基于SURE-LET和非张量积小波的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯噪声,提出了基于SURE-LET和非张量积小波的去噪方法,主要包括图像在非张量积小波下的分解、各个子带在不同阈值函数下的处理以及它们最优的线性组合3个步骤．通过选择合适的非张量积小波滤波器参数,使无噪遥感图像和噪声在变换分解中得到的小波系数分离较好,去除噪声对应的小波系数时被去除的无噪图像对应的小波系数较少,从而取得更好的去噪效果．实验结果表明：此方法用于高斯噪声的遥感图像的去噪不仅速度很快,而且去噪效果优于传统基于张量积小波的SURE-LET方法．     

基于非均匀五株采样滤波器组的图像阈值除噪

针对传统二维小波缺少多方向特性和传统多方向滤波器组不能进行多尺度分解的缺陷,提出了一种具有多尺度多方向特性的非均匀五株采样滤波器组。该滤波器组每层分解具有一个低频子带和十二个高频子带,并可通过对低频子带的重复分解得到图像的多尺度信息,实现了多方向分解和多尺度分析的统一完成。将提出的非均匀五株采样滤波器组结合统一阈值方法应用于图像除噪。经试验验证,与小波统一阈值除噪相比,所提出的方法对除噪后的图像无论从视觉效果和峰值信噪比(PSNR)上都有较显著提高。     

An image denoising method based on multiscale wavelet thresholding and bilateral filtering

A novel image denoising method is proposed based on multiscale wavelet thresholding (WT) and bilateral filtering (BF). First, the image is decomposed into multiscale subbands by wavelet transform. Then, from the top scale to the bottom scale, we apply BF to the approximation subbands and WT to the detail subbands. The filtered subbands are reconstructed back to approximation subbands of the lower scale. Finally, subbands are reconstructed in all the scales, and in this way the denoised image is formed. Diff...     

Wavelet-Based Denoising Attack on Image Watermarking

In this paper, we propose wavelet-based denoising attack methods on image watermarking in discrete cosine transform (DCT) or discrete Fourier transform (DFT) domain or discrete wavelet transform (DWT) domain. Wiener filtering based on wavelet transform is performed in approximation subband to remove DCT or DFT domain watermark, and adaptive wavelet soft thresholding is employed to remove the watermark resided in detail subbands of DWT domain.     

基于小波多阈值和子带增强的图像去噪

为了在有效降低噪声的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出了一种基于小波多阈值和子带增强的图像去噪方法.该方法对最小尺度小波系数采取软阈值方式,将其他小波系数再分解为近似子带和细节子带,依据误差度增强近似子带像素块,同时引入增强因子调节增强幅度;利用局部方差和混合阈值函数对各子带进行阈值处理,保证了图像达到较好的去噪效果.实验表明,与传统阈值方法相比,该方法不仅提高了去噪图像的峰值信噪比,而且较好地保留图像边缘特征,优于常规的阈值方法.     

基于图像局域特性的自适应贝叶斯小波收缩去噪算法

在小波去噪过程中,对小波系数进行统计建模,去噪效果会得到较大的改进.该文在贝叶斯萎缩去噪的基础上,提出了基于图像局域特性自适应阈值去噪算法.实验结果表明:新的算法比传统的算法能更有效地去除噪声,获得更高的PSNR.同时,图像中的边缘也保护得更好.     

基于小波收缩的神经网络图像“去噪”算法研究

提出一种基于小波收缩的神经网络图像“去噪”的新方法。此算法引入了一种新的小波收缩函数（3次样条曲线）对小波系数进行处理。由于此算法中的小波收缩函数具有较好的光滑特性,它克服了小波收缩中硬阈值和软阈值方法所带来的缺点,并且神经网络模型实现此算法。实验表明：此算法比用传统的硬阈值和软阈值方法图像“去噪”有更好的峰值信噪比且具有比传统算法更好的学习特性。     

基于小波变换的SAR图像自适应子带编码算法

为降低大数据量SAR图像对传输带宽和存储空间的要求,必须对SAR图像进行高效压缩.基于小波变换的传统SAR图像压缩方法只对低频子带进行分解处理,造成SAR图像处于中高频子带的重要纹理信息丢失.针对上述问题,提出一种基于小波变换的自适应SAR图像压缩算法.首先对图像进行小波软阈值消噪预处理,然后依据能量指标,进行子带重要性判定,对认定为重要的子带进行深一层次分解,分解完成后对所有子带进行恒定比特率条件下的最小误差量化,实现对图像的自适应压缩.仿真实验表明:该算法能很好地保护SAR图像的高频细节,提高了信噪比.     

