基于小波分析的眼底病图像预处理

将小波变换方法用于眼底病灰度图像预处理。采用Haar小波对输入的眼底病灰度图像进行单尺度二维离散小波分解提取边缘。为了从不同程度改善图像的质量,我们对分解的图像进行量化编码,把高频三个方向的分解系数图像用离散小波变换逆变换进行图像融合及图像增强。通过计算机模拟对比了一阶、二阶微商的边缘提取方法和小波变换边缘提取方法预处理结果,结果表明采用小波变换对输入的眼底病灰度图像进行预处理是一种更理想的方法。     

基于整数小波变换的多光谱遥感图像压缩技术

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的3维集合分裂嵌入块编码(3D SPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零树编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,对单波段图像,采用2D SPECK编码,对多波段图像,谱域上构成的小波矢量采用离散余弦变换(DCT)进行变换,对变换后的系数进行3D SPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。     

一种基于整数小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于整数小波变换的数字图像压缩方案.该算法首先对原始图像进行边界延拓,然后对延拓后的图像进行基于提升格式的整数小波变换,对于小波变换后的系数进行基于形态膨胀算法的嵌入式小波零树编码,最后进行自适应算法编码.实验结果表明,该方案在缩短编码时间以及提高压缩比和峰值信噪比方面,均取得了良好的效果.     

噪声图像压缩编码的小波变换方法

基于小波变换理论，研究小波变换域噪声图像的压缩编码方法，以实现在小波变换域同时达到对图像噪声的去除与图像压缩编码的目的，并且使两者均获得较好的效果。最后给出的实验结果证明了本文方法的有效性。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

基于复—方向小波变换和视觉表示的图像增强

针对复—方向小波变换具有好的平移不变性、方向选择性、对图像边缘特征的表示比传统实小波要好等优势,提出了一种基于视觉表示统计特性和复—方向小波变换的图像增强新方法。该算法在图像的多尺度复—方向小波变换域内进行动态范围(亮度)修正和局部对比度调整以增强图像。实验结果表明,与目前经典的多尺度增强算法相比,运用本文的算法增强的图像视觉效果好,在边缘和细节处失真小,而且对图像源的变化具有很好的鲁棒性。     

红外空中小目标小波域检测方法

针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换的检测算法.该方法首先对小目标图像进行小波分解并在考虑高频系数能量的基础上对噪声和背景边缘系数进行抑制,然后将遗留下来的高频系数通过线性映射变换成灰度图像.其次对3个方向的高频图像按照一维最大熵法进行二值化处理并通过形态开算子进一步滤除噪声,随后将高频图像两两相与关联生成单帧检测结果,并进一步利用帧间目标位置的相关性完成小目标检测过程.最后,在原图像中以检测结果图像的质心为中心生成跟踪窗口.试验结果表明,相对于通常的小目标检测算法,提出的算法在背景抑制、检测准确度以及速度方面都具有一定的优势.     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。     

基于小波多方向信息组合的纹理图像检索

针对基于单一小波和复小波的纹理图像检索方法中图像纹理的向性信息不够多、影响检索率的问题,本文提出了一种将传统小波和复小波分解后得到的方向子带信息进行组合,并计算其一阶统计矩以提取特征,以Canberra距离度量相似性,从而提高纹理图像检索率的方法。对Brodatz图像库的仿真实验表明,本文提出的方法优于传统小波和复小波。     

平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪

提出了一种基于平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪方法.对红外图像进行平稳小波变换后,对小波系数进行模糊阈值处理实现图像去噪.仿真结果表明,与正交小波模糊阈值、平稳小波统一硬阈值和维纳滤波去噪方法相比,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除红外图像噪声的同时,能够获得很好的边缘保持效果.     

一种基于小波变换的红外图像对比度增强技术

将小波变换理论应用于红外图像处理 ,提出一种基于小波变换的红外图像对比度增强方法。对低对比度的红外图像施行小波变换 ,得到其多尺度梯度分布 ;合理地增强其在各个尺度上的梯度模值 ,直接扩大尺度空间图像的动态范围 ,既增强了图像的对比度 ,又控制了噪声。实验结果表明 ,与直方图均衡方法相比 ,此方法效果较佳     

基于平稳小波变换的遥感图像融合方法

针对目前方法在多光谱图像和高分辨率图像融合中存在的问题,提出了一种IHS交换和平稳小波变换相结合的图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换后,得到I、H和S三个分量,接着对I分量和高分辨率图像进行基于平稳小波变换的图像融合,得到一幅新的强度图像,最后用新的强度图像和H及S进行IHS反变换,进而获得最终融合图像.实验表明,它优于传统的IHS变换法和小波变换法.     

基于小波系数相关性的图像隐写分析

提出了一种新的针对空域图像隐写的盲检测方法。利用互信息分析秘密信息嵌入对图像小波系数在尺度方向和空间方向相关性的影响,使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征,以支持向量机（SVM）作为分类器。针对LSB匹配和随机调制隐写算法。实验表明,本方法能有效检测到未经JPEG压缩过的含密图像。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

基于改进零树小波的图像压缩算法在舰船故障远程诊断中的应用

结合舰船故障远程诊断中图像压缩、传输存在的问题和特点,提出对故障诊断图像实现感兴趣区域无损编码与背景区域高压缩比压缩相结合的思路。比较JPEG和JPEG2000算法的编码过程及缺陷,利用小波变换具有多分辨率分析的特点,提出了基于改进零树小波算法。以离散小波变换为基础,产生嵌入式码流,利用较粗尺度系数来预测较细尺度系数。针对某型燃气轮机的零级动叶部位破损的故障,完成了舰船故障远程诊断中机电设备故障图像的压缩应用研究。研究表明:原始图像压缩后能有效降低数据量;重构图像中的感兴趣区域清晰,说明改进零树小波算法完全能满足远程诊断需求。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法

高光谱图像数据具有大量波段,波段之间的相关性较高,可以利用数据融合技术来降低其分析难度.提出了一种新颖的基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法.首先对高光谱数据进行特征图像提取;再将提取出的多幅特征图像分别进行非采样Contourlet变换,并按区域能量进行加权融合;最后对融合系数进行非采样Contourlet重构.实际的OMIS高光谱遥感图像融合的实验结果表明,所提基于非采样Contourlet变换的加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,且效果明显好于典型的小波变换和Contourlet变换的融合方法.     

一种利用小波包函数调制的 MC-CDMA 及其性能

将小波包变换理论应用于多载波码分多址(MC-CDMA)系统,提出一种基于小波包函数的正交调制方法.系统中,发端数据串并转换成若干子信道,每个子信道的数据进行直序扩频,不同子信道上的数据以chip调制不同的小波包函数作为基带传输波形.小波包函数的一系列优良性质,使系统能有效地抗多径干扰,抑制子信道串扰、多址干扰等.本文对系统在多径Rayleigh慢衰落信道中的性能,进行了理论分析和计算机仿真.结果表明,本系统比基于DFT的MC-CDMA有较大的性能改善.     

直接序列扩频系统中抑制窄带干扰的变换域技术

本文主要介绍了三种抑制DSSS中窄带干扰的变换域方法。与离散傅立叶变换（DFT）相比,基于重叠变换（LT）的处理方法能更有效地将窄带干扰限制在有限的子带内,这两种方法共同的缺点是：时频分辨率固定,带内频谱泄漏水平较高。基于自适应子带变换（ST）／小波包变换（WPT）的变换域技术,其时频分辨率可随输入信号灵活调整,而且对应的正交镜像滤波器具有良好的幅频特性,因而能更有效地抑制窄带干扰。