小波变换及其在图像处理中的应用

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.     

小波变换及其在图像处理中的应用

对小波变换的引出，正的以变换的实现，小波变换的变焦作用，以及在图像压缩，边沿检测中的应用作了详细途述，且应用小波变换处理图像，得到了满意的实验结果。     

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。     

小波分析在图像处理中的应用

本文在小波分析的理论基础上，简要讨论了小波变换在图像处理中的一些典型应用。包括图像压缩、图像的镶嵌与拼接、去噪处理和边缘检测、人像识别几方面。最后总结了小波分析应用时存在的一些问题。     

形态小波变换在图像处理中的应用

论述了小波理论、多分辨分析技术与数学形态学的基本方法和内在联系，以及基于这三类理论所产生的形态小波变换的基本思想和应用方法，并通过一些基本的形态小波变换，展示了形态小波及其变换在图像处理应用中的巨大潜力。     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波分析是对傅立叶变换的继承和发展,在数字图像压缩,图像的边缘检测,信号分析,医学影像以及计算机视觉等领域有着广阔的前景,本文首先介绍了小波变换的基本原理,特别是多尺度分析理论,作为应用,分析了基于小波变换的图像消噪技术,并给出实例。     

小波变换在图像边缘检测中的应用研究

根据Morlet多尺度边缘检测的思想,对一幅图像f(x,y),对其进行小波变换,然后分别向3个方向上的小波基进行投影.此种方法对于检测具有方向性的图像有比较好的效果.实验表明,该方法得到满意的结果.     

小波变换在图像处理中的应用

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。     

图像数据压缩中的小波选择方法

在图像信号的传输过程中，为了降低比特率，必须进行图像数据压缩．数字图像中的一种重要技术是子带编码，在子带编码中最重要的是正交镜象滤波器组的选择，而紧支的正交规范小波与完全重建的正交镜象滤波器组相对应．笔者提出一种用于信号最佳逼近正交小波的选择方法，即选择满足一定条件的滤波器的方法，采用小波压缩编码方法，实现高效的图像数据压缩方法．     

图像数据压缩中的小波选择方法

在图像信号的传输过程中，为了降低比特率，必须进行图像数据压缩，数字图像中的一个重要技术是子带编码，在子带编码中最重要的是正交镜象滤波器组的选择，而紧支的正交规范小波与完全重建的正交明滤波器组相对应，笔者提出一种用于信号最佳逼近正交小 波的选择方法，即选择满足一定条件的滤波器的方法，采用小波压缩编码方法，实现高效的图像数据压缩方法。     

小波变换在图像处理中的应用

绝大多数的信号信息由信号中不规则结构或瞬变现象所携带,剧烈变化点通常出现在图像重要结构的边缘,是图像中最重要的点。小波变换兼有图像平滑和提取边缘的双重效果,在论文中将阐述一个多尺度的Canny边缘检测算子相当于搜索信号小波变换的局部极大模值点。     

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。     

小波分析及其在通信中的应用

小波分析是傅里叶分析的重大突破,是当今许多领域研究的热点.从小波分析的发展历程出发,介绍了小波在现代通信中的一些应用,并指出了未来的一些研究方向.     

小波分析在图像插值中的应用

小波分析是近年来数学领域中一个迅速发展的新分支,并已成为信号分析和信息处理的新的强有力的工具。通过小波变换将一幅图像拆分、重构成低频和高频两幅子图像后,分别用不同的方法插值高频与低频子图像。再将插值后的两幅图像通过代数运算重构成一幅图像。通过图像插值可以实现图像的放大显示,提高图像分辨率的效果。该算法能更好的保持图像的细节信息,可得到更高的质量图像。     

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。     

小波分析的理论发展及应用

简述了由傅里叶变换发展到小波变换的基本过程，深入浅出地分析了傅里叶变换、短时傅里叶交换以及小波分析的基本内容。介绍了目前小波分析在部分领域的成功应用，对小波分析的未来发展和应用作了阐述。     

基于小波变换的图像边缘检测算法及像素结构分析

对基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法进行了改进.通过处理小波变换后出现的负值解决了双边缘问题;通过处理两层邻域的像素点解决了边缘线间断问题,并与传统算法的结果进行了比较,结果表明,利用这一新的算法可使图像边缘更加光滑、边缘定位更精确.     

小波分析在信号降噪处理中的应用

通过对比几种不同的信号降噪方法,论述了小波分析方法用于信号降噪的优越性。给出了一种简单的小波分析用于降噪的方法,并给出实验结果。     

向量小波在图像拼接中的应用

利用一种紧支撑的具有正交性同时又具有对称性的向量小波，对两幅图像进行了镶嵌和拼接，此种方法使得拼接后图像无明显的拼接缝且具有数据量小、拼接速度快等特点。     

小波包变换及其在数字水印算法中的应用

在对小波包变换进行分析的基础上,将其应用在图像数字水印算法中.首先对图像进行小波包分解,并根据视觉感知特性将作为水印的二值图像嵌入到分解后的高频分量中,然后进行小波包重构得到嵌入水印的图像.实验表明,应用基于小波包变换的水印算法处理的图像能够经受常规的图像算法攻击,具有较强的鲁棒性和实用性.