基于小波去噪和模糊最大熵图像增强预处理算法研究

从红外影像的特点出发进行去噪和增强实验,首先分析了两种主要噪声类型以及滤除方法,然后运用典型的非线性中值滤波和小波变换技术进行去噪;完成去噪后利用经典直方图均衡化和模糊熵技术进行灰度增强。实验给出一种结合小波去噪和模糊最大熵的红外影像预处理方法,获得了突出的增强效果。     

基于小波变换的图像阈值去噪及其效果评估

研究了小波变换理论在图像去噪方面的具体应用,并利用传统客观的效果评估指标对多种小波变换的去噪效果进行评估,同时将结构相似理论引入到效果评估体系中,仿真实验表明,该方法符合主观判断.     

一种基于小波包变换和中值滤波的球团矿图像去噪方法

在球团矿粒度在线检测系统中，球团图像采集过程的干扰噪声主要是脉冲噪声和白噪声。中值滤波对脉冲噪声有较好的滤波效果，对于白噪声降噪效果较差；小波包技术可以很好的消除白噪声，但对脉冲噪声滤波效果不理想。提出了一种将小波包变换和中值滤波相结合的球团矿图像去噪方法。实验表明，这种综合方法具有良好的消噪效果，满足球团矿图像后续更高层次处理的要求。     

一种基于边缘检测和小波图像融合的混合去噪方法

针对不同类型的噪声,分别利用不同的方法去噪,然后进行Canny边缘检测,再利用小波融合算法,综合各个图像的信息,收到了很好的效果.     

基于小波和Beamlet变换的图像线特征提取

Beamlet变换是多尺度几何分析的有效工具之一。本文提出了一种基于小波变换和Beamlet的图像线特征提取算法,利用小波变换凸显图像的线特征,再通过Beamlet变换提取图像线特征,实验结果表明了该方法有效。     

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。     

基于小波变换的图像像素级融合算法研究

提出了一种基于小波变换的图像融合方法,并针对该算法对存在局部噪声的图像以及局部噪声和局部模糊并存的图像融合效果不理想的问题,提出了改进算法。弥补了原算法的缺陷。实验证实,改进算法对不同类型的图像具有较好的适应性和鲁棒性．有实用价值。     

基于相位的指纹图像预处理与匹配算法

自动指纹识别技术的研究和应用是目前生物特征识别研究的热点课题,近年来被广泛应用于各种个人身份识别和验证系统中．自动指纹识别技术大致可以分为指纹图像预处理和指纹匹配两个主要过程．本文并针对指纹图像的特点设计了基于相位指纹图像预处理与匹配算法,解决了图像归一化、图像分割和方向场平滑和图像二值化中出现的问题．     

彩色图象的一种小波去噪方法

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一。针对加了高斯噪声的彩色图象,通过选择合适的小波基使用小波萎缩法的阈值萎缩法进行去噪,取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果。     

一种基于模糊小波变换的图像噪声消除算法

在局部软阈值消噪算法的基础上,对水平和垂直方向的高频系数采用模糊中值滤波进行改进,提出一种基于小波变换和模糊中值滤波的消除高斯噪声和盐椒噪声的新算法,并对该算法采用Matlab6.5做仿真实验,将该算法与小波全局软阈值去噪算法、局部软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法进行比较.结果显示,该算法具有更稳健的去噪性能,而且能较好地保留边缘信息.     

应用小波变换技术的图象噪声消除新方法

提出了基于小波变换技术消除高斯噪声和ｓｐｅｃｋｌｅ噪声的图象去噪声方法,并用合成孔径雷达图象数据对所提出的方法进行了验证。实验结果表明：提出的方法和传统的方法相比,在消除图象中高斯噪声和ｓｐｅｃｋｌｅ噪声十分有效。该方法也可以广泛地应用于受噪声污染的各种图象噪声消除,特别适用于微波Ｃ波和Ｘ波段遥感图象数据。     

自动指纹识别系统预处理技术及细节特征提取算法的研究

指纹图像预处理是自动指纹识别系统(AFIS)的关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率.详细介绍了预处理过程中指纹图像与背景分离、方向信息提取、纹线提取、二值化、细化,以及细节特征提取等关键技术.在这些模块中,提出了一些改进算法和新的思想.根据人指纹本身是一个曲面结构的特点,采用一种自适应的局部阈值分离方法,解决处于不同深浅区域的指纹图像均能有效地同背景分离;提出了一种改进的、基于非彻底细化图像的细节特征提取算法,在不对纹线进行任何处理的情况下,直接从细化指纹图像上提取原始细节特征点集合,并针对各种噪声产生的伪特征点进行修复;另外,还介绍了一种基于灰度纹线跟踪直接提取指纹图像细节特征的新方法,并与传统算法进行了比较.这种方法不经过二值化、细化等过程,能显著减少预处理带来的累计误差,加快处理速度,在一定程度上提高了准确率.实验证明,以上算法行之有效,在实际应用和严格测验中取得了较好的效果.     

基于小波包变换的多尺度图像匹配算法

针对梯度算子的图像匹配方法存在收敛速度慢、迭代容易落入局部最优点等问题,提出了利用小波包的多尺度特征对图像进行不同分辨率的分解的方法。实验表明基于小波包变换的多尺度图像匹配算法准确度高,计算速度较快且减小了迭代落入局部最优解的概率。     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

超谱图像小波包融合方法研究

针对超谱图像的特征选择问题,为了有效降低超谱图像数据维数,最大限度地保留超谱图像的分类特征,结合多源数据融合的理论,提出了一种基于小波包多分辨率分解的数据融合方法,给出了具体实现过程,并通过仿真实验研究了特征图像维数及分解层次对融合效果的影响。     

基于小波包分析的能量阈值消噪

白噪声的方差和幅值随着小波尺度的增加而减小,而信号的方差和幅值与小波变换无关.按照信号能量的观点,提出一种基于小波包分析对图像的高频系数和低频系数同时进行能量阈值处理的消噪方法.同小波分析相比较,该方法可以有效地消除白噪声的干扰,计算简单且有较好的消噪效果.     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

基于小波包分析的三维宽场显微图像复原方法

提出了基于小波包分析的三维宽场显微图像复原新方法.分析了小波包分析在信号去噪中所具有灵活精确的局部解析能力;简述了具有较强超分辨复原能力的最大似然法(PML法).采用小波包分析进行去噪预处理,再用PML算法对三维图像进行复原.实验结果表明,三维宽场显微图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善,图像复原获得了较好的效果.