基于双树复数小波变换的图像去噪方法

在双树复数小波的基础上引入平移不变的重要思想,使其具有真正意义上的平移不变性.提出了一种基于平移不变双树复数小波变换的图像去噪方法.实验结果表明该方法能有效提高图像去噪效果及图像边缘检测能力.     

基于双树复数小波变换的微钙化诊断方法

提出一种基于双树复数小波变换的微钙化分类方法.通过提取基于小波和灰度直方图的纹理特征,结合遗传算法进行特征优化,分别用神经网络,支持向量机和KNN分类器进行微钙化的良恶性分类.对三种不同的分类器进行对比,结果表明:KNN分类器取得最好的效果,而支持向量机优于神经网络.KNN分类器对比于神经网络和支持向量机,无需训练,可节约训练时间,最直接地利用了样本和样本之间的关系,减少了类别特征选择不当对分类结果造成的不利影响,可以最大程度地减少分类过程中的误差项.在类别决策时,KNN分类器只与极少量的相邻样本有关,可以较好地避免样本数量的不平衡问题.与传统的小波比较,双树复数小波具有近似平移不变性和正则性,对图像信号具有良好的方向选择性,且冗余度有限,计算量较小.     

基于双树复数小波变换的微钙化诊断方法

提出一种基于双树复数小波变换的微钙化分类方法.通过提取基于小波和灰度直方图的纹理特征,结合遗传算法进行特征优化,分别用神经网络,支持向量机和KNN分类器进行微钙化的良恶性分类.对三种不同的分类器进行对比,结果表明:KNN分类器取得最好的效果,而支持向量机优于神经网络.KNN分类器对比于神经网络和支持向量机,无需训练,可节约训练时间,最直接地利用了样本和样本之间的关系,减少了类别特征选择不当对分类结果造成的不利影响,可以最大程度地减少分类过程中的误差项.在类别决策时,KNN分类器只与极少量的相邻样本有关,可以较好地避免样本数量的不平衡问题.与传统的小波比较,双树复数小波具有近似平移不变性和正则性,对图像信号具有良好的方向选择性,且冗余度有限,计算量较小.     

双树复数小波变换的视网膜图像半盲解卷积复原

针对导致自适应光学视网膜图像降质退化的原因,提出了一种结合双树复数小波变换(DT-CWT)和图像半盲解卷积复原算法的方法。首先,对经过自适应光学实时校正技术得到的视网膜图像进行DT-CWT分解,得到低频和高频部分对应的图像。将自适应光学成像系统中残余像差重建的光学传递函数作为图像复原模型的初始估计点扩散函数(PSF),并对低频部分图像进行条件约束的迭代半盲解卷积复原;对高频部分的图像进行去噪处理。最后,将处理后的高频和低频部分图像进行双树复数小波逆变换,获得复原图像。实验和结果表明：由该方法处理的视网膜细胞图像质量得到明显提高,图像客观质量评价参数相对于原始图像提高了5倍多;在视网膜细胞的空间频率范围内(70~90()-1),复原图像功率谱平均值提高了5倍左右,有助于对视网膜细胞的高分辨率观察。     

双树复数小波变换的视网膜图像半盲解卷积复原

针对导致自适应光学视网膜图像降质退化的原因,提出了一种结合双树复数小波变换(DTCWT)和图像半盲解卷积复原算法的方法。首先,对经过自适应光学实时校正技术得到的视网膜图像进行DT-CWT分解,得到低频和高频部分应的图像。将自适应光学成像系统中残余像差重建的光学传递函数作为图像复原模型的初始估计点扩散函数(PSF),并对低频部分图像进行条件约束的迭代半盲解卷积复原;对高频部分的图像进行去噪处理。最后,将处理后的高频和低频部分图像进行双树复数小波逆变换,获得复原图像。实验和结果表明:由该方法处理的视网膜细胞图像质量得到明显提高,图像客观质量评价参数相对于原始图像提高了5倍多;在视网膜细胞的空间频率范围内(70~90(°)~1),复原图像功率谱平均值提高了5倍左右,有助于对视网膜细胞的高分辨率观察。     

