基于小波变换的图像镶嵌技术的研究

提出了一种基于小波变换的图像镶嵌的方法，小波变换具有多分辨分析特性，极适合解决图像镶嵌边缘灰度不连续问题。还提出了一种新的图像边界处理算法，对镶嵌图像边界作了精确处理，保证图像能够完全恢复，该边界处理算法适用于任何基于正交变换的小波数字滤波器，试验表明该方法具有良好的视觉效果。     

基于小波变换的模糊噪声图像的鉴别方法

根据Canny边缘检测算子的最优准则,模糊和噪声都会影响图像目标识别的精度。利用图像灰度的标准差定量地分析了模糊和噪声的影响;从频域角度分析了模糊和噪声的特性,并根据其特性提出了一种基于小波变换的模糊噪声图像的鉴别方法。该方法充分利用了小波的多分辨率分析特性和噪声的高频及模糊图像的低频特性,实验结果证明该方法能有效地鉴别图像的好坏。     

一种阈值自动设定的小波变换边缘检测方法

边缘检测是提取图像特征的重要手段,本文提出一种阈值自动设定的双阈值小波变换边缘检测方法。小波变换具有良好的时频局部化特性和多尺度分析能力,获得的边缘信息丰富,采用二维静态小波变换算法,计算出局部模极大值点,但其中除了边缘点外,还混有噪声信号,本文根据边缘与噪声的特征自动计算出阈值,实现了噪声与边缘的分离,强边缘与弱边缘的分离,并通过实例验证了算法的有效性。     

基于MATLAB的图像去噪研究

以噪声图像为研究对象,在阐述噪声图像模型及其特性、图像质量的评价的基础上,介绍了图像的四种去噪方法——平均值法、二值形态滤波器法、中值滤波器法和两种小波图像去噪法.使用MATLAB编程与仿真,分析结果得到,小波图像去噪法是较为理想的处理随机噪声的方法.     

多尺度框架误差分散逆半调方法研究

摘 要：通过分析现有基于滤波的误差分散逆半调方法,提出了一种多尺度逆半调框架。基于该框架,引入平稳小波变换,提出了一种新的逆半调算法。首先,对半调图进行3尺度离散平稳小波变换,通过分析各尺度图像的频谱特性,构造了HIST滤波器,并结合尺度间小波系数的相关性,采用不同策略分别抑制各尺度图像中的噪声,最后利用小波反变换得到逆半调图像。实验验证了多尺度逆半调框架的正确性,并且该算法所得逆半调图像具有良好的视觉效果,能保持图像边缘,峰值信噪比也有所提高。     

基于多方向àtrous小波变换的多传感器图像融合

分析和研究了非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的àtrous小波变换的图像变换的优点,提出了一种基于多方向àtrous小波变换的图像融合方法。首先利用àtrous小波变换将待融合源图像分解成不同尺度,不同分辨率的高低频分量,再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解,然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取平均加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合,最后将融合的各频带进行逆非下采样方向滤波器组变换和逆àtrous小波变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统小波域中的融合效果,能有效地消除小波变换所带来的光谱扭曲和假边缘现象。     

基于单层小波变换的视觉传感图像超分辨率重建

针对目前图像重建方法去噪效果不佳,导致重建后图像分辨率较低的问题,提出基于单层小波变换的视觉传感图像超分辨率重建方法.建立低分辨率和高分辨率两种识别空间,分别计算含有噪声干扰区域、正常区域以及信道噪声参数三者间的欧式距离.利用二维平滑函数定义单层小波变换,有效去除视觉传感图像中的噪声,根据多尺度特性对图像中处于边缘微值...     

