M-带小波的多尺度分解方法

基于Daubechies的2-带小波及Mallat算法的基本思想,通过构造尺度滤波的方法,对于M-带小波的基本理论及其多尺度的分解方法进行了研究,从理论的角度获得了一种构造M-带小波的有效途径.     

一种基于关联向量回归的盲图像复原

提出一种基于关联向量回归模型的盲图像复原算法.用模糊噪声图像作为训练集合,由此得到关联向量回归模型.该模型可用于恢复受不同类型模糊和不同噪声污染的图像.实验结果表明:同其他盲复原算法相比,该算法对点扩展函数(PSF)类型和噪声都有较强的鲁棒性.同时,从改善信噪比大小和主观视觉两个方面,该算法都能取得良好的复原效果.     

一种基于小波变换的盲水印检测算法

提出一种在图像经小波变换后的小波系数上处理数字水印的方法，该水印的检测算法是用神经网络方法来实现，实验表明了水印具有较强的鲁棒性。     

一种基于离散小波变换的盲水印算法

使用二值图像为水印，给出了一种检测时无需原始图像的盲水印算法。实验证明，该算法满足不可感知性，并对噪声、滤波等图像处理有一定的健壮性。     

一种基于多尺度分解的多传感器图像融合方法

给出了一种基于多尺度分解(易操纵金字塔分解)的多传感器图像融合算法．该算法把来自不同传感器的图像分解成不同尺度、不同方向(不止3个)的子带系列;使用基于相似性量测的规则融合各相应子带图像;再进行反变换,获得融合后的图像．实验结果表明该方法有较好的融合效果．     

基于Matlab的图像复原算法的研究

图像在获取、传输和存储过程中由于受多种原因如模糊、失真、噪声等的影响,会造成图像质量的下降.在对目前有关数字图像复原技术的文献进行理解和综合的基础上,本文主要对EM算法、维纳(Wiener)滤波和NAS-RIF算法进行了探讨,同时对上述算法进行了仿真实现,并分析了实验的结果.     

小波分解单通道盲分离干扰抑制方法

在单通道通信系统抗干扰问题中,由于先验信息不足,不能采用常规的盲分离方法抑制干扰?针对此问题,提出一种小波分解结合独立分量分析(independent component analysis,ICA)的单通道盲分离抗干扰方法?该方法利用小波分解,将单路混合信号分解为一系列的小波分量,通过计算各层小波分量的能量,选择最优小波分量作为ICA的输入信号,采用ICA方法实现信号的分离和重构?该方法选择最优小波分量进行盲分离,有效减少分离算法的计算量,同时降低噪声对系统性能的影响?仿真结果表明,所提方法可以有效地分离混合信号,提高单通道通信系统的抗干扰能力和系统处理速度?     

一种新的基于多进制小波变换的盲水印算法

基于多进制小波变换提出了一种针对灰度水印图像的盲水印新算法．试验结果表明,该算法具有良好的不可见性和鲁棒性．     

基于盲解卷积算法的运动模糊图像复原

在经典的图像复原中,点扩散函数（PSF）是已知的,但是在很多时候PSF都难以确定,不得不在只知道图像系统部分信息甚至没有任何信息的情况下估计PSF和真实图像,这一过程称为图像的盲复原。本文利用MATLAB软件对运动模糊图像进行了图像盲复原,结果证明该方法能有效还原运动模糊图像。     

一种盲检测的小波域数字水印算法

提出一种基于离散小波变换的盲检测数字水印算法.该算法在嵌入时,采用同一水印多重嵌入的思路,不但实现了盲提取,同时还提供提取水印时所需要的纠错信息,提高检测的正确率.通过实验证明,该算法具有较理想的安全性、鲁棒性,且由于该算法在提取水印时不需要原始信息,因此将水印技术应用于产品的网络发布和传播时具有一定的优势.     

用二元树复小波变换法实现离焦图像的半盲复原

提出了一种基于二元树复小波变换和神经网络的半盲离焦图像复原算法,首先利用二元树复小波变换和特征值分解提取图像的特征矢量,将该矢量用来训练小波神经网络,利用训练好的网络估计离焦模糊参数.由此获得点扩展函数,用Wiener滤波完成图像的复原.实验结果表明,该方法能有效地估计离焦模糊参数和复原模糊图像.     

基于小波的迭代盲图像恢复新算法

针对迭代盲反卷积算法中解的唯一性和收敛性不确定问题,提出了基于小波的迭代盲图像恢复新算法.该算法用基于奇异值分解和压缩滤波方法对降质图像进行预处理,在初始化估计后对图像进行小波变换,用局部高斯模型刻画图像小波系数的概率分布,并作为先验约束加入到迭代算法中.仿真结果表明,新算法在保持图像边缘特性的基础上,峰值信噪比改进量比原算法增加约3 dB,对解的唯一性和收敛性也有一定改善.     

快速小波域隐马尔可夫模型的图像去噪

在分析小波系数的指数衰减性和延续性的基础上，提出了一种模型参数初始化的方法．MATLAB仿真实验结果表明，该方法给出了合理的模型参数初值，在有效缩短训练时间的同时能获得较理想的去噪结果。     

基于小波分解的痕迹灰度图像边缘检测

针对痕迹图像边缘检测的特征，给出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图象边缘检测方法，其基本思想是先对源图像进行小波多尺度分解，其次在不同尺度的子带图像上进行基于局部区域特征的软阈值滤波。最后再进行小波重构，以提取图像的边缘。实验结果表明，该算法比其它算法提高了痕迹图像边缘的检测精度，是十分有效的。     

PCK对西部高师化学专业学生培养新思考

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解与重构过程．讨论了在Matlab语言环境下实现图像压缩的基本方法,并对小波变换用于图像压缩时小波基的选取所要考虑的因素进行了分析．从工程和实验两个方面较为直观地探讨了小波变换在图像压缩中的应用．实验结果表明：小波变换用于图像压缩能够实现很高的压缩比,具有很高的使用价值．     

基于小波变换和残差处理的人脸图像超分辨率技术研究

超分辨率图像复原技术常见的有插值法,POCS等,它们有细节模糊,运算复杂度大的弱点,针对以上问题,在基于学习的超分辨率图像复原中,提出了一种全新的小波系数特征向量匹配方法.算法分为两步：（1）采用基于补偿残差向量和多样本平均的低分辨率人脸图像的小波特征向量匹配及人脸图像复原.（2）用边缘提取和特定区域平滑的方法去除Gibbs效应等噪声.经实验和传统的插值法以及常规匹配方法比较,在细节复原和运算复杂度方面都有一定的提高.     

基于小波包分解的虹膜图像质量评价算法

在虹膜识别系统中,虹膜图像的质量是影响识别效果的重要因素。为了保证识别的准确性,必须选择满足识别算法需要的图像来进行特征提取和模式识别。在对现有虹膜图像质量评价算法分析的基础上,该文提出了一种新的基于小波包分解的算法,根据虹膜纹理的特点确定小波包的分解方式,选取纹理高频分量分布最集中的子频带作为特征子频带,以其能量作为判别图像质量的准则。对比实验结果表明,该方法可以快速、准确地判断虹膜图像的质量,实现了对图像的实时处理,结果合乎人眼的主观度量,且区分不同质量图像的效果优于其它评价算法。     

基于小波分析的图像压缩算法应用

以提高压缩比,减少失真度为目标,给出了基于Db小波基的具体推导过程。利用Mallat分解重构比较了Db小波和9—7小波的压缩效果。因此研究对于用小波变换进行图像处理等方面都有很好的应用价值。