❶ 基于小波变换的图像处理其中哪个方面比较好做我是本科生，毕业论文~~
楼上复一群2逼= =！
压缩已经被制研究的差不多了，JPEG2000相当成熟，算法已经到了一定高度，很难再创新。
融合，特别是multisensor的融合应该有搞头。不过，如果说简单的话，肯定还是multisolution的比较简单。直接分解，系数随便找一个策略就行了。
降噪也很简单，比较好做，不过我没研究过这个。
无论什么方向， 小波肯定不是最好的，现在多尺度分解方法太多了。小波只是最基本的一种
❷ 跪求：基于matlab的红外图像处理论文
摘 要
图像融合是一门新兴的学术研究方向，多传感器图像融合是指将多元信道所采集的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成统一图像或综合图像特征以供观察或进一步处理。它是一门综合传感器、图像处理、信号处理、计算机视觉和人工智能等技术的现代高新技术。
图像融合工具箱是基于Matlab GUI界面，实现图像融合的可视化人机交互界面。图像融合工具箱的研制具有极其重要的意义，它不仅使图像融合变得更加直观，而且可以显示相应参数，为评价图像融合的效果提供了数据支持。
本文主要是研究基于小波变换的彩色图像融合算法（包括2种融合规则：选择最大规则和加权系数规则）和融合方法性能评价，及matlab算法实现，并将其基于Matlab GUI的界面程序。
这次设计主要编写了基于小波变换图像融合算法的程序以及完成若干个融合方法性能评价（主要有均方根误差、互信息、熵和交叉熵等），另外为使程序在能更加简单明了的呈现其特点，还设计了Matlab GUI的图像融合控制工具箱界面。
关键词： 图像融合，小波变换，Matlab GUI
目录
前 言 1
第1章 图像融合概述 3
1.1多传感器图像融合的基本概念 3
1.1.1多传感器数据融合 3
1.1.2从数据融合到图像融合 4
1.2 图像融合的分类及流程 5
1.3 图像融合技术的发展及应用 6
1.4 本章小结 7
第2章 图像融合程序的算法及实现 8
2.1 图像融合算法 8
2.1.1图像融合算法概述 8
2.1.2 小波分析 10
2.1.3 基于小波变换的融合算法 11
2.2 图像融合算法的实现 13
2.2.1 原始图像的制作 13
2.2.2 融合算法的函数 14
2.2.3 实现融合算法的具体程序 15
2.3 图像融合效果的评价的及其实现 17
2.3.1 融合效果评价 17
2.3.2 图像融合效果评价的实现 20
2.4 图像融合算法的程序实现结果 21
2.5 本章小结 25
第3章 图像融合程序的界面及实现 26
3.1 GUI图形用户界面 26
3.1.1 Matlab语言GUI图形用户界面概述 26
3.1.2图形对象简介 27
3.1.3 GUIDE的使用 29
3.2 GUI图形用户界面的实现 29
3.2.1 图像融合界面设计要求 29
3.2.2 图像融合界面的具体实现 30
3.3.3 GUI图形用户界面的实现结果 36
3.3 本章小结 43
第4章 结论 44
致 谢 45
参考文献 46
附录 47
❸ 各位有没有数字图像处理方面的本科毕业论文题目
（一）选题
毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特
长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。
（二）查阅资料、列出论文提纲
题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲
。
（三）完成初稿
根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。
（四）定稿
初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。
一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。
不知道你是否确定了选题，
确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，
看看人家是怎么规划论文整体框架的；
其次就是需要自己动手收集资料了，
进而整理和分析资料得出自己的论文框架；
最后就是按照框架去组织论文了。
你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。
还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利
毕业论文选题的方法:
一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方
向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题
;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定
一个方向。
二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定
选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料
快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便
于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收
集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就
到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静
