基于多尺度目标匹配的M型超声图像插值方法

提出了一种基于多分辨分析的Ｍ 型超声图像插值方法．该方法适用于图像的单方向插值,如沿横轴或纵轴．首先对边界灰度线进行小波变换,在多尺度空间采用极值点匹配方法,对细节函数和近似函数分别分段插值,然后进行小波逆变换,得到目标灰度线．实验及应用表明,该方法插值后的图像可以较好地保持运动目标轨迹的连续性     

基于混沌序列的视频图像数字水印隐藏与多分辨检测

基于混沌序列的优良性能和视频信号多分辨小波表示的特点,提出了一种视频图像混沌水印隐藏及其多分辨检测方法,首先利用小波变换对图像进行多级分解;其次将混纯 数字水印叠加在从低分辨率到主分辨率的主频小波系数里;最后进行逆小波变换生成水印图像,其特点是混沌水印安全性能高,不易破译,可以进行多分辨检测,节约计算量,实验表明,对于觉的图像处理和噪声干扰,多分辨检测方法极能识别隐藏的水印,具有很好的鲁棒性,而且     

各向异性扩散方程和一种图像放大方法

小波的多分辨分析和变分方法相结合,提出一个图像平滑和放大同时实现的正则化模型.主要思想是把原图像作为放大图像的小波子带,对正则化泛函模型求变分导出Euler-Lagrange方程.图像放大和平滑同时实现.利用可加算子分裂(AOS)格式求非线性扩散方程的数值解.最后数值计算的实例说明对图像放大和平滑的有效性.     

基于多小波变换的遥感图像融合算法研究

多小波是小波理论的扩展,多小波分析能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。梯度加权平均法对高频小波系数的选取不是简单的丢弃,而是进行加权叠加,更大限度地保留了原始图像的信息。在遥感图像的融合中将两者结合,提出了一种基于多小波变换的遥感图像融合算法。以GHM多小波为例,通过Matlab编程实验,将梯度加权平均法融合结果与最大值选择法进行比较,得到了较好的效果。     

多小波在图像数据压缩中的应用研究

介绍了多小波的多分辨分析的基本概念,提出了一个完整的图像多小波压缩算法,并进行了模拟实验.理论分析和实验结果表明,在一定的压缩比下,多小波图像压缩算法能取得较好的峰值信噪比和视觉效果.     

基于小波变换的多分辨分布式滤波

用小波变换和多分辨分析的思想建立了一个最优和动态的多分辨分布式滤波算法。在离散小波变换的基础上，给出动态系统的描述，建立了基于小波变换最估和动态的多分辨分布式滤波融合算法。     

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．     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

基于离散多小波变换的医学图像融合

研究了基于多小波的医学图像融合,在分析了CT图像和MRI图像特性的基础上,提出了基于离散多小波变换的图像融合框架模型。详细阐述了如何使用GHM多小波对2D图像实现分解———融合规则选择———多小波重构。与单小波不同,多小波分解前需要对图像进行预处理,以及重构后的后处理。文章的最后比较分析实验结果,证实了基于离散多小波变换图像融合相比于单小波融合方法的优越性。     

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。     

航空影像的自动无缝镶嵌

利用两幅相邻影像的几何纠正、搜索重叠区域、辐射校正、多尺度插值等技术实现了航空影像的自动无缝镶嵌．镶嵌后影像的重叠区域内纹理和边缘不存在模糊,可以满足一般航空影像处理的要求．根据不同需要可以实现两种几何纠正（利用地形图纠正成正射影像或仅利用左片相对纠正拼缝）．该方法不但适合于航空影像的自动无缝镶嵌,而且也适合于卫星影像的自动无缝镶嵌．     

不同几何质量的多源影像光束法联合平差定位精度试验

影像的几何质量影响着影像的定位精度。以光束法为平差模型,对高几何质量影像与高分辨率低几何质量影像的联合平差定位精度进行了实验与分析。研究结果表明:在高分辨率低几何质量的条带覆盖影像中加入单张高几何质量的影像进行联合平差,即可提高影像的定位精度;条带内影像的重叠度愈低,联合平差对影像定位精度的提高愈为明显。     

基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割

提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。     

在多Transputer系统上产生金字塔图象数据结构的并行算法及其实现

图象的多解析度处理技术广泛地用于计算机视觉研究中.然而这种图象处理技术要求采用功能强大的计算机,如由多个 Transputer 处理器组成的并行计算机,来处理繁重的运算任务.本文介绍如何在 Transputer阵列机上实现用于产生几种图象金字塔数据结构的并行算法.实验结果表明,在并行 Transputer 计算机上运行上述算法的程序,运行速度比个人计算机完成同样任务时的运行速度提高数倍.     

骨肿瘤X光片的多分辨特征增强

首先应用多分辨分析法将骨肿瘤Ｘ光片进行小波塔式分解，并根据各子图像的特性，在不损失边界信息的情况下，采用非线性函数对各子图像进行对比度增强，然后再进行重构。最后通过计算图像的信息熵将文中的方法与传统的图像增强方法进行比较，结果表明文中的方法明显优于传统的图像增强方法。     

子块非均匀量化的小波变换图像压缩编码方法

本文提出了一种子块非均匀量化的小波变换的图像压缩的编码方法。该方法充分利用了WT的良好的去相关特性，针对小波分解弱化各子带的统计特性的缺点给量化器设计造成困难提出了一个解决方案，并在实践中收效良好。     

基于多分辨的分形图像压缩编码

在方块分形图像编码的基础上，提出了一种基于多分辨特性的分形编码方法。实验结果表明，在基本保持重建图像质量的前提下，编码时间大为缩短。     

一种基于离散小波变换的多阈值选择方法

图形处理的一个重要环节就是如何有效地选择阈值,本文描述离散小波变换用于阈值选择,通过尺度参数对直方图信息进行小波变换得出零交叉点,从而获得一系列阈值,达到消除噪声,对图象进行区域分割的目的．图５,参５．     

一种使用小波分析的彩色图像压缩法

提出了一种使用小波分析的图像压缩方法——小波变换门限编码方法，并将它应用于彩色图像编码，取得满意的效果，对“ＭｉｓｓＡｍｅｒｉｃａｎ”标准头肩像压缩比达到２１，峰峰信噪比为３９ｄＢ。该方法计算简单，适于硬件实现。     

一种基于金字塔结构的图象匹配算法

提出一种用于改善算法效率和鲁棒性的多分辨率图象匹配方法,在该方法中我们设计了一个新颖的与基于个人计算机的图象处理系统联用的金字塔计算结构,用以加速系统计算速度。与单纯由ＰＣ机驱动的图象处理相比,该系统的处理速度提高了一个数量级。这种基本的金字塔结构还可用作建立更大规模的金字塔结构的＂砖石＂．本文还对该金字塔结构的性能作了分析。