导读:本文包含了方向性小波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像融合,稀疏表示,几何方向,块方向性小波
方向性小波论文文献综述
顾思思,宋梅[1]（2016）在《基于块方向性小波变换的图像融合算法》一文中研究指出针对传统小波变换存在的缺陷,提出了一种基于块方向性小波变换的图像融合算法.将输入的图像均匀划分成多个子块,并通过训练确定每块图像的方向性小波;利用块方向性小波对图像进行稀疏变换得到稀疏系数,对融合系数进行逆变换得到融合图像,并采用仿真实验对算法性能进行测试。实验结果表明,相对于其它图像融合算法,如DTC、FFT和DWT等,本算法无论是在近物图像、遥感图像还是红外线图像上,其信息熵和平均梯度等图像融合质量评价指标都更优,使图像融合过渡效果更加自然。同时其图像融合速度更快,可以满足图像处理系统实时性的需求。(本文来源于《量子电子学报》期刊2016年01期）
王相海,程露露,周夏,宋传鸣[2]（2013）在《小波子带最优方向性选择和压缩感知的图像编解码》一文中研究指出针对贝叶斯压缩感知应用到图像编解码中所存在的局部优化导致图像解码误差较大的问题,提出一种小波子带最优方向性选择结合贝叶斯压缩感知的编解码方法,以降低解码误差,进而提高编解码的精确度。根据图像小波变换的高、低频子带系数间所存在的相关性及差异,对其分别进行编解码;为使含图像主要信息的低频系数避免局部优化问题,利用低频系数内部存在的相关性,引入了小波最优方向选择方法对低频系数编解码;并结合基于小波变换的贝叶斯压缩感知对含细节信息的高频系数进行编解码。实验结果表明,该方法在不增加码率的情况下,解码图像具有较好的主观质量,且解码图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似指数度量(SSIM)均有一定程度提高。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2013年12期）
宁本德,屈小波,陈忠[3]（2013）在《基于方向性小波变换的图像稀疏修复》一文中研究指出图像修复有着重要的应用价值,稀疏表示作为前沿的信号处理方法,也已经使用在图像修复中。但是,传统方法在稀疏图像的时候利用的是预先给定的图像基,不能自适应图像,因此稀疏表示能力有限。文中提出从参考图中估计出图像的最佳几何方向使得稀疏变换能自适应图像几何信息,提供更稀疏的图像表示方法。稀疏修复通过最小化1范数模型进行求解。实验结果表明,所提方法较传统的二维小波变换可以更好地保留图像中边缘和纹理,获得更高的峰值信噪比。(本文来源于《光电技术应用》期刊2013年03期）
宁本德,屈小波,郭迪,陈忠[4]（2012）在《基于小波变域内局部方向性的磁共振图像稀疏重建》一文中研究指出减少采样时间对于MRI非常重要。压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论能尽量减少k空间测量值的同时得到高质量的重建图像[1]。传统的压缩感知MRI重建方法往往通过在预先给定的变换域稀疏化MRI图像,这使得采样数据有限的情况下重建图像仍然出现明显伪影[2]。屈小波等提出自适应图像几何方向的基于块的方向性小波(PBDW)来稀疏重建MRI(本文来源于《第十七届全国波谱学学术会议论文摘要集》期刊2012-10-24）
李幼蛟[5]（2010）在《基于自适应提升小波变换的叁维表面纹理的方向性度量》一文中研究指出图像纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较热门的研究领域,在图像处理、图像检索、计算机视觉、模式识别及计算机图形学等众多领域中都发挥着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究成果大都是基于二维表面纹理的,而对于叁维表面纹理的研究则较少。现实世界的纹理其实都是叁维表面纹理,对于叁维表面纹理的研究包括叁维表面纹理在不同光照条件和视角角度的情况下的纹理表现,以及叁维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对叁维表面纹理图像的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行了分析和评价。本论文首先对纹理特别是叁维纹理进行了简要的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对叁维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文利用自适应提升小波进行特征提取,然后在借鉴一些二维表面纹理方向性检测的度量算法基础上,将其应用到叁维表面纹理的方向性检测实验当中。参考现有的各种纹理分类方法,又提出了基于自适应提升小波变换的叁维表面纹理分类算法,通过对测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验取得了比较理想的效果,并对今后的研究工作提供了新的思路与方法。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用自适应提升小波变换对叁维表面纹理进行特征提取,并对叁维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。并且利用提升小波良好的重构性,将其应用到叁维表面纹理的编辑中,产生出与原来纹理特征不同的新图像。最后,本文总结了利用自适应提升小波变换进行叁维表面纹理的方向性研究工作,概括了本论文的创新点、不足之处以及对将来研究工作的展望。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2010-11-27）
袁修贵,龚正,孟正中[6]（2010）在《基于边缘方向性的小波边缘检测算法》一文中研究指出现有的基于小波变换的图像边缘提取方法会导致边缘细节的损失且边缘位置会发生偏移,因此本文给出了一种改进的边缘检测方法。该算法先对图像进行平滑处理,然后用小波变换提取边缘。传统的平滑方法避开了边缘的方向性,且对图像的边缘保持效果不佳。本文提出了基于边缘方向性的平滑算法,该算法在处理边缘像素时可自动搜索边缘方向进行平滑,用该算法和小波方法结合进行边缘检测。仿真实验给出的实验结果有力地证明了该方法的有效性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2010年03期）
