基于多小波的图像处理在电晕检测中的应用

提出了基于多小波变换的图像处理方法,该方法以多小波变换为基础,在一次多小波分解与重构之间完成双谱段图像处理。首先进行多小波变换,将变换系数进行软阈值收缩消去噪声;然后根据图像中需增强的信息,选择增强系数进行子带增强;最后提出一种新的自适应权值融合规则,采用这个规则融合变换系数,进行小波重构得到处理后的单幅图像。实验表明,这种方法不仅能提高图像的视觉效果,增强源图像的边缘信息,而且能很好地将源图像中对电晕检测有用的信息融合在一起,提高电晕检测系统的定位精度。

基于多小波收缩与子带增强的图像去噪方法

边缘特征是图像最为有用的高频信息,因此在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘特征,基于这一思想,提出了多小波阈值收缩与子带增强相结合的图像去噪方法。该方法以多小波变换为基础,将变换后的多小波系数分为噪声相关系数和边缘相关系数,对变换系数进行软阈值多小波收缩消去噪声相关系数;阈值收缩是非线性变换,对图像边缘有平滑作用,因此该方法提出在阈值收缩后进行线性的子带增强,增强边缘相关系数。实验表明与单一的阈值收缩方法相比,该方法不但保留了图像的边缘特征,而且提高去噪图像的峰值信噪比,实验结果优于普通的阈值收缩方法。

基于多小波阈值收缩与子带增强的图像去噪

为保证在图像去噪的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出一种新的基于多小波阈值收缩与子带增强相结合的图像去噪方法.该方法以多小波变换为基础,将变换后的多小波系数分为噪声相关系数和边缘相关系数,对变换系数进行软阈值多小波收缩消去噪声相关系数;阈值收缩是非线性变换,对图像边缘有平滑作用,因此,该方法提出在阈值收缩后进行线性的子带增强,增强边缘相关系数.实验表明:与单一的阈值收缩方法相比,该去噪方法不仅保留了图像的边缘特征,而且提高了去噪图像的峰值信噪比,优于普通的阈值收缩方法.