基于小波变换的低对比度图像增强改进算法

提出一种基于小坡变换的图像增强算法.利用小波变换的时频局域性和方向性特点,对分解后的高频系数进行子树划分,以子树为单位实现图像的对比度增强.在VC++环境下实现了该方法,实验结果表明该算法能得到整体视觉好的图像,是一种有效的图像增强算法.     

基于小波变换的反锐化掩模图像增强研究

研究了反锐化掩模技术在图像增强中的应用,给出了基于小波变换的反锐化掩模法图像增强的实现算法,同时进行了实验验证.从实验结果可以看出,基于小波变换的反锐化掩模法可以有效地对图像的细节进行增强.     

基于小波变换的指纹图像增强算法

小波具有多分辨率分析和在局部时频域进行分析的能力.首先,应用小波的这个特点,在小波域对指纹图像进行增强.在对指纹图像进行小波变换之前,对图像进行了较为常见的规格化处理,使得不同的图像有相同的灰度均值和方差,方便了对指纹的匹配.然后提出了一种在小波域中改进的软阑值算法对图像进行增强.实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行预处理能够获得较满意的结果.     

基于小波变换的指纹图像增强算法

小波具有多分辨率分析和在局部时频域进行分析的能力。首先,应用小波的这个特点,在小波域对指纹图像进行增强。在对指纹图像进行小波变换之前,对图像进行了较为常见的规格化处理,使得不同的图像有相同的灰度均值和方差,方便了对指纹的匹配,然后提出了一种在小波域中改进的软阈值算法对图像进行增强。实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行预处理能够获得较满意的结果。     

基于Matlab的图像增强技术研究

图像增强是图像处理的一个重要分支,是图像边缘提取、图像分割等的基础.文章介绍了常用的图像增强技术,并且以M atlab为工具完成图像的直方图均衡化、巴特沃斯高通滤波器操作的示例,给出了处理前后的对照图像.重点介绍了利用小波变换进行图像增强,获得了比较好的增强效果.     

基于小波变换的低照度图像增强新算法

针对低照度图像暗、对比度低,同时存在大量黑暗连通区的特点,提出了一种基于小波系数融合的低照度图像增强算法,该算法对图像的低频和高频信息分别用空域法和频域法进行处理。实验表明,该方法在处理低照度图像的过程中,在调节图像动态范围和增强图像细节的同时,也达到了对高频信息降噪的目的。通过该算法处理,能有效减少拍摄图像所需的曝光时间。     

基于小波变换的数字调制信号的特征提取

主要研究基于小波变换的数字调制信号的特征提取.和傅里叶变换不一样,小波变换是一个很好的时频分析工具.在实际中数字调制信号常常带有噪声(如白噪声等).首先对ASK、PSK、FSK信号进行小波分析,并对其特征进行提取(幅度、频率和相位等),其次对染噪的数字调制信号进行去噪处理,然后再进行小波分析比较.     

基于小波的图像增强算法在乳腺癌检测中的研究与应用

乳腺癌是现代女性最常见的恶性肿瘤之一,X光照片是一种在乳腺癌普查中广泛采用的检测手段。由于医学影像噪声大不清晰,检测结果往往不尽人意。本文以数字乳房X片图像为对象,研究了提高微钙化点的对比度的基于小波变换的图像增强算法。小波变换在时频域的多分辨率具有良好的空间域和频率域局部化特性。实验证明,基于小波多分辨率分析在抑制噪声的同时能对图像进行有效增强,提高图像的对比度,使钙化点的显示更为明显,提高了图像中病灶重要特征的可视化。基于小波的图像去噪和增强算法作为医学诊断的辅助手段有极其重要的意义。     

