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基于分形理论和Gabor变换的港口背景红外图像分割

基于分形理论和Gabor变换的港口背景红外图像分割
基于分形理论和Gabor变换的港口背景红外图像分割

基于小波变换的图像处理.

基于小波变换的数字图像处理 摘要:本文先介绍了小波分析的基本理论,为图像处理模型的构建奠定了基础,在此基础上提出了小波分析在图像压缩,图像去噪,图像融合,图像增强等图像处理方面的应用,最后在MATLAB环境下进行仿真,验证了小波变化在图像处理方面的优势。 关键词:小波分析;图像压缩;图像去噪;图像融合;图像增强 引言 数字图像处理是利用计算机对科学研究和生产中出现的数字化可视化图像 信息进行处理,作为信息技术的一个重要领域受到了高度广泛的重视。数字化图像处理的今天,人们为图像建立数学模型并对图像特征给出各种描述,设计算子,优化处理等。迄今为止,研究数字图像处理应用中数学问题的理论越来越多,包括概率统计、调和分析、线性系统和偏微分方程等。 小波分析,作为一种新的数学分析工具,是泛函分析、傅立叶分析、样条分析、调和分析以及数值分析理论的完美结合,所以小波分析具有良好性质和实际应用背景,被广泛应用于计算机视觉、图像处理以及目标检测等领域,并在理论和方法上取得了重大进展,小波分析在图像处理及其相关领域所发挥的作用也越来越大。在传统的傅立叶分析中,信号完全是在频域展开的,不包含任何时频的信息,其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要,所以人们对傅立叶分析进行了推广,提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法,如短时傅立叶变换,Gabor变换,时频分析,小波变换等。但短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行,所以对很多应用来说不够精确,存在很大的缺陷。而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷,在时域和频域都有表征信号局部信息的能力,时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整。 本文介绍了小波变换的基本理论,并介绍了一些常用的小波函数,然后研究了小波分析在图像处理中的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像增强等,本文重点在图像去噪,最后用Matlab进行了仿真[1]。

图像处理实验-图像增强和图像分割

图像处理实验 图像增强和图像分割 一、实验目的: 掌握用空间滤波进行图像增强的基本方法,掌握图像分割的基本方法。 二、 实验要求: 1、测试图像1中同时含有均值为零的均匀分布噪声和椒盐噪声。用大小为5×5的算术均值滤波器和中值滤波器对图像进行处理,在不同窗口中显示原图像及各处理结果图像,并分析哪一种滤波器去噪效果好? 2、对测试图像2进行图像分割,求出分割测试图像2的最佳阈值。分别显示原图、原图的直方图(标出阈值)、和分割后的二值图。 实验内容: 1. 实验原理 1) 图像增强:流程图: 图像增强可以通过滤波的方式来完成,即消除一部分的噪声。滤波又可以分为均值滤波和中值滤波。 1. 中值滤波原理:中值滤波就是选用一个含有奇数个像素的滑动窗口,将该窗口在图像上扫描,把其中所含像素点按灰度级的升(或降)序排列,取位于中间的灰度值来代替窗口中心点的灰度值。

对于一维序列{N f }: 21,},...,,...,{-=∈=+-m u N i f f f M e d y u i i u i i 对于二维序列{ij F }:为滤波窗口W y ij F Med W ij }{= 2. 均值滤波原理:对于含噪声的原始图像g(s,t)的每一个像素点去一个领 域N ,用N 中所包含的相速的灰度平均值,作为领域平均处理后的图像f(x,y)的像素值,即: ∑∈=xy S t s t s g mn y x f ),(),(1),(? 2) 图像分割: 图像分割:依据图像的灰度、颜色等特征,将一幅图像分为若干个互不重叠的、具有某种同质特征的区域。

本实验中我们是根据灰度值,将灰度值大于阈值T的像素统一置为255,小于的则置为0。如何求出最合适的分割阈值,则需要用到迭代算法。 迭代法算法步骤: (1) 初始化阈值T (一般为原图像所有像素平均值)。 (2) 用T分割图像成两个集合:G1 和G2,其中G1包含所有灰度值小于T的像素,G2包含所有灰度值大于T的像素。 (3) 计算G1中像素的平均值m1及G2中像素的平均值m2。 (4) 计算新的阈值:T =(m1+m2)/2 。 (5)如果新阈值跟原阈值之间的差值小于一个预先设定的范围,停止循环,否则继续(2)-(4)步。 2.程序代码与分析: 1)图像增强: clear all;clc; %读入图像 I1=imread('Fig5.12(b).jpg'); %均值滤波模板 h1=ones(5,'uint8'); %获取分辨率 [a,b]=size(I1); %创建变量 I2=zeros(a+4,b+4,'uint8'); I3=zeros(a+4,b+4,'uint8'); %复制原始图像 for n=3:a+2 for m=3:b+2 I2(n,m)=I1(n-2,m-2); I3(n,m)=I1(n-2,m-2); end end

