基于小波变换的图像处理技术研究

小波变换由于自身具备的时频域局部化特性,能有效地克服Fourier变换在处理非平稳的复杂图像信号时所存在的局限,已成为图像处理的一种重要手段。在简单介绍小波变换基本原理的基础上,举例说明了小波变换在图像去噪、压缩、增强和融合等方面的应用。实验结果表明:将小波变换应用于图像处理可获得良好的处理效果。     

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。     

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

概述了图像融合的技术,着重介绍了基于小波变换的图像融合的原理与几种算法,通过主观视觉效果分析与客观统计参数,分析评价了各融合算法的效果,并作了相互比较。     

基于小波变换的图像融合方法研究

采用小波变换的多分辨率分析技术进行图像融合,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过融合算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像.仿真实验表明,采用本算法融合后的图像更符合客观实际,图像数据信息丰富.     

基于整数小波变换的图像处理算法研究

为了以尽可能低的压缩比来得到更好的图像和视频来满足人的视觉系统、网络带宽以及各种不同类型的用户,采用小波变换的图像处理算法进行图像视频压缩.针对浮点数的小波系数,在进行图像编码时会产生精度误差,不能精确地重构图像的不足,提出一种改进方法,将提升算法应用于零树编码,实现了整数小波变换,既保持了原有的小波特性,又实现了小波快速算法,同时得到了比较好的压缩效果.     

基于小波变换的足迹图像融合技术

图像融合是获取完整足迹图像的关键,是后续足迹识别的基础。将足迹图像进行小波分解,得到低频近似图像和各级水平、垂直、对角高频细节图像,对低频图像和高频图像分别采用不同的融合规则,将融合后的各级小波系数进行小波逆变换,得到效果较好的融合图像。详细讨论不同小波滤波器、融合规则对足迹图像融合效果的影响,并对小波域融合算法与最大值法、平均法进行了比较。     

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。     

基于小波包分析的图像融合去噪方法

提出一种基于小波包分析的图像融合去噪方法.利用不同特性的小波包基对含噪图像进行分解,对不同层次上的小波包系数进行软阈值处理,然后按照相应的融合规则对图像的低频分量和高频分量分别进行融合处理以得到一组新的融合后的子图像,最后利用小波包逆变换重构得到融合后的新图像.实验表明,本算法去噪后的图像在峰值信噪比及主观视觉效果两方面均得到了明显改善.     

小波变换在妊娠超声图像的去噪中的应用研究

以妊娠超声图像去噪为重点,对妊娠图像的去噪方法进行了研究。提出自适应直方图均衡法与小波包分解技术相结合。提出了一种新的小波包分解系数闽值量化与图像平滑处理对妊娠超声图像去噪方法,实验取得良好效果。     

几种基于小波变换的图像融合比较

本论文系统地比较了几种常用的基于小波变换的图像融合算法。论文首先从基于小渡变换的图像融合入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波变换在图像融合中的框架及其应用。近年来,基于小波变换的图像融合是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合中占有重要的地位。系统比较不同的方法具有重要的现实意义。     

基于小波变换的图像融合方法综述

本文对基于小波变换的图像融合技术的基本原理,发展概况以及典型算法等做了系统的介绍。     

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融合

本文简要介绍了小波变换在图像融合中的应用及其基本流程。在融合规则中,对于低频系数,采用求平均值的方法;对于高频系数,采用取最大值的方法。以Matlab为工具,对多聚焦的黑白图像进行试验,直观地验证了基于小波变换图像融合的可行性,表明该方法有效地提高了图像的清晰度。     

基于小波分析的朗奇图像处理优化研究

为了得到效果更佳的朗奇图像,提出了一种运用小波分析来处理大口径非球面镜图像的方法选取半通光口径为300mm,的大口径非球面进行了测量．首先利用Matlab对原始图像进行一层小波变换、二层小波变换,再对初步优化后的图像进行恢复处理,即小渡去噪优化后的图像经过分析计算．将其波像差的峰谷值、方均根值与Zygo干涉仪进行了对比,并讨论了测量结果,实验表明：小波分析处理朗奇图像的方法是有效的．优化后的朗奇图像较未处理图像边缘更为清晰、光滑,实验数据更接近于Zygo干涉仪的结果。     

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.     

基于小波变换影像融合方法的对比研究

影像融合可以在一幅影像中同时表达两幅以上的影像信息。本文以小波变换理论为基础,选取一幅多光谱影像和一幅全色影像作为实验数据,利用MATLAB软件,在对影像融合规则的确定上,分别提出了替代融合、加权融合以及基于绝对值最大共三种融合方法,分别经过定性与定量的比较分析,最终得出了基于绝对值最大的融合方法,优于另外两种融合方法的结论。     

基于小波变换的遥感图像融合技术研究

在深入研究了多小波变换的特性以及遥感图像融合方法的基础上,提出了一种用离散多小波变换HIS方法相结合的图像融合技术,实验结果运用MATLAB软件进行仿真,并对结果进行了分析,证明了小波变换融合法使得融合后的图像最大限度地保留高分辨率、多光谱图像,与统传方法相比,小波分析方法具有明显的优越性。