小波域多分辨率分析对图像匹配特征点提取的影响

将小波引入SIFT算法,提出利用小波多分辨率分解降低图像中边缘、噪声等不良信息点比重方法。利用工程上常用的4类小波,分别对图像进行小波分解,将图像的低频成分建立尺度空间,基于局部特征提取图像特征点,引入统计学理论中的召回率和图像匹配中的准确率两个指标,研究不同小波对图像匹配中特征点提取的影响,寻求图像处理的最优小波类型。实验表明,bior4.4小波对图像的多分辨率分解后获得的特征点,可以在较低错配率的情况下获得较高的召回率。     

一种基于小波域边缘特征的数字图像水印

利用图像的小波变换获得的图像边缘特征信息,参考人类视觉系统(HVS)模型和小波图像的能量分布特性,将水印信息按小波图像的局部边缘特性,将水印信息嵌入到图像中,从而有效地隐藏水印。     

基于线性矩和小波变换的医学图像特征提取

应用小波矩作为图像特征量以及小波变换进行医学图像的自动特征提取,利用小波变换对线性矩进行分析,提取图像的各分辨率下的小波系数经快速傅里叶变换作为特征。使计算量和数据量大大减少,为特征的选取带来方便。矩特征由于其良好的稳定性、抗噪性和旋转不变性在图像识别中受到了广泛的关注和应用。由小波矩来构造目标的旋转不变性的特征,可以克服传统矩的弊端,又具有旋转不变性的特征。     

可变形Gabor小波特征模板跟踪方法

提出了一种利用可变形Gabor小波特征模板,跟踪存在较大视角变化目标的方法.利用Levenberg-Mar-qudit优化方法,从图像中提取出一组具有特定参数的Gabor小波,并求出其权重作为目标特征;在跟踪过程中利用同样的优化方法求出这组特征的仿射变换参数;从经过仿射变换后的图像中提取小波权重,将这个权重与初始权重的误差定义为能量函数.利用"贪心算法"修正小波的位置参数,使这个能量函数最小化,从而实现可变形模板跟踪.对直升机和飞机图像序列进行的跟踪实验证实:通过特征更新,在视角变化较大的情况下,该方法仍然可以稳定地跟踪目标.     

一种基于小波变换的多阈值分割算法的研究

本文研究了基于小波变换的多阈值图像分割算法。通过小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数,然后利用小波多分辨率分解,将直方图曲线进行平滑去噪,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,最后采用从粗到细的过程分割图像。算法证明合理。     

一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数模不同的变化特征,提出了一种边缘检测方法,该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引起的小波变换系数模进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提取出图像的边缘。     

利用同步自回归模型和小波特征进行纹理图像分割

为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性,提出了一种利用同步自回归模型和小波特征实现纹理图像分割的方法,包括特征提取、粗分割和细分割3个阶段．先提取图像的同步自回归模型参数特征,然后利用K-均值聚类实现对纹理图像的粗分割,细分割则是在粗分割的基础上提取图像的小波特征,然后利用最小距离分类器对粗分割图像中不稳定象素进行重新分类,实现图像的最后分割。     

基于小波的图像检索方法

结合小波系数统计特性的方法进行图像检索。由于小波系数提供了重要的方向信息,图像的小波系数的统计分布具有广义高斯分布特性。利用小波变换系数的统计特性,描述图像子带小波系数统计的特征矢量。结果表明,色度矩和小波系数统计特性相结合是一种有效的图像检索方法。     

基于小波变换的测井曲线图像预处理研究

以测井曲线图像的预处理为研究对象,利用小波变换对图像进行不同尺度的小波分解,对得到的小波系数进行不同的处理,包括小尺度下的高频系数置零、阈值处理、模极大值处理以及增加大尺度下高频系数的相对值等方法,从而达到去噪、增强等图像预处理的目的。结果表明利用小波变换对图像进行处理,可收到良好的效果。     

小波域的灰色关联度图像压缩

为了改善小波变换的图像稀疏表示性能,提出了一种小波域的灰色关联度图像压缩算法.首先,利用小波变换对测试图像进行分解,获得不同区域的小波系数;然后,利用小波系数特点,将灰色关联度用于系数关联度的刻画中,并计算不同尺度间系数的灰色关联度;根据小波系数区域特征,将小波系数进行分类,构造出不同系数类型下的稀疏表示方法;最后,将该算法应用于图像压缩.实验结果表明,在相同压缩率下,所提算法的客观评价指标峰值信噪比较现有同类算法提高了1.04~3.65 d B,图像主观视觉质量明显提高.所提算法能够结合系数特征和视觉特性自适应地构造字典,提高了图像稀疏表示能力,进一步提高了图像压缩性能.     