水平集图像分割方法研究

生物医学图像分割方法研究 1、图像分割概述 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界所获得的,可以直接或间接作用于人眼并产生视觉感知的实体。在现实生活之中,大约有75%左右的信息来源于人眼(图像),也就是说人类大部分的信息是视觉信息,从图像中得到。所以,对图像的认识和理解一直是人类视觉研究中非常重要的问题。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是计算机视觉领域中最古老也是研究最广泛的问题之一。任何图像处理系统,医学图像或是工业图像,图像分割都是一个关乎系统成败的关键问题。 现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。 1、基于阈值的分割方法。 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此,该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。阈值分割当面比较有名的方法有最大类间方差法(OTSU)、基于直方图的阈值方法和熵方法等。 2、基于边缘的分割方法 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合,是图像局部特征不连续性的反映,体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下,基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测,它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异,而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性,可以使用微分算子进行边缘检测,即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定边缘,具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。常用的边缘检测算子有sobel,canny和laplace等等。

小波变换图像处理实现程序课题实现步骤(精)

%这个是 2D-DWT 的函数,是 haar 小波 %c是图像像素矩阵 steps 是变换的阶数 function dwtc = dwt_haar(c, steps % DWTC = CWT_HARR(C - Discrete Wavelet Transform using Haar filter % % M D Plumbley Nov 2003 N = length(c-1; % Max index for filter: 0 .. N % If no steps to do, or the sequence is a single sample, the DWT is itself if (0==N | steps == 0 dwtc = c; return end % Check that N+1 is divisible by 2 if (mod(N+1,2~=0 disp(['Not divisible 2: ' num2str(N+1]; return end % Set the Haar analysis filter h0 = [1/2 1/2]; % Haar Low-pass filter h1 = [-1/2 1/2]; %Haar High-pass filter

% Filter the signal lowpass_c = conv(h0, c; hipass_c =conv(h1, c; % Subsample by factor of 2 and scale c1 = sqrt(2*lowpass_c(2:2:end; d1 = sqrt(2*hipass_c(2:2:end; % Recursively call dwt_haar on the low-pass part, with 1 fewer steps dwtc1 = dwt_haar(c1, steps-1; % Construct the DWT from c1 and d1 dwtc = [dwtc1 d1]; % Done return -------------------------- 分割线 -------------------------- 调用这个函数的例子下面的东西放在另一个文档里 读入一个图像‘ lena ’应该是个最基础的图像了 ~ 之后分别作 0阶和 1阶 2D-DWT 的变换 改变阶数可以做更高阶的 clear all im = imreadreal('lena.bmp'; %read image data

图像分割技术与MATLAB仿真知识讲解

图像分割技术与M A T L A B仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文(设计)原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:年月日

目录 摘要 0 Abstract 0 引言 (2) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (6) 2.3 区域分割法 (8) 2.4 基于水平集的分割方法 (9) 2.5 分割算法对比表格 (9) 3基于水平集的图像分割 (11) 3.1 水平集方法简介 (11) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (12) 3.3 仿真算法介绍 (13) 3.4 实验仿真及其结果 (14) 结论 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要:作为一项热门的计算机科学技术,图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾名思义这项技术的目的就是,将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近,因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样,所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类,把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后,我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作,因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1],因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义;在工业上有卫星遥感,工业过程控制监测等等;在医学方面,水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域;在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较,并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试,给出性能分析比较结果。 关键字:图像分割,MATLAB仿真,模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the

图像分割技术的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法 一.研究背景及意义 研究背景: 随着人工智能的发展,机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义: 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉,尤其是视觉,同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源,约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态,它直接或间接地作用于人眼,反映的信息与人眼获得的信息一致,这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源,图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像,在实际应用中,为便于计算机等对图像进行处理,人们对连续图像进行采样和量化等处理,得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点,成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中,人们往往只对其中的某些区域感兴趣,称之为前景,这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中,图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割,使其在实

