基于二维双树复数小波变换的图像去噪

目前小波变换在图像去噪中的应用取得了较好的效果。而二维双树复数小波变换由于其在平移不变性,方向性等方面的优势,要比可分离二维离散小波变换具有更好的图像去噪能力。因此我们提出采用二维双树复数小波变换进行图像去噪,仿真试验结果表明二维双树复数小波变换的去噪效果明显改善。     

基于双密度双树复数小波变换的图像去噪

针对双树复数小波方法对图像去噪效果不理想的问题，综合双密度双树小波和双树复数小波的变换机理，提出一种基于双密度双树复数小波变换的图像去噪方法．该方法将双树复数小波的6个方向提高到12个方向，采用该小波进行最优阈值去噪处理，图像噪声明显减少．仿真试验表明，该方法能有效消除图像噪声，与双树复数小波相比，去噪效果明显改善，均方误差减小了5．8％．     

小波变换在图像压缩中的应用

本论文从基于小波分析的图像压缩入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波分析在图像压缩中应用。小波变换在图像处理中有着非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。小波分析是建立在傅立叶分析的思想方法之上的,是傅立叶分析的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT),还有小波包(WaveletPacket)和多维小波,二维小波分析用于图像压缩是小波分析应用的一个重要方面。基于小波分析的图像压缩是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,并在图像处理领域都占有重要的地位。     

二维小波变换方向的特性

为了分析信号的方向特性,根据二维小波理论和小波变换方法,分别研究了二维Marr、Morlet、Cauchy小波变换在方向性选择方面的特征,并通过仿真试验分别探讨了它们在方向检测中的应用.数值计算结果发现：二维Marr不是方向性小波,二维Morlet和Cauchy小波是方向小波,而二维Cauchy小波比二维Morlet小波在方向性选择方面更具有优越性,因此采用二维Cauchy小波变换能够很好地分析信号的方向特征.     

基于二元广义正态分布模型的双树复数小波图像去噪

双树复数小波变换具有平移不变性和多方向选择性,适用于图像去噪.对小波系数统计分布进行建模,提出了一种二元广义正态分布的概率模型.在此先验分布的基础上,通过运用最大后验概率估计方法,从含噪系数中去除高斯噪声.实验表明,该方法不仅在直观视觉上去噪效果明显,在信噪比方面也要优于Bayes-Shrink、W iener2、SureShrink等方法.     

非抽样复Contourlet变换的构造及其图像去噪应用

为克服Contourlet变换由于缺乏平移不变性而在图像去噪等应用中存在的局限性,并利用其高度的方向性和各向异性,对原始的Contourlet变换加以改进,构造一种非抽样复Contourlet变换.该变换利用二维双树复小波变换和非抽样方向滤波器组分别进行多分辨率分析和方向分解,从而实现了Contourlet的复数变换.对图像去噪的实验结果表明,该变换除具有低冗余度和平移不变性外,还具有更丰富的方向分量,能够在去噪过程中有效地抑制伪Gibbs现象,更好地保护图像边缘和纹理等细节.其PSNR值和视觉质量均优于一般的去噪方法.     

应用新抽样栅格的两种小波变换图像去噪方法

为提高小波变换图像去噪的质量,提出一种用于多分辨率 45°和 135°方向二维小波分解的新抽样栅格.在此基础上构造出两种新的小波变换图像去噪方法: 4方向小波去噪法和对角方向小波去噪法.这两种去噪方法均考虑了图像 45°方向和 135°方向的结构特征.实验结果表明,这两种方法在视觉效果和误差数据上均优于标准二维小波去噪法.     

基于贝叶斯估计的双树复小波图像降噪技术

提出双树复小波变换和贝叶斯估计确定阈值相结合的图像去噪方法.与常用的离散小波变换相比,该方法具有逼近的平移不变性和更多的方向选择性,有利于特征的跟踪、定位和保留.结合贝叶斯估计技术和自适应分布参数确定方法,给出了有效的图像去噪算法.结果表明,该方法去除噪声彻底,边界、纹理等特征保留较好.     

