基于ENO插值方法在图像放大中的应用研究

图像放大技术的主要难点在于如何使放大后的图像尽可能保持原始图像的清晰度。传统的内插法存在一定的缺陷。提出了基于小波变换的ENO插值图像放大方法,对插值后的图像做小波变换,对于高频系数进行修正,经过重构保持放大图像的清晰度。实验结果表明,用该方法与传统的图像放大方法相比,获得的放大图像的纹理特征和图像的边缘得到明显增强,并能提高插值图像的清晰度。     

边缘检测方法及其在医学图像处理中的应用研究

计算机边缘检测在医学图像处理中占着至关重要的位置，检测的好坏直接关系到诊断和治疗的效果。本文列出了在医学图像处理中的边缘检测方法，讨论了医学图像中的边缘检测方法的发展及现状。     

基于加权小波分形的卫星遥感图像飞机类型识别

针对卫星遥感图像中飞机目标的特点,提出一种基于加权小波分形的识别算法。首先利用小波对图像的“显微”能力和“极化”能力,提取子波段显著特征;然后应用分形理论对其进行分析降维,由分形维构成特征向量;并根据各子波段的不同描述能力,对分形维向量进行加权处理;用最小距离分类器识别分类。实验结果表明:该算法能够兼顾目标的整体信息和局部细节,与Hu不变矩、Zernike矩、Fourier描述子相比,识别率高。     

小波在运动图像处理中的应用

在小波变换的基础上对运动图像的数据压缩编码过程进行了研究，建立了基于小波变换的运动图像编码系统模型，实现了数据的高效压缩并得到了良好的恢复图像。     

边缘检测方法及其在医学图像处理中的应用研究

计算机边缘检测在医学图像处理中占着至关重要的位置,检测的好坏直接关系到诊断和治疗的效果。本文列出了在医学图像处理中的边缘检测方法,讨论了医学图像中的边缘检测方法的发展及现状。     

小波分形混合图像压缩编码进展

介绍了分形、小波图像压缩编码进展情况，简要讨论了小波分形混合图像压缩的一般方法，并对国内外小波分形图像压缩的现状进行了详细的说明，探讨了静止图像压缩编码的发展方向。     

序列断层间图像轮廓的分形插值方法

本文基于分形插值,提出了一种新的序列断层间图像轮廓的计算方法,该算法具有分形几何的一般特点,可很好地表示轮廓的不规则性,从而可准确地表现序列断层间图像轮廓的形状,文中结合医学图像给出了算法实现,结果表明该算法具有较高的保形性,且运算量与存储量都非常小。     

小波分形分解特征在手写体汉字识别中的研究

文章研究了手写体汉字识别中的一种新的特征提取方法——小波分形分解特征。在该方法中，对手写汉字分别采用小波和分形的方法提取其结构特征和统计特征，并将提取的结构特征和统计特征组合后作为识别器的输入进行识别。实验表明，该方法对训练样本可以达到98．71％的识别率，对测试样本可以达到91.37％的识别率。     

基于小波变换的匹配插值算法

图像插值技术是图像三维重建中的关键技术之一.在传统插值算法的基础上利用小波变换可聚集到信号任意细节的特点,设计了一种基于小波变换的匹配插值算法.该算法对小波分解子图分别进行处理,在保留图像高频细节部分不失真的同时,又对代表图像整体概貌的低频子图利用匹配算法进行插值处理,最后通过小波重构得到目标插值图像.实验结果表明,该算法得到的插值图像不仅很好地保持了图像的边缘细节特征,而且在物体形态的过渡上也满足了三维重建的要求.     

基于小波的方向自适应图像插值

图像插值是图像处理的一项重要技术,经典的插值算法会产生细节模糊和边缘锯齿现象。该文提出一种基于小波的方向自适应图像插值方法,将小波变换思想和局部方向自适应插值方法结合。为了获得清晰的细节部分,对图像实施改进的方向自适应双线性插值;结合小波方法,提高插值图像的高频细节信息,并进行相关后处理,增强视觉效果。实验结果表明,该文方法插值后的图像边缘清晰光滑,有效抑制了边缘模糊和锯齿现象,相比较传统方法,插值图像的客观质量和视觉效果都得到明显增强,更加适合人眼视觉系统。     

