一种基于小波变换的医学图像数据的高效编码方法

研究医学图像数据的一种高效编码方法.针对图像信号的不同局部特征信息,通过小波构造方法中的二维小波变换实现对图像的编码与压缩,从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的数据信息的目的.     

小波变换在图像匹配技术中的应用研究

针对单一图像匹配算法抗噪声能力和抗几何形变能力差、以及计算量较大等问题,提出一种基于小波变换后图像统计特征的图像匹配识别算法.利用小波对图像进行多个尺度的二维小波变换,分析反映图像在不同尺度和不同方向上能量分布情况,通过计算统计特征量和标准图库中图像统计特征量之间的夹角,确定待识别目标,利用该方法对图书条形码进行识别.研究结果表明:采用小波变时频特性对图像进行去噪处理以及边缘检测,能够剔除图像噪声干扰并充分保留原始图像信息;将小波变换后的近似系数、水平、垂直和对角部分的细节系数作为统计特征量,提取的特征量跟模板图像的统计特征量进行相似度匹配,将两个特征向量的夹角余弦作为相似度的衡量指标,根据夹角余弦的大小确定该区域是否目标区域.     

基于塔形小波和特征加权的墙地砖纹理图像分割方法

目的基于小波变换的图像分割方法对随机纹理图像进行分割.方法通过墙地砖表面的原始纹理特征,改进原有的图像分割算法,对原始纹理图像进行高阶小波分解.结果图像整体中的背景纹理边缘被有效去除,降低了图像纹理带来的干扰,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性.结论根据墙地砖的纹理特征,采用基于塔形小波的改进分割方法,对墙地砖的原始图像进行处理,提高了边缘准确性和区域性,降低了分割错误率.     

Retinex和小波变换去除遥感图像云雾方法分析

基于遥感图像中的云和景物信息频率分布特征,介绍了改进的Retinex方法和小波变换两种去云方法的基本原理,并结合实验分析两种方法的优缺点。Retinex算法对较暗区域的图像处理有明显效果,改进的Retinex方法则是基于经典Retinex,对具有较高亮度的遥感图像通过图像变换方法达到去云的目的。小波变换方法是将图片进行适当层次的小波变换,增大低层细节系数,突出景物信息,减小高层细节系数,适当减小近似系数,最后将所有系数重构,得到重构图像。实验结果评价及数据表明:基于小波变换方法优于Retinex方法。     

基于Curvelet变换的SAR与TM图像融合研究

Curvelet变换作为一种具有各向异性特征的多尺度变换理论,克服了小波变换难以表达图像边缘方向特性等内在的缺陷.将Curvelet变换应用于图像融合中,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.文中利用Curvelet变换对同一场景的不同传感器获得的合成孔径雷达(SAR)图像和专题绘图仪(TM)图像进行融合,并对融合结果进行了客观和主观分析,实验结果表明,相比于传统的基于小波变换的图像融合算法,该算法具有更好的融合效果.     

一种基于小波包变换的SAR图像与TM图像融合方法

为了增强来自不同传感器的图像信息，改善图像的可分析和提取能力，近年来，常采用小波变换融合方法。但小波变换只对低频信息进行多分辨分析，并不考虑高频信息的多级分解。小波包变换不仅能对图像的低频部分，而且对小波变换没有细分的高频部分也能进一步地分解。因此，小波包分析能够为图像融合提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法。在研究了小波包分析法后，提出了一种小波包图像融合方法。利用此融合算法对同一场景的不同传感器荻得的合成孔径雷达（SAR）图像和专题绘图仪（TM）图像进行融合，通过客观分析与目视评价，证明该融合方法的融合结果更好。     

PCA与小波变换的ECT图像融合方法

电容层析成像技术存在"软场"效应和病态问题,由于这一特性,ECT重建图像的精度受到了影响,在分析电容层析成像基本原理和成像算法的基础上,提出了一种基于PCA变换与小波变换相结合的ECT图像融合方法 .首先对待融合的图像进行主分量变换以得到各主分量,然后采用基于特征的小波变换融合方法将待融合图像的信息与第一主分量进行融合,再将此时融合后的信息与其他主分量进行逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验得到结果表明,融合图像的质量得到了提高,与源图像更加接近,为ECT图像重建的研究提供了一个新的方法 .     

Haar小波变换在图像处理中的应用

简述了小波变换的基本思想,着重叙述了使用Matlab软件小波工具包中的Haar小波对原始图像进行分解,并对不同分辨率的子图系数进行相应的运算,从而实现对原始图像的压缩、消噪、增强等处理的过程.得出了Haar小波变换用于图像处理具有速度快、处理方便、图像压缩比高、去噪效果好、图像特征保持性好等优点的结论,为进一步研究基于小波变换的图像处理技术提供了一定的依据.     

基于非下采样Contourlet变换的自适应图像融合算法

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,但Contourlet分解和重构时需要采样因此不具有平移不变性,因此根据6trous算法构造了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled C～ntourlet transform,NSCT).NSCT比Contourlet变换具有更灵活的方向性、且具有平移不变性.因此将NSCT变换应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.基于NSCT的自适应图像融合算法是将图像进行NSCT分解后,针对在不同频率域特点选择不同的融合规则,最后通过重构得到融合图像.通过对试验结果进行的主观和客观的对比,试验结果表明NSCT能够为融合图像保留更全面的原始图像信息,且基于NSCT的自适应图像融合算法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法.     

