基于小波变换的卫星遥感影像数据融合

遥感信息融合(Fusion)是遥感数据处理的重要内容之一。通过把高分辨率的全色影像与多光谱彩色低分辨率的数据叠加,可以最大限度地利用不同分辨率、不同光谱信息和不同时相分辨率的遥感信息。首先概括了已有的遥感平台与数据,在给出小波分解基本模型的基础上,探讨了采用小波变换进行遥感信息融合的基本方法和实现流程。同时利用该方法,用于SPOT全色卫星影像数据和Landsat TM多光谱数据的融合处理。作为实际应用,给出了详细的小波信息融合结果,并证明了该方法是切实可行的。     

基于小波变换的快鸟遥感影像数据融合

在给出小波变换基本模型的基础上 ,探讨了采用小波正交分解与重构来进行遥感信息融合的基本原理 .快鸟影像数据是目前新的高分辨率卫星遥感数据产品 ,在分析该数据特点的基础上 ,考虑采用小波变换应用于快鸟高分辨率卫星影像数据全色和多光谱数据的融合 ,并给出了具体的数学模型和实现流程 .作为实际应用 ,又详细给出了小波用于遥感数据融合的中间过程和最后结果 ,并通过分析影像融合的效果 ,提出了有效的成果调整方法 ,且说明了该方法是切实有效的     

DPCM与小波变换结合的医学图像无损压缩

为了解决经典无损压缩方法效率较低的问题,提出了改善医学图像无损压缩效率的方法,并对此方法的原理和算法实现作了详细的介绍和分析.简述了医学图像无损压缩的基本步骤,对差分脉冲编码调制(DPCM)在无损压缩中的作用进行了分析和实现,并在此基础上,提出将整数小波变换与DPCM相结合的医学图像无损压缩方法.通过对比和分析实验结果可知,采用该方法进行的医学图像无损压缩具有算法简洁、压缩比高,实用性强等特点.     

基于小波和分形的遥感图像快速编码

在分析分形编码的匹配过程和小波变换系数分布特点的基础上,提出了一种卫星遥感图像的快速编码算法,即对分形编码的定义域块和值域块分别进行小波交换,并通过计算域块信息库来匹配值域块和定义域块。分别对长春地区的SPOTS影像和广州地区的,TM影像的试验表明,该算法在峰值信噪比下降极小的情况下显著地提高了图像编码速度,在多分辨率卫星遥感数据的可视化表达领域可望有较好的应用前景。     

基于HIS变换与atrous小波分解的遥感影像融合

针对多光谱影像与全色影像的融合，本文在分析HIS变换及基于Mallat小波算法的影像融合方法的基础上，提出了一种基于HIS变换与atrous小波分解相结合的遥感影像融合方法，并给出了实现的过程．通过主观视觉效果分析与客观性能参数分析，新方法的性能优于HIS变换融合法、PCA变换融合法、小波变换融合方法，不仅较大地提高了融合影像的空间细节表现能力，井保留了多光谱影像的绝大部分光谱信息．     

基于小波变换和零树编码的医学图象压缩

对数字图象进行压缩可以提高存储和传输的效率 .利用图象本身的相关性 ,目前已经有多种压缩方法 ,如无损压缩的ｌｚｗ算法和有损压缩的ｊｐｅｇ算法 .而医学图象除了本身的相关性外还具有两个特性 :(1)很多非压缩的图象数据是以每象素 16ｂｉｔｓ的方式存储 ,而其中实际有效的数据通常是 8～ 12ｂｉｔｓ.通过压缩可以去掉冗余部分 .(2 )医学图象的某些区域 (非敏感区 )是边框、说明、标尺及背景部分 ,对这些区域可以进行高压缩比的压缩 .医学图象一般采用无损压缩 ,但无损压缩的压缩比较小 ,通常为 1.5～ 3倍 .在低速网传输医学图象 ,往往导…     

基于IHS变换和小波变换相结合的IKONOS影像融合技术

为了充分利用各种遥感影像的信息,基于多分辨率小波融合的融合方法在近几年来得到了广泛的应用。针对IKONOS卫星的全色波段和多光谱波段的影像,提出了一种基于IHS变换和小波变换结合的影像融合方法。对比实验表明了这种结合两种变换的融合方法能够有效保持IKONOS卫星全色影像高空间分辨率的同时,且能较好地保留多光谱影像的光谱信息。     

