基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。     

基于短小波包的图像边缘检测算法(英文)

使用缩短小波包算法对图像进行处理.对图像进行多层次小波包分解,分解之后用小波包重构高频子空间从而减少图像边缘信号损失。最后依据每层阀值化后的系数,得到图像的边缘.实验结果表明,该算法既能根据需要分别求出不同尺度不同方向下图像的边缘,又能保持图像边缘的完整性和清晰性。     

基于小波分解的薄云薄雾模糊图像的恢复与增强

在分析模糊图像噪声特点的基础上,提出对模糊图像进行适当层次的小波分解,然后对分解图像的轮廓和细节部分分别采用不同的处理方法：对低频分量进行LUM滤波和canny算子边缘增强;对高频分量则进行基于邻域统计特性的阈值处理,最后用处理后的分量进行图像重构。实验结果表明,该方法既能有效地去除噪声,又可较好地保持图像细节,效果优于传统的处理方法。     

基于小波变换和数学形态学的航空图像边缘检测

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于小波变换和数学形态学相结合的图像边缘检测算法进行了改进,将小波分解后的高频和低频子图分别进行边缘处理。对分解后的低频系数图像采用小波边缘检测方法,而对包含细节较多的高频系数图像则选取合适的结构元素,提出一种新的梯度算子,采用基于小尺度的数学形态学方法进行边缘检测,最后对2种边缘图像采用小波重构方法得到新的边缘图像。     

自适应多层次的图像双线性广义模糊增强算法

在模糊集合论和广义模糊集合论的基础上,构造出用于模糊增强图像区域对比度的新型线性广义模糊算子.提出了一种自适应多层次的图像双线性广义模糊增强新算法,该算法利用线性广义隶属度变换及其逆变换,实现了灰度图像空间的广义模糊化与广义模糊空间的灰度化,使用线性广义模糊算子对线性广义模糊隶属空间进行了区域对比度模糊增强,最终利用"MIN" 算子提取出了增强图像的边缘轮廓.基于模糊熵的多层次阈值灰度选取过程,体现了算法的自适应性与实用性.实验表明,该算法能够快速无失真地同时增强图像中不同层次的边缘信息,所提取出的增强图像边缘准确、层次分明.     

基于单层小波变换的加权压缩感知图像处理

针对简单正交基不能足够稀疏表示信号问题,提出了一种基于单层小波变换改进的加权压缩感知算法。根据图像小波变换的特点,对图像进行单层小波分解,保留低频系数,对高频系数进行测量;并提出设置加权系数矩阵,作用于信号小波正交变换后的高频稀疏系数,增强其系数的稀疏性,增强图像的重构质量;重构算法采用贪婪算法中的OMP算法。实验结果表明该算法对重构精度有进一步提高。     

基于小波变换的图像增强算法

根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,对图像小波变换得到不同分辨率下表征图像低频及高频信息的小波系数,对小波系数单支重构,对各分辨率下低频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像低频轮廓;对各分辨率下高频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像边缘。实验结果表明:算法具有很高的灵活度,既可以实现对图像轮廓的增强,也可以实现对图像边缘的增强。     

一种基于模糊聚类的小波图像压缩方法

基于小波变换的图像压缩算法在比特率较低时会出现重构图像边缘模糊现象．在充分考虑高频子带小波系数的分布特性对保存边缘、纹理等信息的影响之后，提出了一种新的基于势函数模糊聚类的方法来解决重构图像边缘模糊问题，实验结果显示：这种方法能较好地保存图像边缘和纹理信息，有效地减少边缘模糊现象和改善重构图像的主观质量．     

小波包变换及其在数字水印算法中的应用

在对小波包变换进行分析的基础上,将其应用在图像数字水印算法中.首先对图像进行小波包分解,并根据视觉感知特性将作为水印的二值图像嵌入到分解后的高频分量中,然后进行小波包重构得到嵌入水印的图像.实验表明,应用基于小波包变换的水印算法处理的图像能够经受常规的图像算法攻击,具有较强的鲁棒性和实用性.     

