基于MATLAB的DCT变换在JPEG图像压缩中的应用

介绍了JPEG图像压缩算法,并在MATLAB数学分析工具环境下从实验角度出发,较为直观地探讨了DCT在JPEG图像压缩中的应用。仿真实验表明,用MATLAB来实现离散余弦变换的图像压缩,具有方法简单、速度快、误差小的优点,大大提高了图像压缩的效率和精度。

利用MATLAB实现二维图像傅立叶变换算法

M atlab语言环境下的算法实现,比在其它语言(如C语言)环境下的算法实现更简便、更快速、设计质量也更高。平行投影的傅立叶变换算法是图像重建中最基本的一种算法,也是其它算法的基础,通过用M atlab编程,完成傅立叶变换算法,实现二维图像重建。

基于DCT变换的数字图像压缩技术及其Matlab实现

介绍了 Matlab的基本功能 ,提出了用 Matlab来实现 DCT变换的数字图像压缩技术 ,方法简单 ,快速 ,且误差小。

正态随机仿射变换的图像数据增强方法

针对现有图像数据增强方法会生成大量无效冗余数据,导致训练数据质量降低和网络泛化性能减弱的问题,提出一种基于正态分布的随机仿射变换(random affine transformation based on normal distribution,NRAff)图像数据增强方法。NRAff的核心是设计一个正态随机仿射变换模块,在随机仿射变换中引入正态分布,使图像随机仿射变换幅度以原图像为中心呈正态分布形式输出,通过限制变换图像输出的分布范围,去除无效数据,获取更有效且具有正态分布特性的图像数据。NRAff方法仿照生物视觉感知系统的正态分布采样机制,使生成的图像分布接近生物视觉主观感知效果,突出目标感知的正态分布特性,使网络在变换的特征中学习不变的特征。该方法能够提高图像数据分布的一致性,使网络学习到更多有效的、潜在的仿射变换不变特征,提高网络抗过拟合能力。在图像分类数据集CIFAR10,CIFAR100,SVHN,Fashion-MNIST和Imagenette上,与当前先进的数据增强方法进行实验和对比分析,实验结果表明,提出的图像增强方法在分类准确率上均有不同程度的提升,验证了NRAff方法的有效性和普适性。

利用Matlab实现基于小波变换的遥感图像融合

为了更好地进行不同分辨率图像的融合,提出了一种在Matlab平台上实现基于小波变换的多光谱图像与高分辨率图像融合方法。实验结果分析表明,得到的融合图像与原多光谱图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了提高融合增强的目的。

基于小波变换及Matlab的遥感图像压缩效果分析

主要对小波变换在遥感图像压缩中的应用进行了研究。首先对小波变换理论及其实现进行了简要的介绍。然后,重点分析了小波变换分解层次、阈值选择对图像压缩效果的影响。利用MATLAB小波工具箱提供的小波变换函数,采用haar小波、db小波、sym小波、coif小波、bior小波进行遥感图像压缩,并对压缩效果进行了分析比较。结果表明,随着压缩倍数的增加,所需小波变换的分解层次也相应增加;但当压缩倍数选定后,对于大小一定的遥感图像,小波变换分解层次达到某一定级次时,再增加变换的分解层次,对压缩效果的作用甚微。因此,当图像大小一定时,压缩倍数和小波变换的分解层次之间存在一个较佳匹配问题。同时,通过实验数据,说明了在小波压缩过程中,阈值对压缩图像的压缩比和能量保持比的定量影响,表明将小波变换用于遥感图像压缩具有压缩比大,压缩效率高的优点。实验结果为小波变换在遥感图像压缩中的实际应用提供了理论参考。

基于张量分解与非下采样Contourlet变换遥感图像增强

图像质量低、特征信息不明显是遥感图像获取过程中的常见问题。传统的图像增强方法常常因为不能有效地整合全局信息,从而不能高精度、高效率地凸显有用信息。本文通过结合张量分解和非下采样Contourlet变换,提出一种改进的遥感图像增强方法。使用优化的非下采样Contourlet变换对原始图像进行分解,将各尺度和方向的高频细节图像组合成高阶张量。通过贝叶斯概率张量补全,从不完全张量中识别潜在因子,以预测图像缺失的细节信息。实验结果表明:所提出方法能在有效恢复样张缺失信息的同时突出图像的特征信息,与不同图像增强方法相比,样张处理后在信噪比、结构相似度以及均方根误差方面最大提升分别为27.9%、37.6%和45.4%。改进的遥感图像增强方法在可视化比较和定量评价方面优于常用的图像增强方法。

灰度变换下多模态刚性医学图像分层增强仿真

为了提升医学图像增强效果,有效保留图像细节,提出基于灰度变换的多模态刚性医学图像增强算法。对多模态刚性医学图像去噪处理,采用免疫优化算法对自适应阈值优化处理,选择最佳阈值。根据去噪结果通过小波变换将医学图像分解为多个不同区间,分别对各个区间实行灰度变换处理,根据变换后的结果获取分层增强效果,实现多模态刚性医学图像的整体增强。经实验测试结果表明,所提算法可以获取更加满意的医学图像增强效果,提高了图像清晰度,图像视觉效果显著增强。

