蛛类还取食第2营养级的马陆和斑灶马。     

滤除血管减影图像噪声的多SE形态金字塔法

在广义形态滤波器的基础上，与金字塔算法结合，提出了一种新的血管减影图像滤波器--多SE形态金字塔.它利用不同的结构元在金字塔的各层图像上进行形态运算，达到多尺度滤出噪声，同时尽可能多地保留图像几何特征的目的.还给出了实例，并与传统的形态金字塔进行比较.结果表明，新滤波器具有更好的噪声抑制和细节保持能力.     

基于塔式分解格式的仿射伪框架

引进了仿射伪框架的概念,建立了广义多分辨结构的塔式分解格式,给出了塔式分解格式成立的充要条件.由塔式分解格式导出空间L2(R)的函数仿射框架展式.     

多源遥感图像的分层融合研究

为了更有效地实现目标识别，采用了像素产像融合方法，该方法简单，易于实现，其中低通对比度金字塔融合和多尺度对比度增强融合采用金字塔法实现，实验结果显示多尺度对比度增强的融合效果优于前者，但采用金字塔法有一个不可避免的缺陷，就是在做子采样时由于频率混效应而可能引进噪声，而非金字塔式分层融合技术则避免了金字塔法的这种缺陷，能得到更好的融合图像。     

L~2(R)的子空间仿射伪框架

引进广义多分辨结构与子空间伪框架的概念.给出Paley-Wiener子空间的广义多分辨结构的构造.类似于S.Mallat的金字塔算法,建立了广义多分辩结构的塔式分解格式.得到塔式分解格式存在的条件.由此得到L2(R)中的函数的仿射框架展式.     

基于广义多分辨结构的子空间伪框架的刻画

推广了双正交小波的概念,引进了子空间伪框架的概念.类似于Mallat的金字塔算法,给出了广义多分辩结构的塔式分解格式及其存在的条件.得到了平方可积函数空间的伪射框架展式.     

尺度不变特征点提取

结合传统的角点检测算法,提出一种基于高斯金字塔匹配的尺度不变特征点提取算法PBSI,首先建立高斯金字塔,在每层图像中检测Harris角点,根据高斯尺度理论自上而下找到它们在不同层的对应点,所有层上都有的匹配点就是最终的尺度不变特征点.实验结果表明本文算法具有计算简单、抗噪声能力强、稳定性好的优点.     

结合特征融合和金字塔注意力的场景文本检测

基于深度学习的场景文本检测普遍缺少特征级的精细化,导致原本设计良好的模型不能被充分利用,提出将特征融合和特征金字塔注意力模块应用到场景文本检测.将基本特征提取网络(PixelLink算法)得到的4个特征映射层以采样后加权叠加的方式进行特征融合,并将结果送给特征金字塔注意力模块.特征融合使各层级的特征信息相结合,从而增加...