应用二维混合变换的脂肪肝超声波图像特征提取

采用一种二维混合变换——二维离散傅里叶离散小波混合变换(2-D DFT-DWT),去除与脂肪肝散射粒子混迭的噪声,进而提取脂肪肝散射粒子.该算法从水平方向对超声波图像用DFT进行滤波处理,从垂直方向对超声波图像进行DWT尺度纹理信息提取处理.并给出了水平方向的偏DFT的正变换与反变换的定义与算法,及垂直方向的偏DWT的定义与算法.通过实例说明了脂肪肝超声波图像特征提取算法的应用,给出了与二维离散傅里叶变换及二维离散小波变换算法提取脂肪肝散射粒子纹理的比较结果.

基于二维混合变换(DCT-DWT)的图像水印算法

本文首先分析现有的离散余弦变换(DCT)和小波变换(DWT)结合的数字图像水印算法;然后,给出二维混合变换(DCT-DWT)的定义,性质,算法;最后提出基于DWT-DCT混合变换的嵌入和检测水印的算法。试验结果:该算法有很好的鲁棒性。

二维离散傅立叶-离散小波混合变换及其在超声波医学图像去噪中的应用

如果二维信号沿水平方向和沿垂直方向的干扰和噪声是异类的,如沿水平方向为窄带频率干扰,而沿垂直方向为高斯白噪声,使用传统的二维离散傅立叶离散变换(2-D DFT)或二维离散小波变换(2-D DWT)可能造成信号成分的丢失和不必要的计算,而采用[1,2]提出的一种混合的二维变换:二维离散傅立叶离散小波混合变换(2-D DFT-DWT),可有效解决异类的干扰和噪声中的信号提取问题。本文在[1,2]的基础上,进一步补充了2-D DFT-DWT的定义和算法,指出这种混合变换可被用来从不同方向去除二维信号中的噪声和干扰。通过这种变换可以结合离散傅立叶变换和离散小波变换二者的优点从干扰和噪声中提取有效信号。本文通过对超声波医学图像去除斑点噪声的具体实例说明了它的应用。