基于小波变换的X线图像的处理

在对X线图像的成像机理和图像特点分析的基础上,提出了对骨折X线图像进行基于小波理论的图像处理方法 利用小波变换的多维多分辨分析特性对X线图像进行消噪,将小波包的分解和重构理论与统计差值法相结合对X线图像的细节部分进行增强,用多分辨图像锥和FCM算法来分割图像 该方法确保了骨折智能诊断与治疗系统的精度和准确度.     

基于小波变换的图像融合

本文简要介绍了小波变换在图像融合中的应用及其基本流程。在融合规则中,对于低频系数,采用求平均值的方法;对于高频系数,采用取最大值的方法。以Matlab为工具,对多聚焦的黑白图像进行试验,直观地验证了基于小波变换图像融合的可行性,表明该方法有效地提高了图像的清晰度。     

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。     

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。     

基于复小波变换的图像镶嵌

提出了一种新的图像镶嵌算法,首先根据图像采样的几何约束和相关特性,求得图像序列的初始拼接区域.然后采用满足平移不变性的复数小波变换对相邻图像序列进行了多分辨率的匹配,在每一层分辨率下,均采用8参数的投影变换模型进行了图像的变换.该方法将图像的匹配和摄像机的标定统一在一起,采集方法简单,既能保证匹配的精度,又提高了运算的速度.实验结果表明,图像合成效果非常理想.     

基于小波变换的图像分级压缩算法

综合已有图像压缩算法优势,提出一种新的图像压缩算法——基于小波变换的图像分级压缩算法。将待压缩图像按频率高低分成若干子图像,根据各子图像包含能量的多少将它们分成3个等级,分别采用了不同的压缩算法。包含能量最多的低频子图像称为第1级,采用无损差分脉冲编码调制方式;包含能量较少的高频子图像称为第2级,采用嵌入式零树编码方式;包含能量极少的更高频子图像称为第3级,因其包含的能量极少,不再编码。其优点是压缩比高、算法简单、传输和下载速度快,在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量。     

基于小波变换的图像水印算法

数字水印为数字媒体版权保护的有效方法,提出了一种在小波变换域中加入水印的算法,该算法利用小波变换的特性,选择在较低频于带的重要系数中加入水印。首先选择需要添加水印的子带,并确定一组门限,构成一组区间,通过改变幅值落在这些区间的小波系数来加载水印信息,水印为一伪随机序列,检测时通过计算原始随机序列与恢复出的随机序鲁的互相关来判断水印是否存在。实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对于常见图像处理有     

基于小波变换的图像分级压缩算法

综合已有图像压缩算法优势，提出一种新的图像压缩算法——基于小波变换的图像分级压缩算法。将待压缩图像按频率高低分成若干子图像，根据各子图像包含能量的多少将它们分成3个等级，分别采用了不同的压缩算法。包含能量最多的低频子图像称为第1级，采用无损差分脉冲编码调制方式；包含能量较少的高频子图像称为第2级，采用嵌入式零树编码方式；包含能量极少的更高频子图像称为第3级，因其包含的能量极少，不再编码。其优点是压缩比高、算法简单、传输和下栽速度快，在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量。     

基于小波变换的图像融合系统

本文提出了一种新的图像处理系统。该系统把小波变换和图像融合相结合,从而得到包含更多细节特征的新图像。     

基于小波变换的图像边缘检测

基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征.实验结果说明了这种特征提取方法能够较准确地提取图像的边缘并有效地降低噪声.     

基于小波变换的图像自适应水印

提出了一种基于小波变换的图像自适应水印嵌入方法。此方法对原始图像进行小波分解,在每一个低频系数中嵌入一位水印信息,嵌入时根据低频逼近系数和高频系数的特点以及树结构关系,给每一个低频系数确定一个相关掩蔽参数,并用此参数控制其对应低频系数嵌入水印时的相对修改强度。实验表明：使用该方法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,感觉不到对原始图像的影响。同时,嵌入的数字水印具有较理想的鲁棒性,常规的图像处理方法对其影响甚弱。     

基于小波变换的图像与算法

为了寻找立体像对中的对应点并求出视差,采用Ｍａｌｌａｔ的多尺度小波分析算法,在对图像进行多级分解的基础上进行逐级匹配,并且扩展了传统的视差定义,将两个限制条件：左连续性和方向一致性融合进视差的定义当中,因而在视差求取的同时也完成了粗差剔诉过程,提高了算法的效率。实验证明,此方法在计算时间和精度上都是切实可行的。     

基于小波变换的分级图像检索

提出了一种基于小波变换的分级图像检索方法,对图像的色彩分量进行Daubechies小波变换,提取低频及高频信息构建特征向量.将查询图像与数据库中图像的特征向量进行方差、不变矩和向量夹角余弦值的分级筛选,取得了较好的检索效果.     

基于小波变换的图像融合技术

概述了图像融合的技术,着重介绍了基于小波变换的图像融合的原理与几种算法,通过主观视觉效果分析与客观统计参数,分析评价了各融合算法的效果,并作了相互比较。     

基于小波变换的图像边缘检测

基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征，利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征。实验结果说明了这种特征提取方法能够较准确地提取图像的边缘并有效地降低噪声。     

基于小波变换的纹理图像分割

Ｍａｌｌａｔ非正交小波变换通常用于光滑图像的边缘提取,本文将其改进后,推广到图像纹理特征的提取和纹理图像的分割,取得了良好的效果。基于小波变换的纹理图像分割的算法中,小波变换尺度数的选取和纹理聚类数的确定是其难点。对此,本文作了详细的讨论,提出了一些独特、有效的解决方法。     

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

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。