基于水平集的gac模型的图像分割报告

偏微分方程与图像处理(GAC的水平集方法)

实验二 GAC 的水平集方法 一 实验目的 采用GAC 模型的水平集方法检测图像中对象的轮廓,以便有效地进行分割。 二 原理分析 推广GAC 模型的水平集方法对应的PDE 为: u gc u g u gk u t ?=?+???+?? (3.31) 按照上式,曲线运动将受两种“力”的支配,第一种力来自于曲率几何形变—曲率运动(gc u gk u ?+?),不过它的强弱还要受到因子()g I ?的影响。 I ?为图象I(x,y)的梯度模值,函数g (r) 是可以是任何具有单调减性的函数。 因为图象梯度模值I ?在图象的边缘附近有较大值,从而使g(I ?)取极小的值,故在图象边缘附近,该作用力将会变的很小,因此有时将边缘函数()g I ?称之为边缘停止函数。常数c 的作用是加速曲线向内部收缩。 第二种力来自于g 的梯度(1,2)g αα?= ,它是一种不论当前C 的局部是在对象内部或外部,都能将曲线引向边界的“吸引力”。从而g u ??? 总是使曲线向着更接近于边界线的方向运 动,最终达到贴近对象边界的稳定状态。 由于这两种作用使曲线演化可最终达到紧靠轮廓这一稳定状态而不再继续演化。 采用单边迎风方案,根据(1.76)式的数值方案实现上式: 考虑到 0g >,0c > 可得: (1) () () {n n ij ij ij u u t g c +-=+?? () () () () max(1,0)min(1,0)max(2,0)min(2,0)x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u αααα-+-+++++ (0) 2 (0) 212 [()()]}n ij ij x ij y ij g k D u D u ++ (2.1) 其中 () 2222 [(max(,0))(min(,0))(max(,0))(min(,0))] x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u -+-+-? =+++ (2.3) ,1,1 (0) 2 i j i j x ij u u D u +--= 中心差分 (2.2)

基于水平集的牙齿CT图像分割技术

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/f614926329.html, 基于水平集的牙齿CT图像分割技术 作者:汪葛王远军 来源:《计算机应用》2016年第03期 摘要:牙齿的计算机断层扫描(CT)图像中存在边界模糊、相邻牙齿粘连等情况,且拓扑结构较为复杂,要实现准确的牙齿分割非常困难。对传统的牙齿CT图像分割方法,特别是近年来用于牙齿分割的水平集方法进行介绍,对其水平集函数中各能量项进行研究,并通过对比实验体现水平集方法的优越性。基于水平集的牙齿CT图像分割方法中水平集函数的能量项主要包括:竞争能量项、梯度能量项、形状约束能量项、全局先验灰度能量项、局部灰度能量项。实验结果表明基于混合模型的水平集方法分割效果最佳,切牙与磨牙分割准确率分别为88.92%和92.34%,相比自适应阈值和传统水平集方法,分割准确率总体提升10%以上。在综合利用图像信息和先验知识的基础上,通过对水平集函数中能量项进行优化和创新,有望进一步提高分割的准确率。 关键词:牙齿锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像;图像分割;水平集;能量项;混合模型 中图分类号: TP391.413 文献标志码:A 0引言 近年来,人体组织器官的可视化技术已经成为计算机辅助诊断的重要工具。由于牙齿的计算机断层扫描(Computer Tomography, CT)图像同时包含了牙冠和牙根的解剖信息,为重建完整的牙齿模型提供了可靠数据。而牙齿的分割作为牙齿模型重建工作中的一个重要步骤,对牙齿分割方法的研究具有重要意义。 牙齿的形状和牙根的具体位置等信息对牙齿的正畸手术、种植手术、根管治疗等临床操作非常重要。通常手术前需 要对这些信息进行手动测量和获取,这个过程往往非常耗时,而且其准确性也不能达到非常高的要求。因此,通过获得牙齿的三维数字模型可以为口腔疾病的诊断和手术治疗方案的制定等提供完整的解剖信息,极大地提高诊断的准确性和手术的成功率。为了获得精确的三维信息,则必须要求对牙齿CT图像进行准确分割。目前基于水平集的图像分割算法已广泛应用于医学图像分割领域,这一类算法可以很好地解决外形复杂和拓扑结构变化剧烈的情况。本文主要针对水平集方法(Level Set Method, LSM)在牙齿CT图像分割应用中的研究进展进行综 述和讨论。 3结语

