小波变换及其在数字图像处理中的应用

分析了小波变换及其逆变换的算法，举例说明了小波变换在实际数字图像处理中的应用。结果表明，利用小波变换能非常有效地进行图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合等一系列图像处理工作。     

基于小波变换的图像处理技术研究

小波分析是继Fourier分析之后新的时频分析工具,它在科学研究和工程技术中的应用非常广泛。虽然小波理论现已比较成熟,但是近年来有关它的应用研究仍在不断发展更新。小波变换在图像处理领域中的应用几乎可以囊括图像处理的所有方面。本文对小波变换在图像去噪和图像融合两方面进行了研究。图像融合主要包括两个过程：数据准备与变换融合处理,前者的关键是影像预处理,而后者则主要采用不同的算法作进一步处理。图像去噪的应用主要研究小波阈值萎缩法。     

小波变换及其在数字图像处理中的应用

分析了小波变换及其逆变换的算法,举例说明了小波变换在实际数字图像处理中的应用.结果表明,利用小波变换能非常有效地进行图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合等一系列图像处理工作.     

在MATLAB语言环境下基于小波变换的图像处理

小波变换是近十几年发展起来的，它集数学、信息处理于一体，在图像处理中起着重要作用。本简单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。     

基于改进小波变换的图像去噪与融合

为了提高图像去噪的质量,提出一种基于改进小波阈值的图像去噪和融合算法。首先利用小波阈值法和传统均值法对含噪图像进行去噪,得到两幅去噪图像;然后采用小波融合方法进行图像融合,得到最后的去噪图像。针对图像小波系数分布特点,低频系数采取加权能量融合算法,高频系数采取局部均值和局部标准差相结合的融合算法,尽可能保留图像的边缘纹理信息。为了验证该方法的有效性,与多种滤波方法进行比较,实验结果表明,在视觉效果和峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均优于单一小波去噪。     

基于MATLAB的小波图像处理技术

小波分析是现代应用数学和工程学科中迅速发展的新领域之一,特别在图像处理方面,小波分析有着非常重要而广泛的应用.通过小波分析基础知识的简单介绍,以MATLAB实例重点论述小波分析在图像压缩和增强方面的应用.     

一种基于小波变换的图像融合新方法

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用，以小波变换为工具是这一领域研究方法上的重大突破。在小波变换的基础上，对基于区域的融合算法进行了深入研究，提出了一种多光谱图像融合的新算法，并与其它几种算法进行了比较，仿真结果表明该算法简单，稳定性好，图像增强效果好，在图像增强中是一种比较可取的有效算法。     

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。     

基于小波变换的图像去噪技术

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。本文全面介绍了小波变换在图像去噪中的应用现状和方法分类,并对当前存在的几类去噪方法进行了分析比较,以利于对该领域的进一步研究。     

基于小波变换的图像融合技术研究

从小波和图像融合的定义出发,阐述了小波变换在图像融合技术中的应用,同时对小波变换在图像融合技术的发展进行了展望。     

基于小波变换的图象处理技术

小波变换是新近发展起来的一门技术,已广泛应用于信号处理、图象处理、量子场论、地震勘探、语音识别与合成、音乐、雷达、CT成相、机器视觉、机械故障诊断与监控以及数字电视等科技领域,又由于它具有时域和频域具有良好的局部化性能,因而在图象压缩编码中得到普遍应用。本文就是在此前提下,对小波变换的原理及离散小波变换算法结构进行了研究,提出了小波理论应用于图象处理的基本思路,并通过对三维医学图像有效编码的具体描述,例证了小波变换在图象处理技术中的实用价值。     

图像的小波压缩技术及研究进展

讨论了利用离散小波进行图像压缩的方法和特点,其中重点分析了嵌入式零树编码算法.评述了小波图像压缩技术的研究现状,指出小波编码理论在第二代编码技术中的应用前景.     

基于最优梯度估计及小波变换的指纹图像处理技术

提出了最优梯度估计算法,用于提取指纹图像局部窗口中的纹理梯度特征参数,并在此局部窗口内计算出相应的频率参数。小波滤波器再根据这些特征参数对指纹图像进行自适应滤波,并用滤波后的合成梯度强度对滤波性能进行了衡量。实验结果表明,该算法较好地去除了图像中的噪声,并较大程度地提高了图像的质量。     

一种基于小波变换的图像压缩技术研究与实现

采用MATLAB小波工具箱实现了对伪彩色图像和真彩色图像的分解与重构,给出了图像分解与重构的原理和MATLAB源程序,并进行了结果分析。实验证明使用该方法对图像进行压缩,压缩比高且压缩后图像质量较好。     

基于小波变换的图像压缩算法

根据小波变换系数分布的特性,提出了小波变换的图像无损压缩算法、高保真压缩算法和大尺寸图像压缩的解决方案,提出了双正交小波变换的边界处理方法,解决了精确重建问题。     

基于二进小波变换的图像增强技术

文章给出了图像的二进小波分解与重构,通过理论分析和实验研究了基于二进小波变换的图像子带增强算法,重点是二进小波基的选取以及图像分解层次对图像中目标边缘增强的影响研究。二进小波变换提供平移不变表示,导致完备的高频分量适于图像增强,实验结果表明,二进小波变换增强方法可以减少噪声的放大,在增强图像微小细节和避免放大噪声两方面获得令人满意的结果。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法．先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码．舍弃最高频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码．实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果     

图像编码与小波变换图像编码

介绍图像编码的方法，着重介绍了小波变换的基本理论及小波变换在图像编码压缩中的应用，并展望了今后的研究方向。     

基于小波变换的图象压缩

要在模拟和移动通讯中传输数字图象，首先必须对图象实行高比率的压缩，本文对讨论小波变换的特征机理，建立了以小波变换为基础图象压缩软件模拟系统，并同标准ＪＰＥＧ的图象压缩方法做了对比实验，结果证明：在高压缩比时，基于小波变换压缩的重建图象ＰＳＤＮ和重建图象质量都明显地成于传统的ＤＣＴ压缩方法。     

基于小波变换和行程编码的彩色水印方法

提出了一种新的数字水印方法.该方法以小波变换为基础,结合行程编码和混沌置乱对水印进行嵌入位置的固定.结果实现了将二维彩色图像作为水印信息嵌入到二雏图像数据中.实验结果表明:提出的方法有较强的抵抗JPEG压缩攻击能力,并且对噪声、滤波,剪切等图像处理操作也取得了良好的鲁棒性.