小波变换在医学图像处理中的应用

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基于小波变换在图像处理中的应用

作者：余娜

来源：《价值工程》2016年第21期

摘要：小波变换被广泛接受的图像处理作为一种有效的和有前途的方法。本文根据遥感图像的多分辨率和多尺度特点，利用边缘提取对不同图像进行处理，并对上述结果对比分析认为：利用小波变换进行遥感图像边缘提取，须先对图像进行小波变换，然后用二进小波变换模的部分极大值来完成信号突变点位置及其异性大小，实现图像的边缘特征提取。本文中用多维度上二进小波变换图像边缘特征提取方法应用于遥感图像样本的仿真实验，获得了比较好的结果。

Abstract： Wavelet transform is used as an effective and promising method in the widely

accepted image processing. Based on the multi resolution and multi scale features of remote sensing

image， edge extraction is used to deal with the different images. The comparative analysis of the

above results shows that the wavelet transform must be carried out for the image to carry out the

remote sensing image edge extraction by wavelet transform. Then， the position of the signal

mutation point and the size of the opposite sex are completed by using the partial maximum of the two

第２５卷第１２期　

２００８年ｌ２月　计算机应用与软件　

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　Ｓｏｆｔｗａｒｅ　ＶｏＩ．２５　Ｎｏ．１２　

Ｄｅｃ．２ｏｏ８　

小波变换在医学图像边缘增强中的应用　

戴峻峰　付丽辉　曹洁　

。（淮阴工学院计算机工程系江苏淮安２２３００１）　

（兰州理工大学电气工程与信息－Ｖ程学院甘肃兰州７３００５０）　

摘要　小波变换是在傅立叶分析基础上发展起来的，它通过尺度参数和定位参数将时域和频域联系起来，通过伸缩和平移等运　

动对信号或图像数据进行多尺度的细化分析，其应用领域很广。提出了一种基于小波变换的图像边缘增强的方法，通过对小波变换　

产生的高低频信息进行相应处理，再进行图像重构，最后将生成的各个图像进行融合以实现图像边缘增强。使用Ｖｉｓｕａｌ　Ｃ＋＋６．０完　

成编程实验，其实验结果表明本文所提出方法的边缘增强效果较好。　

关键词　小波变换　边缘增强　非线性加权　图像融合　

ＡＩ．ＰｌＬＩＣＡＴＩｏＮ　ｏＦ　ＷＡＶＥＬＥＴ　ＴＲＡＮＳＦｏＲＭ　Ｄ　Ｍ［ＥＤＩＣＡＬ　ＩＭＡＧＥ　ＥＤＧＥ　

ＥＮＨＡＮＣＥＭＥＮＴ　

Ｄａｉ　Ｊｕｎｆｅｎｇ　－　Ｆｕ　Ｌｉｈｕｉ　Ｃａｏ　Ｊｉｅ　

（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｉｙｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕａｉａｎ　２２３００１，　∞　Ⅱ，Ｃｈｉｎａ）　

（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｌａｎｚｈｏｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ　７３００５０，Ｇａｎｓｕ，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｔｈｅ　Ｗａｖｅｌｅｔ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｗａｓ　ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ｉｔ　ｃｏｎｔａｃｔｓ　ｔｈｅ　ｔｉｍｅ　ｄｏｍａｉｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｄｏｍａｉｎ　ｔｈｒｏｕｇｈ　

小波变换在图像融合中的应用

摘要：图像融合是将同一对象的两个或更多图像合成一幅图像，使得融合后图像

更容易理解，而小波变换为其提供了良好的融合方法。本文主要讲述了基于小波

变换的图像融合的基本原理和具体融合步骤，以及低频和高频的融合规则，并利

用二维小波与小波分解进行了简单的图像融合的MATLAB仿真。

关键词：图像融合；小波变换；融合方法；MATLAB仿真

1、引言

在众多的图像融合技术中，基于小波变换的图像融合方法已成为现今研究的

一个热点。图像融合是将不同来源的同一对象的图像数据进行空间配准，然后采

用一定的算法将各个图像数据中所含有的信息优势或互补性有机地结合起来，产

生新的图像数据的信息技术。高效的图像融合方法可以根据需要综合处理多源通

道的信息，从而有效的提高了图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠

性。其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综

合，以增强影像中信息解译的精度、可靠性以及使用率，以形成对目标的清晰、

完整、准确的信息描述。

图像融合可分为三个层次：（1）低水平的像素级融合；（2）中等水平的特征

级融合；（3）高水平的决策级融合。

图像融合的方法主要分为基于空域的图像融合和基于变换域的图像融合，其

中变换域方法主要有基于多分辨率金字塔融合法、基于傅里叶变换的图像融合

法、基于小波变换的图像融合法。20世纪80年代中期发展起来的小波变换技术为

图像融合提供了新的工具，小波分解的紧支性、对称性和正交性赋与它良好的图

像融合性能。基于小波分析的图像融合是近年来国内外一个活跃的研究领域，二

维小波分析用于图像融合是小波分析应用的一个重要方面，基于小波变换的图像

融合能取得良好的结果，使图像融合成为小波理论最成功的应用领域之一[1]。

2、小波分析与图像融合2.1小波变换实现图像融合的基本原理

小波变换作为一种数学工具，它是介于函数的时间域(或空间域)表示和频率

表示之间的一种表示方式。它在时间域和频率域上同时具有良好的局部化性质，

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小波变换在数字图像处理中的应用

作者：王剑平,张捷

来源：《现代电子技术》2011年第01期

摘 要：小波变换在数字图像处理中的应用是小波变换典型的应用之一。由信号分析中傅里叶变换的不足引出小波变换，然后简单介绍了小波变换的定义和种类，分析了小波变换的性质和Mallat算法，总结了小波变换在数字图像处理中的四种应用：基于小波变换的图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合，分析了四种应用的过程及特点，同时进行了相应的试验与仿真。试验结果表明，小波变换在数字图像处理中的应用切实可行、简单方便、效果好、有很强的实用价值，有较好的应用前景。

关键词：小波变换； 马拉特算法； 图像处理; Matlab

中图分类号：TN911-34文献标识码：A

文章编号：1004-373X(2011)01-0091-04

Application of Wavelet Transform in Digital Image Processing

WANG Jian-

(1．College of Electronics and Information，Northwestern Polytechnical University，Xi’an

710072，China；2.95037 Unit of PLA，Wuhan 430060，China)

Abstract： The application of wavelet transform in digital image processing is one of the typical

applications of wavelet transform. The wavelet transform is introduced for the lack of Fourier