基于小波子图和决策融合的人脸识别算法

提出了一种基于小波子图和决策融合的人脸识别算法。首先将图象进行适当层数的小波分解 ,每次分解只取最低频子图。然后对低频子图再进行一次小波全分解得到不同方向的四个子图。在这四个子图上分别进行传统的主分量分析 (PCA)或者进行傅立叶变换(即频谱脸算法 ) ,可得到四个识别结果 ,再跟据一种决策融合方案得出最终的识别结果。最后 ,我们用 Olivetti人脸数据库对本文的算法与传统的 PCA算法 ,基于单一小波子图的PCA算法以及频谱脸算法进行了比较。实验结果显示 :应用了多个小波子图以及决策融合方案后 ,识别率都有一定的提高     

基于多小波阈值收缩与子带增强的图像去噪

为保证在图像去噪的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出一种新的基于多小波阈值收缩与子带增强相结合的图像去噪方法.该方法以多小波变换为基础,将变换后的多小波系数分为噪声相关系数和边缘相关系数,对变换系数进行软阈值多小波收缩消去噪声相关系数;阈值收缩是非线性变换,对图像边缘有平滑作用,因此,该方法提出在阈值收缩后进行线性的子带增强,增强边缘相关系数.实验表明:与单一的阈值收缩方法相比,该去噪方法不仅保留了图像的边缘特征,而且提高了去噪图像的峰值信噪比,优于普通的阈值收缩方法.     

基于加权小波分解和PCA的人脸识别

小波分解可以大幅度降低人脸图像的维数,图像的基本信息不丢失,可以很好地表征人脸特征.用低频分量和加权高频分量分别结合PCA进行特征提取,分别计算待测试人脸与低频、高频训练人脸的欧式距离,加权计算出新的距离系数,然后利用k-近邻法分类.实验表明此方法的识别率高、训练的时间短.     

基于平稳小波的自适应阈值MR图像去噪法

针对小波空间Donoho阈值在图像去噪中的缺陷,提出一种基于平稳小波变换的自适应阈值MR图像去噪方法,即由 Lakhwinder Kaur小波阈值选取法,根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,对平稳小波变换后的各层细节信号分别进行阈值化处理.该方法能很好的抑制小波空间Donoho阈值去噪法出现的伪Gibbs现象,弥补了正交小波变换存在的不足,在滤出噪声的同时,较好地保留了MR图像的细节信息.实验结果表明该算法在性能指标和视觉质量上的优越性.     

可实现ROI功能的改进精细伸缩视频编码

提出一种基于子带编码的可实现视频ROI功能的改进精细可伸缩视频编码方法.在增强层编码中,对DCT残差系数重排形成小波子带,通过对系数位平面进行最大提升法实现ROI功能,利用SPIHT编码方法消除数据冗余.实验表明改进增强层编码方法实现ROI具有较好的效果,比原来的FGS增强层编码方法具有更高的编码效率.     

可实现ROI功能的改进精细伸缩视频编码

提出一种基于子带编码的可实现视频ROI功能的改进精细可伸缩视频编码方法。在增强层编码中，对DCT残差系数重排形成小波子带，通过对系数位平面进行最大提升法实现ROI功能，利用SPIHT编码方法消除数据冗余。实验表明改进增强层编码方法实现ROI具有较好的效果，比原来的FGS增强层编码方法具有更高的编码效率。     

Novel Spatially Adaptive Image Denoising Algorithm Based on Covariance Estimation in Wavelet Domain

A new method for image denoising is proposed. By analyzing image‘s statistical properties in wavelet domain, it is shown that the natural image has a strong and spatial variable covariance structure relationship in local space of sub-band. A non-direct estimation method is suggested to make an adaptive estimate of spatial variable covariance by estimating the correlation coefficient and variance of subband image separately. It can be used to estimate adaptive filtering of subband image. The experiment shows that this method can improve the image‘s SNR, and has strong ability to preserve edges.     

基于小波变换的分形与零树混合图像压缩算法

提出了一种基于小波变换的分形与零树混合的图像压缩方法．该算法采用小波变换将图像分解为不同方向、不同分辨率的子图像，在不同分辨率层将这些子图像以类似于零树的结构构成一棵棵的小波子树；在对每一棵小波子树编码时，根据最小误差标准进行分形编码，或零树编码、本算法不但充分利用了子带图像间的相似性和块内的自相似性，而且充分利用了小波变换后子图像块内(特别是高分辨层的子图像块内)存在的大量的局域性的冗余性．实验结果表明，与传统的基于小波变换的分形编码相比，该方法在较大的压缩范围内，都能够获得好的压缩结果．     

基于谱间预测和小波变换的成像光谱图像压缩算法

提出了一种基于谱间预测和小波变换的成像光谱图像压缩算法,利用谱间预测和二维小波变换分别去除图像的谱间和空间相关性,并结合波段排序预处理和一种高效的基于四叉树分裂的逐小波子带编码方法,取得了较好的编码效果.实验结果表明,在相同压缩比条件下,采用该算法得到的重建图像的峰值信噪比比JPEG2000标准平均提高3.69dB.该算法的压缩码流具有一定的抗误码性能,比较适合面向遥感平台的应用.     