实验-图像增强和图像分割实验

实验一图像增强和图像分割实验 (1)分别用图中给出的直线和曲线作为增强函数进行增强,比较它们的效果并讨论其特点。 线性变换对指数变换 图片1 图片 2 实验步骤: 1.在MATLAB中编写灰度图像的线性变换点运算程序 图片1处理程序 I=imread('图片1.png'); %读入原图像 I=im2double(I); %转换数据类型为double [M,N]=size(I); figure(1); imshow(I);%显示原图像 title('原图像'); figure(2); I=rgb2gray(I); L-1

%转化为灰度图像 [H,x]=imhist(I,64); stem(x,(H/M/N),'.'); title('原图像'); %tan=30` a=sqrt(3)/3;b=0; y=a.*I+b; figure(3); imshow(y); title('tan=30'); figure(4); [H,x]=imhist(y,64); stem(x,(H/M/N),'.'); title('tan=30'); %tan=45` a=1;b=0; y=a.*I+b; figure(5); imshow(y); title('tan=45'); figure(6); [H,x]=imhist(y,64); stem(x,(H/M/N),'.'); title('tan=45'); %tan=60` a=sqrt(3);b=0; y=a.*I+b; figure(7); imshow(y); title('tan=60'); figure(8); [H,x]=imhist(y,64); stem(x,(H/M/N),'.'); title('tan=60'); 实验结果如下图所示: 原图像 图片1的原图像

利用小波变换实现彩色图像增强

利用小波变换实现彩色图像增强 专业:通信工程姓名:李厚福指导教师:王建华 摘要:中国有句谚语“百闻不如一见”,可见视觉信息的重要性。图像是人们获得信息和传递信息的最重要的媒体,人类视觉信息的获取和传播的最主要载体也是图像,因此图像的增强处理受到越来越多的人们关注。而图像在获取或传输过程中,由于各种原因,可能对图像造成破坏,使图像失真,为了满足人们的视觉效果,必须对这些降质的图像进行处理,满足实际需要,使用不同的方法进行图像增强处理,尽可能对图像进行还原。 图像增强技术是数字图像处理的一个重要分支,其方法有很多,主要可以分为空间域增强和频率域增强两大类。但是传统的方法在增强图像的同时,也会带来相应的块效应,不符合人们的视觉效果。小波变换是多尺度多分辨率的分解方式,可以将噪声和信号在不同尺度上分开,根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。本文对小波变换理论、小波阈值滤波和增强的方法,小波阈值滤波及增强中的阈值函数和阈值的选取做了理论上的研究,重点研究利用小波变换对图像进行增强处理。关键词:小波变换,图像增强,噪声,信号

第一章绪论 1.1课题研究的意义 图像是人们获取信息和传递信息的最重要的媒体,人类视觉信息的获取和传播的主要载体也是图像。对于生活中的指纹识别,视频监控,生活拍照,医学拍照等无不与图像有着紧密的关系。所以图像增强的目的是改善图像的视觉效果,这对人们的生活有着重要的意义。 图像增强作为基本的图像处理技术,其目的是要改善图像的视觉效果。针对给定图像的应用场合,通过处理设法有选择的突出便于人或机器分析有用的信息,将原来模糊的图像变得清晰,抑制一些没有的信息,得以改善图像质量,丰富信息量,加强图像判读和识别效果,以提高图像的使用价值。 图像增强有很多种方法,传统的方法在增强图像的同时,也会带来相应的块效应,不符合人们的视觉效果。对于其性质随实践是稳定不变的信号,傅立叶变换是理想的工具。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的,而特别适用于非稳定信号的工具就是小波变换。小波变换是傅立叶变换的发展与延拓,它对不同频率成分在时域上的取样步长具有调节性,高频则小,低频则大。具有多分辨率分析的特点,在时域和频域都有表征信号局部信息的能力,时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整。小波变换解决了傅立叶变换不能解决的许多困难问题,运用到图像增强方面有很重要的现实意义。

