基于小波变换与双线性插值图像配比算法研究

插值算法常用在图像缩放中的像素点处理,目的是为了减少图像的失真和模糊.插值缩小技术可以使图像用小的信息量涵盖原图像的重要信息.插值放大技术可以使图像的分辨率提高,但同时容易出现块状和锯齿现象.为了尽量使复原图像更接近原始图像,它分析现有的常用三种插值算法(最近邻点插值、双线性插值、双三次插值),同时结合小波变换思想,提出了一种小波变换与插值的图像复原配比新方案.大量实验表明与传统的直接双线性插值复原图像以及小波与双线性插值结合重构图像相比,新方案的峰值信噪比、像素差值比、均方差都具有更为突出的优势.这种方案能有效提高图像复原的效果,并且具有普适性和灵活性,适合各类格式及尺寸图像处理.     

基于小波变换与Bézier曲面插值相结合的图像插值方法

为提高遥感图像的分辨率,提出首先对图像进行小波分解,然后对小波分解后的相应高频子带进行B啨zier曲面插值,再通过小波逆变换后获得高分辨率图像的图像插值方法.实验结果表明:该方法较好地保持了图像中丰富的高频成分,插值后的图像具有很好的视觉效果和较高的信噪比,克服了传统的插值方法使图像高频部分损失、细节被模糊的缺点;该算法结构简单、易于快速实现,是一种行之有效的超分辨率算法.     

基于小波变换的图像增强方法研究

利用不上波变换后特有的图像数据结构，将小波分析与传统的增强方法遥机地结合起来，进行了图像增强方法的探讨和研究。实验结果表明，该方法对原图像中较模糊，对经度差的细节得到增强，纹理清晰、层次感强，其处理结果比传统的图像增强方法令人满意。     

基于小波变换与曲波变换的图像插值

提出了一种组合小波变换与曲波变换稀疏约束的图像插值算法。利用小波变换对图像纹理成份和曲波变换对图像卡通成份的稀疏表示特性,首先将图像插值问题转化成稀疏约束的图像重建问题,然后通过迭代投影对复原最优化问题进行求解,从而实现成份自适应的图像插值。实验结果表明,相比于现在有图像插值算法,本文算法可以显著地提高被插值图像的峰值信噪比(PSNR)和视觉质量。     

基于小波变换的虚拟现实场景中的图像处理

提出一种基于小波分析理论的虚拟现实场景中的图像处理方法 ,旨在对用于景物表面的纹理贴图或背景图像进行小波分解 ,在量化编码中以视点与图像的距离作为度量 ,选取一系列不同的阈值对图像进行压缩处理 ,从而得到一系列不同质量的图像 ,然后在虚拟现实场景中根据视点与景物的距离调用不同级的图像文件 .此方法对于降低系统负荷 ,提高图像的实时显示速度有一定的价值     

基于新三步搜索法的超分辨率图像处理研究

超分辨率图像复原的目的在于复原截止频率之外的信息,以使图像获得更多的细节和信息.本文采用POCS方法进行超分辨率图像复原研究.运动估计在超分辨率图像复原中起着重要作用,三步搜索法由于第一步搜索步长过大,对于小运动估计效果较差.本文提出了一种新的运动估计方法--新三步搜索法,在第一步搜索时采用了并行思想,有效地弥补了三步搜索法的这一缺陷.使用新三步搜索法得到的平均绝对偏差和峰值信噪比均优于三步搜索法得到的结果,得到的图像也优于三步搜索法得到的图像.     

基于插值替换的小波域音频水印算法

对一个给定信号的采样点集进行插值可以得到近似的数值点,利用该性质提出了一种基于插值替换的小波域音频水印算法。首先对话音信号整体进行小波分解,将其划分成若干频带,然后根据人耳听觉的频率掩蔽效应,选择出对人耳听觉不敏感的频带所对应的小波系数,将其分帧后采用样条函数插值来实现水印的嵌入。实验表明,嵌入水印后的语音信号不仅具有良好的不可感知性,而且对诸如加噪、低通滤波、重采样、重量化、回声、Mp3压缩、去同步等攻击具有很强的鲁棒性。     

