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。     

基于小波变换的图像处理技术研究

小波分析是继Fourier分析之后新的时频分析工具,它在科学研究和工程技术中的应用非常广泛。虽然小波理论现已比较成熟,但是近年来有关它的应用研究仍在不断发展更新。小波变换在图像处理领域中的应用几乎可以囊括图像处理的所有方面。本文对小波变换在图像去噪和图像融合两方面进行了研究。图像融合主要包括两个过程：数据准备与变换融合处理,前者的关键是影像预处理,而后者则主要采用不同的算法作进一步处理。图像去噪的应用主要研究小波阈值萎缩法。     

基于NSCT变换的多聚焦图像融合

近年来,图像融合研究发展迅速,已成为图像处理中一个重要的分支。图像融合是图像处理中重要应用部分,常用于多源传感器图像融合。本文研究了基于NSCT变换的多源图像融合。并与小波变换,contourlet变换进行了参数评价分析。分析表明利用NSCT变换比小波变换,contourlet变换得到的结果更优。     

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.     

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。     

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。     

数字图像处理技术在指针式仪表读数系统中的应用

阐述了基于图像处理技术的指针式仪表自动读数系统的结构和工作原理，分析了采用Matrox MeteorⅡ图像采集卡应用软件系统的开发特点．在图像处理方法上，比较了Canny算法和Morlet小波基函数的小波变换算法对图像边缘检测的效果．结果表明，采用小波变换检测边缘，提高了检测精度，满足了实际应用的需求．     

基于小波变换在指纹识别中的应用研究

本文针对图像处理领域准确提取出指纹纹理的问题,将小波变换应用于图象指纹纹理提取处理。小波变换在用于图像处理时,具有放大、缩小和平移的数学显微镜的功能,能够很方便地产生各种分辨率的图像。同时,由于小波变换可以将图像分层,按小波基展开,我们可以有效地控制计算量,满足实时处理的需要。本文主要运用小波变换以上特点,最后介绍如何使用小波变换提取指纹特征,并构成一个特征向量表征指纹图像。     

多媒体金相图像分析系统

对开发的多媒体金相图像分析系统作了介绍。简述了小波变换技术在金相图像处理中的应用以及面积和周长的算法。该系统能对多种金相图像进行分析处理，并能打印出分析报告，分析速度快。     

基于小波分析的联合变换相关器在图像处理中的应用研究

基于小波分析的联合变换相关器在图像处理中的应用研究李骏（大连理工大学物理系１１６０２４）小波分析是图像和信号处理与分析中的有效工具，在数据压缩、多分辨率图像处理与重建、地震波信号分析、模式识别、神经网络、奇异性检测、设备故障诊断、语音信号识别与合成、...     

基于小波变换的图像压缩和去噪处理

小波变换用于图像处理的基本思想是：对压缩的图像进行多分辨率分解,然后再对子图像系数进行量化压缩.对含噪图像经小波分解后,图像信息将反映在高频区域,基于小波变换的降噪处理在小波系数的高频部分进行,根据图像特点构造消除噪声的方法.本文通过仿真进行实验,借助实验结果直观展示小波在图像处理中的强大功能.     

小波变换在图像处理中的应用

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、图像特征提取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。     

基于正交离散小波的超分辨力图像复原算法

利用正交离散小波变换,通过最小化广义交叉确认函数求取小波变换渐近最优阈值,与L-R超分辨力图像复原算法结合,提出了基于正交离散小波变换的L-R法(WL-R)和单次运算小波变换的L-R法(SWL-R).算法能够较好地复原信噪比较低的图像细节,SWL-R只需1次处理过程,在保证复原处理快速有效的基础上,减少了L-R算法的大量迭代运行时间,适合于实时化的超分辨力图像处理,具有广泛的应用前景.     

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。     

使用置乱技术和DCT变换的小波域数字水印

本文提出了一种基于小波域的数字水印方案.在嵌入图像之前,对水印进行置乱处理,对图像的小波系数使用离散余弦变换.实验证明,这种方法对常规图像处理有很好的鲁棒性.     

使用置乱技术和DCT变换的小波域数字水印

本文提出了一种基于小波域的数字水印方案。在嵌入图像之前，对水印进行置乱处理，对图像的小波系数使用离散余弦变换。实验证明，这种方法对常规图像处理有很好的鲁棒性。     

小波视频图像处理技术

基于小波的视频图像压缩的理论，根据小波变换的基本特点，用小波视频图像处理的关键技术对现有小波视频图像处理技术进行分析，结合软件和硬件的实现方法提出小波视频图像处理的新方案。通过选取最佳的小波基和快速提升小波算法，实现了经小波变换处理后的图像细节部分清晰，层次感强，适合于高压缩比的应用领域要求。     

光学与小波图像处理的比较研究

利用小波变换对图像进行数字处理,实现了图像的区域分割,并运用直方图方法和高宽比方法对小波图像处理结果和光学图像处理结果进行了比较.与直方图等方法相比,高宽比方法在图像的边缘增强和区域分割等图像处理中的效果较好,能定量地研究各种边缘增强和区域分割图像的边缘锐度,便于比较和判断各种图像处理方法的优劣,适合边缘锐度的定量研究.通过比较研究,得到的小波变换处理后的图像边缘轮廓分明,而采用的光学图像处理方法是反村增强,从高宽比看小波对图像的增强效果更好,整体讲二种处理方法在图像边缘增强和区域分割中各具特点.还论述了二种方法各自的优点和光电结合图像处理的必要性.     

基于双树复小波变换的岩心图像去噪

复数离散小波变换由于其平移不变性、多方向性及精确的相空间信息等优点,在图像处理领域中的应用十分广泛.岩心图像的去噪是后续的目标检测与定量分析的关键.本文提出将双树复小波变换运用于岩心图像的去噪,取得了良好的效果.     

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.