基于小波变换的图像处理综述

Value Engineering 1小波变换的定义 小波分析是对Fourier 分析的一个重要补充和完善。因此,小波变换的定义应该是尽可能的由少数几个函数生成的;而理想的小波基应该是类似于Fourier 分析的。小波分析主要可以分为两个变换,即连续小波变换和离散小波变换。 2小波分析处理图像的发展 小波分析是一个不断发展的过程,经历“应用-理论-应用”的循环过程。小波分析是多学科交叉理论的结晶,包含泛函数分析、数值分析、分形理论、信息论、调和理论以及逼近论和时频分析等。并提出一种自适应的时-频局部化方法,可在时-频域任意转换,可聚焦任意信号的时段和频段,称为数学中的“望远镜”和“显微镜”。小波变换是Fourier 变换的深层次发展,是近年来工程领域关注的热点,将小波分析用于无损检测、医学CT 、构件探伤等。小波起源就与信号处理密不可分,1984年,法国工程师J.Morlet 和Grossman 对地质信号的分界提出了伸缩、平移的概念,首次提出”Wavelets ”一词。1985年,法国大数学家Meyer 提出光滑正交小波的理念,证明一维小波的存在性,构造出小波函数,是小波数学理论的先驱。随后与他的学生Lemarie 提出多尺度分析的思想。1988年,比利时数学家Ingrid Daubechies 构造出具有紧支撑的有限光滑小波函数,并撰写的《小波十讲(Ten Lectures on Wavelets )》为小波研究和应用领域的专家学者提供了系统的小波理论讲解。1989年,Mallat 在多分辨的基础上,构造mallat 算法进行分解和重构,打开了小波应用的大门。1990年,Latto 和Tenenbaum 将小波分析用于偏微分方程求解,为小波分析的普及、发展及应用提供了动力。 3小波在图像处理中的主要应用:3.1图像变换小波变换具有捕获点奇异性的能力, 而一维信号中的奇异性主要表现为点奇异性,因此,利用小波变换处理一维信号可以取得很好的效果。图像变换相当于是对数字图像阵列的预处理。因为图像阵列维数相对较大,能够直接进行处理复杂度高、计算繁复,就需要一种算法将它变换,减少计算量,小波变换亦能达到良好去除冗余度的效果。 3.2图像压缩 数字图像的压缩目的即减少图像所需的比特数,经小波变换,通过时间域压缩图像的压缩比比传统的压缩方法高,速度快,而压缩后要能够保持信号与图像的特征基本是不变的,这也是一种有损压缩,但是在传递中抗干扰能力相对较强。Shappro 推倒出离散正交小波变换,提出“嵌入”式的“零树”小波编码图像压缩方法,相比于其它图像编码方法压缩比高、无方块效应。目前,基于小波变换的基础发展起来的图像编码方法称为新的静止图像压缩标准。而基于小波变换分析的压缩方法比较成功的是格型矢量量化小波系数编码,小波包最优基方法,多级树集合分裂算法(SPIHT ),小波域多尺度ARMA 模型纹理方法等。 3.3图像增强与恢复 图像去噪方法分空域滤波、频域滤波和最优线性滤波法。Donoho 和Johnstone 在高斯噪声模型下,应用多维独立正态变量决策理论,提出了小波阈值去噪方法和改进的信号去噪的软阈值方法和硬阈值方法,推导出VisuShrink 阈值公式及SureShrink 阈值公式,从理论上证明该阈值是渐进最优的。Weaver 等人通过分析小波变换高频、低频系数的相关特性,提出基于小波变换域内高、低系数相关的去噪方法。图像复原即利用模糊理论、粗糙集理论等去模糊,研究表明,模糊图像是由降质函数与清晰图像卷积得到,通过分析使图像模糊的因素,如高斯噪声、脉冲噪声、白噪声等,建立图像退化模型,根据采集图像提供的资料恢复清晰的图像。 3.4图像分割 —————————————————————— —作者简介:黄奎(1990-),男,重庆人,硕士,研究方向为水工结构工程。 基于小波变换的图像处理综述 Overview of Image Processing Based on Wavelet Transform 黄奎HUANG Kui (重庆交通大学, 重庆400074)(Chongqing Jiaotong University ,Chongqing 400074,China ) 摘要:小波分析主要广泛应用在科学研究和工程技术中。虽然在现阶段的小波理论相对成熟,近些年关于小波理论的应用和研 究也在不断的发展和更新。小波变化在图像处理领域中的应用也囊括图像与处理的所有方面。本文通过介绍小波变换的起源,将小波 应用在图像处理中的压缩、还原图像、边缘检测和图像分割,宏观剖析小波的研究现状历史、发展动向及优势。 Abstract:The wavelet analysis is widely used in scientific research and engineering technology.Although the wavelet theory is relatively mature at this stage,the application and researches on the wavelet theory in recent years is also in constant development and renewal.The application of wavelet transform in image processing covers all aspects of image processing.Through the introduction of the origin of wavelet transform,and by applying wavelet in image compression,image restoration,edge detection and image segmentation,this article analyzes the research situation,development trend and advantage of wavelet. 关键词:小波分析;图像;应用;边缘检测;宏观剖析Key words:wavelet analysis ;image ;application ;edge detection ;macro analysis 中图分类号:TP391文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2015)08-0255-02·255· DOI:10.14018/https://www.wendangku.net/doc/f614926329.html,13-1085/n.2015.08.143

