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1.
方向小波在图象边缘提取中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
作者提出了一种基于方向小波变换的边缘检测新算法。比较了方向小波变换和传统小波变换在图像边缘检测中的不同之处。分析得出方向小波变换更符合图像的方向,纹理特征,因而更能反映图像的边缘信息。经计算机仿真,效果十分良好。 相似文献
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基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足,提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法.该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换,提取三个方向的小波系数,然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声.再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测,最后将这3个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘. 相似文献
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基于小波变换的图像压缩应用日趋成熟,在基于小波变换的图像压缩技术中,小波基的选择对图像的压缩效果有着很大的影响,本文通过分析不同类型小波的性质,研究了在图像压缩中选择不同小波基对图像的影响。 相似文献
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王吉林 《盐城工学院学报(自然科学版)》2004,17(4):50-54
介绍了基于小波变换的图像分解与重构,在此基础上讨论了MATLAB语言环境下图像压缩、图像特征提取和图像融合的基本方法。实验结果表明:基于小波变换的图像处理具有理想的效果。 相似文献
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主要探究基于haar小波分析的图像的分解与重构,并用MATLAB6.5数学软件工具设计了不同阈值下的小波变换和重构图像过程,从中得出,选择合适的小波变换及其阈值的设置是一个至关重要的问题.小波选取的阈值越大,重构图像的失真程度越高,在相同阈值下,haar小波重构图像要比db9小波的重构图像文件小得多,因此haar小波是一种较为有效的图像压缩方法。 相似文献
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针对噪声图像增强提出基于小波域的软阈值算法,基于信号和噪声在小波变换现具有不同的传播特性,图像经二维小波变换后得不同尺度的子带图像,在不同尺度的子带图像以软阈值算法进行增强,最后进行小波重构得到增强图像,实验表明,与传统算法相比本文算法在细节增强和噪声抑制上取得较好效果。 相似文献
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探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息. 相似文献
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基于Logistic映射的多重图像加密技术 总被引:3,自引:3,他引:0
利用Logistic混沌序列的随机性、对初始条件敏感及迭代不重复的特性,对数字图像进行空域像素值扰乱和小波变换域系数位置置乱实现图像的多重加密。首先利用产生的混沌序列进行图像像素值的扰乱,然后利用扩散变换对像素值进一步扰乱,最后再产生一组混沌序列对小波系数进行位置置乱,并对置乱后的小波系数重构得到加密图像。实验证明:文中算法扰乱了图像的直方图分布,使得加密图像能够抵抗明文统计的攻击,且密钥空间大,具有很好的加密效果。 相似文献
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小波分析是目前许多学科共同关心的一个前沿领域。本文首先付里叶变换和窗口付里叶变换的局限性,从时域、频局部化的角度对小波理论作了简介,其次综述了小波在图像编码中的应用。 相似文献
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小波变换(Wavelet Transform)是近几年发展起来较新的数学分支,应用十分广泛.本文介绍了小波变换的基本原理,并论述了它在图像处理中的应用. 相似文献
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讨论了基于零树小波图像压缩的编码算法机理,在零树小波与分形图像编码相结合下实现的JPEG2000静态图像压缩,并对JPEG2000与JPEG效果图像的测试实验结果进行了比较,最后对基于小波变换的图像压缩应用提出了其主要发展方向。 相似文献
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一种基于小波──LBG的图像压缩研究 总被引:1,自引:0,他引:1
首先,研究小波变换产生的各子图像的统计特性,然后以此为依据选择编码算法,通过小波与传统的LBG矢量编码算法的有效结合获得了较好的编码结果。 相似文献
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基于分类的小波域分形图像编码方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析小波分解作为分形图像编码预分解的有效性和小波域内仿射变换的特性,提出一种基于分类的小波域内的分形图像编码方法。实验结果表明,该方法简化了编码参数,在保持图像质量(PSNR)的条件下提高了压缩效率,同时结合小波域图像的自动分类特征,显著地减少了编码时间。 相似文献
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Human dresses are different in thousands way. Human body image signals have big noise, a poor light and shade contrast and a narrow range of gray gradation distribution. The application of a traditional grads method or gray method to detect human body image edges can't obtain satisfactory results because of false detections and missed detections. According to the peculiarity of human body image, dyadic wavelet transform of cubic spline is successfully applied to detect the face and profile edges of human body image and Mallat algorithm is used in the wavelet decomposition in this paper. 相似文献
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