根據 HVS特性中的對比度敏感度,即空間頻率特性曲線 ,對圖像進行二維多級小波分解 ,由分解后的各小波分量 ,提取各頻段相應的亮度、 清晰度和相關度指標 然后將這三個指標的幾何平均與頻段加權系數的內積做算術平均 ,以此作為圖像質量的綜合評價指標。實驗表明該方法能較好地反映人的主觀感受 ,效果明顯優于傳統圖像質量評價方法。
標簽: HVS 指標 頻段 對比度
上傳時間: 2014-01-02
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三種非平穩信號時頻分析的方法 窗口傅里葉變換、wigner分布和小波變換
標簽: wigner 非平穩信號 時頻分析 傅里葉變換
上傳時間: 2013-12-09
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該壓縮包為數字圖像處理中的嵌入式零樹小波算法的MATLAB源代碼,上機調試過,可完美運行。
標簽: MATLAB 數字圖像處理 嵌入式 零樹小波
上傳時間: 2013-12-20
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隨著多媒體技術的發展,數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域:圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式:專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中,低層的圖像預處理的數據量很大,要求處理速度快,但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式,基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先,闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理,重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法,并給出了該算法相應的Matlab 仿真;然后,為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點,本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明,相比于其他幾種經典算法,本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節,并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化,以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現;最后,給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案,包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊,并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證,結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求,具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞:圖像處理系統,FPGA,圖像去噪算法,小波變換
標簽: 小波變換 圖像去噪 算法研究
上傳時間: 2013-05-16
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目前,被廣泛使用的經典邊緣檢測算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點是相對應于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而,當圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感,使得將噪聲作為邊緣點。由于噪聲的干擾,不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點,設計了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子,對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進行了一定的研究和理解。
標簽: 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應用
上傳時間: 2013-10-13
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小波提升格式的源代碼,采用了標準的分裂、預測和更新三步,比經典小波算法速度提高一倍!
標簽: 源代碼
上傳時間: 2013-12-31
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小波提升格式的java源代碼,包括標準的分裂、預測和更新三步,以及一個實例
標簽: java 源代碼
上傳時間: 2015-03-29
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介紹了比較新穎的二代小波變換技術,即通過分裂、預測和更新三個步驟實現小波變換 的方法,并且把這種技術成功的應用于圖像融合技術中。實踐表明,這是一種比較成功的圖像融合解 決方案。
標簽: 比較 小波變換
上傳時間: 2014-08-22
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執行小波多分辨分解,包括三個函數。第一完成濾波器組的設計,第二完成分解,第三完成重構
標簽: 分辨 分解
上傳時間: 2016-02-24
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小波差值與構造,三個matlab程序,希望對大家有用
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上傳時間: 2016-05-06
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