小波变换图像去噪MATLAB实现

基于小波图像去噪的MATLAB 实现 一、 论文背景 数字图像处理(Digital Image Processing ,DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。数字图像处理最早出现于 20世纪50年代,随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展,为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础,使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。在现实生活中,DIP 应用十分广泛,医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。 然而,在图像的采集、获取、编码和传输的过程中,都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。如果图像被污染得比较严重,噪声会变成可见的颗粒形状,导致图像质量的严重下降。根据研究表明,当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时,图像分割的误检率就高于0.5%,而参数估计的误差高于0.6%。通过一些卓有成效的噪声处理技术后,尽可能地去除图像噪声,我们在从图像中获取信息时就更容易,有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。小波变换处理应用于图像去噪外,在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声,研究数字图像的滤波去噪问题,以提高图像质量。 二、 课题原理 1.小波基本原理 在数学上,小波定义为对给定函数局部化的新领域,小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造,()x ψ称为母小波,(mother wavelet )或者叫做基本小波。一组小波基函数,()}{,x b a ψ,可以通过缩放和平移基本小波 来生成: ())(1 ,a b x a x b a -ψ=ψ (1) 其中,a 为进行缩放的缩放参数,反映特定基函数的宽度,b 为进行平移的平移参数,指定沿x 轴平移的位置。当a=2j 和b=ia 的情况下,一维小波基函数序列定义为: ()() 1222,-ψ=ψ--x x j j j i (2) 其中,i 为平移参数,j 为缩放因子,函数f (x )以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f (x )和()x b a ,ψ的内积:

图像处理实验 图像增强和图像分割

图像增强和图像分割 一、实验目的: 掌握用空间滤波进行图像增强的基本方法,掌握图像分割的基本方法。 二、 实验要求: 1、测试图像1中同时含有均值为零的均匀分布噪声和椒盐噪声。用大小为5×5的算术均值滤波器和中值滤波器对图像进行处理,在不同窗口中显示原图像及各处理结果图像,并分析哪一种滤波器去噪效果好 2、对测试图像2进行图像分割,求出分割测试图像2的最佳阈值。分别显示原图、原图的直方图(标出阈值)、和分割后的二值图。 实验内容: 1. 实验原理 1) 图像增强:流程图: 图像增强可以通过滤波的方式来完成,即消除一部分的噪声。滤波又可以分为均值滤波和中值滤波。 1. 中值滤波原理:中值滤波就是选用一个含有奇数个像素的滑动窗口,将该窗口在图像上扫描,把其中所含像素点按灰度级的升(或降)序排列,取位于中间的灰度值来代替窗口中心点的灰度值。 对于一维序列{N f }: 21,},...,,...,{-=∈=+-m u N i f f f Med y u i i u i i

对于二维序列{ij F }:为滤波窗口W y ij F Med W ij }{= 2. 均值滤波原理:对于含噪声的原始图像g(s,t)的每一个像素点去一个领 域N ,用N 中所包含的相速的灰度平均值,作为领域平均处理后的图像f(x,y)的像素值,即: ∑∈=xy S t s t s g mn y x f ),(),(1),(? 2) 图像分割: 图像分割:依据图像的灰度、颜色等特征,将一幅图像分为若干个互不重叠的、具有某种同质特征的区域。 本实验中我们是根据灰度值,将灰度值大于阈值T 的像素统一置为255,小于的则置为0。如何求出最合适的分割阈值,则需要用到迭代算法。

小波分析在图像处理中的作用

任务书 1本课题研究目的 (1)了解图像变换的意义和手段 (2) 熟悉离散余弦变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的离散余弦变换。通过本次课程设计,掌握如何学习一门语言,如何进行资料查阅搜集,如何自己解决问题等方法,养成良好的学习习惯。扩展理论知识,培养综合设计能力。 2本课题完成任务(重点、难点) (1)熟悉并掌握离散余弦变换 (2)了解离散余弦在图像处理中的作用 (3)通过实验了解小波分析在图像处理中的应用 (4)用MATLAB实现离散余弦变换仿真 3本课题实施要求