几种基于小波变换的图像融合比较

本论文系统地比较了几种常用的基于小波变换的图像融合算法。论文首先从基于小渡变换的图像融合入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波变换在图像融合中的框架及其应用。近年来,基于小波变换的图像融合是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合中占有重要的地位。系统比较不同的方法具有重要的现实意义。     

基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法; 对虹膜图 像预处理后, 将二维小波变换与积分图像相结合, 实现虹膜纹理的特征提取; 实验检验了算法的有效性.     

基于贝叶斯估计的复小波域图像去噪

基于对偶树复小波变换和贝叶斯估计技术，提出了一种图像噪声去除方法．与常用的离散二进小波变换相比，该方法具有逼近的移不变性和更多的方向选择性，有利于特征的跟踪、定位和保留．结合贝叶斯估计技术和自适应分布参数确定方法，给出了有效的图像去噪算法．结果表明，该方法去除噪声彻底，边界、纹理等特征保留较好．     

Novel Face Recognition Method by Combining Spatial Domain and Selected Complex Wavelet Features

A novel face recognition method based on fusion of spatial and frequency features was presented to improve recognition accuracy.Dual-Tree Complex Wavelet Transform derives desirable facial features to cope with the variation due to the illumination and facial expression changes.By adopting spectral regression and complexfusiontechnologiesrespectively,twoimproved neighborhood preserving discriminant analysis feature extraction methods were proposed to capture the face manifold structures and locality discriminatory information.Extensive experiments have been made to compare the recognition performance of the proposed method with some popular dimensionality reduction methods on ORL and Yale face databases.The results verify the effectiveness of the proposed method.     

基于小波和小波包图像去噪的比较研究

小波和小波包对图像消噪都是十分有用的工具,虽然小波包可以对图像的高频部分做更细致的刻画,对图像的分析能力更强,但其对图像去噪的结果并不一定优于小波。本文通过大量的实验仿真显示:因图像中噪声含量的多少不同,小波包消噪的结果可能优于小波,也可能劣于小波。     

基于双边滤波-BM3D算法的GPR图像去噪

为了增强地质雷达(GPR)图像,将双边滤波和三维块匹配算法(BM3D)相融合,提出了一种联合去噪算法.同时,研究了不同方差下的峰值信噪比,并采用最大化真实图像和估计图像之间的结构相似性对去噪后的图像进行了客观评价.实验结果表明,与单一的去噪算法相比,联合去噪算法能够更好地保持地质雷达图像中缺陷目标体边缘的完整性,具有较...     

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。     

一种基于非降采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

给出了一种非降采样Contourlet变换和HIS变换相结合的遥感图像融合算法.非降采样Contourlet变换是一种平移不变的小波变换方法,且具有良好的方向选择性,其对图像做多分辨率分析得到的高频子带,有效地表达了图像中的细节特征信息.结合HIS变换,非降采样Contourlet变换将细节注入到多光谱图像得到的融合图像,不但具有较高的空间分辨率,而且有效保持了多光谱图像的光谱特征.实际的SPOT全色图像和TM多光谱波段融合结果表明,所提议方法的性能优于目前广泛使用的小波域方法如离散小波变换和A Trous小波变换以及Contourlet变换等融合方法.     

基于最优小波包基的数字图像水印算法的研究

本文提出了一种结合人眼视觉特性（HVS）的自适应水印嵌入方法的基于最优小波包基数字图像水印鲁棒性算法。通过Matlab的仿真程序对水印图像进行JPEG压缩、剪切、加噪声、滤波等多种攻击实验后,仍然可以提取较为清晰的水印,从而得出该算法较小波变换水印算法具有更好的鲁棒性结论。     

基于小波变换的最优阈值图像去噪

小波图像去噪方法已广泛应用于图像去噪领域。在图像去噪中关键的一步就是阈值选取，阈值的选择直接决定去噪效果。本研究提出了一种基于小波不同子带选取最优阈值的小波去噪方法，该方法根据小波系数不同的特点选取阈值。实验结果表明，此方法可以有效地降低噪声，较好地保持了图像的细节。     

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.