分形插值图象放大和压缩编码

本文讨论了随机分形插值方法及其在图象放大和图象压缩编码中的应用。实验结果表明，用分形插值方法实现图象放大和压缩编码能获得良好的结果。     

小波变换在红外图象处理中的应用

小波变换近年来在图象处理中的应用日益受到人们的关注。小波变换可能同时在时间（或空间）和频率域对信号进行分析，是多分辨率分析的有力工具。本文介绍了小波变换在红外图象处理中的应用，例如红外／可见光图象的配准与融合，红外图象增强，红外图像中的微弱目标探测等。     

基于分级匹配和分形插值的图像压缩编码

本文在分形方块图像编码的基础上,提出一种分级匹配分形编码和分形插值相结合的图像压缩方法,实验结果表明,在基本保持重建图像质量的前提下,编码时间大为缩短。     

基于多项式插值的小波变换预滤波器设计

该文提出了基于多项式插值的预滤波器设计方法, 这种方法从分析尺度函数出发设计预滤波器。信号均匀采样时, 预滤波器是时不变滤波器, 其系数是分析尺度函数各阶矩的线性组合。预滤波器的逼近阶取决于分析尺度函数的支撑集长度而不是正则阶。该设计方法有两个突出的优点：可以设计比传统预滤波器更高逼近阶的预滤波器,如综合尺度函数整数点的值构成的特殊预滤波器和由预尺度函数法产生的预滤波器等,可以很自然地推广到信号非均匀采样的情况, 相应的预滤波器是时变滤波器, 逼近阶依赖于分析尺度函数的支撑集长度和采样点的分布。数值结果表明, 利用基于多项式插值的小波变换预滤波器可以得到逼近效果更好的初始尺度系数。     

基于小波变换的多方向分形预测图象编码方法

小波图象编码属于子带编码,但是,与通常的子带编码不同,图象经过小波变换后,不但分解成不同频带（即分辨率）的子带图象,而且,同分辨率的子带图象还进一步分解成不同空间方向的子带图象。同方向的各个子带图象之间具有相似性,利用这种相似性进行图象编码可以提高压缩比。不同方向的各个子带图象之间虽然不具有相似性,但是,原图象的特征在这些子带图象中的空间位置具有不变性,利用这种空间位置的不变性进行图象编码,可以进一步提高压缩比。本文提供了这方面的理论分析和实例验证。     

基于二进小波变换的图像插值方法

介绍了基于二进小波变换的图像插值方法,并且对各种插值方法在不同域中的结果作了比较,主要是对最近邻插值、双线性插值和双三次插值几种方法在空间域、正交小波域、二进小波变换中作了比较.试验结果证明,基于二进小波变换的图像插值效果比较好,值得进一步深入研究.     

图像小波变换的分形编码技术

简要介绍小波变换在图像处理上的基本原理，初步探讨小波变换的分区块编码算法，在小波分解的基础上结合人眼特性，利用子带的相关性，引进分形编码思想，对图像进行有效压缩。仿真实验结果说明，该方法在同等图像的恢复质量下，其压缩比优于传统的压缩方法，在提高图像的恢复质量方面也有一定价值。     

利用小波变换和约束矩阵进行图像压缩编码

本文将小波变换和矢量量化相结合对图像进行压缩编码,分析了图像经小波变换后的数据结构特性以及各小波分量之间的相关性。这种相关性的存在是由于小波变换具有良好的空－频域局部化特性。本文构造了结构约束矩阵来描述这种相关性,并以此为基础对传统的矢量量化算法进行了改进,改进后的算法减小了计算量,降低了码率。     

一种基于小波相位滤波及视觉非线性的医学图像自适应增强新方法

针对经典方法对ＳＮＲ低的医学图像存在噪声过度放大及伪像产生问题,本文在精细尺度上,根据信号与噪声的ＷＴ相位在相继尺度上关联性的不同进行去噪,在大尺度上则采用Ｓｅｍｉｓｏｆｔ阈法对ＤＷＴ系数进行快速缩减去噪,根据人眼的视觉特性对ＷＴ系数的增益进行非线性的自适应控制,较之经典方法,本文方法具有增强图像视觉效果佳,无伪像产生的优点,且在噪声抑制、保边沿及增强各种细节上效果良好。