结合自适应Gamma变换和MSRCR算法的低光照图像增强方法

针对低光照图像整体对比度低、细节显示不够清晰的问题,提出一种结合自适应伽马(Gamma)变换和带颜色恢复的多尺度Retinex(multi-scale Retinex with color restoration, MSRCR)算法的低光照图像增强方法。首先,为了动态地拉伸图像灰度值范围和提高图像对比度,进行RGB到HSV的颜色空间转换,采用多尺度融合方法提取图像的光照分量,并结合Gamma校正曲线实现图像自适应Gamma变换,提升图像的对比度;其次,针对自适应Gamma增强后的图像亮度较低的问题,采用MSRCR算法进一步提升图像亮度,并结合小波重构方法融合自适应Gamma变换后的图像和MSRCR增强后的图像;最后,由于小波重构后的图像局部存在过曝、过饱和的缺陷,结合基于模拟退火的自适应融合方法,将自适应Gamma变换后的图像和小波重构后的图像进行融合,得到最终的增强图像。所提方法既提高了低光照图像的对比度,使图像更有质感,又提升了图像的整体亮度,使暗部区域细节更加清晰;同时,弥补了MSRCR算法易出现色偏、颜色失真的缺陷。将所提方法应用于LOL低光照图像数据集,并与经典的图像增强算法...     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

提出了一种新的图象边缘检测方法，这种方法解决了第一代多尺度边缘检测方法中存在的两个问题，即边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择。实验结果表明，本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高，去噪效果好等明显的优点。     

基于双树复小波变换的指纹增强算法

基于指纹图像纹理多、方向性强的特征,本文提出了双树复小波指纹图象滤波增强的方法.双树复小波具有良好的方向选择性,在各子带中保留图象中各局部主方向的信息而滤除其他方向的噪声,而且可以避免对信号和噪声频率特性和统计特性进行估计,大大减小了算法的复杂程度.实验结果表明,该算法简单,增强效果较好,可用于噪声特性复杂的纹理图象的滤波.     

基于小波变换的数字水印改进算法研究

数字水印技术可以隐藏水印信息以达到版权保护的目的。通过对小波变换、离散余弦变换的研究以及鲁棒性攻击特点的分析,结合人类视觉特性,提出了一种结合离散小波变换和离散余弦变换的数字水印算法,并在仿真实验中验证了该算法良好的透明性和鲁棒性。     

一种基于离散小波变换的数字水印技术

提出了在一种离散小波变换域内实现图像水印的方法。这种算法充分利用小波变换的特点,把原始图像及水印图像塔式分解,在多分辨率分解后的相同的频段来嵌入水印信息。该方法也利用了人眼视觉特性,算法简单而有效。实验证明,该算法较好地解决了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾,对常见的水印攻击都有较强的鲁棒性。     

JPEG压缩后图像小波特征分析

以认证水印为研究背景,提取图像第三层小波分解近似子带系数作为水印信息。考察了不同品质的JPEG压缩对图像小波近似子带系数影响,实验结果表明：小波近似子带系数值在大于标准压缩品质因子JPEG压缩前后有较好的鲁棒性,且其差值小于等于某个较小的阈值。     

一种基于离散小波变换的数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换的数字图像水印算法。实验结果证明,该算法不仅具有透明性、安全性和稳定性而且进行图像处理时具有较强的鲁棒性。     

小波变换在图像镶嵌上的应用及接缝消除

利用近似正交变换--双正交变换的特殊性质,提出了一种新的图像镶嵌方法。运用新的边界延拓方式及灰度修正,使得图像能够精确重构。仿真试验证明了该方法的有效性。     

基于主成分分析变换和提升小波的图像融合

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像有效地融合,提出了主成分分析(PCA)变换和提升小波相结合的融合方法。小波提升后选用不同的融合规则对高低频成分进行融合,并与PCA+DWT和HSV+LWT融合法进行了比较,实验结果表明,该方法较好地保留了多光谱图像的光谱特性,提高了空间分辨率。     

基于菲涅尔数字全息的图像加密方法

研究基于Arnold变换和菲涅尔数字全息,小波变换和菲涅尔数字全息的图像加密方法．实现图像-加密和解密,分析衍射距离、再现光波波长、图像剪切对图像加密的影响．结果表明：基于菲涅尔数字全息的图像加密方法能够提高图像加密的安全性、灵敏度和抗剪切能力．     

基于IHS变换和形态小波变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,本文提出了一种基于IHS变换和形态小波变换的遥感图像融合方法。新方法首先对多光谱图像作IHS变换,得到亮度I,色度H,饱和度S三个分量;其次,利用形态小波变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量;最后,作IHS反变换得到新的多光谱图像。主观视觉效果分析和客观统计参数分析评价分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合、小波变换融合方法,不仅较大地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息。