基于Matlab的图像联合变换相关识别的实现

介绍一种用M atlab软件编程实现图像联合变换相关识别的方法。该方法利用M atlab软件的科学计算功能和强大的绘图功能,采用光学图像联合变换相关原理能快速实现图像的识别与筛选,并得到运算结果的二维与三维图,有利于实时图像判别,为图像识别的光机电一体化和小型化提供了理论依据和实现手段。

Matlab基于小波变换的图形图像处理

小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,在Matlab中,图像的增强、除噪、压缩是其应用领域中的一个方面.文中首先介绍了小波分析的历史与现状,然后详细地说明了当前小波分析在图像方面的各个应用领域和研究的意义,以及其研究工具Matlab组成和特点,从理论上讲解了小波变换的由来、定义和特点,在分析中所涉及到的连续小波变换、离散小波变换、二维小波变换.通过小波分析的理论研究,应用Matlab来实现了一般图像的压缩、除噪和增强,然后利用小波分析的工具箱打开图形接口方式,来实现相关小波分析的应用.由于小波分析在图像中有许多的优点,因此小波分析在各个应用领域也越来越广.

线性变换与局部均衡融合的红外图像增强

为了改善红外图像的效果,提升对比度和清晰度,丰富边缘细节信息,提出了融合线性变换和局部均衡的红外图像增强方法。利用图像的像素值分布,对像素值进行自适应的分段线性变换,并用局部的直方图均衡增强图像;分别计算两张增强图像的权重图。对比度权重、显著性权重和亮度分布权重;以拉普拉斯金字塔和高斯金字塔的方式,分别对增强图像和权重图进行分解,将分解的图像与权重图进行多尺度线性融合,获得效果理想的增强图像。结果表明,相对于现有方法,本文中提出的方法增强图像的视觉效果更清晰,信息熵、平均梯度和变异系数分别比现有方法高出9.03%、23.87%和9.97%以上。该研究可更有效地提高红外图像增强的性能。

基于变换域的图像压缩及Matlab实现

数字图像的数据量是巨大的,需要进行有效的压缩。为了实现图像数据的压缩,本文采用基于变换域的离散余弦变换(DCT)和小波变换的压缩方法,在Matlab环境下分别进行相关压缩实验,结果表明两种压缩方法具有简单、速度快、误差小的优点。最后对基于变换域压缩的基本思想进行了总结。

基于MATLAB的DCT变换及其在图像压缩中的应用

本文介绍了离散余弦变(DCT)的实现原理,并在MATLAB数学分析工具环境下,从实验的角度出发,对应用DCT变换压缩的重构图像与原始图像进行了比较。仿真实验表明,用MATLAB来实现离散余弦变换的图像压缩,具有方法简单,速度快,误差小的优点,可以大大提高图像压缩的效率和精度。

基于离散余弦变换的数字图像水印算法及其MATLAB实现

数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法,涉及到多个学科,迫切需要一种强大的研究工具。MATLAB以其自身具有的优势,正好可以成为研究数字水印的一种有效工具。本文介绍了数字水印技术实现的一般概念,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的数字图像水印算法通过MATLAB仿真结果表明,利用该算法嵌入的水印具有信息量大、不可见性好等优点。

基于Matlab的灰度级线性变换图像增强

通过对退化图像的灰度值分布进行分析,采用灰度级线性变换处理方法为主对退化图像进行增强处理,并结合其他方法如对比度调节、高帽低帽等处理手段增强图像,使之达到理想效果。该方法对灰度级退化图像进行增强处理具有一定的实用性。

基于DFT、DCT和小波变换图像压缩与Matlab实现

简述DFT、DCT、小波变换原理,并通过Matlab模拟DFT、DCT、小波变换过程,进而研究了DCT、DFT、小波变换在图像变换中的差异。通过对比实验结果,得出JPEG静态图像压缩最佳方案。

基于离散小波变换的彩色图像水印算法及其MATLAB实现

介绍了数字水印技术实现的一般原理,提出了一种基于DWT(离散小波变换)的彩色图像数字水印算法.通过MATLAB仿真结果表明,利用该算法嵌入的水印具有信息量大、不可见性好等优点.

基于MATLAB的小波变换在图像压缩中的应用

本文主要介绍了小波变换在图像压缩方面应用的原理和方法,并在MATLAB环境下编程实现.仿真实验结果和分析表明此压缩方法具有较好的效率,能满足图像压缩的要求.

MATLAB环境下基于小波变换的图像融合方法

介绍了小波变换基本算法原理,分析了基于小波变换的图像融合方法,接着介绍了在MATLAB环境下图像融合的规则、方法和步骤,最后具体分析基于平移离散小波变换(SIDWT)图像融合技术,结果显示该技术处理的图像可以得到理想的效果。

二维DCT变换在JPEG图像压缩中的应用及其MATLAB实现

随着多媒体技术和互联网的迅猛发展,网络中信息的传输量越来越大。为了加快存储和传输图像的速度,本文提出一种基于离散余弦变换的图像压缩算法。分别从JPEG压缩原理、DCT变换及量化等方面进行详细论述,并用MATLAB对该系统进行仿真验证,实验结果显示图像无明显失真,同时又获得了高压缩比。该方法操作简单、速度快,适用于日常数字图像的压缩需求。