小波图像分解与重构实验设计

本实验设计使用了MATLAB6.0软件,以彩色照片为实验对象,分别用haar小波和db9小波('sym'模式)进行3级非标分解与重构实验,提交源程序代码和程序使用说明以及分解与重构过程的图像显示。从实验中看到小波分解及用阈值化处理后重构图像的压缩结果。     

一种基于小波分析的SAR图像增强应用

通过对SAR图像的特征分析．采用小波分析方法．对图像做小波变换。提取各层小波分解系数，利用软阈值法对各系数作去噪预处理．然后再利用软阈值法对各系数做衰减或增强处理．最后重构出清晰图像．结果显示，用此方法处理的SAR图像，效果较好．既增强了图像对比度．又不损失细节信息．为进一步分析和开展海洋SAR研究奠定了坚实的基础．     

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。     

一种小波阈值的图像去噪的新方法

基于小波变换的图像去噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行去噪前,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去噪法进行去噪;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。     

基于小波域的软阈值噪声图像增强

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。     

一种基于haar小波的人脸图像去噪算法

复杂背景下人脸图像的去噪对人脸检测与识别具有重要意义。本文分析了二维小波变换与图像处理的关系,然后给出了一种基于haar小波的人脸图像去噪算法。该算法将人脸图像进行多层分解,在每层分别采用软阈值法进行去噪处理,实验结果表明,算法具有良好的去噪效果。     

基于小波包的图像降噪及Matlab实现

由于图像在实际应用中受大量干扰噪声影响,为了更好的利用含噪声图像,根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波包对含噪声图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,确定最优小波包基,再利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法,并与采用全局阈值降噪方法相比较;实验结果说明采用的方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节.     

小波变换在微光图像处理中的应用

微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。     

小波变换在微光图像处理中的应用

微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。     

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．     

基于小波变换的光栅投影图的压缩

研究了基于小波变换的光栅投影图的压缩．首先介绍了三维形貌测量的光栅投影图及其需要进行压缩的原因;简介可用于图像压缩的小波余弦变换技术,利用haar小波和db7小波对光栅投影图进行小波变换．按照不同的压缩比保留最大的小波系数．实验结果表明此方法能有效地压缩光栅投影图,使用压缩后还原的位棚图解调出来的物体形貌信息能得到有效的保留,而且使用不同的小波进行压缩变换的效果有着很大的区别．     

整数Haar变换结合DPCM的无失真图像压缩

讨论了整数Ｈａａｒ 小波的构造方法,在此基础上提出了一种整数Ｈａａｒ 小波与ＤＰＣＭ 相结合的无失真图像编码方法,该方法运算速度快,硬件实现简单,与ＡＲＪ和ＪＰＥＧ 中使用的无失真编码方法相比,压缩比平均提高了１２ ％ 左右     

应用连续墨西哥帽小波变换对弱信号提取分析研究

应用连续小波变换分析含有噪声的模拟弱信号,对比mexh、db4、coif4、haar、meyr、morl 6种小波函数,结果显示,小波函数不同所得结果也不一样.通过小波变换系数求和,可将原信号放大,mexh能有效显示所要研究的信号,峰位值不变,并且使不易进行定量分析的信号也具有良好的线性关系.     

基于上下文模型的非抽样小波图像去噪

文章提出了一种新的基于上下文模型的非抽样小波图像去噪方法。与传统正交小波变换不同,非抽样小波在图像分解时不对小波系数进行下采样。分解后的每一个小波系数被模型化为一个广义高斯分布随机变量,应用上下文模型估计每一个小波系数的边缘方差,软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其邻域小波系数的相关性,产生空间自适应阈值。通过对加噪图像的实验,可以看出本文方法与其它几种传统去噪方法相比,不仅去噪效果有很大的改进,具有更好的重建视觉效果,而且信噪比也有较为明显的提高。     

小波多分辩率分析在图像滤波中的应用

小波闲值滤波基本思想是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理。主要针对图像滤波,利用正交小波(db4)和双正交(9/7小波)对三种滤波函数尺度的相关性和滤波图形效果进行比较。由实验可以发现,正交小波(db4)时,半软阈值函数滤波效果较好;双正交小,波(9/7小波)软阚值函数滤波效果较好;正交小波(db4)相对于双正交小波(9/7小波)有效的滤波特性。最后,还通过中值滤波算法对硬阈值滤波函数进行改进。     

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     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

多尺度和多方向特征的图像去噪

提出一种基于多尺度和多方向的自适应图像阈值去噪方法。先对图像进行非下采样Contourlet变换得到不同尺度和不同方向上的变换系数,然后根据变换系数特征,引入尺度和方向阈值因子,用分解尺度系数的均值和区域能量表示图像的纹理信息。在相同分解尺度下,区域能量越大,表示该方向具有更多的纹理信息,阈值应该设置就越低,反之阈值就越大。根据尺度和方向阈值因子,自适应地确定图像去噪的阈值。最后对变换系数进行反变换,实现图像去噪。实验结果表明,与小波变换和Contourlet变换相比,保留了更多的图像轮廓细节,提高了图像的质量。     

二维多尺度塔式分解与重构的matlab实现

基于Haar小波的塔式分解重构算法,给出了二维多尺度塔式分解与重构的matlab实现。互逆实验及分析表明该matlab实现不仅能正确地进行二维多尺度塔式分解与重构,而且能有效地提高计算效率和精度。本文给出的matlab实现具备小波变换的多分辨率等特性,可用于信号和图像的噪音滤除和数据压缩等分析处理。