基于频域多尺度小波变换的CR图像超分辨率增强

针对CR(Computed Radiography)成像过程中分辨率不足的问题,提出了一种基于小波变换的超分辨率增强方
法。该方法通过小波分析方法对低频尺度系数进行灰度值分割,对高频小波系数进行增益操作,
并给出了小波系数增强策略。对CR胸部透视图像进行算法验证的结果表明,该算法改
善了图像的视觉效果,从而验证了该算法的正确性和有效性。     

小波变换在多分辨率图像融合中的应用

浅析了小波变换在多分辨率图像融合中的应用。首先论述了图像融合的基本原理,然后给出了多分辨率图像融合中的几种典型算法,并分析了小波变换的特点。     

基于小波变换和残差处理的人脸图像超分辨率技术研究

超分辨率图像复原技术常见的有插值法,POCS等,它们有细节模糊,运算复杂度大的弱点,针对以上问题,在基于学习的超分辨率图像复原中,提出了一种全新的小波系数特征向量匹配方法.算法分为两步：（1）采用基于补偿残差向量和多样本平均的低分辨率人脸图像的小波特征向量匹配及人脸图像复原.（2）用边缘提取和特定区域平滑的方法去除Gibbs效应等噪声.经实验和传统的插值法以及常规匹配方法比较,在细节复原和运算复杂度方面都有一定的提高.     

基于小波变换的医学图像插值研究

提出了一种基于小波变换的高频预测方法,能有效地结合多小波实现任意整数倍的图像超分辨率.实验结果表明新的基于小波分析的图像插值方法能够有效地保持图像的边缘特征,达到更好的视觉效果.     

基于小波变换的医学图像插值研究

提出了新的预测高频细节的方法,并能有效地结合多小波实现任意整数倍的图像超分辨率.实验结果表明新的基于小波分析的图像插值方法能够有效地保持图像的边缘特征,达到更好的视觉效果.     

一种基于小波变换的多分辨率立体匹配算法

将小波变换理论应用于立体视觉技术，提出了一种新的立体匹配算法，该地以二进小波变换的多分辨率零交叉为匹配基元，匹配算法从零交叉局部属性的相似性和全局匹配的相容性两个方面解决模糊匹配问题。整个系统采用一种新的由粗到细引志的多分冷言冷语经匹配结构。实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有较好的自适应性和处理复杂景物的能力。     

小波变换与HMT模型的图像插值算法

 为实现图像的超分辨率处理,提出利用HMT模型简洁地表示小波系数的概率结构。小波域HMT模型根据小波系数尺度之间的持续性和指数衰减性,将图像的小波系数建模为隐马尔可夫树模型。该模型考虑了小波系数间的统计相关性,把图像插值问题表述为一个约束优化问题,获得了能够保持原始图像丰富高频信息的高分辨率插值图像。试验结果表明,该算法在一定程度上改善了传统插值算法引起的锯齿效应和平滑效应,插值后的图像在峰值信噪比和视觉效果方面都有明显提高。     

采用稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法

为了提高超分辨率重建图像的质量,提出一种基于稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法.首先,将小波变换的多尺度性、多方向性与稀疏表示的灵活性相结合,构建一种双稀疏编码(DSC)模型,提高稀疏系数的精度.然后,在双稀疏编码模型中引入局部线性嵌入正则化项(LLER),以更好地保留图像的结构;在重建过程中,对输入的低分辨率图像进行小波分解,得到3幅不同方向的高频子图,并采用提出的模型对其进行重建.最后,利用逆小波得到最终的高分辨率图像.实验结果表明:与多种主流的超分辨率算法相比,文中算法无论在主观视觉效果还是在峰值信噪比和结构相似度两个客观评价指标上,都取得了更好的效果.     

基于非均衡系数小波变换的插值算法研究

为了在不改变系统硬件的条件下获得高分辨率的图像,对双线性等传统插值方法和小波插值方法进行了分析,提出基于非均衡系数匹配的小波插值算法,通过对小波插值的各个高频子图进行降幅,并配合不同的幅度系数,获得了高分辨率插值图像.试验结果证明:这种方法运算量小、计算速度快、能提高插值复原图像的效果,应用于热图像同样有效.试验中峰值信噪比相对于双线性插值法提高0.5 dB以上.     

一种基于小波变换的超光谱图像融合方法

超光谱图像小波融合是一个前沿的研究课题．在保留超光谱图像中各波段的光谱信息基础上，为增强边缘细节的表现能力，提出了基于小波变换的方差加权融合方法．并将融合结果与传统小波融合方法进行了比较．计算机仿真表明，该方法获得了更好的超光谱图像融合效果．     

基于正交离散小波的超分辨力图像复原算法

利用正交离散小波变换,通过最小化广义交叉确认函数求取小波变换渐近最优阈值,与L-R超分辨力图像复原算法结合,提出了基于正交离散小波变换的L-R法(WL-R)和单次运算小波变换的L-R法(SWL-R).算法能够较好地复原信噪比较低的图像细节,SWL-R只需1次处理过程,在保证复原处理快速有效的基础上,减少了L-R算法的大量迭代运行时间,适合于实时化的超分辨力图像处理,具有广泛的应用前景.     

基于小波变换的低对比度图像增强改进算法

提出一种基于小波变换的图像增强算法。利用小波变换的时频局域性和方向性特点,对分解后的高频系数进行子树划分,以子树为单位实现图像的对比度增强。在VC++环境下实现了该方法,实验结果表明该算法能得到整体视觉好的图像,是一种有效的图像增强算法。     

基于小波变换的一种图像增强去噪算法

利用小波变换的自适应特征,将小波的多分辨理论应用于图像的去噪、增强处理中,针对传统的阈值去噪和子带增强的缺点,提出了一种改进的自适应图像去噪增强算法.该算法对图像的噪音进行了估计,采用软阈值和硬阈值相结合的处理方法,利用3次B样条插值函数的特性,设计一个平滑的过渡区,有效地避免了单独使用软阈值或硬阈值处理的缺点,保证了图像达到比较好的去噪效果;同时引入的增益因子,可以自适应地补充图像的弱信息.     

基于小波变换的图像融合算法及性能评价

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

基于小波变换的医学图像增强方法与实现

分析研究了基于小波变换的图像增强原理和方法,对X线医学图像进行3层小波分解,得到各层的小波系数;采用不同的增强算法对不同层次的小波系数进行处理;利用处理后的小波系数进行小波逆变换,得到增强后的图像.实验结果表明该方法的增强效果明显优于直方图均衡化方法,既提高了图像的整体对比度,又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声.