基于小波变换的肝脏CT图像分类

提出了一种基于小波变换的肝脏CT图像疾病的分类方法:首先提取小波和灰度共生矩阵纹理特征,其次结合马氏距离的可分性判据和遗传算法进行特征选择及优化,最后利用支持向量机将肝脏CT图像进行分类.讨论了2种小波以及特征提取方式对分类结果的影响,并通过软件仿真实现算法.实验表明:小波变换可对肝脏CT图像进行有效的分类.     

运用各向异性小波变换进行图像特征提取

在图像信息提取中,为实现任意方向、任意尺度对图像进行小波分解,在各向异性小波变换中增加了衰减因子和旋转因子的新算法,运用Matlab编程实现该算法,可准确地提取图像任意方向的趋势和细节特征,是一种高效的图像特征提取算法.     

基于小波和傅立叶变换组合的数字图像水印算法

数字水印技术是实现版权保护的有效办法之一.为实现水印图像的嵌入,提出了一种基于二维离散小波与傅立叶变换组合的灰度图像数字水印算法.首先对原始图像进行离散小波变换,选择低频子带图像LL作为水印的添加区,再将LL区进行分块,并对每一个小块作离散傅立叶变换;对嵌入的水印图像做相应的分块置乱处理,而后根据人眼视觉系统的特点结合边缘分析将水印信息以不同的强度嵌入载体图像中,最后进行傅立叶和小波逆变换生成密图.实验结果表明,算法具有较好的鲁棒性和视觉效果.     

基于Radon和小波变换的纹理图像检索

提出一种新的基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法．针对检索图像进行Radon变换,并对投影矩阵进行中心化使其具有平移不变性．利用图像的统计值对投影数据规范化,分别沿 和t方向对投影矩阵进行TSI小波分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解．提取各子带能量作为图像的纹理特征,并对特征向量进行高斯归一化．以两幅图像归一化特征向量间的Canberra距离作为图像的相似度进行检索．基于纹理特征的图像检索试验结果表明,该方法对高斯噪声具有较强的鲁棒性,与其他方法相比具有较高的检索率．     

数据融合在SAR图像去噪中的应用

基于SAR图像统计特性的CMAP滤波器和基于小波变换的滤波器在SAR图像去噪的应用中表现出不同的特性：CMAP滤波器可以较好地进行斑点噪声的去除,但是图像细节信息丢失较多;而小波变换虽然可以较好地保持图像的细节信息,但是平滑效果并不理想. 文中将两种滤波方法的结果按照一定的融合规则进行融合,仿真结果表明,融合后的图像在较好地去除斑点噪声的同时,细节信息也得到了好的保留.     

基于小波变换和插值的超分辨率图像处理算法

根据图像小波变换和插值处理的特点，提出了一种将小波分解与插值算法相结合的图像插值处理方法，以提高图像的分辨率。通过实验表明：该方法能够较好的保持原图像中丰富的高频信息，经插值处理并小波重建后提高了图像分辨率，而且图像主观上具有很好的视觉效果，客观上具有较高的信噪比，并图像中细节丰富，无明显的畸变，因此它也是超分辨率图像处理的一种行之有效的方法。     

基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法

基于小波变换的人脸识别方法通常将图像变换成低频和高频信息,传统的人脸识别算法大多数都是基于小波变换后的低频信息,没有充分利用高频信息,造成了高频信息中对识别有利信息的丢失. 本文提出了一种基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法. 首先基于二维离散小波(2D-DWT)对图像进行二层小波变换,将所得的低频信息和水平、垂直和对角高频信息进行加权融合. 在此基础上,采用二维主成分分析(2D-PCA)方法进行特征提取; 最后采用最近邻分类器进行分类识别. 基于ORL标准人脸数据库的实验结果表明,本文提出的方法比传统的2D-PCD识别算法和2D-DWT+2D-PCA识别算法有更好的识别效果,且人脸受光照等因素的影响表现出良好的鲁棒性.     

一种图像纹理特征检索算法

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法,对原始图像进行坐标系的旋转校正,确定方向归一化的图像,再对方向归一化后的图像进行Radon变换．根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性．采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此进行图像检索．基于纹理特征的试验结果表明,该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与RIM算法相比平均检索率提高了3.8％．     

基于小波包的遥感图像融合新算法

提出了一种基于正交小波包的局域方差遥感图像融合新算法．该算法利用正交小波包变换,把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波包局域窗口和子区域窗口统计,把小波包系数分类成边缘和非边缘系数．在融合处理中,把低频图像的小波包系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应图像小波包系数的多窗口区域方差,来确定融合后高频小波包系数．实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,有效且优于其他图像融合算法．     

平移不变小波医学图像融合方法

针对传统小波变换融合算法对细节信息的丢失问题,提出了一种新的基于平移不变小波变换的医学图像融合算法,采用灰度加权平均法进行低频部分融合;高频部分采用基于梯度能量的加权融合规则。实验结果表明,与传统的小波变换方法相比,文中方法融合效果更加理想,较多地继承了两幅源图像的重要信息,更好地描述了图像的细节部分,更具有实用性。