基于尺度函数的插值小波构建方法

经典小波采样理论应用正交小波构建插值小波,然而正交小波的解析表达式通常比较复杂或难以获得,因此在实践中确定和构建插值小波,成为信号处理及调和分析领域研究的重要课题。为此,提出一种构建插值小波的新方法。该方法应用尺度函数构建插值小波,避免了对正交小波的求解,提高了构建插值小波的效率。以Daubechies和Coiflets多分辨分析为例,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于小波的图像插值研究

借助图像的小波变换，提出了一种新的图像插值方案，该方案利用图像小波分解后高低分辨率子带之间存在的相似性，由低分辨率子带插值近似高分辨率子带，从而得到比原图像分辨率高的图像。结合三次B样条插值，实验结果令人满意。     

基于方向小波变换和再生核滤波器的多描述图像编码

为解决目前多描述图像编码效率不高的问题,提出了一种新的多描述图像编码方法,该方法利用方向小波变换有效地去除了小波频域的冗余信息;同时提出一种新的图像插值方法,当解码端丢失一个描述时,利用所提出的方法可插值出丢失的描述.实验结果表明:所提出的算法在保持较高压缩率的前提下,具有很好的鲁棒性,在高误码率信道上与传统的多描述图像编码相比可以得到更好的重建图像质量.     

利用改进的小波阈值算法进行图像消噪处理

硬阈值函数用于图像去噪处理时重构的信号会产生震荡,而软阈值函数用于图像去噪处理又会造成边缘模糊现象,本文引入参数α将软硬阈值函数相结合,提出一种新的阈值函数,并将该算法应用于静态图像去噪处理中.结果表明,该算法不仅能有效的改善图像信噪比,而且能使信号的边缘保持较高的分辨率,是一种有效地图像去噪方法,具有一定的实用价值.     

基于小波变换的图像处理技术研究

小波变换由于自身具备的时频域局部化特性,能有效地克服Fourier变换在处理非平稳的复杂图像信号时所存在的局限,已成为图像处理的一种重要手段。在简单介绍小波变换基本原理的基础上,举例说明了小波变换在图像去噪、压缩、增强和融合等方面的应用。实验结果表明：将小波变换应用于图像处理可获得良好的处理效果。     

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。     

基于小波变换的路面破损图像降噪增强算法

针对传统的边缘提取算法对提取路面裂缝的不适应问题,提出了一种基于二维离散小波变换的路面裂纹图像降噪增强算法。该算法利用小波变换分解公路裂纹图像,自适应地处理不同层次的细节系数,增强裂纹信息。实验结果证明,面对复杂的图像背景纹理信息和大量噪声,算法能够成功锐化裂纹边缘信息,去除公路纹理噪声,有着较强的鲁棒性。     

基于混沌和小波变换的彩色图像数字水印算法

彩色图像在实际生活中有重要的地位,且基于小波变换的水印算法引起越来越多研究者的关注,本文提出了一种基于混沌和离散小波变换的彩色图像数字水印算法,即把经过混沌置乱处理的彩色水印嵌入到原始彩色图像中.简要介绍了图像小波分解的相关理论,分析了水印嵌入位置,给出了二维Logistic混沌的定义及彩色水印置乱的具体步骤.重点阐述了水印嵌入和提取的算法、实验结果及攻击测试结果.     

基于2D小波变换的图像消噪算法

利用2D小波变换对含噪图像进行消噪处理。基于小波变换具有的多分辨率特点,分析图像信号的局部特征,滤除掉含噪图像中的高频成份,达到降低噪声的目的。文中给出了含噪二维图像信号模型,以及利用2D小波分析对图像信号消噪的步骤。同时介绍了MATLAB6．5中小波分析支持的图像格式。经噪声图像仿真测试,小波变换中独立阈值法具有较好的消噪效果。     

小波变换在光栅图像处理中的应用

小波变换在信号分析、计算机视觉、视频图像分析、CT图像和地震勘测等领域有广泛应用,在变形光栅图像处理中可用以滤除噪声和消除频谱混叠等。介绍并实现了小波变换滤除噪声、消除频谱混叠的原理和实现过程。采用光栅三维扫描仪获取铁路导轨的光栅图像,点云拼接后对数据、图像