一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点,提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换,根据变换后各帧的特点,采用不同的方法分别进行消噪：对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换,在小波域中采用自适应阈值进行消噪;对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点，提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换，根据变换后各帧的特点．采用不同的方法分别进行消噪；对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换，在小波域中采用自适应阈值进行消噪；对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好。     

Haar小波的离散化消噪方法及其应用

介绍一种Haar小波离散化消噪方法,并应用该方法进行信号和图像消噪处理.首先将信号或图像用该方法实现计算机的离散化抽样取点,然后结合小波阈值方对含噪信号或图像用Haar小波作消噪处理,并进行离散平滑,实现连续小波离散化处理.该方法对信号和图像的消噪处理的效果好,具有广泛应用的价值.     

小波变换在虹膜图像消噪中的应用研究

针对虹膜图像中存在的斑点噪声,利用小波变换消噪的特点,将虹膜图像进行小波分解,然后分别采用硬阈值、软阈值和小波指数函数三种方法进行消噪处理。结果表明小波指数方法是较优消噪方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。     

MATLAB二维小波图像消噪

本文将应用MATLAB小波工具箱中的二维小波分析函数采用强制、默认阈值、独立阈值三种方法对含噪声的图像进行消噪处理，并以一RGB图像的消噪为例，对三种方法消噪后的结果进行最小二乘估计。     

一种新的基于小波变换的图像消噪方法

一种新的基于小波变换的图像消噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行消噪前，先对图像进行小波级数分解，对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大；然后对图像采取局部阈值消噪法进行消噪；最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构．仿真实验证明这种方法比一般的诸如中值滤波和维纳滤波等图像消噪方法有很大的改进，特别是图像均方差(MSE)有很大的降低，而图像的信噪比也有较为明显的提高。     

基于小波变换的煤矿井下岩层图像增强处理

针对煤矿井下岩层监视监控系统中图像模糊的问题 ,提出了采用小波变换进行图像增强处理 .通过分析了一种基于Mallat的传统的小波变换的图像增强方法 ,提出了综合利用基于小波变换的阈值化去噪方法和计算增强系数的实用算法来实现含有噪声图像增强的算法 .通过实例综合利用基于小波变换的阈值化去噪方法和计算增强系数的实用算法 ,实现了对煤矿井下锚杆钻孔内岩层图像的增强处理 .研究结果表明 ,基于小波变换的图像增强方法能够较好地增强煤矿井下锚杆钻孔内图像中的细节特征 ,从而获得了比较满意的视觉效果 .     

基于小波变换的煤矿井下岩层图像增强处理

针对煤矿井下岩层监视监控系统中图像模糊的问题，提出了采用小波变换进行图像增强处理．通过分析了一种基于Mallat的传统的小波变换的图像增强方法，提出了综合利用基于小波变换的阈值化去噪方法和计算增强系数的实用算法来实现含有噪声图像增强的算法．通过实例综合利用基于小波变换的阈值化去噪方法和计算增强系数的实用算法，实现了对煤矿井下锚杆钻孔内岩层图像的增强处理．研究结果表明，基于小波变换的图像增强方法能够较好地增强煤矿井下锚杆钻孔内图像中的细节特征，从而获得了比较满意的视觉效果．     

基于消噪-分离-消噪策略的有噪混合图像盲分离方法

独立分量分析虽能有效地对无噪信号实现分离,但是直接应用于有噪信号时效果较差。针对这个问题,给出了一个消噪-分离-消噪策略,并将之用于有噪混合图像盲分离且给出了具体的分离方案。首先利用小波变换对有噪图像进行消噪,然后再使用独立分量分析对消噪后的图像进行分离,接着再一次利用小波变换对分离后的图像再次消噪,从而获得较为清晰的图像。仿真实验表明,该方法能有效提高有噪混合图像分离结果的峰值信噪比和相关系数,效果良好。     

煤矿井下视频监控图像噪声消除算法的研究

由于煤炭工业领域特殊的应用环境,煤矿井下视频监控图像多夹杂着大量的图像噪声,这给图像的后续处理带来许多困难。一般的图像噪声消除技术,直接应用于煤矿井下视频监控图像并不能取得令人满意的去噪效果。本文对现有的几种图像噪声消除算法进行深入比较分析,提出了基于多级的分布式噪声消除方法,经现场实践证实对煤矿井下视频监控图像具有良好的去噪性能。     

基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换,利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像;进行数学形态学后处理,以消除各种噪声的影响和对象的不连通性,得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好,分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码,且算法耗时较少。     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换，利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像；进行数学形态学后处理，以消除各种噪声的影响和对象的不连通性，得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好，分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码，且算法耗时较少。     

基于小波理论的视频和图像压缩技术

将小波理论应用于视频和图像的压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术和多分辨分析理论改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足。小波理论将是未来视频和图像压缩标准的一项核心技术。目前基于小波变换的视频压缩算法主要可以分为基于空域运动补偿的小波视频编码(MGDWT)、基于变换域运动补偿的小波视频编码(DWT—MC)和含运动补偿的三维小波视频编码(MC-3DWC),小波视频和图像压缩的发展及研究热点主要为小波图像压缩新技术的研究、运动补偿技术的研究、利用人的视觉生理特性进行小波视频和图像压缩的应用研究,以及小波视频压缩的应用研究。     

基于Contourlet变换的红外视频监控图像去噪算法研究

提出了将基于Contourlet变换结合循环平移的去噪算法应用到红外视频监控图像中。对于加性高斯噪声背景下的红外视频图像,实验结果表明,本算法较基于传统小波变换,小波变换结合循环平移以及单一使用Contourlet变换的算法,可以更有效地提升图像去噪后的视觉效果,同时明显提高了图像的峰值信噪比(PSNR).     

子波变换图象压缩编码技术进展

从１９８８年Ｍａｌｌａｔ将子波变换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法。开创了子波变换在图象处理中的应用，子波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计，在１９９６年符合高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世，本文综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。