贾鹏[7]（2009）在《基于Mojette变换和Gabor小波的叁维表面纹理方向性研究》一文中研究指出纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于叁维表面纹理的研究则较少。现实世界的纹理其实都是叁维表面纹理,对于叁维表面纹理的研究领域包括叁维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及叁维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对叁维表面纹理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对叁维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到叁维表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于Mojette变换和Gabor小波的叁维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用Mojette变换和Gabor小波变换对叁维表面纹理进行特征提取,并对叁维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后,对利用Mojette变换进行叁维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2009-06-07）
谢祎[8]（2008）在《基于方向性小波变换的超声图像压缩的研究》一文中研究指出随着医学信息网络的发展,医学图像在网络中的传输对于远程医疗、教学以及患者信息的共享非常必要。在传输过程中对传输的速度和图像的质量要求很高,对图像进行压缩传送是目前有限带宽下的必然选择。图像压缩编码的目的是以尽量少的比特数表征图像,同时保持复原图像的质量,使它符合预定应用场合的要求。针对图像中存在的相关冗余信息,采用某种方法去除多余成分,就能实现图像的压缩。尽管数据存储技术不断发展、信道传输带宽不断加宽,但人们对于压缩图像数据以节省数据存储空间和提高信道利用率的需求仍在增长。小波变换是对傅里叶变换的继承和发展。小波分析具有时频分析、多分辨率分析等优点,特别适用于提取微弱、背景噪声较强的随机信号,处理医学图像信号这一类非平稳信源,所以小波变换的方法受到人们的高度重视。本文论述了图像压缩的必要性和可行性,并重点介绍了图像压缩的基本原理和方法。然后简介了小波变换,分析了二维离散与连续小波的基本理论。随后本文提出了一种基于提升算法的二维离散小波变换的新算法。新算法的数学模型类似于Mallat算法,但是在选择小波类型时更加严格。我们通过实验对新算法进行了验证,实验结果表明,本文的二维离散小波变换比JPEG2000标准下的小波更具优势,新算法重建质量好、执行速度快。根据日本东海大学附属医院的医生的主观判断,大部分医生认为新算法的结果比JPEG2000标准下小波的结果更好,最后指出论文中存在的问题和有待改进的地方。(本文来源于《首都师范大学》期刊2008-10-18）
刘毅,潘保昌,郑胜林[9]（2007）在《一种基于小波系数方向性的矢量分类方法》一文中研究指出针对基于小波变换和矢量量化的图像压缩算法,利用小波变换后系数具有明显方向性的特点以及带内小波系数的相关性,提出一种基于小波系数方向性的矢量分类方法,同时采用一种基于小波系数排序截断的阈值选取方法.实验表明该分类方法原理简单易于实现,提高了算法的整体效率,对不同的图像具有分类效果稳定的优点.(本文来源于《广东工业大学学报》期刊2007年03期）
廉蔺,张军,李国辉[10]（2007）在《方向性小波理论应用特性分析》一文中研究指出方向性小波理论为图像处理提供了一种新的稀疏表示方法,能够更有效地捕捉图像中的几何结构。本文从基的特征入手,比较了方向性小波与传统小波在逼近图像几何边缘时的不同之处;总结了近年来该领域内提出的几种主要理论,以Ridgelet变换为例说明了方向性小波理论的基本原理。实验演示了Contourlet变换和小波变换的非线性逼近性能和去噪效果。最后指出了该领域进一步研究的方向。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2007年07期）
方向性小波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对贝叶斯压缩感知应用到图像编解码中所存在的局部优化导致图像解码误差较大的问题,提出一种小波子带最优方向性选择结合贝叶斯压缩感知的编解码方法,以降低解码误差,进而提高编解码的精确度。根据图像小波变换的高、低频子带系数间所存在的相关性及差异,对其分别进行编解码;为使含图像主要信息的低频系数避免局部优化问题,利用低频系数内部存在的相关性,引入了小波最优方向选择方法对低频系数编解码;并结合基于小波变换的贝叶斯压缩感知对含细节信息的高频系数进行编解码。实验结果表明,该方法在不增加码率的情况下,解码图像具有较好的主观质量,且解码图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似指数度量(SSIM)均有一定程度提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
方向性小波论文参考文献
[1].顾思思,宋梅.基于块方向性小波变换的图像融合算法[J].量子电子学报.2016
[2].王相海,程露露,周夏,宋传鸣.小波子带最优方向性选择和压缩感知的图像编解码[J].中国图象图形学报.2013
[3].宁本德,屈小波,陈忠.基于方向性小波变换的图像稀疏修复[J].光电技术应用.2013
[4].宁本德,屈小波,郭迪,陈忠.基于小波变域内局部方向性的磁共振图像稀疏重建[C].第十七届全国波谱学学术会议论文摘要集.2012
[5].李幼蛟.基于自适应提升小波变换的叁维表面纹理的方向性度量[D].中国海洋大学.2010
[6].袁修贵,龚正,孟正中.基于边缘方向性的小波边缘检测算法[J].计算机工程与科学.2010
[7].贾鹏.基于Mojette变换和Gabor小波的叁维表面纹理方向性研究[D].中国海洋大学.2009
[8].谢祎.基于方向性小波变换的超声图像压缩的研究[D].首都师范大学.2008
[9].刘毅,潘保昌,郑胜林.一种基于小波系数方向性的矢量分类方法[J].广东工业大学学报.2007
[10].廉蔺,张军,李国辉.方向性小波理论应用特性分析[J].计算机工程与科学.2007