图像处理中的小波变换算法原理及其应用

小波分析是近年来迅速发展起来的一个数学分支,由于它在时间域和频率域里同时具有良好的局部化性质,因而在图像处理领域有着日益广泛的应用。随着数字图像处理需求的不断增长,相关应用也不断的增长,文章以一例图像处理过程为例,阐述了基于小波二维变换的图像处理方法在图像处理过程中的应用。     

基于小波变换图像处理的快速匹配算法

因为小波变换具有优秀的时域和频域的局域化性质,小波分析是傅里叶分析的又一突破,是一种目前看来非常有效的时-频分析手段,特别是在图像处理方向,显示着良好的效果.     

小波变换应用的研究

本文简要介绍了小波变换的基本概念、特点,以及小波变换在数字图像压缩、图像降噪、图像增强以及图像融合等遥感数字图像处理中的作用。此外,还实现了在Matlab语言环境下图像处理。     

小波变换在车牌定位中的应用

为了解决含噪车牌图像的定位问题,本文研究了Mallat算法及其在小波系数多尺度分解中的应用,然后在此基础上针对汽车车牌与复杂背景的分割问题,提出了一种基于小波分析的边缘检测和图像分割方法。     

基于小波变换的图像处理综述

小波分析主要广泛应用在科学研究和工程技术中。虽然在现阶段的小波理论相对成熟,近些年关于小波理论的应用和研究也在不断的发展和更新。小波变化在图像处理领域中的应用也囊括图像与处理的所有方面。本文通过介绍小波变换的起源,将小波应用在图像处理中的压缩、还原图像、边缘检测和图像分割,宏观剖析小波的研究现状历史、发展动向及优势。     

基于小波变换和数学形态学的图像分割算法研究

针对传统的分水岭变换对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割的现象,为了除去红外线图像混合的噪声,本文用小波变换法,接着再利用形态学中的开闭重建运算,来删除梯度图像中因为噪声引起与灰度非规则扰动的局部的极值;接着采用基于前景与背景的分水岭分割算法来进行分割。用MATLAB仿真,结果说明此算法能很好的实现分割的效果,后续更复杂的合并处理并不需要进行,就可以得到更好的分割效果。     

基于小波变换的图像放大方法研究

图像放大是为适应特殊应用场合或为得到一个较好的视觉效果,例如突出某些细节,常常需要一种可以有效改变已有图像大小的方法,使图像放大后仍然有较高的质量。本文采用一维小波变换和二维小波变换方法,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过放大算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像。实验表明,采用本算法放大后的新图像符合客观实际,图像数据信息丰富。     

基于小波变换在图像处理中的应用

小波变换被广泛接受的图像处理作为一种有效的和有前途的方法。本文根据遥感图像的多分辨率和多尺度特点,利用边缘提取对不同图像进行处理,并对上述结果对比分析认为:利用小波变换进行遥感图像边缘提取,须先对图像进行小波变换,然后用二进小波变换模的部分极大值来完成信号突变点位置及其异性大小,实现图像的边缘特征提取。本文中用多维度上二进小波变换图像边缘特征提取方法应用于遥感图像样本的仿真实验,获得了比较好的结果。     

小波变换在飞行器遥测数据分析中的应用

飞行器遥测参数表征飞行器飞行过程中的特征参量,而遥测参数受到外界和自身的干扰,使信号的信噪比明显下降,严重影响了测试结果和后续的分析工作,为此需对测量信号进行降噪处理。小波变换克服了傅里叶变换中时域的瞬间变换在频域中不能反映的缺陷,是一种更有效的降噪方法。另外,小波变换也是弹体故障诊断的有效方法。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术.把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破.文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换多的传感器图像整合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价.     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

基于改进的小波变换和模糊核聚类的纹理分割

提出了一种基于改进的小波变换和模糊核聚类的纹理分割方法。该方法首先用改进的离散小波变换进行纹理特征提取。然后用模糊核聚类方法对特征空间的每个像素进行聚类以实现对纹理的分割。实验结果表明所提算法有很好的分割结果。     

一种基于小波变换的图像压缩算法研究

小波变换不仅有时频局部化特性,又具有多分辨率的特点,文章基于嵌入式零树小波变换对图像进行压缩,分析步骤、算法以及不足之处,并给出相应改进。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

一种基于色彩变换的伪彩色图像融合新算法

伪彩色处理对目标的识别与跟踪十分有意义。图像融合是伪彩色处理的非常有效的方法之一。本文提出了一种基于伪彩色的图像融合新方法。用小波变换得到灰度融合图像,求出灰度融合图像与原图像的差异图,利用IHS变换,得到彩色融合图像,再经过色彩变换,得到最终的伪彩色融合图像。结果表明,融合图像色彩更逼真,更符合人眼的视觉特征。     

基于提升小波变换的图像去噪

对小波先进行提升,再用提升小波进行图像分解去噪。通过对比不同的去噪方式与去噪效果,实验证明基于提升小波的去噪是一种好的去噪方式,去噪效果比较好。     

基于小波变换的图象压缩研究

本文给出了使用二维小波变换进行图像压缩的原理和5实5例,提出了结合小波变换的零树压缩和量化编码的新方法,小波分解后,仅保留图像最有用的部分,即低频成分,对三个高频部分强制为0,然后再对低频部分量化编码。     

并行小波变换及其在网格环境下在线式访问

在大规模的数字信号中对小波变换的速度要求很高。本文针对提高小波的速度提出了并行算法的思想并实现了桌面系统对并行小波变换的在线式访问。     

一种基于时间轴小波变换的鲁棒性水印算法研究

针对视频水印常见的攻击和视频压缩攻击,文章提出了一种时间轴小波域的视频水印算法。该算法选取每个场景中连续的8帧视频嵌入水印,让8帧视频图像进行3重时间轴小波变换得到一个低频帧,通过自适应的方式将水印嵌入低频帧的DCT中低频系数中,从而有效地保证了水印的抗攻击性。实验结果表明,该视频水印系统在不可见的同时具有很强的鲁棒性和安全性。     

一种基于时间轴小波变换的鲁棒性水印算法研究

针对视频水印常见的攻击和视频压缩攻击,文章提出了一种时间轴小波域的视频水印算法。该算法选取每个场景中连续的8帧视频嵌入水印,让8帧视频图像进行3重时间轴小波变换得到一个低频帧,通过自适应的方式将水印嵌入低频帧的DCT中低频系数中,从而有效地保证了水印的抗攻击性。实验结果表明,该视频水印系统在不可见的同时具有很强的鲁棒性和安全性。