基于小波的图像插值方法

本文在分析已有插值基函数和小波函数、小波变换的基础上提出一种应用小波作为插值基函数进行图像插值的方法,给出了该方法在一般图像插值方面在多幅图像的信息揉合和累积方面的应用,并分析了一般图像插值方法在图像之间存在辐照度差异时的可行性和在同名点之间存在相对空间信息差异时的操作方法。最后,采用４幅ＰＯＬＤＥＲ多角度遥感图像对本文所述方法进行了验证。实验表明,本文所述方法是可以较好地进行图像插值的。     

海洋SAR图像小波Speckle滤波及边缘信息提取

以海洋SAR图像的speckle滤波和边缘信息提取为研究目标，构造了以低通带通窄和时域冲击响应系数分布呈左右对称为特征的小波滤波器。这些特征使该小波滤波器在处理突变信号方面具有优良的特性。应用该小波滤波器，采用Wiener滤波算法，对海洋SAR图像进行了speckle滤波及采用Prewitt算子对边缘信息进行提取。用几种经典小波函数采用相同的滤波算法和边缘增强算子进行了处理，并将它们的结果进行了对比分析。结果表明，虽然小波基函数在用于speckle滤波方面，稍逊其它几种经典小波基函数，但是在边缘信息保留方面，效果要明显优于其他小波基函数。     

基于小波变换的多源遥感数据融合方法研究

以北京亚运村TM和QuickBird图像为数据源,根据Mallat小波算法,结合HIS数据融合理论,提出了基于小波局部高频替代融合法。该方法使融合图像既具有高空间分辨率图像的结构信息,又保持了多光谱图像的光谱特征,提高了多光谱图像的分类精度和量测能力。     

基于小波变换的遥感图像压缩

遥感图像的压缩领域中,小波分析理论为其提供了新的压缩方法和压缩思路,比较好地解决了遥感图像的压缩和传输问题。而小波基的选择直接决定了图像压缩的压缩效果和压缩速度,着重对比了不同的小波基性质对图像压缩带来的效果,给出了小波基选择的原则,并通过对各种小波性质的总结,选择双正交小波基（D5/3）应用于遥感图像的压缩     

基于提升小波的影像变换与匹配

从第二代小波即小波提升方法出发,研究了一种反对称小波的影像变换算法、导出了其更新函数,并与线性提升算法进行了比较,结果表明,该算法不仅具有在位计算的特性,而且能够更好地突出影像边缘特征,为影像匹配提供了丰富的信息。在实时影像匹配中,同时采用了低频信息和高频分量,构成了多窗口匹配算法,试验证明,该算法能够提高匹配的效率和可靠性。     

数字影像上特征信息的小波表示

影像特征的表示和描述是计算机视觉中的重要内容。本文给出了基于小波变换的影像特征检测算法，从理论上说明了利用不同分辨率上小波变换系数的模值描述特征强度的合理性。     

小波滤波器及遥感影像分类

基于正交小波变换的特征,研究了小波滤波器的长度对影像分类的影响。并在不同滤波器长度下,对22幅遥感地貌纹理影像进行了分类试验,获得了较高的分类正确率。     

SAR图像斑点噪声的小波软门限滤除算法

本文介绍利用小波分析和软门限对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像斑点噪声（Ｓｐｅｃｋｌｅ）进行抑制与滤除的算法。首先选择合适的小波基对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像进行小波分解,应用Ｄａｖｉｄ Ｌ．Ｄｏｎｏｈｏ软门限理论,并且将其推广到２维信号。针对ＳＡＲ图像斑点噪声的特殊性,即在小波变换域内图像和斑点噪声的奇异性不同,选取合适的门限在小波域内滤波。最后进行小波反变换得到去噪后的ＳＡＲ图像。实验证明,该算法能     

基于特征的遥感图像信息融合模式研究

基于图像特征的遥感图像信息融合是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合。本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨率遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合。在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像。该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息。本文最后通过融合实验验证了上述结论。     

基于快速提升小波变换的多阈值嵌入零树小波图像编码算法

提出了基于快速提升小波变换的多阈值嵌入零树小波图像编码算法，该算法能够通过以下3项措施进一步提高嵌入零树小波编码（Embedded Zerotree Wavelet，简称EZW）编码方案之工作效率：（1）引入快速提升小波以改进变换过程；（2）定义多阈值以完善逐次逼近量化过程；（3）采纳复杂关联模型以提高熵编码效率。实验结果表明：提出算法是一种高效的图像压缩算法，其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均优于EZW编码算法。