基于多尺度小波的图像增强改进算法的应用研究

基于多尺度小波的图像增强改进算法的应用研究

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时间:2019-05-25

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1、图形!图像与多媒体/0’1*2&-(*$$341’4.567%30*.3’8*(94-7-1+基于多尺度小波的图像增强改进算法的应用研究于飞!张跃!李程(青岛科技大学自动化与电子工程学院!山东青岛$))*’$+摘要!现有的医学,-图像一般存在明暗对比度较差"灰度分布范围小"部分有用信息很不明显等缺陷!从而影响了对图像的正确分析!因而进行图像增强是非常有必要的#一些传统算法在对图像增强的同时!也增强了图像中的噪声信号!不利于图像的后期处理$本文在现有的图像增强算法的基础上!采用了基于多尺度小波图像增强的新方法!有效地抑制了

2、噪声!处理后的图像明暗较为明显!利于进一步的分析和处理$关键词!,-图像%图像增强%小波变换%多尺度小波中图分类号!-./0"文献标识码!1!""#$%&’$()*’+,-()$."/(01,$.&211)34)51.1)’&62(/$’3.7&*1,().+6’$8*5&619&0161’23456!7819:2;5!<=,>5?@(,ABB5@5AC1;DEAFGD6A?G?HI5B5JDEA?6JI?@6?55E6?@!K6?@HGA3?6L5EM6DNACOJ65?J5P-5J>?ABA@N!K6?@HGA$))

3、*’$!,>6?G+"#$%&’(%!->5E5GE5MAF5H5C6J65?J65M6?F5H6JGB,-6FG@5MM;J>GMQAAEB6@>D6?@JA?DEGMD!MFGBB@EGNMJGB5H6MDE6R;D6?@EG?@5!6?JA?MQ6J;A;M;M5C;B6?CAEFGD6A?!G?HMAA?S->5M5H5C6J65?J65MGCC5JDD>5E6@>DG?GBNM6MACD>56FG@5M!MA!6D6ML5EN?5J5MMGENDAHAMAF5TAEUCAE6FG@55?>G?J5F5?DSOA

4、F5ACD>55V6MD6?@DEGH6D6A?GBGB@AE6D>FM5?>G?J5D>5?A6M5M6@?GBMACD>56FG@5T>6B55?>G?J6?@D>56FG@5!6D6M?ADJA?H;J6L5DAD>5CABBAT#;QMD5QACQEAJ5MM6?@D>56FG@5SW?D>5RGM6MACD>55V6MD6?@6FG@55?>G?J5F5?DGB@A!E6D>FM!D>5?5T6FG@55?>G?J5F5?DF5D>AHRGM5HA?F;BD6#MJGB5TGL5B5DTGMQ;DCAETGEH

5、A?D>5QGQ5E!6DJG?5CC5JD6L5BNE5MABL5D>5QEARB5FACE5MDEG6?6?@?A6M5!6FQEAL5D>5JA?DEGMDH5@E55ACD>56FG@5!G?HFGU56D5GMNDAR5G?GBNX5HG?HQEAJ5MM5HS)*+,-&.$!,-6FG@5%6FG@55?>G?J5F5?D%TGL5B5DDEG?MCAEF%F;BD6#MJGB5TGL5B5D图像增强是图像处理技术的一个重要内容!在医区域的信息!而减弱或去除不需要的信息!从而使有用疗"工业等领域有着广泛的应

6、用#增强技术的主要目的信息得到加强!便于区分或解释$是处理一幅给定的图像!提升图像的视觉质量!使它的!小波与图像增强结果对于某种特定的应用比原始图像更适用$因此!好由于噪声与信号在不同尺度下的小波变换系数的的算法应在增强图像时综合考虑图像本身特性和视觉模的极大值不同!随着尺度的增加!噪声引起的小波模特性!以得到更佳的效果!然而不少现有的算法并没有值迅速减小!这就意味着在较高分解层开始增强小波系考虑这一点!"#$%$现有的图像增强算法!虽然能有效地增数!不会引起噪声加强$利用这个特性!本文采用了基于强图像的对比度!但这类单

7、一尺度处理的方法均不同程小波变换的图像增强改进算法!可以通过在不同尺度下度地放大了图像中的噪声信号!限制了图像的有用信选择不同的拉伸因子!从而改变不同尺度下的小波系数号!在信噪比很低的应用场合中会不可避免地带来噪声的模值!较好地解决了噪声去除和高对比度之间的矛增强而严重降低处理质量!&#’%$盾$基于多尺度小波变换的方法为解决这一问题提供小波变换用于图像处理的难点之一是小波基的选了新的途径$在实际应用时!突出了图像中人们感兴趣择!因此!如何最优地选择小波基是小波研究中的关键"Y图形!图像与多媒体"#$%&’()*&++,

8、-%$-./012,#&.,$3&*4-)1)%5问题!在图像增强处理中"小波函数的选取直接关系到改图像在不同尺度下的梯度信息"从而达到提高图像对增强的效果!由于在尺度给定时"小波变换相当于对图比度的目的!像进行带通滤波"某种程度上减少了噪声对图像的影由于图像的对比度正比于图像灰度强度的相对变响"但同时也丢失了一些细

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