基于小波变换的图像去噪方法研究

图像处理的目的就是对数字化后的信息进行某些运算和处理,以提高图像的质量或达到人们所要求的预期结果.小波被看做一种用于多层次分解函数的数学工具.图像信号经过小波变换后可以用小波系数来描述,小波系数体现了原图像信息的性质,图像信息的局部特征可以通过处理小波系数来改变.     

基于小波变换的半脆弱图像水印算法

在小波变换域内,将水印信息嵌入到特定小渡系数中,对图像带来的失真影响很小,同时可以准确地检测和定位篡改。提出了一种基于小波变换的自适应半脆弱水印算法,选取图像小波变换的低频信息作为图像特征并利用混沌映射对初值的敏感性产生水印信息,采用块均值量化调制小波系数的方法完成其嵌入。实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,可将常规信号处理与恶意篡改相区分,并能准确定位篡改区域。     

基于小波变换多分辨特性的数字图像水印算法

文章利用小波变换的多尺度分析的特性,对载体图像进行小波变换,把其分解成多频段的子带图像;为了增强水印的安全性,采用置乱技术对原始水印图像进行加密,然后进行单尺度小波分解,提取其低频系数和高频系数,嵌入到载体图像的中频系数上。试验结果表明该算法在保证不可感知性的同时具有良好的稳健性和安全性,在多种恶意攻击和无意攻击下,仍然可以检测出完整的水印信息。     

基于移不变形态中点小波的多聚焦图像融合

为解决不同聚焦深度下多幅图像的信息融合问题,提出一种变换域处理方法。首先基于非线性的中点滤波器,以非抽样方式构造出具有移不变性的形态中点小波变换。然后对形态中点小波变换进行提升,从而改善算法性能。最后,利用提升后的形态中点小波分解待融合图像,选取合适的融合规则处理变换域系数,通过反变换重构得到融合后的图像。计算机仿真实验表明,移不变形态中点小波多分辨率分析方法能有效融合多聚焦图像,与传统线性小波变换或其他较流行的小波变换相比,得到的整个场景更加完整清晰。     

一种基于小波变换的混沌图像加密算法

为了提高图像信息的安全性,利用混沌序列的特点,提出了一种基于小波变换的频域图像加密算法：对图像进行离散小波变换后得到一系列小波系数,以混沌序列为基础,采用图像置乱技术实现基于频域的图像加密算法。实验结果表明,该算法具有密图文件保奢陛高、安全性好的特点。     

基于平移不变小波变换的图像融合技术的实现

本文介绍作者所进行的基于像素级图像融合技术的研究。目前,图像融合技术主要分为像素级、特征级和决策级这三种主要方法,而像素级图像融合的方法可以更多地保留原有图像的信息,并对单一像素信息进行处理,精度高、方法简单易行,目前被广泛的应用在各个领域。而基于平移不变小波变换算法先对待融合的多源图像进行空间域的变换,得到图像各层分解后的系数,再对该组系数按一定的融合规则进行融合处理得到一个融合后的系数表示,最后经图像的逆变换获得最终的融合图像。     

基于小波变换和PCNN图像融合研究

随着小波理论的不断发展,小波变换以其良好的时频特性在图像融合领域得以深入应用。本文分析了基于小波变换和脉冲耦合神经网络图像中点火迭代次数与小波分解层数的关系,研究了各个子带小波系数与点火特征图的数据关系。针对传统融合规则没有考虑着火次数相同和接近时的缺陷,给出了一种改进措施。仿真结果和评价指标结果表明,本文方法更好地保留了原图像中的有用信息,有效的提高了融合图像的质量和稳定性。     

基于小波变换的遥感图像压缩并行算法研究

文章针对遥感图像本身的特点和统计特性,首先对遥感图像进行小波变换,将遥感图像进行多分辨率分解,分解成不同空间、不同频率的子图像;然后将经过小波变换以后的遥感图像分割成不同频带,其中的低频带采用差分脉冲调制法进行压缩,保证遥感图像主要的信息不丢失,其他高频带采用多级树集合分裂算法编码提高压缩比,这样分为高频和低频带为算法的并行实现提供了条件。实验结果表明,遥感图像在图像压缩的并行处理以后可以获得更少的时间开销。     

一种基于小波变换的数字图像边沿检测方法

本文在二维离散小波变换及MATLAB快速算法的基础上，分析了在二维离散小波变换后的图像，能够分离出源图像的横向、竖向和对角的图像变化成分，通过叠加的方法得到图像的边沿信息，这种方法可以有效的应用在图像边界识别技术中。     

基于小波变换的图像融合及其MATLAB实现

图像融合是对数字图像的预处理,使图像整体或局部特征能有效地改善。本文基于对图像融合理论的理解,分析了小波变换在图像融合中的应用。在此基础上,利用MATLAB对不同融合系数的图像以及不同增强系数的图像进行融合等,并对其结果进行分析与比较,表明采用方法的合理性。     