基于非下采样双树复小波域的双变量模型去噪算法

提出一种基于非下采样双树复小波域的图像去噪算法.首先分析非下采样双树复小波变换同一方向实部与虚部小波系数之间的相关性,通过实例及统计规律得到其联合概率分布近似服从于椭圆边界的单峰各向异性二维非高斯分布.然后把双变量统计模型引入到非下采样双树复小波变换实部和虚部小波系数中,将实部与虚部小波系数的联合概率分布作为双变量先验模型,得到了非下采样双树复小波变换自适应各向异性双变量去噪模型.该模型可以很好地体现实部与虚部小波系数之间的相关性.运用最大后验概率来估计从含噪图像的小波系数恢复原图像的系数,达到去噪目的.最后根据该模型得到了一种具有闭式解的去噪算法.实验表明：该算法比经典算法提高了一定的峰值信噪比,且有良好的视觉效果,较好地保持了图像中的纹理特征.     

基于双树复小波变换的遥感图像去云雾系统设计

在研究双树复小波变换原理的基础上,结合遥感图像中云雾和景物的频率差异,提出一种去云雾方法。设计并建立了去云雾处理硬件系统,介绍系统组成和系统开发步骤,叙述摄像头驱动程序、视频信号输出程序、人机交互界面等的设计方法,采用设计的系统开展图像采集和去云雾处理,给出并分析处理效果。实验结果表明,当分解层数、分界数和权重取默认值时,该文算法的图像处理的熵达到7.61,优于小波阈值法和同态滤波法。设计的系统去云雾处理能力和自适应性强。     

基于小波变换的紫外光信号降噪处理

介绍了小波变换的基本理论以及利用小波变换进行信号处理的方法和步骤.选择db8小波对紫外光信号进行小波阈值降噪处理.实验结果表明采用小波阈值降噪法能够有效地抑制信号中的噪声,信噪比提高了8.519 2 dB.     

双树小波变换与小波树稀疏联合的低场CS-MRI算法

压缩感知理论常用在磁共振快速成像上,仅采样少量的K空间数据即可重建出高质量的磁共振图像.压缩感知磁共振成像技术的原理是将磁共振图像重建问题建模成一个包含数据保真项、稀疏先验项和全变分项的线性组合最小化问题,显著减少磁共振扫描时间.稀疏表示是压缩感知理论的一个关键假设,重建结果很大程度上依赖于稀疏变换.本文将双树复小波变换和小波树稀疏联合作为压缩感知磁共振成像中的稀疏变换,提出了基于双树小波变换和小波树稀疏的压缩感知低场磁共振图像重建算法.实验表明,本文所提算法可以在某些磁共振图像客观评价指标中表现出一定的优势.     

基于双树复小波与波原子的图像扩散滤波

图像的非线性扩散滤波来源于热方程的思想,其关键在于计算适当的扩散系数和控制扩散方向. 在已有的扩散模型中,由于扩散系数仅依赖于图像的梯度,因而这类模型容易受噪声的干扰;同时,图像的细节信息(如纹理)容易被误认为是噪声而被去除. 为克服这些不足,首先给出了一种采用双树复小波变换计算扩散系数的方法;然后设计了一种用于图像滤波的非线性扩散模型,最后提出了基于双树复小波变换和波原子阈值相结合的图像滤波算法. 仿真结果表明,所提出的算法在对含噪图像滤波的同时,能够较好地保持图像的边缘和纹理等细节信息. 关键词： 图像扩散滤波 非线性扩散 波原子 双树复小波变换     

基于四叉树复小波变换的卫星图像去噪

小波变换方法被广泛应用于图像处理,但由于其不具有平移不变性以及较少的方向选择,因而限制了它的应用范围。四叉树复小波变换,是对Malla算法的一种改进,通过奇偶滤波器的对称使用,在四棵数上分别实现分解和重构。与一般复小波一样,四叉树复小波算法具有较好的方向选择性和平移不变性,并且容易实现完全重构。采用四叉树复小波变换和基于子带噪声的自适应阈值方法,对一幅卫星图像进行了去噪处理,仿真实验表明该方法具有较好的去噪效果。     