基于子波变换的自适应滤波

研究了基于子波变换的子波子带自适应滤波,它不仅加快了最小均方（ＬＭＳ）算法的收敛速度,有利于降低计算复杂度,而且改善了收敛性能。给出的谱线增强器的模拟结果证实了上述分析。     

Modified BM3D algorithm for image denoising using the directed diffusion equation

In order to preserve the edges and details of the image better, a modified block-matching and 3D filtering algorithm based on the directed diffusion is proposed. First, the block-matching and 3D filtering result is divided into three perpendicular subbands by using the wavelet decomposition. Second, by adding the diffusion operator and diffusion coefficients to the directed diffusion equation, the diffusion speed can be accelerated and edges can not be blurred quickly. Then we diffuse the subband of the high-frequency, of which the wavelet coefficients are less than the threshold to the corresponding subband of the noisy image to get a new estimate. Lastly, by replacing the corresponding subband of the block-matching and 3D filtering estimated image with the new one, we obtain the improved denoising result. Experimental results show that the improved algorithm achieves better performance than the original block-matching and 3D filtering algorithm in terms of both removing noise and preserving the edges and details of the image.     

嵌入式零树小波编码算法的优化及仿真实现

嵌入式零树小波编码算法存在扫描过程过于复杂和表示小波系数的符号总数过多两个缺陷,这些缺陷在很大程度影响着算法的扫描速度和编码效率.通过两个方面的优化可以减少这些缺陷造成的影响:一是引入有效子带矩阵来决定是否对某个不重要的小波系数的后代子孙结点进行扫描,这样有效地减少了扫描的时间;二是采用6种符号来表示小波系数,很大程度上减少了表示小波系数的符号总数,也就极大地减少了编码表示小波系数的符号.经过优化后的嵌入式零树小波编码算法不但加快了扫描速度,也提高了编码效率.     

一种新的图像插值方案——子带插值

从分层子带变换的逆变换过程出发,提出了一种新的图像插值方案．该方案利用分层子带变换中高分辨率频带与低分辨率频带之间存在的相似特性,由低分辨率频带近似高分辨率频带,进而得到比原图像分辨率更高的图像．这种方案可与不同的像素灰度空间的插值算法如双线性插值、Ｂ样条插值、分形插值等结合,在一个子带构架下进行研究．实验结果表明,该方案具有较好的性能．     

基于Chebyshev混沌序列的数字水印算法

利用混沌序列的优良性能,提出一种在小波图像低频系数中嵌入水印及检测的方法.从视觉效果考虑,嵌入低频系数会影响图像质量.为克服这个问题,将混沌序列嵌入到视觉不敏感位置.实验结果表明,应用本算法所实现的水印不可见,并对常见的图像处理是一种行之有效的水印嵌入算法.     

基于均匀多通道子带变换的图像水印算法

提出了一种基于多通道均匀滤波器组子带变换的水印嵌入方法 . 利用中低频带信号在变换处理中不易失和人眼不易察觉变化的性质 ,选择部分中低频带信号嵌入水印 ,实验表明该方法具有很好的不可见性和鲁棒性 .     

基于小波树的数字图像水印技术

基于限定的重要小波树提出了一个数字图像水印的算法，该算法针对水印置乱、嵌入子带的选取、子带阈值的计算、限定的重要小波树的构造、水印的嵌入和提取都给出了相应的策略．实验证明算法对常用的图像处理攻击如JPEG压缩、低通滤波、剪切、加噪等攻击具有较好的鲁棒性、不可见性和安全性．     

小波域中的广义非局部平均去噪算法

图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述．使用广义高斯分布对图像子带小波系数进行建模并估计广义高斯分布模型的参数,根据参数确定了非局部平均权值的广义表达式,在此基础上提出了一种基于广义高斯分布的小波域广义非局部平均去噪算法．仿真结果表明,相比小波域阈值去噪和小波域非局部平均去噪算法,该方法的峰值信噪比平均提高1.5～3.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果．     

基于小波域的图像增强算法

针对图像边缘增强和滤噪的矛盾,提出了符合视觉特性的基于小波域的图像增强算法.将图像的小波变换结果看成一幅图像,则在空域中的阶跃边,在小波域的高频通道中表现为屋脊边,而空域中的屋脊边,在小波域高频通道中表现为成奇对称的屋脊边缘对.在高频通道中,用高斯函数或升余弦函数拟合屋脊边,用正弦函数拟合屋脊边对.通过修改拟合函数的参数来改变其形状,从而使反变换回来的图像的边缘斜率提高,进而达到图像增强的目的.由于在对屋脊边的识别中采用了方向信息测度,使算法能很好地处理边缘增强和滤噪的矛盾.分别对测试图像和实际图像进行处理,并与传统的高通滤波方法进行了对比,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的视觉效果.     

基于多尺度小波的图像增强算法

提出了一种基于多尺度小波的图像增强算法。首先对图像做小波分层,利用散布矩阵对分层后的图像提取更丰富的局部结构信息,最后对每一个子图像进行局部直方图均衡化,就可将这些子图像合成为一个完整的输出图像。实验结果表明该方法的增强效果明显优于传统的直方图均衡化方法,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。     

基于小波变换的遥感图像增强方法

为了有效地提高遥感图像的整体对比度,提出一种基于小波变换的图像增强方法来增强遥感图像。在小波域中通过对主要亮度层的图像进行分解,得到低亮度层、中亮度层、高亮度层,对三个亮度层分别进行对比度加强,将加强后的亮度层通过逆离散小波变换得到增强图像。实验结果表明,新方法提高了遥感图像的整体对比度,使图像的局部细节有更好的可视性。