摘要 基于离散余弦变换的图像压缩算法,其基本思想是在频域对信号进行分解,去除信号点之间的相关性,并找出重要系数,滤掉次要系数,以达到压缩的效果,但该方法在处理过程中并不能提供时域的信息,在比较关心时域特性的时候显得无能为力。 但是这种应用的需求是很广泛的,比如遥感测控图像,要求在整幅图像有很高压缩比的同时,对热点部分的图像要有较高的分辨率,单纯的频域分析的方法显然不能达到这个要求,虽然可以通过对图像进行分块分解,然后对每块作用不同的阀值或掩码来达到这个要求,但分块大小相对固定,有失灵活性。 在这个方面,小波分析就优越的多,由于小波分析固有的时频特性,可以在时频两个方向对系数进行处理,这样就可以对感兴趣的部分提供不同的压缩精度。

第一章:课题意义 小波变换是对人们熟知的傅里叶变换与短时(窗口)傅里叶变换的一个重大突破,为信号分析、图像处理、量子物理及其它非线性科学的研究领域带来革命性的影响,是20世纪公认的最辉煌的科学成就之一。图像处理的目的,就是对数字化后的图像信息进行某些运算或处理,以提高图像的质量或达到人们所要求的预期结果。图像处理的任务是对未加工的图像进行一定处理而成为所需的图像。小波在图像处理上的应用思路主要采用将空间或者时间域上的图像信号(数据)变换到小波域上,成为多层次的小波系数,根据小波基的特性,分析小波系数特点,针对不同需求,结合常规的图像处理方法(算法)或提出更符合小波分析的新方法(算法)来处理小波系数,再对处理后的小波系数进行反变换(逆变换),将得到所需的目标图像。

基于局部增强的图像分割

目录 一、课题简介 (2) 二、常见的图像分割算法 (3) 1、双峰法 (3) 2、迭代法 (5) 3、最大类间方差法 (6) 4、边缘检测 (7) 4.1 梯度算子 (8) 4.2 拉普拉斯算子 (9) 4.3 Canny算子 (9) 4.4 结果分析 (10) 5全局阈值分割 (14) 三、局部增强对图像分割的影响 (15) 1、迭代法对于图像的分割 (15) 2、局部增强对图像分割 (15) 四、国内外研究现状 (17) 五、图像分割技术的研究背景及意义 (18) 六、应用前景 (19) 七、课程总结 (19) 八、参考文献 (20) 附件 (20)

基于局部增强的图像分割 一、课题简介 图像的研究和应用中,人们往往对图像中的某些部分感兴趣,这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域(可以对应单一区域,也可以对应多个区域),称之为目标或前景;而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标,需要把目标从一幅图像中孤立出来,这就是图像分割要研究的问题。 图像作为一个整体,有丰富的内容和色彩,我们所需要的目标和背景与整幅网像融为一体,不利于进行图像处理,因此,先将图像划分成若干个与物体目标相对应的区域,根据目标和背景的先验知识对图像中的目标与背景进行标识、定位,将目标从背景或其他伪目标中分离出来,这种疗法称为图象分割。 图象分割而成的区域所包含的信息包括了分区分割和对各分区的描述,利用这些区域中所包含的部分特征,例如灰度差别、局部纹理差别、彩色差别、局部统汁特征或局部区域的频谱特征的差别等,可以用来区分整幅图象种不同的目标物体,这些区域称为感兴趣区。因为我们是利用图象信息中的部分特征去进行区域分割,所以这样的分割方法并不具有通用性。 图像分割是一种重要的图像技术,在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割是把图像中有意义的特征区域或者把需要的应用的特征区域提取出来。阈值分割是一种简单有效的图像分割方法。它对物体与背景又较强对比的图像分割特别有效,所有灰度值大于或等于阈值的像素被判决属于物体。为常见的阈值分割方法有全局阈值、自适应阈值。最佳阈值的选择有直方图技术、最大类间方差法(OTSU)、迭代法。 图像分割在不同的领域也有其它的名称,如目标轮廓技术、目标检测技术、阈值化技术、目标跟踪技术等,这些技术本身或其核心实际上也就是图像分割技术。

