一种基于小波变换的医学图像融合算法的研究

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。     

曲波变换在图像修补中的应用

图像修补是图像恢复中的一个重要内容,主要是以现有的图像数据恢复丢失的数据。为了提高图像的修补效果,在修补过程中恢复更多的边缘信息,利用一种优于小波的图像细节表征方法曲波变换,在曲波域框架下嵌入全变差,提出了一种新的基于偏微分方程的图像修补方法。实验证明这种方法可以很好的恢复图像待修补区域尤其是边缘信息。     

一种新的基于小波变换与SFIM遥感影像的融合算法

多源遥感数据融合是当今遥感领域的一个研究热点。为了综合利用多平台的卫星遥感数据,得到高光谱、高几何分辨率的遥感影像数据,在研究当前多源遥感数据融合方法的基础上,将小波变换与SFIM融合算法相结合提出小波比值法融合算法思想,利用Landsat ETM+与SPOT-4遥感数据验证了该算法的可行性。     

基于小波变换的图像融合算法的实现

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。     

基于小波变换的图像融合算法

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。     

基于小波变换的图像融合方法研究

采用小波变换的多分辨率分析技术进行图像融合,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过融合算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像.仿真实验表明,采用本算法融合后的图像更符合客观实际,图像数据信息丰富.     

基于PCA变换和HIS变换的遥感影像融合

由于HIS变换融合所得的影像光谱失真比较严重,在HIS变换的基础上利用PCA变换对其进行改进,经过试验表明,HIS变换融合可以提高影像的地物纹理特征,但产生较大的光谱失真。而改进的融合方法不仅改善了HIS变换融合导致光谱失真严重现象,而且兼顾了地物细节能力的表达。     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法。该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算。该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量。实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高。     

基于小波变换的IRS与TM遥感卫星影像融合

本研究在整体小波变换融合方法基础上，提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法，并以多光谱TM和高空间分辨率IRS-1C全色波段图像为例，与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时，增强了影像的纹理信息。     

基于内容的医学图像小波融合算法

针对CT和 MR医学图像的融合增强问题,基于小波变换方法,引入边缘检测和二值化处理的思想,对小波变换的融合规则进行改进,即在低频子带融合规则中引入边缘检测图像以保护图像轮廓信息,在高频子带融合规则中引入二值化图像以保护图像的细节信息。数值试验结果表明,该算法能在融合图像中较好地保留边缘和细节信息,使得合成图像更加清晰完整。     

一种曲波域蒙特卡罗阈值去噪算法

为促进油气勘探发展,有效识别地震有用信号,提出了一种曲波域蒙特卡罗阈值去噪算法。该算法利用曲波变换的多尺度与多方向性的特点,结合蒙特卡罗阈值滤波来去除随机噪声,再利用循环平移法抑制吉布斯现象,消除人为干扰,增强去噪效果。用该算法对合成地震数据与实际地震剖面分别进行去噪试验,并与小波变换和曲波循环平移算法的试验结果进行对比,证明了该算法能有效地保持有效波信息,增加了弱反射信号能量,很好识别有效信号,优于小波变换去噪算法与原始曲波变换去噪算法。     

基于小波变换的遥感影像纹理信息提取

小波变换作为一种时间-频率分析方法,具有变焦性、对称性、正则性等特点,而纹理反映的是遥感影像中DN值的空间排列规律,利用小波提取遥感影像中的纹理特征信息,具有独特的优势.特别是结合金字塔状结构的小波变换和树状结构的小波包变换,提取的纹理特征信息在地质上具有重要应用价值.该研究以漠河县西北部砂宝斯的遥感影像为例,结合影像特点及应用目的,运用小波变换方法,提取了具有方向性的遥感纹理信息.     

