图像小波分解的FPGA实现

小波分析作为信号处理领域中的一种重要方法,在信号处理、模式分析和图像处理等方面得到了广泛的应用。然而小波变换巨大的运算量却使得它在实时处理领域中的应用受到了限制。本文根据离散小波变换的Mallat算法,提出了一种EPGA实现高速小波分解的方法,设计出的小波变换模块结构清晰而且规则,易于级联,可实现多级变换。同时,,运算精度和处理速度均满足实时图像处理的要求。     

小波提升变换边缘检测算法的DSP实现

提出了基于小波提升变换的改进图像边缘检测算法的DSP实现过程。本算法对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取;基于高速DSP的实现克服了传统小波变换存在的问题,很好地满足了实时性要求。实验结果表明,该方法具有运算速度快、能有效地抑制噪声、边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘检测实现方式。     

基于小波分解和互信息的图像配准方法

根据小波分解和互信息测度的原理,提出一种快速的图像配准方法。首先,对原图像进行小波分解,在保证配准精度下对分解图像进行灰度压缩,以减少配准参数的计算量,并利用最大互信息准则和下降单纯形的搜索策略找到最优配准参数实现图像配准。实验结果表明,这种图像配准方法能在保证配准精度条件下,提高配准的速度。     

图像配准的小波分解方法

提出了利用图像与其作小波分解后的近似分量的轮廓相似性，进行图像配准的一种方法．首先利用仿射变换和小波分解的理论，证明了该方法的正确性，并对求配准参数的运算量进行了分析；然后给出了利用该方法实现图像配准的步骤；最后结合MRI图像的配准，对该方法进行了实验验证．该方法能提高配准的速度，对实时图像配准具有实用价值．     

基于FPGA的二维离散小波分解的实现

小波变换是图像处理领域的一种重要的处理方法,但是,小波变换过程中巨大的运算量却使得它在实时图像处理领域中的应用受到了限制。本文提出了一种基于FPGA实现的高速小波分解的方法,详细分析了各个模块的设计和时序,经过Quartus Ⅱ软件的仿真和综合,并在Altera公司的UP3开发板上进行了验证和性能分析。     

基于邻域平均梯度的小波图像融合

在图像融合领域中,小波变换是一种重要的方法。首先对图像做小波分解,得到小波的分解系数,基于平均梯度能够反映图像微小细节的反差,应用了一种基于邻域平均梯度的小波融合算法,对源图像进行了融合,并与最大绝对值法,邻域方差法做了比较,采用峰值信噪比、信噪比和均方根误差作为评价度量,并指出了该算法的最佳分解层数,通过实验证明,该算法显示了一定的优势。     

基于小波分解和模糊聚类的图像分割方法

传统的FCM图像聚类法由于需要大量先验知识和聚类速度的原因,大大限制其在图像分割领域的应用.提出一种基于小波分解和模糊聚类相结合的图像分割算法,首先对图像进行小波变换,对于L空间得到的灰度图像利用小波多尺度分解的性质得到特征图像,利用此特征图像的一维灰度信息采用模糊C均值聚类(FCM)算法,并自动确定FCM算法聚类数和聚类中心从而完成聚类的无监督化,实现对经小波分解后的特征图像的高效快速分割.     

基于FPGA的二维离散小波分解的实现

小波变换是图像处理领域的一种重要的处理方法，但是，小波变换过程中巨大的运算量却使得它在实时图像处理领域中的应用受到了限制。本文提出了一种基于FPGA实现的高速小波分解的方法，详细分析了各个模块的设计和时序。经过QuartusⅡ软件的仿真和综合，并在Altera公司的UP3开发板上进行了验证和性能分析。     

基于小波不可分离多分辨率的图像重建

文中提出并实现了一种基于小波不可分离多分辨率的重建算法。在图像重建领域内利用小波变换时,是对二维图像进行行和列的依次滤波,需要假定二维信号是关于自变量x和y可分离的,而实际二维信号中大多是不宜分开处理的。在算法中首先将投影数据进行二通道的小波分解,在分解抽样中,使用不同的抽样方法,直接得到小波的近似系数和细节系数,这些系数再经过逆小波变换得到最终的重建图像。基于不可分离多分辨率的小波算法将投影数据进行二通道的小波分解。     

基于小波不可分离多分辨率的图像重建

文中提出并实现了一种基于小波不可分离多分辨率的重建算法.在图像重建领域内利用小波变换时,是对二维图像进行行和列的依次滤波,需要假定二维信号是关于自变量x和y,可分离的,而实际二维信号中大多是不宜分开处理的.在算法中首先将投影数据进行二通道的小波分解,在分解抽样中,使用不同的抽样方法,直接得到小波的近似系数和细节系数,这些系数再经过逆小波变换得到最终的重建图像.基于不可分离多分辨率的小波算法将投影数据进行二通道的小波分解.     

基于小波分解和PCNN的图像融合方法

随着融合技术的发展、小波理论的成熟,小波变换以其良好的时频特性在图像融合领域脱颖而出.本文在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解的改进型PCNN图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始图像进行小波多尺度分解;然后基于改进后的脉冲耦合神经网络模型提出一种新的融合规则,文中重点针对小波分解后高频域和低频域的特点,分...     

