基于双窗口小波-Contourlet变换的图像融合算法

提出一种基于双窗口小波-Contourlet变换的图像融合算法.首先采用小波一Contourlet变换对图像进行分解,接着采用两种不同尺寸的窗口计算系数的特征值:低频子带采用区域能量法和高频子带采用区域方差法,分别比较双窗口下的高频子带和低频子带的系数特征值,比较的结果作为得到融合系数选择的依据,最后采用逆小波-Contourlet变换得到融合图像.仿真实验证实,在特征类型选择一致的情况下,该方法的融合性能优于小波变换法和Contourlet变换法,融合图像质量较好.     

一种基于非抽样小波变换的模糊逻辑图像融合算法

提出了一种基于非抽样小波变换的模糊逻辑图像融合方法.该方法利用非抽样小波对红外与可见光图像进行多尺度分解变换,可分别得到原图像的高频子带系数和低频子带系数;低频子带系数的融合准则采用自适应模糊逻辑算法,高频子带系数的融合准则采用绝对值最大法,最后对融合后的各子带系数进行非抽样小波逆变换得到融合图像.仿真实验表明,该方法对红外与可见光图像融合效果好且运算处理速度更快.     

基于小波变换区域的PET/CT医学图像像素级融合

为了使PET/CT医学图像融合达到更好的效果,讨论了小波变换和区域的最优融合方法。首先将PET图像和CT图像通过二维离散小波变换,得到低频子带和高频子带|其次采用邻域能量、邻域方差、邻域梯度3种算法对高频子带进行规范化,融合规则均选用绝对值取大的方法|然后选用取平均值的方法对低频子带进行融合,将融合后的PET/CT图像通过小波逆变换,获得最终的融合图像|最后对3种融合算法进行比较,得出最优算法。实验结果表明,基于邻域梯度的融合方法在客观评价指标和人眼视觉效果上均优于其它方法,且鲁棒性较强。     

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。     

基于小波方法的超分辨率图像重建

提出了一种基于小波变换理论的超分辨率重建算法,即利用小波变换得到图像的高频和低频子带,结合非线性外推技术对高频子带进行处理,在增加高频子带信息量的同时进行迭代改进,并采用小波阈值方法进行去噪处理.实验结果表明：该算法能够克服以往插值算法的不足,如高频损失、细节模糊等,能很好地提高图像的峰值信噪比,是图像重建的一种有效方法.     

基于DT-CWT和自适应PCNN模型的多聚焦图像融合方法研究

针对传统图像融合方法在多聚焦图像融合中存在细节丢失、边缘模糊和焦点不清楚等问题,提出一种基于双树-复小波变换（DT-CWT）优化显著性测度和自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）模型的多聚焦图像融合方法。首先,将两张聚焦区域不同的输入图像使用双树-复小波分解成低频子带和高频子带;然后,对低频子带采用基于显著性测度的度量方法计算小波融合系数,对于高频子带,采用自适应PCNN模型计算触发时间来选取高频融合子带;最后,通过双树-复小波逆变换重构得到融合结果。与其他融合方法进行对比,结果表明,基于文章所提方法的融合图像更加自然清晰,具有较高的边缘保持度,同时保留了更多的细节信息,因此,此方法可以大大提高图像质量。     

遥感图像薄云覆盖下地物信息恢复算法

针对遥感图像薄云覆盖下地物细节模糊问题,给出一种融合对偶树复小波变换和支持向量滤波的遥感图像薄云覆盖下地物信息恢复算法.利用对偶树复小波变换和支持向量滤波器将薄云覆盖遥感图像分解为高频方向子带和低频子带;分别对高频方向子带系数进行自适应增强,对低频子带系数加以抑制;对不同方法处理后的低频系数采用基于匹配度的选择和加权相结合方法进行融合,对高频系数采用基于轮廓波对比度的方法进行融合,获得地物细节清晰的融合图像.实验结果表明,算法在视觉效果和定量指标上优于对偶树复小波变换方法和支持向量滤波方法.     

基于S+P变换和EZW编码的图像压缩算法

嵌入式零树小波是根据标准小波变换的空间多分辨率特征将重要节点与零树根进行编码来完成图像压缩的编码算法,但标准小波变换对图像的边缘、轮廓以及纹理等特征信息的表达不具有稀疏性,不能够较好地表达图像的细节信息。针对标准小波变换的缺陷,新算法根据S+P变换能够实现整数到整数的变换,将EZW和S+P变换结合起来,提出了一种基于S+P变换改进的EZW编码算法,即使用S+P变换替换标准小波变换,完成图像的低损耗压缩。实验结果表明:相对于经典的EZW编码算法,基于S+P变换改进的EZW编码算法在压缩比、编码效率以及峰值信噪比等性能方面都具有较大的改善。     

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。     

第二代小波应用于图象的无损压缩编码

1　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　Ｔｈｅｉｍａｇｅｌｏｓｓｌｅｓｓｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｃｏｄｉｎｇｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈ .Ｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｓ,ｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅｓａｎｄｓｅｉｓｍｉｃｄａｔａｄｅｍａｎｄｌｏｓｓ ｌｅｓｓｃｏｄｉｎｇ .Ｔｈｅｂａｓｉｃｉｄｅａｏｆｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｉｓｔｏｅｘｐｌｏｉｔｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｍｏｓｔｒｅａｌｌｉｆｅｉｍ …     

基于小波域图像融合的边缘检测算法研究

针对多聚焦度分析和部分有损图像分析中难以提前完整边缘信息的问题,提出了一种基于小波域图像融合的边缘检测算法。它是在小波变换多分辨率分析的基础上,运用图像融合及图像增强理论,使得小波子带边缘信息量最大化,再运用经典的Canny算子边缘检测算法最终实现图像边缘的检测。     

基于图像置乱和小波变换的数字水印技术

本文研究了一种基于图像置乱和小波变换的信息隐藏技术.该算法先将嵌入的水印信息置乱加密,然后嵌入到进行了离散小波变换的宿主灰度图像中.通过实验验证,该算法在对嵌入水印后的图像进行有损压缩、剪切、旋转、添加各种噪声等处理后,提取出的水印表现出了较好的鲁棒性.     

小波变换在图像压缩编码中的应用

对图像压缩编码技术进行综述性介绍,着重阐述了基于小波变换的图像压缩编码的基本思想与特点。     

基于M带正交小波的方块编码

方块编码因其简单性被广泛应用 ,但其解码结果却出现块效应 ;基于M带小波变换的思想 ,提出一种简单的方块编码的图像压缩方法 ,算法简单可行 ,并有效地消除了原始方块编码带来的块效应     

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。     

Multiple descriptions based wavelet image coding

INTRODUCTIONJPEG2 0 0 0 (LawsonandZhu ,2 0 0 2 )isanewlypublishedstillimage codinginternationalstandard .Itsintroductionmeantthatforthefirsttime,thediscretewavelettransform (DWT)wouldbeusedforthedecompositionandrecon structionofimagestogetherwithanefficientcod ingscheme.IntheJPEG2 0 0 0coder,beforeanywaveletdecompositionisperformed ,theimageispartitionedintonon overlappingtiles.Thesetilesareofequalsizeexceptpossiblyforthoseadjacenttotheimageboundary .Thenwavelettransformisappliedtotr…     

基于DWT的遗传矢量量化图像压缩编码研究

将遗传算法应用于小波变换与矢量量化技术相结合的图像压缩编码中,提出了基于DWT和遗传算法的矢量量化图象压缩编码算法.研究表明,在相同压缩比下,这种算法较其它算法能更好地改善图像的质量.