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基于多小波的图像处理
来源:互联网 qikanw | 王秀碧,黄晓莉,陈明举,刘永春
【分  类】 信息科技
【关 键 词】 多小波;图像消噪;图像增强
【来  源】 互联网
【收  录】 中文学术期刊网
正文:

图4.3多小波增强图像及直方图 图4.2 单小波增强图像及直方图

  从图4.2和图4.3的仿真结果来看,原始图像偏暗,图像灰度范围很窄;用单小波增强后的图像灰蒙蒙的,同样是因为灰度范围很窄,动态范围小;用多小波增强后的图像动态范围很大,在各个灰度级上都有像素,从而使图像看起来对比度较大,细节清晰。因此,总体说来用多小波进行图像增强所得的图像效果更好。

  4结论

  多小波图像压缩与单小波图像压缩有所不同,首先多小波变换在分解之前要对图像数据进行预滤波,图像重构时需要做后置滤波;其次由于有多个尺度函数和多个小波的存在,在图像的多小波变换系数中同一尺度且同一方向上存在两个或两个以上对应不同小波细节的子图,做一次多小波分解会得到比单小波分解更多的子图,子图增多使得处理更加灵活。根据实验结果和多次实验,发现对于要求较好的图像质量、较低的比特率或者是一些特殊要求时,使用使用多小波的压缩算法具有较好的特性。从一定的角度上来说,基于多小波的SPIHT压缩编码方法是一种有效的压缩编码方法。

  参考文献:

  [1]胡昌华 张军波 夏军 张伟.基于MATLAB的系统分析与设计——小波分析[M].西安:西安电子科技大学出版社,1999.

  [2]宫铭举,王汝霖等.基于CL多小波与SOFM的图像矢量量化[J].计算机应用研究,2005,26(8),P238-240.

  [3]张燕红,候德文.基于小波分频和二次均衡的图像增强算法[J].计算机应用与软件,2007,24(11),P159-161.

  [4]田海振,田华,程正兴.多小波及其在图像处理中的应用[J].信阳师范学院学报,2004,17(1),P100-103.

  [5] 李先利,李建平等.小波分析在图像消噪中的应用研究[J].后勤工程学院学报,2006,26(1),P15-18.

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