三维表面纹理图像压缩

因三维表面纹理能比二维纹理更好地表现物体的纹理信息,而且随场景光照及视角的变化而变化,所以被广泛用于虚拟现实以及计算机游戏等技术之中。本论文从基于小波分析的图像压缩入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波分析在图像压缩中应用。紧接着文章进入三维表面纹理理论框架的介绍,然后在该框架的基础上开展了小波分析在三维表面纹理压缩中的应用研究,拓展小波分析在图像压缩的领域。文章的末尾用一个完整的实验和多个数据结果证明了本论文方法的有效性。     

几种基于小波变换的图像融合比较

本论文系统地比较了几种常用的基于小波变换的图像融合算法。论文首先从基于小渡变换的图像融合入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波变换在图像融合中的框架及其应用。近年来,基于小波变换的图像融合是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合中占有重要的地位。系统比较不同的方法具有重要的现实意义。     

小波变换在图像处理中的应用

小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,其在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT),还有小波包(Wavelet Packet)和多维小波。本文主要介绍小波变换的发展及其在图像处理中的应用。     

小波变换压缩图像中小波基的选择

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。     

基于小波变换的图像消噪的应用

小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域,小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术,尤其在数字图像处理领域,基于小波变换的图像压缩、图像增强、图像消噪可以取得很好的实际效果,我们结合数字图像内容和人类视觉特性给出了一种基于小波变换的图像消噪的实现方案。     

小波变换在图像融合中的研究

本论文从基于小波变换的图像融合入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波变换在图像融合中的框架及其应用。由于小波分析在时域和频域同时有良好的分辨性,利用多尺度分析方法,可以在不同的尺度下观测信号不同精度的局部特征。最近几年,多分辨率分析已经成为解决图象处理的最可靠方法之一。目前,小波分析的研究比较热门,是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合处理中占有重要的地位。     

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。     

基于二维小波分解的图像压缩方法

基于二维小波分解的图像压缩方法,给出了二维正交小波基的构造原理,并将二维Mallat算法用于图像压缩处理,取得了满意的结果.表明小波分解是实现图像压缩的一种十分有效的工具.     

基于二维小波变换的图像压缩新算法

为了实现快速、高质量的图像传输,用尽可能少的小波系数高质量地表征图像,提出了一种基于二维小波变换的图像压缩算法.首先将图像进行二维小波分解,得到各子带的一系列小波系数;其次保留图像低频子带的所有小波系数;然后根据归一化能量序列熵准则提取其他各层子带重要系数,即在某一门限下剩余系数熵值与剩余系数最大熵值比值较大(0.9左...     

二维小波分析在图像处理中的应用研究

分析了二维离散小波分离情况分解与重构的实际算法,研究了算法在图像压缩,图像消噪,图像增强和图像融合中的方法并分析了应用实例。结果表明,应用该算法可以获得较大的图像压缩比,有效去除图像中的高斯白噪声,成功地进行图像增强和图像融合。     

基于小波树和二维主元分析的人脸识别

为提高人脸识别率,结合小波树和子空间分析中的二维主元分析,提出基于小波树和二维主元分析的人脸识别算法(WTMPCA).该算法先利用小波变换公式,在人脸图像上计算出一个小波近似分量和三个细节分量;分层次重组小波近似分量,得到新样本集;最后在此样本集上使用二维主元分析进行人脸识别.ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的实验结果表明,与基于图像矩阵的二维主元分析(2D-PCA)相比较,WTMPCA方法的人脸识别率为96%,对光照条件、脸部表情变化有良好的鲁棒性.     

二维各向同性不可分小波变换特性分析

从滤波器设计、采样方面与标准二维可分小波变换的比较、分析二维各向同性不可分小波变换在图像处理中表现出来的特性,并针对不可分小波提出了新的父子关系定义和改进型零树结构.二维不可分小波变换相对标准可分小波变换而言,尺度函数和小波函数不可分且各向同性,具有更细的渐进尺度,更好的紧支撑特性,各个子带有清晰的频率特征及重建特性.本文通过实验统计分析了二维不可分各向同性小波特性,利用改进型零树结构大大提升了其在图像压缩中的性能;对不可分小波变换在图像处理中的应用具有指导性的意义.     

基于分数阶小波变换的图像加密方法

图像置乱是图像加密的常用方法,为了获得更好的加密效果,提出了一种基于分数阶小波变换(FWT)的图像加密新方法。该方法将二维分数阶小波变换与传统的空间域图像置乱方法相结合,对数字图像在分数阶小波时频域内进行图像置乱,实现图像的双重加密。图像加密实验结果表明,采用该方法具有很好的加密效果,在信息安全领域有较好的应用前景和研究价值。     

一种高效存储多级二维9/7离散小波变换结构

针对JPEG2000图像压缩编码硬件实现中多级离散小波变换模块(DWT)与优化截断嵌入式模块(EBCOT)之间大量小波系数存储带来的缓存问题,提出了一种新型高效存储的多级二维9/7离散小波变换结构。首先,基于9/7小波变换提升算法,设计了可满足并行结构要求的基本处理单元,并在此基础上搭建了二维变换模块;然后采用一种新型的数据扫描方式,通过对图像分块并进行块间组合扫描,大幅降低了DWT模块与EBCOT模块间的小波系数缓存;最后根据数据扫描特点完成了非折叠结构多级二维小波变换模块的构建。仿真实验结果表明,三级9/7离散小波变换结构处理一幅大小为512×512像素的图像,对比已有硬件结构可节约存储资源40%以上。     

几种小波变换的图像处理技术

对图像数据先进行二维离散小波变换 ,根据小波变换后高、低频分量的特点 ,用数据隐含技术将加密数据隐藏在小波变换图像的高频部分 ;图像加扰技术采用改变小波变换图像的低频部分 ,以此干扰复原图像质量 ;防伪技术是在原图像中改动某些象素值 ,使在小波变换图像的高频部分得到某种显而易见的标志 ,以此分辨图像的真伪 ,这三种技术处理都是基于小波变换后的图像 ,几乎没有附加传输信息量 ,所以基于小波变换的图像压缩技术对上述处理后的图像依然适用     

小波分析在人像识别系统中的应用

本文在小波分析的基本理论和特点得基础上,重点介绍了小波分析基于人像识别系统中的图像处理、图像压缩等方面的应用,与传统图像处理方法做了对比,展望了小波分析的前景。     

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。     

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.     

基于MATLAB的小波图像处理技术

小波分析是现代应用数学和工程学科中迅速发展的新领域之一,特别在图像处理方面,小波分析有着非常重要而广泛的应用.通过小波分析基础知识的简单介绍,以MATLAB实例重点论述小波分析在图像压缩和增强方面的应用.     

图像压缩中的嵌入式零树小波

小波分析在图像压缩中得到广泛的应用,产生许多有效的算法。其中基于小波的嵌入零树算法(EZW)是一个简单有效的图像编码算法。通过分析该算法的特性,指出处理过程中存在的不完善。针对这些不足,综述其改进方法,并展望其研究方向。