基于双密度双树复小波的结构化CS图像重构

提出了一种基于双密度双树复小波(double-density dual-tree complex wavelet transform, DDDT-CWT)基的结构化CS图像重构算法,该算法将图像在双密度双树复小波变换下的系数呈现的树结构化特征与CoSaMP重构算法相结合,实现了对原始图像的更精确重构.实验结果表明:在相同压缩比的前提下,与传统使用DWT基且未考虑变换系数结构化特征的重构算法相比,使用DDDT-CWT基和融入结构化特征的重构算法分别可获得2.9~3.2 dB与0.2~1.2 dB的增益,综合两者后的重构算法可获得3.8~4.3 dB以上的增益.     

基于提升小波和双树复小波的图像检索新算法

由于提升小波的高效性,双树复小波的多方向选择性等特点,所以本文提出了一种新的检索算法:基于提升小波和双树复小波变换的图像检索算法。此算法首先对图像分别进行提升小波和双树复小波变换,得到每层各个方向上的高频子图像;然后将各层上各方向的高频子图像组合,提取它们的纹理特征;最后通过计算特征向量之间的canberra距离,检索出相似度高的图像。实验结果说明,此算法的检索效率高于提升小波和双树复小波的算法。     

各向异性双树复小波包变换

基于双树复小波变换提出了一种新的复小波包变换。该变换引入了各向异性分解方式,由此得到的小波基在各个方向上尺度可以不同,并具有更好的方向性。这种变换可用在二维或三维数据的处理上。图像和视频去噪实验结果的PSNR值与各向同性复小波变换相比有0.1～1dB的提高,去噪后图像视觉效果更好,证实了该变换方式的优越性。     

基于光学相干层析图像的珍珠质厚度自动测量算法

利用OCT成像技术提供了一种珍珠厚度自动测量方法。该方法应用Canny边缘检测算子提取珍珠质的上边界,原始的边界利用先验知识拟合成圆,通过极坐标变换将图像从拟合的圆变换到极坐标系中,使用单侧差分与像素强度相结合的方法提取下边界。最后,用概率密度投影得到珍珠质厚度的概率分布。实验证明利用本方法进行厚度测量比原有手工测量结果的精度大幅提升,可以满足实际应用的需求。同时实验结果也证明了本方法对边界噪声、边界间断有很好的有效性与健壮性。     

基于小波变换的图像去噪技术

利用小波变换中的不同尺度特性对确定信号具有的"集中"能力,提出了基于小波变换的去噪方法。通过在不同尺度上选取适当的阈值,对大于和小于该阈值的小波系数进行相应的处理,其目的是尽量去除由噪声产生的影响,最后由处理后的小波系数对信号进行重构,以得到去噪后的信号。     

眼前节光学相干层析图像中央角膜厚度自动测量

为了自动获取所需医学参数,辅助医生诊断,提出了一种基于边缘检测和随机抽样一致性的中央角膜厚度自动测量方法. 采用边缘检测算子获得眼前节组织光学相干层析图像中的初始边缘,然后利用随机抽样一致性算法对初始中央角膜上边缘进行圆弧拟合,进一步提取中央角膜下边缘并采用相同方法进行圆弧拟合,根据得到的中央角膜上下边缘计算中央角膜厚度. 实验结果表明,该算法能排除图像中时常出现的中央亮线干扰,实时而准确地提取中央角膜上下边缘,得到的中央角膜厚度计算结果与人工分析基本一致,具有良好的应用价值和商业前景.     

孤岛检测中复小波变换与实小波变换的对比

孤岛检测是分布式光伏并网发电中的重要问题.为此,研究复小波变换和实小波变换在孤岛检测中的应用,提取并分析公共耦合点电压小波变换系数的幅值和相位的对比关系,以判断孤岛是否发生.仿真结果表明:基于复小波变换的孤岛检测可解决实小波方法特征信号分层繁琐和阈值选取过程复杂的问题.     

小波系数插值支持下的遥感影像混合像元分解

针对遥感混合像元分解中不能有效利用空间邻域信息的问题,提出一种基于超分辨率重建的分解方法. 通过小波系数双线性插值获得遥感影像的超分辨率影像,对超分辨率影像进行监督分类生成超分辨率分类图,最后通过窗口统计得到原始分辨率下各地物的丰度图. 广州城区的模拟TM遥感影像试验表明,该方法的分解精度
在3种方法中最优,能够较充分利用空间邻域信息,提高混合像元分解精度,为混合像元分解提供了新的途径.     

M带小波变换在图像去噪中的应用

基于小波的图像去噪算法是目前图像去噪研究领域的一个热点.采用Normal Shrink进行阈值估计,提出了一种基于M带小波变换的图像去噪方法,实验结果表明:此方法的去噪效果优于维纳滤波和两带小波.     

基于NSCT和全变差模型的医学图像去噪

分析了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)和全变差模型的特点,提出将NSCT和全变差混合模型应用于医学图像去噪.首先,通过NSCT变换将含噪图像分解,运用Visu萎缩阈值将NSCT系数进行处理,得到初次去噪图像.然后,采用全变差模型对初次去噪图像进一步处理得到最终去噪图像.实验结果表明:该方法可以很好地保留图像细节,无论在客观上的峰值信噪比还是主观上的视觉效果都优于其他去噪方法.     

球坐标系下的小波图像去噪方法

介绍一种新的小波图像去噪方法，该方法首先将图像二维小波分解后的3个高频分量进行球坐标变换，然后对其径向分量r进行收缩去噪处理，与传统的直接收缩去噪法相比具有算法简单、工作量少等特点．仿真结果表明，该方法去噪效果良好．     

基于小波变换图像压缩技术的研究

介绍了小波变换理论,利用小波变换实现图像压缩,指出了小波变换的优越性,根据图像压缩性能的评价标准与传统的DCT变换压缩图像作了比较,结果表明:基于小波变换图像压缩方法的性能要优于DCT变换.     

一种基于小波变换的静止图像编码方法

通过对小波函数、Mallat多分辨分析等小波变换的有关概念和理论的介绍,以及对矢量量化方法的分析,提出了一种基于小波变换和矢量量化的图像编码方法,并在计算机上模拟实验,得到较好的重建效果。     

基于小波综合阈值函数的图像去噪

在小波硬阈值函数和软阈值函数的基础上,提出一种综合阈值函数.这个函数综合了硬阈值函数和软阈值函数的特征,具有良好的数学特征.选择合适的参数,可以适应不同的图像.采用局部阈值规则选择阈值,通过仿真实验,验证了综合阈值函数对去除高斯噪声的有效性.     

小波变换与PCNN在图像处理中的比较与结合

主要介绍了小波变换和PCNN的基本原理,结合它们在图像处理中的应用,比较说明了小波变换和PCNN各自的优缺点.通过分析表明,将小波变换和PCNN技术相结合在图像处理中会产生更好的效果.