小波变换在微光图像处理中的应用

微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。     

小波变换在微光图像处理中的应用

微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。     

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.     

基于小波变换的图像处理在数控雕刻中的应用

基于图像处理的雕刻系统以其特有优势逐渐被市场接受,并成为雕刻系统的发展方向之一。为满足人们对雕刻加工的还原真实性和艺术性需求,必须提高图像处理的质量。本文提出利用小波变换等图像处理技术得到较高质量的二维图像数据后,通过直接图像影像加工法得到三维矢量化模型再根据输入的工艺参数可生成数控加工代码,并通过加工仿真验证NC代码,探讨其对提高源图像三维还原逼真度的作用。     

小波变换在基于图像处理的金免疫层析测定中的应用

采用小波变换软阈值法有效去除试条图像噪声,根据小波分解后的系数重构图形定位GICA的光谱信号突变点的位置,提取试条光谱特性曲线的特征参量.采用BP神经网络对特征参量与浓度之间的多变量非线性函数关系进行建模,HCG试条测定结果表明,该测定方法相对误差符合要求,适用于GICA的定量测定.     

基于小波变换的图像处理技术及其在烧结过程中的应用

提出一种基于小波变换的图像处理方法,将该方法用于烧结过程,取得了有效的结果。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍了小波变换在图像压缩中的应用，并提出了小波基选择的几个准则。     

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。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍小波变换和多分辨率分析的基本思想．讨论基于小波变换的图像压缩编码的一般步骤与小波变换的特性，最后给出小波变换在图像压缩中的主要编码算法。     

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．     

小波变换在图像压缩中的应用

小波分析是当前应用数学和工程学科中的一个迅速发展的新领域,小波函数在空间域和频率域均有良好的局部性,小波分析是非冗余的,分解后的总数据量不大,小波分解后各分量是相互正交的,这些优点使的小波变换在图像压缩中应用能取得较好的效果。     

小波变换在图像压缩中的应用

本论文从基于小波分析的图像压缩入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波分析在图像压缩中应用。小波变换在图像处理中有着非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。小波分析是建立在傅立叶分析的思想方法之上的,是傅立叶分析的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT),还有小波包(WaveletPacket)和多维小波,二维小波分析用于图像压缩是小波分析应用的一个重要方面。基于小波分析的图像压缩是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,并在图像处理领域都占有重要的地位。     

小波变换在光学中的应用

讨论了傅里叶变换的缺点及小波变换的定义和性质，分析了加窗傅里叶变换和小波变换的特点，用4f空间滤波系统实现了二维小波变换．     

小波变换在图像压缩中的应用

通过对具体的图像采用Mallat算法进行压缩,说明了小波变换在数字图像压缩领域中的应用,探讨了基于Mallat算法的离散小波变换中存在的频率混淆现象.     

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换在数字化图象的压缩中起着极其重要的作用。本文在简单阐述小波变换基本理论和Mallat算法基本思想的基础上,着重利用Matlab软件研究了小波变换在图像压缩技术中的具体应用,结合实例给出了具体程序,并对程序进行了详细说明。     

小波变换在图像去噪中的应用

图像去噪处理技术是图像处理领域中一项基本的,也是很重要的技术。本文介绍了小波变换在图像去噪中的一般应用。     

小波变换在数字水印中的应用

本课题我们主要利用MATLAB软件,通过编码实现基于小波变换的数字水印的嵌入和提取,同时,为了进一步加强图像的保密性,采用Arnold算法对嵌入的水印信息进行相应的图像置乱。     

基于小波变换的图图像处理技术的应用

对图像数据先进行二维离散小波变换 ,根据小波变换后高、低频分量的特点 ,可将加密数据隐藏在小波变换图像的高频部分 ;改变小波变换图像的低频部分 ,可实现图像加扰 ;在原图像中改动某些像素值 ,可在小波变换图像的高频部分得到某种显而易见的标志 ,以此分辨图像的真伪 这三种技术处理都是基于小波变换后的图像 ,几乎没有附加传输信息量     

小波边缘检测在焊缝图像处理中的应用

将小波变换边缘检测技术引入焊缝图像的处理过程,有效解决了算子边缘检测技术在抗噪声能力和精确定位能力间的矛盾.通过采用二次B样条小波检测焊缝图像的边缘,并定义了相似性距离定量的比较各类检测结果的优劣,通过该距离的定量计算和比较,充分显示了小波变换技术在抗噪声能力和精确定位能力方面的优越性.     

Chen-Mobius变换在图像处理应用中的GUI实现

GUI界面是Matlab软件中实现程序功能的一种方式,本文的目的是实现Chen-Mobius变换在图像处理应用中的GUI界面。Chen-Mobius变换方法已应用于图像处理的去噪、水印、传输及保密,具有许多优点。而其软硬件的实现显得尤为迫切。鉴于此,文章实现了该方法在图像去噪方面的GUI交互界面,同时对比均值去噪方法,说明其优越性,为今后此法的软硬件功能实现和广泛应用打好基础。