基于对比度增强与小波变换相结合的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像在传统离散小波变换的基础上,提出了一种基于对比度增强与小波变换相结合的红外与可见光融合算法.对红外图像进行对比度增强和去噪预处理,选取最佳小波基,分别对红外与可见光图像进行多尺度小波分解,提取两张图像的高频与低频分量,高频与低频取绝对值最大,对高低频分量进行小波逆变换重构图像.实验结果表明,该算法能够有效地获取边缘等细节信息,得到较高清晰度和对比度的融合图像,其边缘强度、信息熵、标准差、清晰度等客观评价指标均优于传统的PCA、Laplace金字塔和离散小波变换等算法.     

基于广义模糊算子的工业RT图像增强

在分析传统的图像模糊增强算法缺陷的基础上,提出了一种广义模糊增强的方法。该算法通过引入广义模糊集合的概念,将图像映射到广义模糊空间,设计一个分段正弦函数作为模糊隶属度,并采用了相应的增强算子,利用广义模糊变换范围大的特点,通过对工业RT检测焊缝图像进行广义模糊增强处理,使图像获得令人满意的增强效果。引入模糊熵的方法分析增强效果,并分析了广义模糊增强算法中影响增强效果的因素。     

基于小波变换的多层次图像增强算法

提出了基于小波变换的多层次图像增强算法.首先对图像进行4级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,并对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后用得到的小波系数和尺度系数进行逆变换得到增强后的图像.试验结果证明,该算法具有优于传统增强算法的增强效果和抗噪性能.     

一种基于模糊集和小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换和模糊集的图像融合算法 .其基本思想是 :首先对图像进行小波变换 ,获得图像的低频和高频分量 ;随后在融合过程中 ,对低频和高频分量采取不同的融合策略 ,即对低频分量采用平均能量法进行融合 ,对高频成分利用图像的模糊集 ,寻求一个模糊隶属函数作为融合算子进行融合 ;最后再对融合后的图像进行小波反变换 ,重构出融合后的图像 .实验结果证明了方法的有效性 .     

基于小波变换的测井曲线图像预处理研究

以测井曲线图像的预处理为研究对象,利用小波变换对图像进行不同尺度的小波分解,对得到的小波系数进行不同的处理,包括小尺度下的高频系数置零、阈值处理、模极大值处理以及增加大尺度下高频系数的相对值等方法,从而达到去噪、增强等图像预处理的目的。结果表明利用小波变换对图像进行处理,可收到良好的效果。     

基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪

针对传统小波变换易引起图像边缘模糊的不足,研究了基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪。利用小波包变换可以同时对图像的高频和低频部分进行进一步的细分,因此可以更好地保留原图像信息的优势,更进一步,克服通用阈值的缺陷,软阈值函数的构造充分考虑了不同尺度层次上的系数的不同特点,产生尺度自适应阈值。通过对加噪图像的实验可以看出,与传统方法相比,本文方法不仅降噪效果有很大的改进,而且有很好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。     

基于小波变换的医学图像增强方法与实现

分析研究了基于小波变换的图像增强原理和方法,对X线医学图像进行3层小波分解,得到各层的小波系数;采用不同的增强算法对不同层次的小波系数进行处理;利用处理后的小波系数进行小波逆变换,得到增强后的图像.实验结果表明该方法的增强效果明显优于直方图均衡化方法,既提高了图像的整体对比度,又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声.     

基于小波分析的疲劳应力历程模拟

采用小波分析理论中的小波包变换，提出了一种基于小波分析的模拟疲劳应力的方法，用小波包变换对一个己存在的应力样本进行分解，建立了其小波包分解的结果和应力功率谱密度之间的关系，并分析了分解出的小波包系数的统计性质，用传统的Fourier方法和所提出的小波方法对同一个功率谱分别模拟了一个样本，结果表明，后者的随机更强，更接近于真实情况。     

顺序小波包图像压缩感知方法

针对压缩感知中测量次数不确定的问题,提出了顺序小波包图像压缩感知方法.该方法选用小波包变换分解图像,降低信号稀疏度,将图像划分为大小相等的小波包系数块,利用小波包系数块数学期望与稀疏度之间的关系,对初始采样信号y0的长度进行预测;同时变长设置顺序压缩感知过程中采样信号y1,…,yn的长度,来减少解压缩端重构次数以及两端的通信次数,从而解决传统顺序压缩感知方法中存在的不足.实验表明该方法在重构次数和重构精度上优于传统顺序压缩感知方法.