完整版小波变换去噪基础知识整理

小波变换的概念 1.这一术语,顾名思义,“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性;而称之为小波(Wavelet)频“波”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比,小波变换是时间(空间)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低()函数率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号变换的频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier 科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。困难问题,成为继Fourier变换以来在具体用哪种,为什么??2.小波有哪几种形式?常用的有哪几种: 或者小波族)的方法有几种定义小波(的滤波器——来和为长度为1小波完全通过缩放滤波器g——一个低通有限脉冲响应(FIR)2N缩放滤波器:定义。在双正交小波的情况,分解和重建的滤波器分别定义。SymletDaubechies和高通滤波器的分析作为低通的QMF来计算,而重建滤波器为分解的时间反转。例如。小波 。来定义也称为父小波)(即母小波)和缩放函数(缩放函数:小波由时域中的小波函数 小波函数实际上是带通滤波器,每一级缩放将带宽减半。这产生了一个问题,如果要覆盖整个谱需要无穷多的级。缩放函数滤掉变换的最低级并保证整个谱被覆盖到。 。小波g。例如对于有Meyer紧支撑的小波,可以视为有限长,并等价于缩放滤波器 。例如墨西哥帽小波。小波函数:小波只有时域表示,作为小波函数3.小波变换分类 小波变换分成两个大类:离散小波变换(DWT) 和连续小波转换(CWT)。两者的主要区别在于,连续变换在所有可能的缩放和平移上操作,而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。 DWT用于信号编码而CWT用于信号分析。所以,DWT通常用于工程和计算机科学而CWT经常用于科学研究。 4.小波变换的优点 从图像处理的角度看,小波变换存在以下几个优点: (1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述) (2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性 (3)小波变换具有“变焦”特性,在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析窗口),在高频段,可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口) (4)小波变换实现上有快速算法(Mallat小波分解算法) 另: 1) 低熵性变化后的熵很低; 2) 多分辨率特性边缘、尖峰、断点等;方法, 所以可以很好地刻画信号的非平稳特性 3) 去相关性域更利于去噪; 4) 选基灵活性: 由于小波变换可以灵活选择基底, 也可以根据信号特性和去噪要求选择多带小 波、小波包、平移不变小波等。 小波变换的一个最大的优点是函数系很丰富, 可以有多种选择, 不同的小波系数生成的小波会有不同的效果。噪声常 常表现为图像上孤立像素的灰度突变, 具有高频特性和空间不相关性。图像经小波分解后可得到低频部分和高频部分, 低频部分体现了图像的轮廓, 高频部分体现为图像的细节和混入的噪声, 因此, 对图像去噪, 只需要对其高频系数进行量化处理即可。 5.小波变换的科学意义和应用价值小波分析是目前数学中一个迅速发展的新领网域,它同时具有理论深刻

基于小波变换的图像融合

基于小波变换的图像融合 摘要:图像融合是通过某种算法,将两幅或多幅不同的图像进行合并以形成一幅新的图像的过程,其的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可靠性,通过对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。本文的研究重点是基于小波变换实现图像的初步融合,完成将两幅不同的图像进行合并以形成一幅新的图像。 关键词:图像融合,小波变换,融合算法,图像信息 Abstract The image fusion is a procedure that combine more than two images in order to get a new image, and it’s main purpose of image fusion of multiple images is enhance the reliability of image through deal with the ultra data of the initial image, and improve the definition of the image through deal with the complementary information of the images. The key point of this article is realized the image fusion based on the wavelet transform and combines two images to get a new image. Key Words: image fusion, wavelet transform, fusion algorithm, image information 一、引言 图像融合是通过某种算法,将两幅或多幅不同的图像进行合并以形成一幅新的图像的过程。在众多的图像融合技术,基于小波变换的图像融合方法已成为现今的个热点,图像融合技术是数据融合技术的一种特定情形,它是以图像的形式来表达具体的信息,它对人的视觉产生作用。图像融合具体来说是根据某一算法,将所获得的针对同一目标场景的多幅配准后的图像进行综合处理,从而得到一幅新的、满足某种条件的、对目标或场景的描述更为准确、更为全面、更为可靠的图像。融合后的图像应该比原始图像更加清晰可靠和易于分辨。图像融合充分利用了多个原始图像所包含的冗余信息和互补信息,能够起到扩大传感范围、提高系统可靠性和图像信息利用率的作用。 二、小波变换图像融合 传统的信号理论,是建立在Fourier分析基础上的,而Fourier变换作为一种全局性的变化,其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进,小波分析由此产生了。小波分析是一种新兴的数学分支,它是泛函数、Fourier 分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶;在应用领域,特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域,它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。小波变换与Fourier变换相比,是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进

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