小波分形图像压缩研究

对小波分形的图像压缩进行研究 ,并提出一种FCLWD图像压缩码方法 .方法在小波域进行图像子树的分形匹配 ,并利用小波子树的相似性引入提升模式 .发挥了小波变换WT和Fractal的优点 ,在实践中收效良好 .     

基于小波变换的图像压缩方法研究

图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程.利用原始图像在经小波分解后,能量大部分聚集到低频子图,所以使不同分辨率级能量分布不均匀,从而提高了图像压缩的效率和重建图像的质量.实验证明,小波变换是一种有效的图像压缩方法.     

寻优平衡量化的小波变换图像压缩编码器

提出一种基于小波变换WT的图像压缩的编码方法—“子树寻优平衡量化法” ,并在实践中收效良好     

小波变换在图像压缩中的应用研究

针对图像数据量随分辨率增大而增大的问题，为了有效地对遥感数据进行传输和存储，本文提出了一种利用小波变换实现图像数据压缩的方法，研究了阈值对图像压缩比和能量保持比的影响．实验结果证明了小波变换是一种压缩比高，能量保持比大，压缩速度快的一种图像压缩方法．     

带尺度整数DCT及其快速算法

通过提出一种DCT矩阵的稀疏分解方法得到了带尺度整数离散DCT的概念与快速算法．整数DCT算法完全通过整数加法和移位来实现,可以无损地表示信息,同时其算术运算量比传统的DCT算法具有大幅度的减少,因此,方法非常适合于硬件的实时实现．基于带尺度整数DCT的图像压缩实验验证了算法的高效特性．     

人像识别中的特征抽取

提出一种基于快速Ｇ小波变换图像压缩原理对人像图像进行特征抽取的方法，用此方法抽取的人像特征在前向神经网络的产的训练和识别中取得了较好的效果。     

几种函数逼近方式的逼近能力比较与综合

介绍了Fourier变换、小波变换、神经网络、小波神经网络、多小波和多小波神经网络几种不同的函数逼近方式，对这几种函数逼近方式中的基函数性能作了详细比较，发现基函数的性能越好，其函数逼近效果一般来说也越好，并对这几种函数逼近方式的表达式进行了比较和综合。     

基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法

提出一种基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法.首先,对待检测人脸的深度图像进行小波变换,计算各层小波变换系数与数据库中平均人脸深度图像的小波变换系数之间的距离,通过阈值分割得到遮挡区域的二值掩膜,进而得到人脸的遮挡区域;然后,对非遮挡区域提取小波变换系数,构建小波神经网络分类器,依据小波网络的人脸空间距离进行3D遮挡人脸识别.仿真实验表明,该文方法对3D人脸的有意遮挡和无意遮挡的鲁棒性强、识别性能好.     

基于连续小波变换去除奇异信号方法

提出了高维小波变换的一般形式,在一系列的多维小渡变换中,选择一个适当的小波变换,对小波正变换和逆变换进行离散,构造简单易行且有效的数值计算方法．仿真实例表明:对同时带有白噪声和野值的二维信号进行离散的小波正变换和小波逆变换处理,可以彻底地去除信号中白噪声和野值,重建原有信号．     

基于能量比的数字水印算法

本文提出了一个基于能量比的自适应数字水印算法，核算法首先把原图像分块并进行DCT变换，再利用能量比确定各个子块的拉伸因子α，最后水印分量以不同的能量分别嵌入列各个子块的三个DCT低频系数中．实验结果表明该算法具有良好的性能．     

小波变换在遥感影像处理中的应用

探讨了小波变换在遥感影像处理中的主要应用．     

一种基于离散小波变换的数字水印技术

针对图像软件对宿主图像进行JPEG有损压缩、缩放、锐化等常见编辑操作会对嵌入的数字水印造成无意攻击,导致水印信息提取困难的问题,提出一种的基于离散小波变换技术的改进数字水印技术.首先考虑到JPEG标准压缩算法对亮度分量全保留的原理,选择宿主的亮度分量嵌入数字水印信息,以增强鲁棒性;然后根据人类视觉系统原理：人类对45°角分量最不敏感的原理选择YUV颜色模型中的Y分量的二级小波分解的对角区域cD2作为水印嵌入区;并在算法中通过控制嵌入信息强度满足了水印的隐蔽性.最终的实验结果表明该算法对JPEG有损压缩具有很强的鲁棒性,并对缩放、锐化、模糊和旋转等几种常见图像处理造成的无意攻击具有一定的鲁棒性.     

改进的Morlet小波与再生核空间

给出了改进的Morlet小波变换像空间的再生核函数的具体表达式及等距恒等式,并利用再生核函数的结构对改进的Morlet小波变换的像空间作出了具体的描述,并将对小波与再生核的关系得出一个新的发现,为一般小波变换像空间的讨论提供了基础．     

球坐标系下的小波图像去噪方法

介绍一种新的小波图像去噪方法，该方法首先将图像二维小波分解后的3个高频分量进行球坐标变换，然后对其径向分量r进行收缩去噪处理，与传统的直接收缩去噪法相比具有算法简单、工作量少等特点．仿真结果表明，该方法去噪效果良好．     

基于二维小波变换的图像边缘检测方法

在不同尺度下图像突变点可以通过它的小波变换局部极大值为检测。该文给出了一种基于二维二进小波变换的图像边缘提取方法。这种方法通过对二进尺度下二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息,文中给出的实验结果表明该检测方法是十分有效的。     

图像块状瑕疵消除及边缘作用的分析

块状瑕疵是基于离散余弦变换的图像压缩常见问题之一,会造成图像质量的明显退化. 文中提出一种新的块状瑕疵消除（解块滤波）方法. 通过对近期解块滤波中边缘图提取方法及其作用的分析,引入压缩数据块的类型判断标准进行分划并提取边缘图,采用自适应复合方法消除图像中块状瑕疵. 所有的计算都在压缩域中进行,因此对原始数据的压缩特性没有任何影响. 实验结果表明,与现有其他方法相比,该方法覆盖范围广,输出稳定,处理后图像视觉效果好.     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

基于小波变换极大模算法的数字水印技术

提出一种新颖的在小波变换极大模域中嵌入的基于多尺度边缘的数字水印方法。利用小波变换极大模表示的几乎完全重构和奇异性刻画等优点来得到图像的一种稀疏表示,其中系数较大点表示了图像之中的感知重要的结构性边缘。因此,给定一幅图像,首先计算其二进小波变换,它的两个部分分别和该点处梯度向量成比例,则可以得到该点处的模和幅角信息,通过沿幅角给定的方向寻找模值的局部极大值来得到图像的多尺度边缘。通过取阀值和选择正Lipschitz指数的点来选取嵌入位置,将视觉可识别的图形冗余地嵌入到多尺度边缘中而保留幅角信息不变,经过逆小波极大模变换就可得到嵌入了水印信息的图像。实验结果表明该方法具有较高的保真度和极强的抗有损压缩的能力。