一种基于提升小波分解图像融合方法

提出一种新的基于自适应提升小波变换的图像融合方法。基于信号局部结构特征的相关性和方向性,采用自适应提升策略构造小波;利用提升小波对图像的低频和高频分量进行分解,在两幅图像配准的前提下,将小波系数合并,进行小波逆变换,得到融合后的图像;引入融合对称度来判断融合方法的性能。比较融合后图像的熵、相关函数和融合对称度性能指标,提升小波变换方法优于直接平均法和Symmlets小波变换方法。     

基于织物结构特征和小波变换的快速疵点检测

给出了一种利用小波为分析工具,基于织物采样图像进行疵点检测的新方法.首先对织物疵点图片进行了奇偶行列采样抽取,得到奇偶两幅子图像并使得图像的总数据变为原来的二分之一,然后再进行小波变换.在进行小波变换时,采用邻域插值,使得紧支撑小波滤波器的系数序列得到缩短,并可以由原来的滤波器系数计算出缩短后的滤波器系数.实验结果表明该方法可以在保证检测效果准确性的同时,大幅减少数据计算量、提升检测速度.     

一种小波域内的BP神经网络图像压缩方法

通过时Mallat算法和提升小波变换的比较,并分析图像经过小波变换后系数的分布特点,提出了一种新的将提升小波变换和BP神经网络相结合的图像压缩方法.根据小波变换后图像的绝大部分能量都集中在小波变换的低频部分这一特性,利用BP神经网络,对不同的频带子图进行不同压缩比的压缩,从而得到高质量的重构图像.结果表明,该算法不仅有较高的压缩比,而且获得了质量较高的重构图像,对背景简单的图像压缩效果尤为明显.     

基于方向导数的多光谱图像快速融合新算法

针对提升小波变换的特点,研究图像融合规则,提出了一种新的基于方向导数的多分辨多光谱图像快速融合算法。首先,利用提升小波变换得到待融合源图像的多分辨分析;然后以小波域方向导数为判据,在图像的多分辨分析的相应各级上进行融合,得到融合图像的多分辨分析;最后,利用提升小波反变换重构融合图像。使用多光谱图像对算法进行验证并与方向对比度算法进行对比,结果表明,融合图像完好的融合了源图像的信息,且算法运算时间短。     

基于提升小波变换的图像融合规则综述

对提升小波变换的基本原理进行了介绍,描述了基于提升小波变换的图像融合的主要步骤,对基于提升小波变换的图像融合规则进行了概括。     

基于提升小波变换的图像融合规则综述

对提升小波变换的基本原理进行了介绍,描述了基于提升小波变换的图像融合的主要步骤,对基于提升小波变换的图像融合规则进行了概括。     

提升小波变换在边缘检测中的应用

针对图像边缘集中在图像的高频系数中,该文利用小波变换的性质,将提升小波变换应用于边缘检测中。通过提升小波变换将图像进行分解,首先对低频系数进行Canny算子提取边缘,再分别对三个高频系数进行阈值处理,最后对边缘图和高频系数进行逆变换。实验结果表明:该算法运算速度快,可以形成图像双边缘,使图像的边缘更加清晰、完整。     

海量数据流的提升小波变换并行算法研究

提升小波变换算法在图像去噪中有广泛的应用,但是对于海量数据流该算法计算速度缓慢无法达到实时性.为了提高计算速度,提出一种基于图形处理器(GPU)的并行计算策略,把传统提升小波变换算法映射到CUDA编程模型,利用具有大规模并行计算特征的GPU作为计算设备,结合GPU存储器的优势实现了基于滑动窗口的提升小波变换并行算法.实验的测试结果表明,在现有的实验条件下,随着图像的增加,提升小波变换并行算法可以把计算速度提高50倍,效率提高明显.本文提出的方法也可以用其他图像处理算法的并行化.     

基于纹理的自适应提升小波框架的图像增强

经典二维小波变换仅在图像的水平和垂直方向进行变换,对图像的纹理信息表示能力不足,基于小波变换的图像增强的效果还不尽人意。为了更好地表示图像的纹理信息,提出一种基于纹理的自适应提升小波的图像增强方法,根据图像的局部特征预测图像的纹理方向,沿纹理方向应用小波变换,使图像的纹理信息表示更准确,而且小波变换法在抑制噪声方面性能优良,将其应用于图像增强,仿真及实验结果表明该方法具有有效性和实用性。     

视频图像实时小波变换系统

视频图像实时小波变换系统由CCD摄像头、视频图像采集卡和计算机软件组成．利用数值方法对视频图像进行小波变换，并实时显示变换结果。实验表明该系统对视频图像的实时小波变换具有较高质量和效率，利用Haar小波变换，图像边缘得到明显增强。     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

二维小波的提升方案及其在图像融合中的应用

提出了一种新的二维小波提升方法,并把它应用于图像融合中。该方法利用图像局部结构的相关性和方向性,将两个配准后的图像经过提升小波分解,合并相关系数,再通过逆变换,得到融合后图像。并引入信息熵、相关系数和清晰度等性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明,此提升方法在融合速度以及融合后的图像质量上优于传统小波变换和张量积小波提升方法。     

一种基于提升小波变换的快速图像融合方法

目前，多尺度分解的方法已开始应用于图像融合．针对基于传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、对内存的需求量大，不适于实时应用的局限性，提出了一种新的基于提升小波变换的快速图像融合算法．多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到复合图像，实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合后的图像质量上都优于传统的方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果,提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适应提升小波变换时,通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数,在系数量化时运用整数量化方法。实验结果显示该方法具有较好的压缩效果。     

基于静态小波变换的提升框架分解

静态小波变换的最大优点是具有平移不变性。该文基于小波变换的多相表示,利用多采样率滤波器理论中上(下)采样算子与滤波器的等效易位关系,提出了将传统的静态小波变换由懒惰小波变换经过有限步交替的提升和对偶提升结构来实现的方法。由于提升框架容易实现逆变换,故在处理边界中具有更大的灵活性。分析表明,与标准算法相比,通过提升分解,可减少一半计算量。     

一种新的M通道提升小波变换的图像处理算法

本文利用M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点,实现了M通道小波变换的提升分解,并给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。此算法只要有分解算法,立即可以得到合成算法,而且将运算结果取为最接近的整数,就可实现整数到整数的小波变换。数值实验结果表明,该方法对图像压缩行之有效。     

基于区域特性选择的多传感器图像融合

提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的多传感器图像融合新算法,首先,将高分辨力图像所有的低频特征融合到多光谱图像中,再对高分辨力图像经提升小波分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,采用边缘有效因子融合思想进行分区融合,最后,对提升小波反变换后的强度分量进行IHS反变换得到最终的融合图像。实验结果表明:该方法所得融合图像能够较好地保留多光谱图像的光谱信息的同时,提高了图像的空间分辨力,融合效果优于IHS变换法和小波变换法。     

一种基于小波变换的快速图像编码算法

在传统的图像小波变换中,首先需要对每行进行小波变换,等所有的行变换完成后再进行列小波变换,然后再进行嵌入式量化和编码,这就需要足够的存储容量保存这些变换结果,而且运算速度也慢。该文提出了一种基于小波变换的快速编码方法。在行变换中,仍然使用传统的提升结构,在列变换中,使用基于因果系统的低存储容量的提升结构。一旦有小波系数输出,就进行相应的量化、编码。该方法不仅压缩效果较好,而且在运算时间上得到大大提高。