基于小波包的图像压缩及Matlab实现

小波包是近年来的一个研究热点,在图像处理方面有着很广泛的应用。文中提出了基于小波包的图像压缩及Madab实现方法,加快了图像压缩的进程,取得了很好的实验效果。将图像在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得图像的小波包变换系数在小波变换域极可能的集中从而使在不降低压缩信号的视频质量情况下,提高了图像的压缩比。     

图像压缩中的顺序组合最优匹配小波

小波变换是图像压缩中的一个重要工具。二维图像在进行压缩变换时,因变换后系数需要进行截短,以及小波与图像可能不是最优匹配,因此使得重构后的图像能量损失较大。为了减少重构后图像能量损失,本文提出了顺序组合最优匹配小波构造方法;通过Woman图像,构造该图像的顺序组合最优匹配小波,并用该小波对其图像进行处理,最后与其他一些方法进行比较处理结果。     

小波域图像降噪概述

小波域图像降噪是图像处理中一个引人注目的研究方向，为了使人们对小波域图像降噪有一概括了解，在对小波域图像降噪相关文献进行分析和理解的前提下，首先给出了小波变换的特性，同时阐述了小波去噪的最优准则和对图像进行小波变换时小波基的选取原则，然后评述了用于图像降噪的方法，并分析了利用小波系数建模的常用方法，最后探讨了小波域图像降噪的发展方向。     

基于改进小波包分析的雷达图像消噪方法

针对船用雷达图像消噪问题,提出了应用改进小波包分析算法对雷达图像进行消噪处理,解决了频带混叠问题,提出了最优小波包基的确定方法,分析了消噪原理,并通过对雷达图像的消噪处理和比较,其消噪效果优于小波,具有更为广泛的应用价值。     

小波变换在指纹图像处理中的应用

介绍了小波理论在图像处理领域的应用现状,详细介绍了小波阈值去噪算法,并利用小波阈值算法对差的指纹图像进行了处理,解决了因噪声过强而造成的差的指纹图像质量,同时保证了图像的整体增强效果。     

小波分析理论与图像降噪处理

简要介绍了小波分析基本理论中的小波变换和小波包变换,重点论述了小波分析在图像降噪处理中的应用及其算法流程。在此基础上,利用Matlab R2007进行了图像去噪仿真测试,并对仿真结果进行了分析。结果表明,利用小波分析理论进行图像降噪处理,能够取得较好的降噪效果。     

基于MATLAB及小波变换的遥感图像处理与分析

利用Matlab图形处理工具,通过实例介绍了对遥感图像的处理与分析算法,并基于离散小波变换的二维小波分析,结合Matlab小波变换工具对遥感图像进行进一步压缩。研究得出的结果对于遥感图像的处理与分析工作提供了有力的理论基础和实际价值。     

基于小波的图像处理技术的实现与探讨

本文从工程应用角度出发，用直观和通俗易懂的方法，简单介绍了小波变换和它在图像处理中的应用实例；使用软件工具MATLAB，实现了显示小波图像分解和重构的过程，阐述了对图像文件进行小波变换与重构处理的具体技术手段和方法；通过对工程实现所获数据的分析，给出了波变换与重构处理中，选取不同小波基和阈值对图像处理的影响程序和选取原则。     

关于子带编码中的最优对称小波

线性相位的对称小波在信号或图像压缩中有广泛的应用.对称小波有几个自由度的 选择灵活性,可以依信号或图像类型选择最优小波.文中讨论子带编码中的最优对称小波问 题,其最优性能指标为编码增益Gsbc达极大.对于平稳随机信号,最优小波唯一依赖信号的谱 密度.最后给出了几种典型谱密度分布所对应的最优对称小波.     

Matlab在人脸图像压缩研究中的应用

以人脸图像的压缩为例，介绍了Matlab在图像压缩研究方面的应用，重点探讨用Matalab的图像处理、神经网络和小波工具箱实现图像小波分解和设计矢量量化器的方法。     

一种双正交小波的设计方法

首先介绍了小波变换的基本原理，并在此基础上说明了如何根据所要分析的信号设计双正交小波。实践结果表明，将基于特定信号设计的双正交小波变换技术应用到图像处理上会有很好的效果。     

小波分析在图像处理中的应用

简要介绍了小波分析的基本原理和分类，及其在图像处理中的应用。重点论述了小渡分析在图像增强、降噪、压缩和融合中的应用。通过实例充分说明了小渡在图像处理中的实用价值与工程作用。     

小波分析在图像处理中的应用

简要介绍了小波分析的基本原理和分类,及其在图像处理中的应用。重点论述了小波分析在图像增强、降噪、压缩和融合中的应用。通过实例充分说明了小波在图像处理中的实用价值与工程作用。     

小波域音频信号降噪研究

音频降噪是音频处理前期的必要步骤,小波域降噪是其中一个重要的研究方向,为了使人们对小波域音频降噪有概括了解,在对小波域音频降噪相关文献进行分析和理解的前提下,首先介绍了小波变换及其特性,同时阐述了小波降噪的最优选取和处理准则,及对音频进行小波变换时小波基的选取原则;然后评述了用于音频降噪的阈值,多小波、小波包、模极大值和尺度相关法等5类方法及各自的发展;接着介绍在前人基础上,提出新的基于模极大值和尺度理论的降噪算法;最后探讨了小波域音频降噪的发展方向。     

基于小波变换的多分辨率图像分割

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容。该文介绍了基于小波变换的多分辨率图像分析和分水岭分割算法的综合分割方法。小波变换的多分辨率应用可以有效地减少分水岭算法图像过分割现象;给出了低分辨率下的分割图像到高分辨率图像层上的映射策略,完成了图像从粗糙到精细分割,从而保证了分割准确性,降低了分割的复杂性和计算量。分析了形态学滤波器降低图像噪声和保护图像中对象边界的处理方法,进一步减少了图像过分割的现象,提高了图像分割效果。经实验证明该方法的有效性。     

基于小波变换的图像配准

图像配准是信息融合处理中的重要环节。本文分析了图像配准的数学模型,并对小波变换进行了研究。基于小波理论,提出了一种高精度的图像配准方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,按照互信息最大的原则对小波分解各层的近似分量求取其配准参数,最后通过迭代实现图像配准。实验结果表明,该方法配准精度高、可靠性好,较之传统的方法有明显的优越性。     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

二维时空域连续小波变换在目标跟踪中的应用

连续小波变换在图像处理尤其是目标跟踪领域中的应用很广,目前在跟踪上运用较多的小波有Gabor小波、时空域Morlet小波等。本文重点说明二维连续小波变换目标跟踪的原理及实现过程,并将二维连续小波变换运用到微小目标以及红外目标跟踪中,取得很好的跟踪效果。