基于二进小波变换的图像去噪技术研究

由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真.因此,在相同的误判概率下,基于二进小波变换的图像去噪效果会好于基于小波级数变换的图像去噪效果.基于这个思想,文中将基于小波级数的图像去噪方法推广到基于二进小波变换的图像去噪,提出了二进小波的去噪方法,比较了该方法和基于小波级数方法的去噪效果.实验表明,二进小波的去噪比小波级数去噪效果有明显改善.

基于多小波的图像去噪技术研究

多小波是小波理论的进一步发展,在实际应用中它可把十分重要的光滑性、紧支性、正交性、对称性等完美的结合起来。鉴于现有多小波去噪方法只谈及去噪思想,没给出具体的实现方法,为此,将多小波变换与单小波去噪方法中的HeurShrink去噪法结合起来,提出了一种切实可行的基于多小波的HeurSure图像去噪方法(multiwavelet basedimagedenoisingwithHeurSure),简称MDH去噪法。并将D4单小波去噪法中的HeurShrink法与MDH法的去噪效果进行了比较。实验结果表明, MDH法的去噪效果优于D4单小波的HeurShrink法去噪效果。

小波分析应用的进展与展望

综述了小波分析的发展状况 ,并从 4个方面介绍了其进展 .阐述了小波未来研究的前景 .

VC^(++)中动态链接库的实现

在介绍 DL L 特点的基础上 ,详细阐述了在 Windows环境下利用 VC+ +进行动态链接库的实现 ,并详细介绍了在 MFC下实现 DL

单小波去噪方法在多小波去噪中的应用研究

单小波去噪方法中Visualshrink去噪法是渐进最优的。但将'Visualshrink单小波去噪方法用于多小波去噪,其优越性丧失,图象中存在严重的Gibbs效应,且去噪效果降低,对此,我们改进了单小波Visualshrink去噪方法的门限选取,提出了改进的Visualshrink多小波去噪方法(VMD)。同时,还给出了离散多小波变换的具体实现方法。实验结果证明,改进的多小波去噪方法与直接将Visualshrink方法用于多小波去噪相比,前者效果明显好于后者。

水下激光目标的统计对消分割法(英文)

水下激光目标的识别是一个崭新的研究领域,有许多问题需要解决,其中,目标分割是关键.水下激光图像中夹杂着严重的散斑噪声,受其影响,要识别水下激光目标,就要对图像进行有效的消噪,然后进行目标分割.本文依据具有相似统计特征的噪声可抵消图像中的相应噪声这一基理,结合小波变换和统计法,提出了一种水下激光目标的统计对消分割法,以去除噪声,提取目标.实验结果表明该方法是有效可行的.

二进小波变换的图像去噪

由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,基于二进小波变换的图像去噪效果会好于基于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,该文提出了DWID方法,将基于小波级数的图像去噪方法推广到基于二进小波变换的图像去噪,比较了DWID同基于小波级数去噪效果。实验表明,DWID比小波级数去噪效果有明显改善。

基于小波变换的磁共振图像去噪方法研究

小波变换用于图像去噪的思想20世纪90年代就已经提出,然而前人所提出的这种方法对于磁共振图像去噪的效果并不理想。磁共振图像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘变得模糊。针对以上问题,提出了基于小波变换的图像去噪新方法。此去噪方法与经典的小波去噪方法不同,该方法不依赖图像大小来判断门限,不需方差信息。采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力也得到增强。

一种高效的小波变换去噪方法

小波变换用于图像去噪的思想已经提出了很久,然而前人所提出的这种方法对于去噪的效果并不理想。图 像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘出现较明显的Gibbs效应,图像变模糊。针对以上问题,本文提 出了一种高效的小波变换去噪方法(HPID)。此去噪方法是基于小波变换的新方法,与经典的小波去噪方法不同,该方法不 依赖图像大小来判定去噪门限,不需方差信息,且适用于不同类型噪声。采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,不 仅消除了Gibbs效应,而且图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力得到改善。

初级视觉信息处理机理与多分辨分析

详细阐述了初级视觉信息处理的生理过程 ,并将其信息处理机制与多分辨分析方法对应起来 。

基于二进小波的图像去噪技术

图像在二进小波变换空间的表示是冗余的,同小波级数相比,基于二进小波变换的图像重建对于图像单个小波变换系数的依赖性下降。因此,在相同的误判概率下,基于二进小波变换的图像去噪效果好于基于小波级数变换的图像去噪效果,基于这个思想,将基于小波级数的图像去噪方法推广到基于二进小波变换的图像去噪,实验表明二进小波去噪可以有效地提高信噪比。

模糊控制的发展与展望

对模糊控制进行了简单概述 ,主要讲述了模糊控制的特点、发展及现状 ,以及模糊控制的最新研究领域及未来研究课题。

机器视觉在纺织检测中的应用

介绍机器视觉的研究内容 ,比较机器视觉与人类视觉的差异 ,论述机器视觉检测中几种基本技术 。

遗传算法的进展与展望

遗传算法作为一种新的优化搜索方法 ,被广泛应用于许多优化问题。本文对遗传算法进行了简要概述 ,主要讲述了遗传算法的特点、现状及进展 ,并阐述了遗传算法的最新研究领域及未来研究课题。

生物进化论与人工智能中的遗传算法

遗传算法的基本思想是基于达尔文（Ｄａｒｗｉｎ） 进化论和孟德尔（ Ｍｅｎｄｅｌ） 遗传学说，它将问题表示成群体，根据适者生存的原则，从中选择出适应环境的个体进行复制，通过交换、变异两种基本操作产生新一代更适合环境的群体，最后收敛到一个最优个体，求得问题的最优解。遗传算法不是一种单纯的优化算法，而是一种以进化思想为基础的全新的一般方法论，是解决复杂问题的工具。由于这种基于生物进化论的遗传算法具有许多突出的优点，并在人工智能方面表现出很强的鲁棒性，因此，遗传算法作为一种新的优化搜索方法，被广泛地应用于工程中的各种优化问题。

基于统计对消的激光水下图像的目标提取法

激光水下目标的识别是一个崭新的研究领域 ,有许多问题亟待解决 ,其中目标提取问题是关键。由于激光照射下的水下图像含有大量的散斑噪声 ,严重影响图像的质量。依据统计规律相同的噪声可以对消图像中的噪声这一原理 ,结合小波变换和统计方法 ,提出了一种基于统计对消的水下目标分割方法 (SC)。其中 ,采用小波变换 ,对低频成分进行特殊处理 ,以增强图像中的目标信息 ;采用统计方法来充分抵消图像中的干扰噪声。实验结果表明 ,水下目标分割方法是有效且可行的。

Speckle reduction algorithm for laser underwater image based on curvelet transform

Based on the analysis on the statistical model of speckle noise in laser underwater image, a novel speckle reduction algorithm using curvelet transform is proposed. Logarithmic transform is performed to transform the original multiplicative speckle noise into additive noise. An improved hard thresholding algorithm is applied in curvelet transform domain. The classical Monte-Carlo method is adopted to estimate the statistics of contourlet coefficients for speckle noise, thus determining the optimal threshold set. To further improve the visual quality of despeckling laser image, the cycle spinning technique is also utilized. Experimental results show that the proposed algorithm can achieve better performance than classical wavelet method and maintain more detail information.