基于蚁群算法的方向特征分割方法

针对翅脉特征的有效提取问题,根据蝶翅图像具有方向性的特点,提出了方向小波变换与蚁群算法相结合的分割方法.该方法首先采用Morlet方向小波变换对不同方向的翅脉边缘进行检测、提取.通过分析这些边缘点的特征参数,确定初始聚类中心.基于所设置的初始聚类中心,再利用蚁群算法对蝶类翅脉图像进行分割.仿真实验表明,该方法可以将各方向翅脉特征检测出来,是一种有效的方向特征分割方法.     

短时电压变动的小波变换模极大值奇异性检测方法

针对短时电压变动的特征,探讨了基于小波变换的模极大值奇异性的短时电压变动实时检测方法及其实现过程,并利用MATLAB对线路发生短时电压变动进行了仿真.仿真结果表明,利用小波变换模极大值奇异性法,可以实时、精确、有效检测短时电压变动信号发生时间、结束时间和幅值及瞬时值.     

基于小波变换和视觉感知特性的盲水印算法

借鉴基于视觉感知特性的图像压缩思想,提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的自适应盲水印算法．首先,将载体图像进行小波变换,利用视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性把载体小波系数分为9类．其次,对二值水印图像分别进行3次不同的置乱,得到3个随机水印序列．最后依据载体图像小波系数的分类,将3个随机水印序列以不同强度嵌入到3个方向的小波系数中．该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像．实验结果表明,该算法对裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等处理都有很好的抵抗力。     

用声表面波器件实现小波变换的方法

根据声表面波SAW（Surface Acoustic Wave)传播的非线性特性,将变换信号用的小波作为声表面波器件的脉冲响应,从而提出了一种用声表面波模拟硬件实现小波变换的方法,并成功地用特种模拟器件实现了连续二进小波的快速变换,由于实现方法简单,避免了复杂的算法和昂贵的制作过程,对于开发小波变换的优越性和小波变换的应用有重要的价值。同时,还给出了小波变换在检测信号和信号滤波方面的应用例子,证明了用声表面波器件完全可以实现实时的信号小波变换。     

小波变换在回波信号检测中的应用

基于小波变换品质因数不变性的特点,结合适当的小波基,探讨小波变换在回波信号检测中的算法。在算法分析基础上,从检测原理、检测步骤、计算机仿真方面阐述如何利用小波变换检测回波信号时差,以确定回波信号的奇异点(回波信号到达时间点),进而确定被探测目标的位置。小波变换具有表征信号局部特征的能力,适于分析信号中的瞬态和奇异现象,并可展示其成份。所述的算法分析、小波基的选择及小波变换阶的选择等,为地下目标探测中的信号处理,提供了算法依据和应用方法参考。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力,是描述和检测信号局部性质的有效手段;利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点,根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律,去除噪声对应的极值点,再由模极大值重构信号,提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法,并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力，是描述和检测信号局部性质的有效手段；利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点，根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律，去除噪声对应的极值点，再由模极大值重构信号，提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法，并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

小波模极大值匹配算法的瞬变信号检测

分析了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的特点。在此基础上,结合匹配滤波器理论提出了瞬变弱信号小波变换模极大值匹配算法,该算法可以有效的区分信号与噪声的最佳尺度模极大值并检测信号。仿真结果表明,与小波模极大值方法相比,匹配算法实现瞬变弱信号的检测更为有效。     

二维小波变换在粮虫图像处理中的应用

提出了用小波变换检测储粮害虫图像边缘的方法,这种方法通过对二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息.计算表明,将二维小波变换应用于储粮害虫的图像去噪和边缘检测,不仅可以保留图像的边缘特征,视觉效果好,还可以得到较清晰的粮虫特征图像,为粮虫图像特征提取打下了良好的基础.     

基于融合技术的小波变换和形态学边缘检测算法

提出了一种图像边缘检测的方法.本算法将小波变换和数学形态学相结合,并采用简单的融合策略,确定图像边缘位置.在小波域中,对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用数学形态学法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则分别对高、低频边缘子图像进行融合,最后进行小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该算法融合规则简单,泛化能力强,能有效地抑制噪声,较好地再现图像的边缘信息,是一种有效的图像边缘检测算法.