地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有
所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:
第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论
证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点
地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时
间和精力。
第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成:
系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题
研究最新的资料和成果等等。
第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自
己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过
程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我
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实际采集信号的过程中，由于数据采集环境和完成数据采集任务的仪器仪表自身的原因不可避免的存在其他信号的干扰和噪声，噪声的存在对于数据采集和信号测量之后的科研和生产工作会造成不利的影响，这些噪声信号将掩盖我们所需要的有用信号，因此在对信号进行处理之前必须对实际采集的信号处理，以便消除噪声信号，有效地表现原始信号中的有用信息。消噪的效果将直接影响到后续的基于信号的分析、诊断、识别等方面的工作进行，为了提高技术指标，提取出准确的信号，去除干扰信号与随机噪声信号是非常重要的。小波变换具有低熵性、多分辨率、去相关性和选基灵活的特点，使其成为特征提取和低通滤波功能的综合，相当于对信号同时进行低通和高通滤波，其低频系数主要反映信号的信息，而高频系数主要反映噪声和信号细节的信息，在信号处理中有相当大的优势，尤其是在对非平稳信号的处理中有着傅立叶变换不可比拟的优势。 本文主要开展了如下几方面的研究内容： 1. 比较了利用小波变换去噪与传统滤波去噪的优缺点，对于小波变换来说，它在时域和频域都具有局部性，同时还具有多分辨率特性，适合于分析同时具有低频和高频的信号。并且根据信号与噪声变换后小波系数随尺度变化的不同，本文提出了基于小波变换的去噪方法。 2. 在许多实际应用场合，信号是非平稳的，其统计量（如相关函数、功率谱等）是时变函数，只了解信号在时域或频域的全局特性是远远不够的，最希望得到的是信号频谱随时间的变化情况。为此，需要使用时间和频率的联合函数表示信号，这种表示称为信号的时频分布。本文主要介绍了短时傅立叶变换、Gabor变换和小波变换。 3. 介绍了小波去噪理论，对其相关参数作了分析，并依据相关函数，在遵循小波基选取的一般原则基础上，对五种小波基函数进行了比较，以相关系数作为判断信号处理效果好坏的依据，分别对五种常用小波基函数选取不同参数后分解、重构信号与原始信号进行了比较，通过比较相关系数的大小选定了适合该信号的最佳小波基函数。得出：针对脉冲信号，基于Daubechies小波，采用离散二进制小波变换效果比较好。 4. 由于脉冲信号概率密度的稀疏性，现有的小波阈值降噪效果不明显。本文将脉冲信号的概率密度与稀疏分布的概率密度函数作一比较，提出了最大似然估计阈值去噪：首先，对已知原始信号的噪声spect to a Borel probability measure /& any r~ c N+ and any e > O, one can find a mesuch t关函数hatasurable set R ( a so called (r; of A TER。 http://www.txlunwenw.com 。TERremainder,e) Rohlin set) , for ] 0, 1, ..., r; 1, the sets T JR are pairwise disjoint and exhaust X with exception se信号进行去噪，利用相，和原有的软硬阈值去噪进行比较；其次，针对无原始信号的噪声信号，对阈值公式中的几个参数作了估计后，再进行去噪，和原有的效果进行比较。研究表明：针对脉冲回波信号，利用小波变换采用最大似然估计阈值的方法去噪的效果优于传统的小波消噪。因此，对于发射的脉冲信号来说，该方法为提取有用信号提供一定的应用价值。
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❻ 基于小波变换图像隐藏的MATLAB程序和论文
分数不够
❼ 谁能简单介绍一下小波变换以及小波变换在图像处理中的应用
你要研究小波的话必须有较强的数学基础，尤其泛函分析和傅里叶分析要扎实，我是数学系的，毕业论文基于小波变换的图像压缩。不过感觉如果你要用小波不见得要搞的很深，作数字图像方面的个人感觉无外乎就是拿某个小波向量和图像的像素矩阵作卷积，分离高低频带，好像没有什么高深的数学理论。不过你要是搞研究的，想研究推理给出更强的算法的话，就要好好学一下了，感觉小波的发展比较快，前途还是有的。对于光学图像处理不了解。
❽ 放射医学毕业论文范文哪里有
放射医学毕业论文好写的，开始也是不懂，也是上届的同学给的雅文网，专业的就是不一样，很快就搞定啦
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❾ 图像处理硕士毕业论文什么方向就业比较好，怎样结合人工智能、图像处理和模式识别展开
图像处理的核心是图形算法。人工智能和模式识别这些关注于应用。只有掌握算法，能够灵活应用，积累项目经验，会有用武之地。