小波变换在遥感数字图像处理中的作用

本文简要介绍了小波的基本概念、特点,以及小波变换在数字图像压缩、图像降嗓、图像增强以及影像融合等遥感数字图像处理中的作用和研究现况。此外,还实现了在Matlab语言环境下图像处理。在文章的最后,对小波在遥感影像分析中的应用趋势,以及一些尚待解决和进一步研究的问题进行了探讨。     

基于曲波变换的面波去噪方法研究

地震数据去噪在地震资料处理中是必不可少的步骤,随着地震勘探的日益发展与进步,对地震资料的信噪比提出了更高的要求。曲波变换作为新兴的多尺度变换方法,在地震资料去噪中拥有巨大的潜力。提出了一种基于曲波变换的面波去噪方法:首先对经过预处理的含噪信号进行多尺度分解,然后在各尺度下尽可能提取出有效信号的曲波系数,同时去除噪声的曲波系数,最后用曲波逆变换重构出地震信号,从而达到去噪目的。试验结果验证了曲波变换去噪的可行性。     

基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展

总结了近年来国际上图像融合以及支持向量机的应用的研究进展,分析了支持向量机用于遥感图像融合分类的趋势、优势以及目前存在的问题,指出了该研究领域的研究方向。     

排种图像的小波变换及其评价

图像变换是从排种图像中精确提取种子对象的一项关键措施,由于线性变换、中值滤波尚不能达到理想要求,故尝试应用二雏小波对排种图像进行小波变换,并依据种子对象的提取效果对其进行了评价。研究结果表明,小波变换对排种图像处理而言是一种优良变换算法,种子对象提取的匹配系数均大于0．85,最高达0．935 7,优于线性变换算法的0．6709。     

基于小波与曲波遗传融合的木材纹理分类

针对木材表面存在的直纹、抛物纹与乱纹3 类纹理,提出一种快速、准确的分类方法。分别提取小波变换的 15 个特征与曲波变换的16 个特征,通过设计纹理类型的遗传网络分类器,遗传优选出14 个主要特征;最后,运用 BP 网络构建基于优选特征量的纹理分类器。对3 类300 个样本进行了仿真实验,基于小波变换、曲波变换和遗传 融合方法的平均分类准确率分别为86.5%、89.3%和90.9%,平均分类时间分别为0.025、0.563 和0.216 s。实验 结果表明:小波变换对直纹分类具有较好的分类效果,但缺少方向性,对复杂纹理分类精度低;曲波变换可用于表 达复杂的木材纹理特征,但特征计算时间较长;基于遗传融合的特征提取方法,融合了小波分类速度快与曲波分类 精度高的特点,实现了小波与曲波的特征有效选择,提高了纹理分类的速度与分类精度。      

一种基于Daubechies小波变换的图像边缘检测算法

基于Daubechies小波变换提出了一种图像边缘检测算法,并将其应用到岩芯图像的边缘处理中,以很好地获取了岩芯的裂缝、颗粒等信息。实际应用结果表明,基于Daubechies小波变换的图像边缘检测算法非常适合于岩芯的边缘检测。     

融合频谱变换的板材纹理缺陷分类

为了实现板材表面纹理和缺陷的自动分类识别,提出一种融合小波、曲波和双树复小波3种频谱变换的板材表面纹理和缺陷的快速协同分类方法。分别提取小波变换的14个特征、曲波变换的16个特征和双树复小波变换的38个特征;融合三者特征以及整幅图像的标准差和熵,采用粒子群算法优选出24个关键特征;运用BP神经网络作为分类器,针对乱纹、抛物纹、直纹、活结和死结5种类别的300幅图像进行仿真实验,基于小波变换、曲波变换、双树复小波变换与特征融合方法的平均分类正确率分别为80.0%、81.1%、84.2%、88.0%,分类平均时间分别为0.018、0.503、0.021、0.325 s。实验结果表明,特征融合方法实现了对小波特征、曲波特征和双树复小波特征的有效选择,提高了分类的速度和精度。     

小波基对多聚焦图像融合效果的影响

不同的小波基函数对图像融合的效果不同.通过研究小波基函数的主要特征,采用相同的分解级数和融合准则,对已配准的多聚焦图像应用不同的小波基进行融合试验,低频系数用均值进行融合,高频系数用最大绝对值进行融合,并且应用客观评价指标平均梯度、信息熵、边缘保留度、互信息及标准差等对不同小波基融合后得到的图像进行分析对比,总结出多聚焦图像融合不同的小波基选择方法,为实际应用中小波基的选择提供参考.