基于非下采样Contourlet 变换的多分辨率图像融合方法

提出了一种基于非下采样contourlet 变换(NSCT) 的多分辨率图像融合方法,通过非下采样金字 塔(NSP) 和非下采样方向滤波器组(NSDFB) 实现对图像的多尺度多方向分解．该方法既保留了contourlet 变换 方法良好的多分辨率特性,又具有平移不变性．在融合处理中,采用一种改进的一致性校验策略;在高频系 数中除了进行本层的一致性校验外,还进行多层之间的一致性校验．实验结果表明,该方法取得了良好的融 合效果,所得融合图像的多项指标都优于拉普拉斯金字塔变换、小波变换、contourlet 变换等方法．     

改进的形态学和小波变换边缘检测算法研究

针对传统数学形态学边缘检测算法存在的图像噪声干扰、边缘分辨率较低等问题,提出了一种基于数学形态学与小波变换方法相结合的边缘检测改进算法。在小波域中,对图像分解的弱边缘进行适当的加强,对低频系数采用模极大值法进行边缘处理,对边缘细节比较多的高频系数采用基于多尺度的双结构元素数学形态学算法进行边缘检测,最终得到图像的完整边缘。实验结果表明与传统的小波变换边缘检测法以及数学形态学边缘检测等方法相比,此种算法更能有效提取准确的边缘信息,而且又具有很强的抗噪性,是一种有效的边缘检测方法。     

噪声图像滤波的树型滤波器

本文提出了一种在空间域根据图像的邻域特性和边缘方向信息进行滤波与增强的方法。该方法利用图像的结构信息,对噪声进行分区处理,克服了传统线性滤波器引起的边缘模糊和细节损失。在算法实现上,充分发挥中值滤波器滤除脉冲干扰能力强,边缘保持好的优点。从而使恢复图像边缘和细节清晰。理论分析和计算机仿真结果表明,本文提出的滤波器结构在噪声滤波和边缘保持方面优于中值滤波,α-裁剪均值滤波、Winsorized均值滤波,建立了一种崭新的硬件方案。(本算法已在PCVISION图像系统上仿真。)     

Nonlinear multiresolution techniques with applications toscientific visualization in a haptic environment

This paper develops nonlinear multiresolution techniques for scientific visualization utilizing haptic methods. The visualization of data is critical to many areas of scientific pursuit. Scientific visualization is generally accomplished through computer graphic techniques. Recent advances in haptic technologies allow visual techniques to be augmented with haptic methods. The kinesthetic feedback provided through haptic techniques provides a second modality for visualization and allows for active exploration. Moreover, haptic methods can be utilized by individuals with visual impairments. Haptic representations of large data sets, however, can be confusing to a user, especially if a visual representation is not available or cannot be used. This paper develops a multiresolution data decomposition method based on the affine median filter. This results in a hybrid structure that can be tuned to yield a decomposition that varies from a linear wavelet decomposition to that produced by the median filter. The performance of this hybrid structure is analyzed utilizing deterministic signals and statistically in the frequency domain. This analysis and qualitative and quantitative implementation results show that the affine median decomposition has advantages over previously proposed methods. In addition to multiresolution decomposition development, analysis, and results, haptic implementation methods are presented     

一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪方法

中值滤波是一种去除椒盐噪声的有效算法,在现实生活中应用相当广泛。传统的中值滤波在去噪的同时很容易丢失图像的边缘信息。本文提出一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪算法。它先将含噪图像的边缘信息检测出来,然后将边缘信息保存下来,再对原含噪图像用中值滤波进行图像去噪,然后对于保存下来的边缘信息用小模板进行去噪,再用该小模板去噪后的边缘信息区替换中值滤波后的边缘信息。最后通过实验验证,此去噪算法可以在去噪的同时更好地保护图像的边缘信息。     

基于提升方案和浮动阈值的含噪图像边缘检测

分析了传统图像边缘检测算法。在激光探测系统中，微弱的回波图像淹没在强背景噪声中，为更好地检测这类含噪图像的边缘信息，首先应用特征方向非线性中值滤波技术，滤去高斯噪声；其次，选择(3,1)双正交样条小波作为原始小波滤波器，采用提升方案构造最优双正交小波滤波器，应用构造的双正交小波进行多尺度小波边缘检测；同时，通过定义浮动阈值，并应用于图像边缘检测，较准确地定位了边缘位置。仿真结果表明，该算法应用于图像边缘检测，检测速度较快，检测效果较好。     

