基于小波变换极大模算法的数字水印技术

提出一种新颖的在小波变换极大模域中嵌入的基于多尺度边缘的数字水印方法。利用小波变换极大模表示的几乎完全重构和奇异性刻画等优点来得到图像的一种稀疏表示,其中系数较大点表示了图像之中的感知重要的结构性边缘。因此,给定一幅图像,首先计算其二进小波变换,它的两个部分分别和该点处梯度向量成比例,则可以得到该点处的模和幅角信息,通过沿幅角给定的方向寻找模值的局部极大值来得到图像的多尺度边缘。通过取阀值和选择正Lipschitz指数的点来选取嵌入位置,将视觉可识别的图形冗余地嵌入到多尺度边缘中而保留幅角信息不变,经过逆小波极大模变换就可得到嵌入了水印信息的图像。实验结果表明该方法具有较高的保真度和极强的抗有损压缩的能力。     

基于小波奇异性的结构故障检测

提出了一种新的基于小波奇异性的结构故障检测方法.通过对传感器检测信号进行二进离散小波变换,采用模极大值算法对信号进行去噪滤波,同时根据小波变换模极大值在不同尺度下的分布来完成故障的检测与定位.该方法可有效抑制噪声对残差信号的影响,提高故障检测的鲁棒性.最后,针对歼击机的结构故障进行了仿真,仿真结果表明了本文方法的有效性。     

应用二维混合变换的脂肪肝超声波图像特征提取

采用一种二维混合变换—二维离散傅里叶离散小波混合变换（2-DDFT-DWT）,去除与脂肪肝散射粒子混迭的噪声,进而提取脂肪肝散射粒子。该算法从水平方向对超声波图像用DFT进行滤波处理,从垂直方向对超声波图像进行DWT尺度纹理信息提取处理。并给出了水平方向的偏DFT的正变换与反变换的定义与算法,及垂直方向的偏DWT的定义与算法。通过实例说明了脂肪肝超声波图像特征提取算法的应用,给出了与二维离散傅里叶变换及二维离散小波变换算法提取脂肪肝散射粒子纹理的比较结果。     

用于侧扫声纳图像边缘检测的改进Canny算子

摘要： 针对侧扫声纳图像斑点噪声强的特点,提出一种改进的Canny算子进行边缘检测. 根据斑点噪声的乘性模型和瑞利分布特性,在非下采样Contourlet变换域进行局部自适应降斑. 该方法在有效抑制斑点噪声的同时可较好地保护边缘,避免了Canny算子造成的边缘模糊. 计算降斑后图像的梯度值分布,对梯度幅值进行非极大值抑制得到极大值点. 将梯度模的极大值点分成强边缘点、弱边缘点与非边缘点3 类,基于类间方差最大自适应确定区分3 类的双阈值,经双阈值处理与弱边缘连接得到边缘图. 对模拟声纳图像和实际声纳图像的边缘检测结果表明,较之Canny算子和小波模极大等边缘检测方法,该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点较少等优点.     

一种基于边缘和小波变换的图像插值的实现

针对常规插值方法在图像放大时出现的边缘模糊现象,提出了一种基于边缘和小波变换的图像插值算法,小波变换提高了插值图像的边缘高频细节信息.算法首先使用小波变换提取图像边缘,通过边缘检测将图像分为边缘和非边缘这两个区域;对不同的区域分别进行图像插值.实验结果表明,用该方法对图像放大,能提高插值图像边缘的清晰度.     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

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。     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

基于小波变换的自适应图像去噪研究

小波域的信息处理有多分辨率分析的特性,图像经一系列小波变换就可以得到不同尺度下的图像特征,并能较好地刻画图像的非平稳性,在图像去噪方面有着传统去噪方法无法比拟的优势.本文,笔者阐述了图像小波去噪的原理,分析了影响去噪的关键因素、阈值函数的构造、阈值的选取及小波的分解层数等,并给出了优化的自适应图像去噪方案.     

基于小波变换的自适应图像去噪研究

<正>小波域的信息处理有多分辨率分析的特性,图像经一系列小波变换就可以得到不同尺度下的图像特征,并能较好地刻画图像的非平稳性,在图像去噪方面有着传统去噪方法无法比拟的优势。本文,笔者阐述了图像小波去噪的原理,分析了影响去噪的关键因素、阈值函数的构造、阈值的选取及小波的分解层数等,并给出了优化的自适应图像去噪方案。     

应用小波的PV振荡周期多分辨率检测

该文提出了一种新的使用小波技术检测PV数据信号振荡周期的方法. 首先使用小波技术对PV数据进行降噪;然后在不同分辨率上,应用冗余二进制离散小波变换(DDWT)来分解PV振荡信号,并检测该信号的小波系数极值,重构PV信号,避免降噪后的PV信号失真;最后基于本文提出的新算法,计算获得PV振荡信号的周期.     

结合Tetrolet与主动随机场模型的高斯噪声抑制

文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果.     

一种新的基于扩散方程的图像平滑方法

针对退化扩散方程在对图像平滑时,奇异点容易被破坏,引入了小波变换模极大值表示,提出了由小波变换模M(s,x,y)决定扩散速度的图像平滑方法.该方法在图像奇异点的位置使平滑速度趋于零;在图像的光滑区域扩散速度由小波变换模决定;在灰度变化不大的区域,采用各向同性扩散.该方法克服了退化方程对图像奇异点的模糊现象,兼顾了去噪和保边界.实验证明该方法优于其他的方法.     

用二进小波变换处理电磁脉冲数据

利用二进小波变换极大模图能将信号的奇异性和噪声分开的特点，在模拟核电磁脉冲中，对钢筋混凝土建筑物内部产生影响的实验中所测得的场强数据检测不连续点和进行了去除噪声的处理。     

改进的Morlet小波与再生核空间

给出了改进的Morlet小波变换像空间的再生核函数的具体表达式及等距恒等式,并利用再生核函数的结构对改进的Morlet小波变换的像空间作出了具体的描述,并将对小波与再生核的关系得出一个新的发现,为一般小波变换像空间的讨论提供了基础．     

基于小波变换的图像压缩方法研究

图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程.利用原始图像在经小波分解后,能量大部分聚集到低频子图,所以使不同分辨率级能量分布不均匀,从而提高了图像压缩的效率和重建图像的质量.实验证明,小波变换是一种有效的图像压缩方法.     

Marr小波变换像空间的描述

对Marr小波变换的像空间给出了其再生核函数的具体表达式和等距恒等式.并利用再生核的结构对Marr小波变换的像空间作了一般和具体的描述,这为一般的小波变换像空间的讨论提供了理论基础.