基于小波变换和正交质心算法的人耳识别研究*

提出了一种新的快速对人耳图像进行特征提取的方法,先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后使用正交质心算法对小波分解后得到的低频信息进行降维,进而获得图像的特征向量。实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的Fisherfaces方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效手段。     

一种基于小波与概率估计的医学图像配准方法

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法.以小波变换对源图像进行二级分解,并在每个分解层对其子带分量分别进行贝叶斯最大验后概率估计,求概率估计的回归参数,得到配准图像的各小波子带分量,再进行小波逆变换,实现对源医学图像的配准.     

数字水印在电子印章系统中的应用

针对传统印章易伪造的弊端,给出了一种在原始印章图像中嵌入数字水印信息的新方法.该方法首先提取电子文件中的摘要信息,并对其进行数字签名,将签名所得到结果作为水印信息;其次对原始电子印章图像进行分块处理,并对各子块印章图像进行小波分解;再将数字签名后所得到了水印信息序列进行分段处理,并将其嵌入电子印章图像小波分解后的小波系数中.该方法使电子文件实现了防篡改及身份认证等功能.     

关键基于二维小波变换的图像矢量分解消噪方法

介绍了MATLAB二维小波工具箱在含噪图像预处理中的应用,并提出了一种基于二维小波变换的图像消噪的矢量分解方法。仿真结果表明,该矢量分解消噪方法确实可行,达到了理想的效果。     

改进的区域互信息和小波变换的图像配准

为提高图像配准的速度和精度,对基于区域互信息配准算法进行了改进,运用了两层小波分解策略的配准方法,小波分解得到的最顶层图像采用粒子群优化全局寻优算法,利用搜索的结果作为下一层Powell寻优方法的起点,另外,对待配准图像应用形态学方法去除噪音。针对不同分解层的特点,采用不同的测度方法,得到的顶层图像采用改进后的区域互信息为相似性测度,而底层采用归一化互信息测度和相位一致性的相结合的方法,不仅提高了速度,还克服了图像间明暗对比的影响。实验结果表明,提出的配准算法对图像噪声有较高的鲁棒性,可达到亚像素精度,在配准速度上也有了很大的提高。     

基于小波和流形学习的人脸姿态表情分析

针对人脸研究领域中高维数据产生的计算复杂度问题,提出基于小波分解的流形学习方法,对高维数据进行降维,从而达到降低计算复杂度的目的。该方法对人脸图像进行不同层次的小波分解保留低频分量后再分别应用局部线性嵌入(LLE)及局部保持投影(LPP)两种流形学习算法。实验在Frey和CMU PIE人脸库上进行,给出人脸姿态和表情分布变化的实验结果,并分析了运行时间和经小波分解得到的低频子图像的能量。结果表明,基于小波分解的流形学习算法对于降低计算复杂度和保持图像信息是有效的。     

一种基于小波分解的图像融合方法

在图像配准的基础上,提出了一种利用小波分解和Gabor小波滤波器提取能量测度进行加权的图像融合方法.该方法中,首先对图像进行小波分解,对每一层分解系数使用Gabor滤波器集进行滤波,求取其相应的能量测度,进而使用能量测度值对融合图像相应层的小波系数进行加权处理,从而得到融合后图像相应层分解系数,最后对每一层分解系数进行小波逆变换,得到融合图像.试验结果表明,这种简单的加权系数关系是可行的,而且该方法可以取得较好的图像融合效果.     

非负矩阵分解在遥感图像融合中的应用

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）算法是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法,这为矩阵分解提供了一种新的思路。非负矩阵分解方法在图像处理领域具有十分重要的应用意义。介绍了非负矩阵分解的基本思想,讨论了非负矩阵分解用于图像融合的可能性,并实现了基于非负矩阵分解的遥感SAR图像与SPOT图像的融合,NMF能通过观测图像数据找到图像的基矩阵,发现图像的特征,从而最终获得融合图像。不仅对基于NMF的融合方法进行了实验,而且对基于NMF的融合方法和基于小波的融合方法作了对比,并从主观和客观上来评价了这两种融合图像的质量。实验结果表明基于NMF的融合图像与原始的SAR图和基于小波的融合图像相比,能提供更多的信息,更适合作为实时定位的基准图。     

基于反对称双正交小波重构的图像增强方法

详细给出了基于反对称双正交小波重构的多尺度边缘检测方法的相关理论基础, 即推导了反对称双正交小波变换所具有的卷积运算性质; 分析了反对称双正交小波变换的微分算子功能; 提出了一种针对图像多尺度边缘提 取的小波重构算法. 在此基础上, 提出了基于反对称双正交小波重构的图像锐化增强方法. 首先对图像进行多尺度小波分解; 然后在小波重构中, 计算模值图和相角图, 提取各尺度边缘图像, 并根据边缘图像, 增强半重构图像的对应边缘点; 最后继续逐级重构,实现图像增强. 该方法在小波塔式分解数据的重构过程中有针对性地实现对图像边缘的锐化增强, 对图像增强和图像滤噪增强提供了一种新的解决问题的思路. 实验结果验证了 该方法的有效性.