适用于DICOM图像网络传输的改进零树编码方法

针对单帧DICOM图像，本文结合HVS（Human Vision System）提出了基于特殊阈值和变长区间处理的改进零树编码方法。该法既充分利用小波系数的带间、带内相关性，又能很好地体现纹理图像的特点；对得到的编码码流结果进行游程编码，可进一步提高编码效率。实验结果表明，该方法灵活性强，适用于医疗CICOM图像在网络传输中的渐进传输应用。     

基于频域收缩的Quincunx小波变换复原算法

针对含噪退化图像复原问题,提出了基于频域收缩的Qu incunx小波变换复原算法。该算法引入了收缩因子,对不同频率部分的系数给予不同程度的收缩,不仅保证了对有色噪声压制效果,还最大限度地保留了图像信息。运用Qu incunx小波变换,从频域收缩的结果中进一步提取图像信息,消除了频域收缩所附带产生的有色噪声和振铃效应,同时具有空域计算、原位计算以及易实现整数变换的优点,适合用定点DSP(D igitalS ignal Processor)实现。运用含噪退化的图像进行实验比较的结果表明,该方法较维纳滤波、等功率谱方法在SNR(S ignal-to-Noise Ratio),ISNR(Improvem ent of S ignal-to-Noise Ratio)两个参数上均提高3倍左右;在NMSE(Norm alized M ean Square Error)参数上,与维纳滤波具有相同的数量级,仅是等功率谱法的1/5左右。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

多孔小波和非下采样滤波器组去除遥感图像的多种噪声

结合àtrous小波变换和非下采样轮廓波变换的优点,提出一种基于àtrous 非下采样轮廓波变换的遥感图像去噪方法.该方法用非抽取离散小波变换的àtrous算法对图像进行多尺度分解,然后用非下采样的多方向滤波器组对得到的细节分量进行多方向分解.对含有多种噪声的遥感图像,àtrous 非下采样轮廓波变换将图像中不同种类的噪声分解到不同的小波系数分量中,使得可以根据噪声特性选择最合适的去噪方法,比用一种方法去除所有类型的噪声更科学且去噪效果更好.     

基于图的脑组织磁共振图像分割方法

提出一种基于图的层次聚类算法实现脑组织磁共振图像的自动分割。首先,采用基于图的分割方法对脑组织MR图像进行初始分割。由于脑组织MR图像各类组织结构分布复杂,尤其是脑脊液和灰质区域细节信息丰富、结构变化多样,分割结果中存在过分割现象。因此,利用对偶树复小波变换高频子带信息构造基于图的分割方法中参数k的自适应取值函数,避免图像平滑区域分割后产生大量小区域。然后,以层次聚类算法合并分割得到的小区域,解决基于图的方法分割脑组织MR图像中存在的过分割问题。最后,通过大量真实脑组织MR图像实验证明该方法在脑组织MR图像分割中的准确性和稳定性。     

基于双变量收缩函数与小波系数增强的SAR图像去噪

在充分考虑斑点噪声模型特殊性的基础上,将双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合,提出一种新的用于SAR图像的斑点抑制算法.将双变量收缩函数与双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果.     

基于变分贝叶斯推理的高光谱图像恢复

提出一种基于变分贝叶斯推理的高光谱图像恢复方法.建立描述高斯噪声的最大似然函数项,采用小波基矩阵变换,构建小波变换后因子稀疏分布的先验函数;然后建立估计图像和相关超参数的联合后验概率估计模型,并通过变分贝叶斯推理得到估计的图像.利用实际的高光谱图像进行实验,从恢复的衡量指标和视觉效果图两方面验证所提出方法的有效性,结果优于目前常用的图像恢复方法.     

非线性小波变换及其在图像压缩上的应用

提出了一种基于非线性小波变换的图像压缩方法。使用非线性小波变换可以更高效地表示图像的边缘信息,并更能把图像的能量变换到低频子带上。仿真结果也表明,提出的方法在较高压缩比时比JPEG2000效果要好。     

基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪

提出了一种基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪方法。图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像,在不同尺度的子带图像上进行基于阈值收缩滤波的细节系数增强,再进行小波重构,即可得到增强后的图像。该方法可以有效地去除噪声,增强图像的平均梯度,改善图像的视觉效果。     

Semi-Fragile Watermarking for Copyright Protection and Image Authentication

In this paper, we propose a semi-fragile watermarking technology for copyright protection and image authentication. We transform the image into wavelet domain and group the four adjacent wavelet coefficients. Utilizing the characteristics of tile human visual system, we embed a digital signal into the average of the four adjacent wavelet coefficients since the mean has better ,stability than single wavelet coefficient. This method needn‘t original image when extracts the watermark. Experimental results show the effectiveness of this method which is robust to common image process and fragile to malicious attack.     

一种适合JPEG2000编码的动态感兴趣区域提取算法

在分析了JPEG2000感兴趣区域（ROI）编码标准的基础上，提出了一种基于形态学的动态JPEG2000的ROI提取方法．利用形态滤波器组与分水岭分割算法将LLn小波子带图像划分为若干闭合区域，再利用区域纹理特征来判定LLn小波子带图像的ROI以及生成LLn子带的二值模板，最后依据离散小波变换结构以及坐标映射原理，动态生成全部子带的二进制ROI模板．在JPEG2000压缩软件中的应用结果证明，所提方法克服了目前ROI编码必须人工参与的缺陷，利用它可根据图像内容自动生成ROI编码图像，大大提高了批量ROI编码的效率．该方法同时还支持任意形状的图像，并与国际JpEG2000标准兼容．     

一种基于小波──LBG的图像压缩研究

首先,研究小波变换产生的各子图像的统计特性,然后以此为依据选择编码算法,通过小波与传统的LBG矢量编码算法的有效结合获得了较好的编码结果。