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图像融合技术能综合多幅图像满足人们要求,日益受到研究者的重视,现已广泛应用于医学、遥感、计算机视觉以及其他领域。有效实用的融合算法是进行图像融合的关键。文章着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及其实现方式,经仿真取得很好的效果。 相似文献
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研究并实现了一种基于小波变换的医学图像融合的算法。详细地描述了该算法的原理和步骤,给出了算法流程框图。试验结果表明该算法达到了预期的效果。 相似文献
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针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明:该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息. 相似文献
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图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。 相似文献
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通过对木材图像进行3尺度的小波变换,在高频内判断并提取噪声点,最后对确定的噪声点进行平滑处理,用峰值信噪比、均方误差值和灰度曲线对去噪效果进行评价.研究结果表明,该方法不仅对木材图像具有明显的降噪效果,也能最大限度的保留有用的木材纹理信息,同时本文采用的灰度曲线(profile)可以直观地分析图像的去噪效果. 相似文献
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将小波自适应阈值去噪引入二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)中,提出一种自适应图像去噪算法,该算法首先对农作物噪声图像进行二维经验模态分解,获得具有不同尺度特征的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)子图像序列;然后将该序列中前3个子图像分别进行3层小波变换,引入一种新型自适应小波阈值去噪函数模型分别进行噪声抑制,实现小波系数重构;最后,对去噪后的固有模态函数子图像与剩余固有模态函数进行重构,获得去噪后的农作物图像。对实地拍摄的农作物图像进行去噪试验,结果表明,自适应图像去噪算法与均值滤波算法、小波阈值去噪算法相比,性能有较大幅度的提升。 相似文献
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图像去噪的自适应插值小波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
将插值小波算法和自适应积分方法相结合,提出了一种用于偏微分方程求解的新方法—插值小波自适应精细积分法。实现了由该种方法构造的小波形函数的快速算法,有效的提高了计算效率。利用自适应多层插值小波算法对热传导方程进行求解,实现了对图像的降噪,实验结果表明了该方法用于图像降噪的有效性。 相似文献
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由于农作物生长环境的复杂性,导致在获取农作物图像过程中或多或少存在一定程度的噪声,这给农作物成熟果实的自动化采摘造成了很大不便。因此,结合离散脊波变换,提出了1种农作物图像自适应去噪算法,该算法通过对图像实现多尺度脊波变换,保持低频分解系数不变,对于高频分解系数,首先分别采用改进非局部均值滤波算法(improved non-local means filtering,INLM)以及改进小波硬阈值去噪模型进行消噪;然后实现低频分解系数与各自消噪后的高频分解系数重构,从而获得2幅重构图像;最后实现2幅重构图像的等权融合处理,获得消噪后的农作物图像。结合相关试验,分别将该算法与经典非局部均值滤波算法(non-local means filtering,NLM)、已有的改进非局部均值滤波算法以及小波硬阈值去噪算法进行去噪效果比较,主观、客观分析结果表明,用该研究算法处理后的图像清晰度较高且残留噪声较少。 相似文献
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为了提高农作物叶部病害识别的可靠性,本文提出基于小波变换算法的农作物叶部病害图像处理技术.在图像分解的基础上,应用二维离散小波变换,论述了二维小波变换在农作物叶部图像去噪和图像增强中的应用.仿真实验结果表明此方案能够有效改善图像质量,提高对象识别的可靠性. 相似文献
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本文就当前数字农业在图像分析与处理方面中存在问题进行详细的剖析;而后通过小波变换时频局域局部性、连续小波变换、二进离散小波变换等理论研究与数学建模进行实例验证;表明通过小波变换后的图像在边缘检测、影像分析与处理、像素与质量有明显改善,同时能一定程度上消除噪声干扰对图像产生的畸变与误差。这将对保持图像原有信息具有重要作用。 相似文献
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基于提升算法的小波变换具有算法简单、运算速度快、占用存储空间小的特点[1,2].针对火灾图像实时性强、火焰边缘含有大量火灾特征信息等特点,结合图像处理技术和小波分析理论,提出基于提升小波变换的火灾图像识别方法.运用小波提升算法提取视频帧图像的边缘,通过火焰面积判据和火焰尖角判据识别是否有火灾发生,实验证明基于提升小波变换的火灾图像识别方法准确性高,实时性强. 相似文献
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提出了一种改进的SPIHT压缩算法,用于灰度水印的预处理,以得到易于嵌入的二进制数据.并将水印自适应地嵌入图像的低频小波系数,使得嵌入水印能量不超过图像可容纳的噪声上限.实验表明,算法能增强水印的鲁棒性,同时不会明显降低其视觉效果,且提取出的水印易于直观判断.Abstract: An improved SPIHT compression algorithm for the pretreatment of gray-level watermarks is presented to get the binary system's data which can be easily embedded. The watermark is self-adaptively embedded into the low frequency wavelet coefficient of image, so that the embedded watermark energy will not exceed the top limit of the acceptable noise of the image. Experiments demonstrate that the watermark's robustness has been enhanced, the conflict between invisibility and robustness has been mitigated, and the drawn watermark can be intuitively recognized. 相似文献
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刘艳波 《吉林农业科技学院学报》2010,(3):83-85,107
图像压缩是为适应特殊应用场合或为得到一个较好的视觉效果,例如突出某些细节,常常需要一种可以有效改变已有图像大小的方法,使图像压缩后仍然有较高的质量。本文采用一维小波变换和二维小波变换方法,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过压缩算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像。实验表明,采用本算法压缩后的新图像符合客观实际,图像数据信息丰富。 相似文献
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基于小波变换的签字信息隐藏算法 总被引:1,自引:0,他引:1
谭峰 《黑龙江八一农垦大学学报》2003,15(3):97-100
密码学曾经作为信息加密的主要算法得到了广泛的应用.但随着计算机运算速度的大幅提高,基于密码学的信息加密已经不再安全,而基于信息隐藏技术的数据加密方法得到了迅速发展.本文研究了基于二维离散小波变换和密码学的信息隐藏算法,将签字信息经过编码后隐藏在小波变换的对角线区域,使得还原的图像影响小,可以应用在公文流转和数字水印中。 相似文献
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一种新的基于小波变换的边缘检测算法 总被引:6,自引:0,他引:6
郭显久 《大连水产学院学报》2005,20(2):158-162
提出了一种新的基于小波变换的图像边缘检测算法。该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行多尺度二进制小波变换,提取3个方向的小波系数。然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,提取小波系数乘积的极大值点。最后将这3个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘。仿真实验表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力,边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法。 相似文献