一种小波滤波器的构造与多尺度边缘检测

Marr曾经指出,人的视觉对于影像的描述具有多尺度的特性。论文基于这一思想,从二维平滑函数出发,并根据尺度呈级数变化的特点,导出了一组多尺度小波滤波器。该滤波器低通响应关于原点对称,高通响应关于原点反对称,而且截断误差很小,具有近似的紧支撑性和平滑性。同时给出了9组滤波器响应系数,可以实现由粗到精的特征提取,为影像的多尺度边缘检测提供了有用的工具。另一方面,影像经过该滤波器处理后,利用小波变换系数模的局部极大值来提取图像的边缘特征,不仅能够有效地抑制噪声,而且能够以子象素精度确定边缘的位置。最后,利用该滤波器对建筑物遥感影像进行了边缘检测试验,获得了良好的结果,为遥感影像建筑物边缘的自动提取打下了基础。     

基于三角网格模型多分辨分解的图像压缩

构造了图像的三角网格模型.基于三角网格模型的多分辨分解,提出了一个新的图像压 缩方法.通过图像的三角网格模型的多分辨分解、压缩与重构,实现了图像的多分辨解、压缩与重 构.构造了一个在小波图像压缩中未曾使用过的小波滤波器组,该小波滤波器组算法具有O(n)运 行时间.实验表明,该方法能获得较好的图像压缩性能.     

一种在低照度情况下自适应滤波牌照定位算法

提出一种在低照度情况下进行自适应滤波牌照定位算法.该方法首先设计一种×字形窗口的自适应中值滤波改进算法,对车牌灰度图像进行中值滤波滤除噪声.接着采用Sobel边缘检测器进行车牌边缘检测;再将Sobel算子卷积结果采用最大类间方差法阈值分割算法对图像进行预分割,将图像分割为目标和背景;接着采用模糊分割方法求得最终分割阈值...     

一种针对彩色图像随机值脉冲噪声的矢量滤波方法

为了去除彩色图像随机值脉冲噪声,提出了一种新的矢量滤波方法。该方法对图像的平滑区域和边缘区域的滤波工作分开进行,平滑区域滤波方法将窗口分成多个区域,然后基于矢量中值和平滑区域像素的特征检测出平滑区域的信号,边缘区域的滤波是在已知信号的基础上对非信号进行矢量中值滤波。仿真实验结果表明,该方法能够有效地去除彩色图像的随机值脉冲噪声,尤其当噪声密度较高时,去噪效果明显优于传统的矢量中值滤波。     

连续色图像的边缘平滑算法

对于连续色图像的边缘平滑,中值滤波法是一种有效的算法,它可以在边缘平滑的同时保留原有的度而不模糊化。为处理真彩色图像,本提出了对多维向量的中值滤波法－淘汰法。中值滤波与平均滤波相结合的方法可以在边缘平滑且保持边缘的同时使其它部分柔和化并提高效率。     

一种新的LOG算子对SAR图像的边缘检测能力

在对SAR图像的分析和识别中,边缘的检测信息十分重要。针对传统的LOG算子的缺陷,本文提出了一种基于自适应中值滤波的改进LOG算子对SAR图像的边缘检测方法,在平滑图像内部区域的同时保留了更多的细节,提高了LOG算子对SAR图像的弱边缘检测能力,是一种有效的方法。     

Multiresolution Analysis for Optimal Binary Filters

The performance of a designed digital filter is measured by the sum of the errors of the optimal filter and the estimation error. Viewing an image at a high resolution results in optimal filters having smaller errors than at lower resolutions; however, higher resolutions bring increased estimation error. Hence, choosing an appropriate resolution for filter design is important. The present paper provides expressions for both the error of the optimal filter and the design error for estimating optimal filters in a pyramidal multiresolution framework. The analysis is facilitated by a general characterization of suitable sequences of resolution-constraint mappings. The error expressions are generated from resolution to resolution in a telescoping manner. To take advantage of data at all resolutions, one can use a hybrid multiresolution design to arrive at a multiresolution filter. A sequence of filters is designed using data at increasing resolutions, each filter serves as a prior filter for the next, and the last filter is taken as the designed filter. The value of the multiresolution filter at a given observation is based on the highest resolution at which conditioning by the observation is considered significant.