基于小波变换的图象压缩

要在模拟和移动通讯中传输数字图象，首先必须对图象实行高比率的压缩，本文对讨论小波变换的特征机理，建立了以小波变换为基础图象压缩软件模拟系统，并同标准ＪＰＥＧ的图象压缩方法做了对比实验，结果证明：在高压缩比时，基于小波变换压缩的重建图象ＰＳＤＮ和重建图象质量都明显地成于传统的ＤＣＴ压缩方法。     

用于PACS系统的医学图象量化编码的算法

图象压缩是PACS系统的重要研究部分。作者研究了二维图象小波分解后系数的统计分布与拉普斯分布有很好的一致性；同时，由于不同幅度的小波系数在图象重构中权重的不同，在系数压缩编码时对不同权重的系数采用不同的压缩精度。由此，作者提出了一种适用于PACS系统的图象量化编码算法，该算法以各小波子带图象小波系数的重要统计特征-样本标准差为量化阈值选择依据，精确编码图象重构中权重较大的系数，还利用了人眼的频率视觉特性。实验表明，本算法具有计算简单、不同编码精度时被量化系数可预见的特点，同时在保证图象质量的基础上可获得较高压缩比。     

基于小波变换的人脸图象特征的边缘提取算法

人脸图象识别是模式识别、计算机视觉和人工智能领域的一个热点,而人脸图象的特征提取又是人脸图象识别的关键步骤.小波变换以其多分辨率分析和多通道分解的独特分析方法在图象处理领域中有着广泛的应用.文章利用二进小波变换多尺度的特性,结合一些常规的边缘提取算法,在人脸图象特征的边缘提取方面取得了令人满意的结果,实验表明是一种有效的人脸图象特征边缘提取算法.     

形态小波变换及其在图象编码中的应用

提出了一种基于形态学的非线性小波分析方法，并将这种形态小波分析方法应用于图象编码上，与一般的小波分解方法不同的是，该形态小波分解采用非线性方法，分解结果中图象特征更明显，图象编码压缩比更高，解码出的图象更加清晰；同时由于形态学是基于Minkowski加减基本操作并应用最大最小运算来实现，分解运算简单，速度快。     

基于方向剖分的小波域分形图象压缩

该文提出一种新的分形和小波混合编码方法－基于方向剖分的小波域分形图象压缩方法：在将图象分解到小波域后，对各子图象，根据其所占能量的大小和所代表的方向纹理信息，采用不同大小、形状与类别的定义域块和值域块进行分形编码，经实验证明，这种基于方向剖分的小波域分形编码方法，在保证一定的还原图象质量的前提下，可以大大地提高了分形编码的速度，如果结合多层小波分解的分形压缩编码的预测法和零树法，还能进一步提高压缩率，从而使分形图象编码向实时应用迈进了一步。     

小波域中的分形图象编码方法

研究了小波变换和分形编码相结合的图象压缩方法,即对小波域（传统发形编码在空间域进行）图象进行分形编码,解决了传统分形编码收敛条件苛刻,解码步数难以确定的问题;同时又提出了类似四叉树分割的变长小波树的分形压缩算法,结合小波系数的分层量化算术编码,几乎可以准确地控制压缩倍数,解决了传统发形压缩倍数难以控制的问题,并且通过自动调整阈值的大小,找到小波域图象的最佳小波树分割,也也就是找到了小波系数和分形系数的最佳折衷,最后对DCT,传统分形编码和新方法进行比较,哪现新方法具有一些明显的优点和特点,尤其在压缩比下更是如此。     

一种小波域的分形图象编码新算法

本文在分析了小波域内分形图象编码原理的基础上, 将零树思想引入到小波域的分形图象编码中, 通过定义方向性零（ 子） 树的概念, 提出了一种小波域的分形图象编码的新算法．该算法简单实用、计算量小．实验表明, 对５１２ ×５１２ 的８ 比特Ｌｅｎａ 图象在ＰＮＳＲ 等于２９ ．６７ ｄＢ时, 压缩比达６６ ．４８ , 远远优于ＪＰＥＧ的编码性能, 是目前文献报道的有关小波域内分形图象压缩编码的最好结果     

利用二维小波变换和视觉模型进行图象压缩编码

根据小波变换理论,分析了图象经小波变换后的数据结构以及小波分量之间的相关性,利用这种相关特性,将小波变换与人眼视觉特征相结合,分别沿水平方向、竖直方向和对角线方向对小波变换系数进行量化,实现图象的压缩编码     