基于小波变换的遥感图像融合方法研究

本文提出了基于小波变换的图像融合过程中最关键的步骤是系数的融合,对系数融合的方法做了深入的探讨和归纳。针对多遥感器图像融合,因涉及到不同的数据源,其数据获取方式,图像融合方法十分不同,很难有一个具体模型的情况,提出了基于弹性模型的方法。     

基于Gabor特征分解的高斯混合非线性图像滤波

通过图像滤波提高图像的分辨和识别能力,传统的图像滤波算法采用小波降噪方法,由于受到背景色噪声的干扰,小波分解中对低频图像参量的滤波性能不好。提出一种基于Gabor特征分解的高斯混合非线性图像滤波算法。首先进行图像平滑和小波分解预处理,沿梯度方向求得图像边缘信息,在尺度平移平面上进行小波特征分解,得到图像滤波过程中的Gabor小波变换系数,采用高斯混合非线性滤波算法实现图像滤波方法改进。仿真结果表明,采用该方法进行图像滤波,能有效抑制图像斑点噪声,提高图像的分辨性能,对边缘特征和细节的保持能力方面性能有优越,特别适用于对合成孔径雷达成像的滤波处理。     

一种改进的基于奇异值分解的水印算法

提出了一种改进二值图像数字水印算法。该方法是基于对灰度原始图像做三层小波变换,根据HVS特性选择适当的小波系数,使用SVD方法嵌入二值水印,提取时利用小波逆变换。经过数字试验结果证明,水印图像具有良好的透明性和鲁棒性。     

针对纹理图像压缩的改进SPIHT算法

针对纹理图像压缩提出了一种改进的SPIHT算法. 算法对一阶小波变换产生的LL、HL、LH、HH 4个子带系数分别进行小波再分解,之后对上述4个子带利用SPIHT算法进行联合编码;子带之间的量化比特分配嵌入在编码过程之中,因此可实现4个子带编码比特的自动精确分配. 编码过程充分利用了小波系数的高频分量信息,可有效保持图像中的纹理细节. 最后通过对纹理图像的压缩实验,证实了改进算法的有效性.     

基于小波变换的视频录播图像预处理及应用

针对传统图像预处理中图像信息损失的问题,提出基于小波变换的图像去噪和增强的算法。实验证明基于小波变换的图像预处理方法能在去噪和增强的同时,保留了图像在时间和空间域的信息,为视频录播后续的目标检测与跟踪提供了高质量图像,提高了录播系统的跟踪准确性。     

一种改进的小波域子矢量高光谱图像压缩处理技术

传统的基于二维小波变换的图像压缩方法在对高光谱图像细节部分进行量化编码时对低频部分进行全域矢量分解,噪点处理不够平滑,处理结果不好。提出一种改进的基于小波域子矢量的光谱图像压缩处理算法,对小波域的子矢量细节部分采用误差补偿编码的方法对高光谱图像的噪点进行平滑处理,对N级码书进行两级小波变换提取低频系数,通过算术编码实现城市、植被、水流多源信息高光谱图像压缩和解码恢复识别结果。仿真结果表明,采用该算法进行光谱图像压缩,图像经压缩处理后的恢复质量品质较高,峰值信噪比提高明显。     

基于Context模型的局部阈值小波图像去噪

本文基于小波阈值去噪的基本理论,提出了一种基于Context模型的自适应小波去噪算法。该方法利用Context模型建立图像小波变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的阈值去噪。实验结果表明本文提出的算法无论是PSNR值还是视觉效果,都大大优于传统算法。     

基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法

在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法,该算法充分利用了小波多分辨率分解思想,体现图像降低的自然过程;通过高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值算法致使图像高分辨部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径。     

一种高效的基于离散小波变换和最低有效位的数字水印技术

为了进一步提高数字水印技术的抗几何攻击的能力,提出一种基于离散小波变换域和最低有效位的盲水印算法。首先,对数字水印预处理和二值化处理之后,再把载体图像进行离散小波变换,将水印图像嵌入到一层离散小波变换低频系数的最低有效位。实验证明本文的算法水印的不可见性较好,在抵抗常见攻击和几何攻击具有较好的鲁棒性。     

基于压缩感知理论的图像水印算法

水印技术是保障图像安全的一项重要技术,为了克服当前图像水印算法存在水印信息嵌入量小、抗攻击鲁棒性差的缺陷,设计了基于压缩感知理论的图像水印算法。首先采用小波变换对原始图像进行预处理,分解为不同频率的子图像,并采用压缩感知算法对高频子图像进行压缩处理,提高图像传输效率;然后采用混沌系统对水印信息进行处理,产生水印序列,并将水印序列嵌入到低频子图像中,最后采用小波变换对嵌入水印的低频子图像和压缩后的高频子图像进行融合,得到嵌放水印的载体图像,并可以采用压缩感知理论的重构算法提取水印信息。与数字图像水印算法进行了对比测试,结果明,本文算法大幅度改善了水印信息的嵌入量,嵌入水印合的载体具有良好的透明性,而且对各种攻击具有较好的鲁棒性,具有十分显著的优势。