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视频图像小波变换高频系数按限定尺寸分块编码方法: 本发明公开了一种视频图像小波变换高频系数按限定尺寸分块编码方法，属于编码领域，包括步骤：对输入的图像做二维小波变换，获得小波高频子带；对小波高频系数进行重排列；对重排列后的系数进行哈达玛变换；对哈达玛变换后的系数做量化处...; 张金沙郑建宏

视频图像小波变换高频系数按限定尺寸分块编码方法: 本发明公开了一种视频图像小波变换高频系数按限定尺寸分块编码方法，属于编码领域，包括步骤：对输入的图像做二维小波变换，获得小波高频子带；对小波高频系数进行重排列；对重排列后的系数进行哈达玛变换；对哈达玛变换后的系数做量化处...; 张金沙郑建宏

多维度偏振图像小波变换图像融合目标识别方法: 多维度偏振图像小波变换图像融合目标识别方法属于目标图像探测技术领域。现有技术在小波变换、图像融合过程中存在部分偏振信息丢失等问题。本发明采用改进型局部能量融合规则分别对AOP、DOLP分解后的同级的两幅高频子图像、两幅低...; 赵海丽王康景文博王彩霞刘鹏

一种针对视频图像小波变换高频系数的低复杂度编码方法: 本发明公开了一种针对视频图像小波变换高频系数的低复杂度编码方法，属于视频图像编码技术领域，包括步骤：S1，对提取的小波域高频系数重排列为N个slice，并在每个slice内部进行分块为M个block，将多个block组合...; 张金沙王炜郑建宏张旭

一种针对视频图像小波变换高频系数的低复杂度编码方法: 本发明公开了一种针对视频图像小波变换高频系数的低复杂度编码方法，属于视频图像编码技术领域，包括步骤：S1，对提取的小波域高频系数重排列为N个slice，并在每个slice内部进行分块为M个block，将多个block组合...; 张金沙王炜郑建宏张旭

基于Matlab的图像小波变换仿真被引量：2: 2020年; 基于小波分析是继傅立叶分析之后的一个新的时频域分析工具。小波分析在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩、图像去噪、图像融合、图像分解和图像增强等图像处理的几乎所有阶段。介绍了小波分析的基本理论,小波分析是傅立叶分析方法的发展与延拓。使用Matlab软件中的小波变换工具箱编写小波变换程序,对原始图像进行了各种仿真,包括对图像进行分解和重构、阈值处理、图像降噪和图像压缩等。利用小波变换,我们获得了不同效果的处理图像,加深了我们进一步理解小波变换的基本理论及小波变换在图像处理中的应用。; 刘文华; 关键词：小波分析 MATLAB 图像去噪图像压缩

基于图像小波变换的拉索钢丝锈蚀状况评估方法被引量：1: 2018年; 针对目前无法对拉索锈蚀等级做出定量评价的不足,尝试建立基于锈蚀图像小波变换的钢丝锈蚀损伤评定模型,并提出评价表征锈蚀等级的特征指标优劣的方法,以通过盐雾加速试验制定不同锈蚀等级下钢丝的腐蚀图例为分析对象,讨论了腐蚀灰度图像、真彩图像在描述钢丝锈蚀形态方面的优劣,分析了小波类型及其分解尺度对锈蚀图像小波能量特征值的影响。研究表明相比于小波能量百分比,锈蚀图像的小波能量熵可以较好地反映锈蚀钢丝的形貌特征;相比于灰度图像,锈蚀真彩图像蓝色通道信息能更好地反映其锈蚀的形貌特征;基于haar小波对腐蚀图例的真彩图像蓝色通道信息进行一层小波变换而获得的小波能量熵可以作为定量评价钢丝锈蚀等级的特征指标。; 郭增伟李龙景姚国文; 关键词：斜拉索钢丝小波分析

基于图像小波变换的食品包装印刷缺陷检测方法被引量：9: 2017年; 目前我国食品企业对于其产品包装要求越来越高,其中印刷作为包装工艺中展示产品和吸引消费者的重要部分,已受到许多企业和研究人员的关注。对食品包装印刷缺陷检测系统进行介绍,主要阐述图像预处理部分。建立传统小波变换算法模型和改进型小波变换算法模型,并利用仿真性实验对这两种算法的检测精度进行对比分析,结果表明改进型图像小波变换算法能够很好的提高食品包装印刷缺陷检测的准确性,并实现无损检测。; 马宝秋; 关键词：小波变换食品包装印刷机器视觉技术图像增强处理

图像小波变换实现及EZW编码理论研究被引量：1: 2015年; 根据图形小波知识,对于图形小波变换实现采取的技术—这个Mallat算法给以深入研究,同时基于Mallat算法采取VC++编程的方法来对图像小波变换进行分析与研究。Mallat算法是将信号处理中的滤波器和计算小波系数联系在一起,组建成塔形分解算法,这样小波系数相关计算简单化了。嵌入式小波零树系数编码(EZW)是将小波变换的各子带系数表示为零树结构。EZW是一种简单而有效的图像编码算法。使用这种算法,编码者可在任一点结束编码,所以允许精确达到一个目标比率,而这时仍能产生同样的图像。有很好空间的小波变换——频域局部特性,关于图像这个可以有效地进行处理。; 金平艳祝忠明; 关键词：图像处理小波变换 EZW

苹果夜视图像小波变换与独立成分分析融合降噪方法被引量：13: 2015年; 对不同人工光源辅助下采集到的夜视苹果图像,通过噪声分析,判定苹果夜视图像的噪声以高斯噪声为主,并混有部分椒盐噪声。针对高斯噪声去除难题,将小波变换(Wavelet transform,WT)与独立成分分析(Independent component analysis,ICA)理论引入夜视图像的处理系统,为了最大程度地降低噪声污染,提出WT-ICA融合降噪方法。通过仿真实验,结果表明融合降噪效果较为理想。为了更好地评价夜视图像的降噪效果,以自然光下的图像为参照基准,提出相对峰值信噪比(Relative peak signal-to-noise ratio,RPSNR)的概念。对所采集到的不同的夜视图像进行多次重复实验,结果表明,从视觉上看WT-ICA降噪方法得到的低噪图像噪点明显减少;从RPSNR看,WTICA得到的低噪图像,分别比原始图像、小波软阈值降噪、ICA降噪方法平均提高29.94%、8.09%、7.54%;白炽灯下的图像处理后的RPSNR最高,适合作为人工光源。WT-ICA融合降噪方法通过连续处理,排除夜视图像的噪声干扰,得到的低噪图像更利于进一步识别,从而为实现苹果采摘机器人的全天候作业打下基础。; 贾伟宽赵德安阮承治刘晓洋陈玉姬伟; 关键词：苹果采摘机器人夜视图像降噪小波变换

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