❿ 求一篇“一种基于小波变换的图像融合新方法”的论文
图像融合是多传感器信息融合领域的一个重要分支[1],它是指将来自同一目标的不同传感器的信息通过一定的算法融合到一幅图上,从而获得比在单幅图上更完整、更精确的信息。图像融合在军事(如军事侦察、识别伪装)和非军事(如医疗诊断、遥感、计算机技术等)领域得到广泛的应用。就遥感图像融合而言,目前大致分4种类型:多种分辨率的融合处理、多时相的融合处理、多种传感器类型的融合处理、多波段大容量的融合处理。本文研究的对象属于最后一种,即不同光谱获得的图像。
这里使用基于小波变换的塔式结构的优点是小波变换具有紧凑性、正交性、很好的方向性,这使得小波变换可以很好地提取不同尺度上的显著特征,相对于高斯—拉普拉斯金字塔技术而言,不仅可以产生更好的融合结果,而且进行反向变换时稳定性更好;另外小波变换的塔式结构还使得不管原图像的长度是否2的幂次方,最终变换后的图像与原图像尺寸相同,这使得开发实用的并行算法系统成为可能。
本文正是基于这点,在对图像小波多分辨分解叙述的基础上,构造了一种图像融合算法,最后对算法进行了仿真,并对结果进行了分析。
1图像的小波变换
定义1多分辨分解
设fj+1∈V2j+1,由V2j+1=V2j W2j可得,存在fj∈V2j,gj∈W2j,有fj+1=fj+gj
对于图像f(x,y)而言,由文献[2]可得图像的Mallat二进小波的塔式分解为
fj+1(x,y) =∑k,mCj,k,mj,k,m+∑ε=1,2,3∑k,mDεj,k,mΨεj,k,m(1)
式中:
Cj,k,m=∑l,nhl-2khn-2mCj+1,l,n;D1j,k,m=∑l,nhl-2kgn-2mCj+1,l,n
D2j,k,m=∑l,ngl-2khn-2mCj+1,l,n;D3j,k,m=∑l,ngl-2kgn-2mCj+1,l,n
在图像小波分解的表达式中Cj,k,m, D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m,分别对应图像的低频子带及水平、垂直与对角线3个方向的高频子带, Cj,k,m为图像在aj分辨率下的离散逼近,D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m为2j分辨率下的离散细节。{hk}k∈z可看作低通滤波器系数, {gk}k∈z可看作高通滤波器系数,为尺度函数,Ψ为正交小波函数。{j,k,m|k,m,∈z}构成Vj2的规范正交基,{Ψεj,k,m|j,k,m∈z}构成W2j的规范正交基。
另外,通过小波分解,除了低频子带都是一些正的变换值外,其它的3个高频子带都包含了一些在零附
近的变换值,在这些子带中,较大的变换值对应着亮度急剧变化的点,也就是图像中的显著特征,如边缘、亮线及区域轮廓。既然小波变换具有很好的空域及频域局部性,融合的效果就是:对来自同一目标的两个不同传感器所获解的图象A和B,融合前在图像A中若比图像B中显著,融合后图像A中的目标就被保留,图像B中的目标就被忽略;对不同的场景,比如图像A中的目标的外部轮廓比较明显,图像B中目标的内部轮廓比较明显,这种情况,图像A、B中目标的小波变换系数将在不同的分辨率水平上占统治地位,从而在最终的融合图像中,图像A中的外部结构与图像B中的内部结构都被保留。因此通过融合可以实现在单幅图像上的片面的、不完整、不精确的信息得到更一致更精确的体现。
最后对组合后的变换系数进行反向小波变换,就可得到融合后的图像。
2基于区域的图像增强算法
在图像的融合算法中,图像不同,图像的数据表征不同,融合算法也各不相同,目前采用的融合方法主要有[3]:基于像素的代数组合法、统计/数值法以及与颜色有关的技术。但是我们知道图像中的有用特征通常大于1个像素,因此基于像素的选择方法可能不是最适合的,近几年又提出了基于区域的选择方法,比较有代表性的是文献[4]中提出的基于区域的均值选择法,该方法用一M×N的窗口对图像块进行求方差运算,计算结果作为与窗口中心像素对应的一种度量方法,中心像素的选择方法为:如果两幅图像方差在对应位置上的度量值相近,取2者的均值作为输出的新值,否则取较大的值作为输出。文献[5]中提出利用不同的特征选择算子,有方向的计算对应细节图像的局域能量,由局部能量构造匹配度及加权因子,从而对图像进行加权运算。这里以均值、方差、相关等统计参量构造一种新的区域融合算法。以下计算以两幅图像为例,对3幅以上的图像融合算法与此类似,具体步骤如下:
首先,利用M×N (一般选M,N为奇数,常用的窗口为3×5或5×5)窗口计算小波分解各子带系数
的均值和方差,子带中以(x,y)位置为中心的区域均值与方差分别为
mi(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12) (2)
σ2i(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12)- mi(x,y))2(3)
图像1以(x,y)位置为中心与图像2对应区域的协方差为
β2(x,y)=1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+m-M+12,y+n-N+12)-m1(x,y))×
(f2(x+m-M+12,y+n-N+12)-m2(x,y))(4)
构造匹配度ρ及加权系数W:ρ=β2σ1σ2;Wmax=1-12ρ;Wmin=1-Wmax
然后,利用下式对两幅图像中的对应子带像素进行融合计算
f(x,y)=Wmax·MAX(f1(x,y),f2(x,y))+Wmin·MIN(f1(x,y),f2(x,y)) (5)
这里f1(x,y),f2(x,y)是上述对应窗口中心位置的两幅图像的像素灰度值。这样就完成了2j分辨率
下的数据融合,最后对融合后的子带系数进行反变换就可得到融合后的图像。
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