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利用第二代小波变换--提升小波变换,为第一代小波变换提供了一种新的更快速的实现方法,使得其构造不再依赖于Fourier 变换构造,可以实现所有的第一代小波变换,提升方案把此变换过程分为分裂、预测和更新3个阶段.基于提升算法的小波变换是新一代静止图像压缩标准--JPEG 2000的核心算法之一.在研究小波提升方案的基础上,分析了它在JPEG 2000应用,最后将小波提升和Mallat算法进行分析比较,试验证明提升方案的小波变换算法计算时间比Mallat 算法减半. 相似文献
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对于高分辨率相机所成图像来说,数据量是非常巨大的,光用软件来进行压缩远远不能满足实时性的要求。离散小波变换是当今许多图像处理和压缩技术的基础。JPEG2000是最新的静态图像压缩标准,其核心算法是小波变换。5/3小波提升方法在JPEG2000中主要用于无损图像压缩。本文详细介绍了第二代小波的构造方法—基于因式分解的提升格式,提出对5/3小波的改进,并采用了TMS320C6416实现的了该算法。DSP实验结果证明提升5/3小波变换具有处理速度快、实时性强、压缩比大、恢复效果好的特点。 相似文献
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一种基于小波与双三次插值的CCD图像超分辨方法* 总被引:1,自引:0,他引:1
为了尽可能地保持CCD图像的原始信息,提高图像的空间分辨率,有利于对图像的细节信息进行观察分析,对各种超分辨方法进行研究,提出了一种改进的基于小波和双三次插值的超分辨方法:对低分辨率图像进行灰度变换,并把它作为小波逆变换的低分辨率图像,对图像进行恢复,再与低分辨图像的双三次插值图像求平均。将该方法应用于CCD图像,从视觉上空间分辨率有提高,并可以获得25.524 4 dB的峰值信噪比。实验结果表明,该算法得到了比全小波双三次插值、原图像作为低频图像小波双三次插值和双线性插值更高的峰值信噪比及更好的图像细节 相似文献
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图像匹配是图像处理和计算机视觉领域的一个基础问题,它源自多个方面的实际问题.点特征匹配的首要任务就是提取稳定的特征,并进行描述.该特征能对旋转、尺度缩放、仿射变换、视角变化、光照变化等图像变化因素保持一定的不变性,而对物体运动、遮挡、噪声等因素也保持较好的可匹配性.提出一种基于点的尺度、旋转不变特征变换(SIFT)算法的亚像素级图像配准算法,首先在尺度空间进行特征检测,并确定关键点的位置和关键点所处的尺度,然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征,以实现算子对尺度和方向的无关性.该方法具有旋转、尺度缩放、亮度变化不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定.独特性好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配.高速性,该匹配算法可以达到实时的要求. 相似文献
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亚像元的CCD几何超分辨方法 总被引:7,自引:2,他引:7
为了在现有CCD像元尺寸的基础上提高CCD像元分辨力,对CCD几何超分辨问题进行了研究.从研究现状入手,给出了现有算法及其不足,建立了亚像元超分辨成像数学模型,提出了亚像元的CCD几何超分辨方法.该方法将两片线阵CCD集成在同一器件中,在线阵方向上错开半个像元,同时读出时间减半,最终交织重组图像数据,以合成高分辨率图像.利用MATLAB 7.0.1软件对双线性插值方法及亚像元成像方法进行了仿真,并定性定量地分析了两种方法的效果.结果显示:亚像元方法合成图像分辨率约为低分辨率图像的2倍,且两组仿真图像中的PSNR比双线性插值图像分别高出1.486 4 dB和2.207 0 dB.该方法可以显著地减轻欠采样引起的图像模糊,且实时性优于双线性插值方法. 相似文献
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