多進制小波在圖像處理中的應(yīng)用.pdf

1、本文以構(gòu)造一類特殊的多進制小波開始.在第一章中,我們首先構(gòu)造了一類帶參數(shù)的緊支撐、對稱的四進小波濾波器組,同時估計了它們的光滑性.第二章描述了較一般的對稱濾波器的構(gòu)造.對給定的對稱低通濾波器(尺度濾波器),我們提出了一種算法,用來構(gòu)造相應(yīng)的對稱或反對稱高通濾波器(小波濾波器).本文的重點在于多進制小波的各種應(yīng)用,從第三章到第五章就是多進制小波在不同領(lǐng)域的應(yīng)用.在第三章中,應(yīng)用第一章所構(gòu)造的多進制小波,我們考慮了數(shù)字圖像水印的隱藏和檢測.

2、與經(jīng)典的二進小波,如Haar小波和9/7小波相比較,基于多進制小波的分解和重構(gòu)在水印算法中更有優(yōu)勢,效果更好.我們的實驗也顯示了:采用我們所提出的算法其抗JPEG壓縮和Gaussian噪聲的魯棒性更強.在第四章中,我們將多進制小波應(yīng)用于掌紋識別.采用多進制小波變換,我們提出了一種基于紋理特征的在線掌紋識別方法.基于紋理特征的識別方法有:灰度共生矩陣(spatial gray-level dependence matrices)方法、La

3、w的紋理能量(Law's texture energy)方法、Fourier能量譜(Fourier power spectrum)方法、Gabor濾波器(Gabor filter)和二進小波變換(2-band wavelettransformation)方法.第五章是關(guān)于圖像的編碼問題.同樣采用多進制小波變換,我們提出了一種自適應(yīng)的基于四叉樹分割算法的圖像編碼方法.實驗結(jié)果也顯示了:對于那些紋理現(xiàn)象比較豐富的圖像,比如Barbara圖或