图像的小波矩

寻找相对于尺度,平移、旋转不变的小波不变量是现今多分辨分析在模式识别中应用的关键性问题,统计量的不变矩理论是一种在理论上,应用上都比较成熟的识别方法,文中对图像进行了多分辨分解,并利用某一尺度的小波逼近系数对矩进行了描述,从而给出了一种在对图像进行小波多分辨分解过程中存在的视觉不变量－－小波矩,并且进一步把小波矩的概念推广到Ｎ维多分辨空间中,给出了小波矩的通用表达式,揭示了多分辨分解过程中信号的统     

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。     

融合LBP和小波矩特征的肺癌图像精细分类

在肺癌图像精细分类中,进一步区分小细胞肺癌、鳞肺癌、腺肺癌、细支气管肺泡癌还不够成熟,为此,在改进现有精细图像分类研究工作的基础上,利用无须码本与释文的快速模板匹配框架,融合了LBP(Local Binary Pattern)纹理特征和小波矩形状特征,提出了适合肺癌数据的精细图像分类新方法.将纹理特征与形状特征融合,通过分配两种特征的权重,用融合特征进行模板匹配.匹配结果表示成特征响应图的形式,再通过改进的均值空间金字塔模型,从特征响应图中抽取有用特征,进行分类训练.实验结果表明,该方法在肺部影像数据库联盟(LIDC)数据库上达到了91.75%的平均正确率,证明了肺癌图像精细分类方法的有效性.     

基于小波变换和亮度矩的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础，针对牌照与车身背景的分割问题，该文提出了基于小波变换和这度矩方法的车辆牌照阈值分割算法，首先，对车牌图像进行小波去噪，然后利用亮度矩对去噪后的车牌图像进行阈值分割，实验结果表明：此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获得车牌图像，且具有相对于图像的平移、尺度变化和旋转的低敏感性。     

一种基于自适应小波不变矩的色情图像过滤方法

随着互联网络和多媒体技术的发展,色情图像在网络上的传播越来越泛滥,该文旨在研究如何有效过滤这些色情图像.该文提出一种基于自适应小波不变矩的皮肤纹理检测方法,首先利用统计颜色空间模型分割出疑似皮肤区域,再利用自适应小波不变矩来描述皮肤的纹理特征,该特征具有平移和缩放不变性.最后将该方法用于色情图像的过滤,通过对752幅色情图像和5 000幅正常图像的过滤实验,结果表明该方法具有较好的准确率和检出率.     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

一类广义小波消失矩的研究

用消失矩的标准定义来考察由特殊方法构造出来的一类广义小波的消失矩性质,给出了这类广义小波消失矩判别的一般理论和方法,进一步利用所给的判别理论和方法来判断由B-样条函数构造出来的广义小波的消失矩.     

用切比雪夫图像矩描述图像

提出一种新的图像矩———切比雪夫图像矩,给出了图像矩的定义,研究了图像矩的描述性能,重建了原图像,给出了实验结果.     

一种新的图像离散正交矩——UFIR矩

为进一步提升矩的图像描述性能,基于无偏有限脉冲响应(UFIR)多项式,提出了一种新型图像离散正交矩——UFIR矩。UFIR矩克服了连续正交矩的数值积分误差,而且定义域与数字图像完全一致,不需要额外的图像域转换;与现有的离散正交矩相比,UFIR矩的计算过程不涉及阶乘系数计算,而且无待定参量,更适合对数字图像进行盲分析。为了降低UFIR矩的计算成本与表示误差,基于UFIR多项式的迭代关系,给出了UFIR矩的快速计算方法。实验仿真验证了UFIR矩相较于其他正交矩具有较高的表示精度与计算效率。     

基于小波矩的印刷体英文字符识别研究

基于小波变换思想,将小波矩应用到印刷体英文字符识别当中,通过提取字符图像的小波特征,字符的细节信息得到了完全而稳定的表示,提高了不同类别字符之间的可分性,与传统的几何矩相比,小波矩不但具有一定的几何不变性,抗噪能力也大大地增强.实验结果表明,提出的方法具有较好的识别效果.     

一种小波域图像水印算法

提出了一种基于小波域的图像数字水印算法.该算法将相互正交的两种水印(鲁棒水印和参考水印)同时添加到经过DWT后的载体图像小波系数中,然后用小波反变换得到添加了水印的图像.用提取出的参考水印来估计图像所受到的攻击,由于提取出的鲁棒水印所受的攻击与参考水印受到的攻击一样,因此可以估计出原始的鲁棒水印.通过对嵌入水印的图像进行加入噪声、滤波、压缩以及裁剪等大量图像处理等试验,均能正确检测出水印,表明该算法具有很好的感知效果和鲁棒性.     

一种基于IFFT的小波矩的快速算法

该文提出了一种基于快速傅立叶逆变换 (IFFT)的小波矩的快速算法。小波矩除本身具有矩特征的旋转、平移、缩放不变性外 ,还具有对图像细节特征的描述。该文在小波矩和快速傅立叶逆变换方法的基础上提出了一种基于IFFT的小波矩的快速算法。实验结果证明 ,这种方法大大简化了小波矩的计算     

二阶矩过程小波变换的相关性

分析了二阶矩过程的小波变换在Haar小波与Gaussan小波下的相关性。     

基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计

为提高立体图像视差估计的准确度及效率,从图像特征点入手,结合DT（delaunay triangle）网格技术,提出基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计法．对参考图像进行冗余离散小波变换后,根据其平移不变性和各级子带大小相同的特点,通过各级高频子带相乘、叠加,再取相应闽值,得到参考图像特征点,并形成DT网格;以特征点为中心在目标图像中进行视差估计,得到各特征点的视差矢量,再结合仿射变换得到三角形内部各点的视差矢量,从而形成浓密的视差图．实验结果表明,根据视差图重建的目标图像PSNR值要高于传统的SAD块匹配法和Canny特征点法5～10db;对于CIF格式的立体图像,算法在Matlab7．0下时间消耗为15s．该算法在视差估计准确度和运算速度上具有较好性能,可应用于立体图像处理领域     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。     

基于小波系数矩阵二阶矩和多尺度小波分析的图像融合算法

图像融合是信息处理在图像领域中的一个重要应用.在引入多尺度小波分析的基础上,通过对图像各个部分进行多尺度小波分解,建立小波系数矩阵二阶矩以标志对应相关部分的图像信息的清晰度,并通过图像信息熵以标志图像信息量.通过特定选择机制进行小波逆向分解与图像重建,最终获得符合信息处理要求的清晰融合结果.编程实验证明了本方法的有效性和可行性,使芯片图像的细节和缺陷等能够得到很好的展现.     

基于二进小波变换的医学图像增强

在二进小波理论的基础上对图像的增强做了研究。实验结果表明:利用新提出的二维àtrous算法和构造的新的B-样条二进小波滤波器对图像进行增强处理,图像的视觉效果有了明显的改善,并且发现随着分解层数的增加,图像的增强效果越来越好,但是,并非分解层数越多越好。经过反复实验比较,图像在三层分解情况下的增强效果最佳。     

信号和图像的最佳小波分解

给出一种寻找信号和图像的最佳小波分解方法 .对正交小波、对称正交小波、双正交和对称双正交小波 4种情形进行了讨论 .结果表明 ,此方法可以提高压缩图像的信噪比和压缩比     

基于小波压缩的二值图像图视密码学的改进

图视密码学方案最初由Naor和Shamir在 1994年欧洲密码学会议上提出 ,但像素扩展太大 ,生成分存图像太大。采用小波变换对分存图像进行压缩 ,有效地降低了分存图像规模。