Laplacian算子結(jié)合提升小波變換的圖像處理仿真

為了解決常規(guī)算法在圖像處理過(guò)程中由于圖像紋理信息與邊沿信息丟失，導(dǎo)致圖像處理的質(zhì)量不高問(wèn)題，提出了Laplacian算子結(jié)合提升小波雙層變換的圖像處理算法。該算法通過(guò)提升小波分解預(yù)處理圖像，對(duì)于圖像分解的低頻區(qū)域采用區(qū)域能量進(jìn)行處理，高頻區(qū)域采用Laplacian算子進(jìn)行處理，之后將兩個(gè)區(qū)域的結(jié)果加權(quán)，利用提升小波做逆向變換處理后得到重構(gòu)圖像。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了提出的新型圖像處理算法很好的保證了圖像信息的完整，失真度更小，圖像處理質(zhì)量更高。

【關(guān)鍵詞】Laplacian算子 提升小波 圖像處理

1 引言

良好的局部變換性能，使得小波變換經(jīng)常被應(yīng)用在圖像處理方面，然而由于算法本身的固有缺陷，如需要提前給定小波基，導(dǎo)致了常規(guī)小波對(duì)圖像處理的效果并不理想，無(wú)法保證圖像信息的完整性。為了解決常規(guī)小波的不足，提高圖像處理質(zhì)量，提出了Laplacian算子結(jié)合提升小波雙層變換的圖像處理算法。提升小波的算法復(fù)雜度較常規(guī)算法有明顯減低，因此能夠提高計(jì)算圖像信息的時(shí)間，快速地將圖像分解成高、低頻兩個(gè)區(qū)域，再結(jié)合Laplacian算子作為計(jì)算高頻區(qū)域的規(guī)則，以區(qū)域能量作為計(jì)算低頻區(qū)域的規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)圖像信息的完整保留，以及圖像邊緣的有效處理。

2 Laplacian算子結(jié)合提升小波變換的圖像處理算法設(shè)計(jì)

2.1 提升小波的圖像分解

對(duì)于任何一個(gè)圖像，其高頻區(qū)域包含了更多的圖像紋理信息與邊緣信息，低頻區(qū)域則保存了區(qū)域的相關(guān)性等信息，因此分解預(yù)處理圖像，針對(duì)頻率區(qū)域進(jìn)行處理可以得到更好的圖像質(zhì)量。

常規(guī)的小波算法通常利用卷積來(lái)實(shí)現(xiàn)，這樣往往導(dǎo)致算法復(fù)雜度的增加，因此，為了簡(jiǎn)化圖像處理過(guò)程中的計(jì)算量，這里采用提升小波，其對(duì)圖像的分解步驟為：

2.1.1 分裂操作

通過(guò)前面的分析計(jì)算得到圖像高、低頻區(qū)域系數(shù)后之后，利用提升小波對(duì)其逆變換操作，便完成了本文設(shè)計(jì)的圖像處理方法。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比，對(duì)本文提出的圖像處理算法效果進(jìn)行驗(yàn)證，采用最大值與加權(quán)平均結(jié)合方法與本文提出方法進(jìn)行對(duì)比，得到的客觀(guān)數(shù)據(jù)為表1。

通過(guò)表1中的數(shù)據(jù)對(duì)比，本文提出的方法具有更高的標(biāo)準(zhǔn)差和清晰度，標(biāo)準(zhǔn)差能夠用來(lái)表示對(duì)比度，而清晰度則能夠體現(xiàn)圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。

4 結(jié)語(yǔ)

由于常規(guī)算法存在的圖像處理效果不佳的問(wèn)題，提出了Laplacian算子結(jié)合提升小波雙層變換的圖像處理算法。在分析常規(guī)算法缺陷的基礎(chǔ)上，采用提升小波做圖像分解，然后針對(duì)高、低頻分別采用Laplacian計(jì)算規(guī)則，以及區(qū)域能量規(guī)則。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，從數(shù)據(jù)上證明了本文提出的方法具有更好的圖像清晰度以及對(duì)比度，更好地處理圖像細(xì)節(jié)特征，降低了失真度。

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作者簡(jiǎn)介

包瑋?。?984-），男，蒙古族，遼寧省大連市人，博士學(xué)位，講師，主要研究方向?yàn)檐浖こ獭?/p>

王劍峰（1982-），男，漢族，重慶市人，研究生學(xué)歷，副教授，研究方向?yàn)閿?shù)字圖像處理。

作者單位

重慶航天職業(yè)技術(shù)學(xué)院 重慶市 400021