一种新的基于小波变换的图像去噪方法

根据图像小波分解的特点和小波分解后高频小波系数的统计特性,构造了一种新阈值函数的去噪算法。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,新阈值函数考虑了图像能量分布的特点,对于每一小波系数乘以一个与自身大小相关的降噪因子,并且新阈值函数简单易于计算,具有较强的自适应性。实验结果表明,采用新阈值函数的去噪结果能够有效地抑制图像的马赛克效应,无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的软、硬阈值方法。     

基于中值预滤波的航空图像小波去噪算法研究

结合航空图像的噪声来源与图像特性,提出一种基于中值预滤波的图像小波去噪算法.图像首先经中值滤波器进行预滤波,滤除随机的脉冲式噪声,然后对处理后的图像进行小波变换,与给定阈值相比,对可明显判为信号或噪声的系数进行相应处理;对不确定为信号或噪声的系数进行多尺度上的相关性追溯,判别其归属后进行处理.实验结果表明:该方法客观上提高了图像的信噪比,主观上使去噪后的图像纹理分明,能更好地适合人眼的视觉特性,有利于航空图像的分析、判读.     

小波变换域中图像噪声平滑技术

本文分析了小波变换应用于图像噪声平滑的原理，并对在应用中的小波函数的选择、信息剪裁和信号重构等几个重要问题进行了详细论述，对小波变换的图像滤波技术既能平滑噪声又能保留图像边缘的问题提出了具体要求。     

结点阈值小波包变换图像去噪新算法

小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有灵活的时频分析能力,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。提出一种应用结点阈值小波包变换的新型图像去噪算法。利用小波包变换对含噪图像进行分解,在图像信号的子带层次上进行结点阈值操作,采用软阈值的方法进行阈值处理,结点噪声采用谱熵法估计,并使用峰值信噪比评估去噪后的图像质量。实验结果表明,相比于使用其它阈值方法的小波包图像去噪算法,该算法具有更好的图像去噪性能。     

基于离散平稳小波变换的红外图像去噪

提出了一种基于离散平稳小波变换的红外图像去噪方法。在预先不知道噪声方差的前提下,只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值。对红外图像进行离散平稳小波变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪,使各个高频子带分别收敛于其最大信噪比。实验结果表明,所提出的方法在有效的去除红外图像噪声的同时,又能较好的保持红外图像的细节部分信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于基于离散正交小波变换的阈值去噪方法和传统的中值滤波法。     

基于多方向多尺度变换的图像压缩算法

针对小波变换方向选择性差的局限,提出了一种多方向多尺度的的图像变换。圆对称滤波器组首先将图像分解为高频子带和低频子带,然后利用方向滤波器组将高频子带分解为多个方向子带,而对低频子带进行小波变换。多方向多尺度变换能以更稀疏的方式表示图像的边缘和纹理等几何特征,有利于图像压缩。在该变换基础上,结合迭代量化、嵌入式块截断编码(EBCOT)和集合分裂嵌入式块编码(SPECK)构建一种压缩算法。实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,压缩算法的性能相对于JPEG2000有明显地提高。     

小波阈值去噪的一种改进方法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。本文在Donoho的软、硬阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数,并把它们应用在图像的去噪上。该阈值函数具有物理意义清晰、表达式简单、计算方便等优点。实际噪声图像测试结果表明,这种经改进的方法可以有效地去除白噪声干扰,无论是在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值去噪算法以及改进的软硬阈值折中算法。     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。     

基于数字全息与小波变换的图像数字水印技术

提出一种以数字全息和小波变换为基础的数字水印技术,实现在原始图像中嵌入数字全息水印。首先通过傅里叶变换方法将待隐藏的图像制成数字全息水印图,接着将数字全息水印图和原始图像都分为四个子块,并对原始图像子块进行小波分解,最后将数字全息图像子块嵌入到原始图像相应子块较大的小波系数中。实验仿真结果证明了该水印技术对图像剪切和图像有损压缩有较好的稳定性。