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。     

基于小波变换的图像混合去噪算法

提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法,实现了图像去噪。该方法在去噪之前,先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数,保留这些位置的小波系数,其不受阈值去噪影响,对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪,去除高斯噪声。然后对图像进行中值滤波,去除椒盐噪声。该算法的实验结果表明,不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声,而且能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于传统的图像去噪方法。     

小波变换在图像去噪中的应用

图像小波域去噪可克服频域去噪单一尺度的局限性,具备多尺度多分辨率的特点,已成为目前图像去噪的主要方法之一。为归纳小波变换在图像去噪领域中的应用,简要讨论图像噪声的概念、数学模型、传统图像去噪的基本原理方法,详细阐述了图像小波域去噪的基本理论、发展过程、去噪方法,评价了3种常用方法的优缺点,对小波去噪的发展趋势进行了展望。     

基于最优FRWT的非平稳信号去噪新方法

研究非平稳信号的去噪,提出一种基于最优分数阶小波变换(FRWT)的信号去噪方法.该方法根据输出信号信噪比采用遗传算法寻找FRWT的最优分数阶值,实现非平稳信号的去噪.以带噪语音信号为例的去噪实验结果表明,采用新方法的去噪效果明显提高.     

基于小波变换的图像去噪方法研究

图像去噪是图像处理中的重要环节,本文基于小波变换的图像去噪方法,阐述了小波去噪的原理和方法,初步探讨了小波去噪中的阈值选取,并基于MATLAB实现了小波去噪中软、硬阈值去噪的计算机仿真实验,并对实验结果进行了分析比较。     

基于分数阶小波变换的图像加密方法

图像置乱是图像加密的常用方法,为了获得更好的加密效果,提出了一种基于分数阶小波变换(FWT)的图像加密新方法。该方法将二维分数阶小波变换与传统的空间域图像置乱方法相结合,对数字图像在分数阶小波时频域内进行图像置乱,实现图像的双重加密。图像加密实验结果表明,采用该方法具有很好的加密效果,在信息安全领域有较好的应用前景和研究价值。     

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.     

基于脊波与小波变换的联合图像去噪方法

目的通过对脊波与小波变换这两种图像处理方法的分析,指出两种方法各自在图像处理的优缺点并提出了基于脊波与小波变换的联合图像去噪算法（RWT）。方法在去噪之前,首先通过脊波变换中较大的脊波系数,探测并保留二维图像中的主要信息特征,然后在图像的剩余信息中,通过小波变换有效地去除包含在其中的零维噪声信息,可以保留图像中的主要信息特征并完成去噪过程。结果理论分析和实验结果都表明,与传统的小波阈值方法或脊波去噪方法相比较有明显的去噪效果。结论该方法不但可以保持图像的边缘和良好的视觉特性,而且去噪后图像的峰值信噪比可再提高将近2 dB,算法处理的时间复杂度为O（Nlog（N））。     

一种小波阈值的图像去噪的新方法

基于小波变换的图像去噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行去噪前,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去噪法进行去噪;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。     

针对医学图像的小波阈值去噪方法

为了改善小波阈值去噪算法中硬阈值和软阈值存在的不足,提出一种新的小波阈值去噪方法.该算法在进行小波阈值去噪前,先将图像分割成背景平坦区域和细节区域两部分,然后分别进行小波阈值去噪,最后融合两图像从而获得去噪图像.在分别进行小波阈值去噪时,利用迭代法进行阈值选择,采用"软、硬阈值折中"阈值函数.根据对医学图像去噪的仿真实验结果表明,该算法在去噪效果上均优于传统的软硬阈值方法.     

基于小波变换和离散余弦变换的数字水印方法

提出一种以灰度或彩色图像作为水印、基于小波变换的数字水印算法．该算法将宿主图像分解为小波系数，利用小波变换的自相似性构造QSWT选择并排序系数来嵌入水印，在嵌入水印之前对水印图像进行离散余弦变换(DCT)并做Z扫描，使水印信息也做一个大致的排序嵌入在宿主图像中来增强算法隐蔽性和鲁棒性．实验结果表明，本方法能有效地抵抗一些常见的水印攻击．     

基于小波变换的图像融合算法及性能评价

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点，提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换，根据变换后各帧的特点．采用不同的方法分别进行消噪；对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换，在小波域中采用自适应阈值进行消噪；对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好。     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点,提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换,根据变换后各帧的特点,采用不同的方法分别进行消噪：对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换,在小波域中采用自适应阈值进行消噪;对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好     

一种大规模体数据压缩体绘制策略

针对基于GPU的大规模体数据直接体绘制过程中遇到的显存不足的问题,提出了一种大规模体数据的压缩绘制策略.该策略结合小波变换和分类矢量量化进行数据压缩,采用基于GPU的光线投射算法进行绘制,在绘制时,只解压变换当前绘制所需要的极少数数据,并结合多分辨率绘制,实现实时交互.基于CUDA的实验表明:该压缩绘制策略有效解决了显...     

一种基于结构相似度的IHS与小波变换相结合的遥感影像融合算法

针对分别使用IHS变换和小波技术进行融合实验时有较大的色彩畸变的问题,提出了一种基于结构相似度的IHS与小波变换相结合的融合算法.首先对多光谱影像进行IHS变换,对多光谱影像的亮度分量Ⅰ和全色波段影像进行小波分解;然后采用二者高频系数绝对值较大者作为新的Ⅰ分量的高频系数,而新的Ⅰ分量的低频系数由二者的低频系数进行加权平均获得,权值通过计算Ⅰ与全色波段的SSIM来自适应地确定.实验结果表明该算法在提高影像分辨率的同时,能很好地保持影像的光谱特征.     

分数布朗运动的子波变换及其对H参数的估计

本文将子波变换应用于分数布朗运动的分析,证明了分数布朗运动的子波变换是一个平稳过程的结论,提出了利用子波变换估计分数布朗运动的H参数的两种方法,这些方法与分析子波无关,可利用快速子波变换来实现.     

医学图像多分辨率编码在PACS中的应用

在医学图像管理与传输系统(PACS)中需要高效率地传输和浏览医学图像资料,而多分辨率图像编码是提高图像压缩效率的重要措施.通过研究二维图像小波变换的迭代特征,提出了一种适用于PACS系统的医学图像多分辨率编码算法,该算法优先对频率较低的子带图像进行编码,再依次对频率较高的子带图像进行编码;在传输和回放时先处理频率较低的子带图像,再依次处理频率较高的子带图像.实验表明,该算法可以有效地提高PACS中医学图像传输和回放的速度.     

一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法

基于小波变换原理,提出一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法.人脸图像经过二维离散小波变换(DWT),被分解成4个子分量(LL,HL,LH,HH).将低频分量(LL)进行对数变换和分段线性变换,对高频分量(LH,HL,HH)进行Gamma变换.对所有子分量进行小波逆变换,对经小波重构后的人脸图像进行中值滤波.分别在Yale B和CMU-PIE人脸数据库中对本文算法进行光照归一化有效性试验;对比本文算法与其他22种光照归一化算法的处理时间及处理效果;进行分段线性变换和伽马变换参数比较试验及人脸识别试验.结果表明:本文算法执行速度快,处理效果好,人脸识别率高,适用于不同光照条件的人脸识别系统.