面向对象的图像数据库检索系统

提出“图象图标法“，采用小波变换技术从图象中抽取其主要结构作为其逻辑图象，即图标，利用图标进行模板匹配，从而大大提高了匹配效率。     

图象数据压缩方法探讨

小波变换是一个新兴数学分支，本文利用小波变换的特性研究图象数据压缩方法，以探寻高比例、高质量压缩图象数据的新途径。     

复杂色彩单帧图像中的文字提取

本文依据图像中文字与其背景存在的色彩差异,提出从复杂色彩单帧图像中提取文字的新算法.对彩色图像在HSV颜色空间进行色彩聚类形成颜色图层,再通过投影算法将颜色图层进一步细分为子图层进行图层分析,最后通过子图层合并产生备选文字图层.实验结果表明,本算法能够良好地从各种复杂颜色背景中提取垂直或平行于图像边缘的单色文字.     

两种基于空间域聚类分析的彩色图像分割方法比较

综合研究了基于空间域聚类分析的图像分割方法 ,针对彩色显微颗粒图像特征 ,选择了两种阈值分割法———最大类间方差分割法和模糊聚类分割法 ,并对其进行了推广以应用于彩色图像分割。在详细分析各种彩色特征的前提下 ,通过选择合适的正交彩色特征量I1、I2和I3,成功地进行了两类彩色显微颗粒图像分割和目标提取。算到表明 :两种方法的提取精度相当 ,而最大类间方差法的计算速度明显要快 ,因此较模糊聚类分析法更为简洁有效     

复杂背景下字符提取算法的分析与实现

为了在复杂背景下提取字符,采用了基于图像理论的降维算法和彩色游程算法,对复杂图像进行颜色聚类,通过阈值控制相近颜色的聚类,同时生成平均颜色的彩色游程信息,有效地合并了颜色种类,为字符区域的二值化奠定了良好的基础.实验结果表明,采用以上算法在复杂背景下提取字符,其识别率达到89%.     

气象传真图图题的识别

针对目前气象传真图种类识别人工干预,执行效率低的问题,提出了一种通过识别气象传真图图题来判断传真图种类的方法.首先获取图题在整幅气象传真图中的位置,然后利用投影、轮廓切分分离粘连字符方法完成对气象传真图图题字符的分离,最后通过提取字符特征量,采用模板匹配算法完成字符识别,从而确定出气象传真图的种类.该方法实现传真图类别的自动识别,避免人工干预,自动化程度高,应用于气象传真图数字处理系统,取得较好的识别效果.     

基于结构的自适应指纹图像增强算法

指纹图像的周期性和局部方向性是指纹图像的重要结构特征,充分利用这两个结构特征是提高指纹增强算法的重要方法.对一般图像增强算法处理指纹图像分析后,发现了一般图像增强算法无法满足指纹识别系统的要求.为了提高指纹增强算法的综合性能,作者以指纹图像局部方向和周期为参数,并设计了基于梯度得求局部方向的算法,再以Gabor变换为基础,设计了基于结构的自适应滤波算法.试验结果表明,该算法具有很高的实用价值,能够满足一般指纹识别系统性能要求.     

汉字识别中图特征提取方法

为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。     

粗糙集理论在图像增强处理中的应用

对粗糙集理论在图像主要特征提取、图像自动识别与边界检测等方面的应用方法进行研究.采用地学实地野外调查中获取的彩色图像作为实验对象,选用表征颜色、纹理的17个特征属性作为条件属性构建决策表,通过属性约简、分类和规则提取指导图像处理,最终实现了对目标地物的分类分区增强处理及区域边界划分.实验结果表明:该方法可以较好地对图像进行分区处理和边界划分,结果较令人满意;并且得出影响实验图像分区的主要条件属性为蓝色标准偏差、红色方差、红色与蓝色相关性、彩色特征、对比度及熵.     

一种新型的图像型火灾识别算法的研究

图像型火灾探测技术是一种新型的探测技术,可以有效地克服传统火灾探测技术的缺陷.针对背景复杂的火灾图像,首先利用差分技术、RGB颜色分割技术和形态特征分割技术建立3层复合分割模型,排除大部分干扰,得到火焰疑似区域;然后分析火焰疑似区域的相似性测度、面积变化值、致密度、偏心率和质心点偏移距离等特征,这些特征可以较全面地表征火灾信息;最后利用RBF神经网络建立火灾识别模型,将提取出的火焰特征作为输入量,对火灾图像进行分类识别.仿真结果表明,该算法对不同场景的火灾识别具有较高的准确率.     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

非理想身份证图像的字符分割算法研究

对身份证识别系统中的字符分割技术进行了深入的研究,阐述了倾斜校正、行切割、小波降噪、单字符分割等算法,实验证明,该方法对退化的身份证图像具有很好的字符分割能力.