小波变换在数字图像处理中的应用

主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩的技术，并运用Matlab软件对图像进行分解，然后提取其中与原图像近似的低频信息，达到对图像进行压缩的目的．分别作第一层分解和第二层分解，并比较图像压缩的效果。     

小波分析在图像处理中的应用

小波分析在图像处理中的应用是小波分析较典型的应用之一。本文首先从小波的基本概念入手,简要介绍了小波变换与小波分析方法,并以图像压缩为例说明了小波分析在图像处理中的应用。结果表明,小波分析应用在图像压缩中,不仅压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图像的特征基本不变,而且在传递过程中可以抗干扰,总体压缩效果较好。     

新的基于奇异值分解和小波变换的图像水印技术

基于传统的奇异值分解技术和小波变换技术,这里将两种技术相结合,提出了一种新的数字图像水印技术。将灰度水印图像嵌入到了载体小波变换分解后的中频子带。仿真实验结果表明,该算法比较有效,能够抵抗多种攻击,具有较好的鲁棒性和透明性。     

基于小波变换的图像降噪

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。     

用Haar小波选择平面上插值的重要点

用Ｈａａｒ小波分解的方法选择平面上插值问题的重要数据点．找出目标函数极小与Ｈａａｒ小波的关系．算例表明该方法是简单而且有效的，它对数据压缩等都有一定的作用     

小波分析在图像处理中的应用

小波分析在图像处理中的应用是小波分析较典型的应用之一。本文首先从小波的基本概念入手,简要介绍了小波变换与小波分析方法,并以图像压缩为例说明了小波分析在图像处理中的应用。结果表明,小波分析应用在图像压缩中,不仅压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图像的特征基本不变,而且在传递过程中可以抗干扰,总体压缩效果较好。     

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。     

基于小波变换的图像压缩技术的分析研究

在当代高度信息化的社会中,随着计算机技术和网络通信技术的飞速发展,图形和图像在信息传播中所起的作用越来越大。本文主要介绍了数字图像压缩的基本原理及其发展,重点研究了小波编码。通过对图像进行小波变换后的特点研究,并利用MATLAB提供的小波工具箱来实现图像的压缩,并由此提出了自己的见解。     

基于小波变换的图像压缩技术的分析研究

在当代高度信息化的社会中,随着计算机技术和网络通信技术的飞速发展,图形和图像在信息传播中所起的作用越来越大。本文主要介绍了数字图像压缩的基本原理及其发展,重点研究了小波编码。通过对图像进行小波变换后的特点研究,并利用MATLAB提供的小波工具箱来实现图像的压缩,并由此提出了自己的见解。     

基于小波变换的图像渐进传输方法

根据图像小波变换的系数特征,给出一种基于小波变换的图像渐进传输方法,使图像的传输效率大大提高。     

一种基于小波图像去噪算法应用中分解层数的确定方法

本文针对小波分解层数在图像去噪过程中非常重要这一事实,结合多方向、多尺度图像去噪算法给出了一种基于多阈值的分解层数确定方法.并通过仿真实验验证了确定分解层数的重要性及本文所给出方法的有效性.     

Haar小波变换实现音频信息压缩的研究

小波变换在当前计算机信息处理中的应用日趋广泛，如何在信息处理过程中正确使用小波变换，直接关系到信息处理的有效性和实用性。Haar小波是小波函数簇中的一个函数，它应用于音频信息的压缩方面，既有较大的压缩比，同时又能有效保留原始音频信息的状态特征。文章利用Delphi语言为平台。阐述了Haar小波用于音频信息压缩的实现原理和方法。并对应用结果进行了探讨。     

基于小波变换的图像边缘检测

根据小波变换原理,指出在边缘检测之前先对图像进行自适应平滑滤波。同时,选取更加有效的小波函数,以改进用于构建边缘检测算子的滤波器。结果表明,该方法用于图像边缘检测效果较好。     

基于小波变换的图像融合算法及性能评价

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

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.     

基于小波变换的多聚焦图像融合

本文提出了一种新的基于小波变换的融合算法。此算法简单易行,既保留了图像的边缘特性和多聚焦图像的对比度特性,又有效地对两幅多聚焦的图像进行了融合。通过实验及结果分析,对这些方法保留图像的边缘特征和对比度特性进行了对比,得出了有益的结果。     

基于复小波变换和奇异值分解的数字水印

本利用二元树复小波变换的平移不变性和奇异值分解的稳定性，提出了一种新的数字水印技术。该方法对几何攻击尤其是平移操作和加噪、JPG压缩等均保持了良好的稳健性。     

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。     

基于小波变换的遥感图像融合方法

概述了图像融合技术的常用方法,着重介绍了基于小波变换的图像融合原理、融合算法与融合规则,并分析了不同的小波基及小波分解层数对图像融合效果的影响,最后总结了有效的图像融合结果的评价指标。