基于加权红-黑小波变换的DR图像增强

目的:数字化X线图像(DR)细节常被淹没、动态范围宽.本研究使用了一种基于加权红-黑小波(WRB)变换的增强方法解决这一问题.方法:原始DR图像先进行对数变换,然后对变换后的图像进行WRB分解得到各层的系数;通过设计的分段非线性子带系数操作函数,分别对各层系数进行处理,最后利用WRB反变换和处理过的子带系数重构出增强的图像.结果:WRB方法测试原始DR图像,平均运行时间约为0.6 s;利用该方法对DR图像进行增强后,图像细节显示效果和对比度均得到提升,且无光晕伪影产生;与一些常用的增强算法相比,用WRB算法增强的图像信息熵和交叉熵指标均较优.结论:相比一些传统增强算法,基于加权红-黑小波变换的DR图像增强方法具有明显优势,不仅能有效压缩图像动态范围,还增强图像细节和对比度.

基于红-黑小波变换的图像去噪算法

在红-黑小波变换的基础上,提出了一种新的阈值方法对小波系数进行萎缩以实现图像的去噪.该阈值方法结合了仿射阈值和非负Garrote阈值的优点,能在保留图像细节的基础上实现更好的去噪效果.通过仿真试验,对不同尺度下的阈值提出了一组最多适用到8级红-黑小波变换的阈值权重.结果证明,结合所提出的阈值方法和这一组阈值权重能实现较为理想的去噪效果.

基于红-黑小波变换的图像数据压缩方法

提出了一种新的变换方法――红–黑小波变换用于图像的压缩,红–黑小波变换与张量积小波变换相比,它的去相关性更好,能得到更稀疏的图像表示。从理论分析和实验结果表明,将红–黑小波变换用于图像压缩是一种更为有效的方法。

基于整数红-黑小波变换的图像加密算法

设计了一种基于整数红-黑小波变换的图像加密算法。首先对图像进行最大层数整数红-黑小波变换,然后仅加密非零高频系数,加密方法是利用交叉混沌映射生成的混沌序列对系数进行扩散。最后,对加密后的系数矩阵进行类似zigzag扫描,得到加密数据并传输到接收方。该方案弥补了传统频域加密算法不能无损重构的缺陷,克服了单一、低维混沌系统保密性不高的缺点,密钥空间大、敏感性强,并且能有效抵抗信息丢失,具有很好的安全性和实用性。

红-黑小波变换

介绍一种新的第二代小波变换--红-黑小波变换,它是把矩形栅格的数字图像分成红块和黑块,利用二维提升格式进行构造。并从理论上与张量积小波变换进行了比较。实验表明红-黑小波变换可以更有效地去除图像的相关性并得到更稀疏的图像表示,在图像压缩中红-黑小波变换比传统小波变换更有效。

频域约束的红-黑小波变换图像复原算法

提出一种频域约束的红-黑小波变换图像复原新算法.该算法引入频域约束因子,对不同频率的部分系数给予不同程度的约束,保证了对有色噪声的压制效果,保留了图像细节信息.利用频域约束的红-黑小波变换提取图像信息,消除了有色噪声和振铃效应,实现了降质图像复原.运用含噪退化的图像进行了实验.结果表明,该方法与维纳滤波、等功率谱方法相比,信噪比RSN及信噪比提高RS′N两个参数均提高了3倍.

红—黑小波变换的改进

本文从能量守恒的角度讨论了用红-黑小波变换对图像进行多层分解的问题,并在9/7小波提升算法的基础上,提出了新的红-黑小波变换,将原来红-黑和蓝-黄变换分别进行一次预测、修正的过程变成了如9/7小波提升算法中的预测-修正-预测-修正的两次预测、修正过程,并在图像压缩仿真实验中取得了峰值信噪比(即PSNR)比原红-黑小波变换高0.7dB的结果.

基于感兴趣区域的海洋卫星遥感图像压缩算法

针对海洋监视卫星遥感图像的特点,提出了一种基于感兴趣区域的自适应遥感图像近无损压缩算法。该算法利用红-黑小波提升方法检测出目标的边缘,采用阈值法将目标和背景分割,使用外接矩形来描述目标,从而自动确定感兴趣区域。感兴趣区域采用Rice无损熵编码方法,背景区域采用比特平面编码的有损压缩方法。实验结果表明,该算法能有效地划分感兴趣区域,其压缩比较无损压缩有了很大提高,目标无失真,整幅图像的峰值信噪比都在40dB以上。算法的计算复杂度较低,易于硬件实现,而且还具有自适应性和数据包独立的优点,适合于海洋监视卫星遥感图像近无损压缩应用。