基于整数小波变换和DPCM的医学图像近无损压缩

医学图像压缩方法在近十年中得到广泛的研究,在当今医疗技术飞速发展的迫切要求下,国内外正不断探索更新更有效的医学图像压缩方法.近无损压缩方法由于其灵活的误差控制和高效的压缩性能,成为医学研究领域中的重要课题.本文研究了小波技术在医学图像近无损压缩中的应用,采用整数小波变换结合DPCM方法进行近无损压缩.实验结果表明,该方法与传统近无损压缩方法相比,不仅具有高压缩率,而且具有更好的编码传输特性.     

基于小波变换和MNF变换的遥感影像融合

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析（Principal Corn-ponents Analysis,PCA）变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离（MinimumNoiseFrac-tion,MNF）变换考虑了噪声和融合区域,是一种完备的成分分解方法,小波变换（Wavelet Transformation,WT）融合也存在一定程度的光谱失真。由此,本文在分析MNF变换和WT的基础上,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其它融合方法的定量和视觉比较,发现该方法能得到更好的融合效果。     

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。     

基于小波变换的一种实时图像压缩算法

本文结合传统的变长编码思想，讨论一种实时的小波图像压缩编码算法，经验证可广泛适用于不同特征的数字图像，并通过适当选取小波基和块内方差阀值可取得良好的压缩性能。     

一种基于小波变换的图像压缩编码方法

在分组霍夫曼编码的基础上提出了一种更有效的编码方法,即自适应分组霍夫曼编码方法．采用自适应分组霍夫曼编码方法及小波变换相结合对图像数据进行压缩．与基于小波变换的霍夫曼编码方法相比,压缩比大大提高,而计算复杂度只是略有增加实验证明这是一种具有良好性能和计算量较少的静止图像压缩编码方案。     

Human Body Image Edge Detection Based on Wavelet Transform

Human dresses are different in thousands way. Human body image signals have big noise, a poor light and shade contrast and a narrow range of gray gradation distribution. The application of a traditional grads method or gray method to detect human body image edges can't obtain satisfactory results because of false detections and missed detections. According to the peculiarity of human body image, dyadic wavelet transform of cubic spline is successfully applied to detect the face and profile edges of human body image and Mallat algorithm is used in the wavelet decomposition in this paper.     

小波变换在医学图像压缩中的应用研究

分析了数据压缩的必要性，说明了利用小波分解和重构进行数据压缩的理论依据和方法，并利用Matlab软件对图像进行分解与重构，实现了对图像的压缩，对不同闽值下采用不同小波压缩的结果进行了比较和讨论。     

基于变换域的图像压缩及Matlab实现

数字图像的数据量是巨大的,需要进行有效的压缩。为了实现图像数据的压缩,本文采用基于变换域的离散余弦变换(DCT)和小波变换的压缩方法,在Matlab环境下分别进行相关压缩实验,结果表明两种压缩方法具有简单、速度快、误差小的优点。最后对基于变换域压缩的基本思想进行了总结。     

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。     

小波变换用于多分辨率的图像边缘检测

提出了一种用小波变换检测图像边缘的新方法。它基于小波变换多尺度方法分析图像局部的直方图内的信息,通过对小波变换后直方图内信号零交叉点的检测,得到一序列门限值点用于描述图像的边缘即可检测出图像边缘。选取不同的尺度可得到不同分辨率的图像边缘。文中介绍了小波变换用于图像边缘检测和基本原理,给出了小波变换的快速算法和实际检测结果。     

小波变换及其在图像编码中的应用

小波分析是目前许多学科共同关心的一个前沿领域。本文首先付里叶变换和窗口付里叶变换的局限性,从时域、频局部化的角度对小波理论作了简介,其次综述了小波在图像编码中的应用。     

基于哈夫曼编码的多线程无损压缩库的设计与实现

基于哈夫曼编码和C++多线程技术,设计并封装出C++库函数,实现了文档的无损压缩,保证了良好的压缩率和高效的压缩速度.该库函数能被其他开发语言直接调用,能够极大程度地提高开发人员在实现文件压缩时的开发效率,并在C++库函数的开发中具有参考价值.