基于小波变换的人脸图象特征的边缘提取算法

人脸图象识别是模式识别、计算机视觉和人工智能领域的一个热点,而人脸图象的特征提取又是人脸图象识别的关键步骤.小波变换以其多分辨率分析和多通道分解的独特分析方法在图象处理领域中有着广泛的应用.文章利用二进小波变换多尺度的特性,结合一些常规的边缘提取算法,在人脸图象特征的边缘提取方面取得了令人满意的结果,实验表明是一种有效的人脸图象特征边缘提取算法.     

双正交紧支集小波的理论研究

在信号处理中，往往希望滤波器具有线性相位，即具有对称结构。引入尺度函数和小波函数的对偶函数，得到双正交紧支集小波，由此构成的滤波器具有线性相位，在信号处理中有广泛的应用。对双正交紧支集小波特性的研究有着重要的意义。     

小波分析在系统辨识中的应用

目前，小波在信号分析、图像处理、计算机视觉与识别、医学成像与诊断、地震勘探数据处理、大型机械的故障诊断等很多领域得到了广泛的应用。随着小波分析理论的发展和成熟，小波分析在系统辨识领域中的应用越来越多，尤其是在非线性系统辨识中的应用潜力越来越大。本文对小渡分析的主要特点进行了介绍，并论述了小渡分析在系统辨识中的应用。     

信号带子分解和重构的小波滤波器系统及边界处理

分析正交小波和双正交波分别通共轭滤波器及双正交滤波组实现信号的子带分解和完全重构,介绍有限长信号子带分解和重构的几种信号边界处理方法及其在多媒体图像压缩编码中的应用。     

基于小波变换的图象处理技术

小波变换是新近发展起来的一门技术,已广泛应用于信号处理、图象处理、量子场论、地震勘探、语音识别与合成、音乐、雷达、CT成相、机器视觉、机械故障诊断与监控以及数字电视等科技领域,又由于它具有时域和频域具有良好的局部化性能,因而在图象压缩编码中得到普遍应用。本文就是在此前提下,对小波变换的原理及离散小波变换算法结构进行了研究,提出了小波理论应用于图象处理的基本思路,并通过对三维医学图像有效编码的具体描述,例证了小波变换在图象处理技术中的实用价值。     

巴特沃斯小波构造与应用研究

讨论了小波与正交滤波器组的相互构造关系，以及由正交滤波器组构造小波所要满足的正规性条件，分析比较了由有限冲激响应（FIR）滤波器组构造出的小波与无限冲激响应（IIR）滤波器组构造出的小波，将基于IIR滤波器组的7阶巴特沃斯小波与基于FIR滤波器的Daubechies小波在信号降噪中中的效果进行了比较，得到了低阶IIR滤波器组构造的小波可以与高阶FIR滤波器组构造出的小波分析效果相似，证明Daubechies小波作为小波变换的一个分支，可以在数字信号处理中得到良好的应用。     

由最优双正交小波变换矩阵决定的小波基

通过双正交小波变换矩阵的特征值分析给出了一个新的定义-最优双正交小波变换矩阵.实验验证了在相同的小波族中,由最优双正交小波变换矩阵决定的双正交(超)小波是"最优"小波.因此,在9-7小波族中,最优9-7小波在图像压缩的性能要优于常用的CDF97小波.     

小波变换在数据挖掘数据预处理中的应用

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取人们事先不知道的但是潜在的有用的知识和信息的过程,数据预处理是整个数据挖掘过程中的一个重要环节。小波变换是一种新的数学分析方法,广泛应用于信号处理、图形处理、模式识别、语言分析等众多领域。将小波变换应用在数据挖掘数据预处理中,能够得到良好的数据压缩效果。     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波分析是对傅立叶变换的继承和发展,在数字图像压缩,图像的边缘检测,信号分析,医学影像以及计算机视觉等领域有着广阔的前景,本文首先介绍了小波变换的基本原理,特别是多尺度分析理论,作为应用,分析了基于小波变换的图像消噪技术,并给出实例。     

小波滤波器组

讨论了正交滤波器组和斜交滤波器组,以及它们之间的关系,小波的构造是小波分析中的根本问题。而在小波的构造中,滤波器组起着重要的作用。紧支集正交小波、样条小波和双正交小波等都是利用滤波器组来构造的。这些讨论在小波构造中是非常有用的。     

基于双正交小波包的图像压缩研究

介绍了小波变换的图像压缩模型和小波包在图像压缩中的优势,深入研究了双正交小波包在图像压缩中的分解与重构算法,构造了基于Shannon熵准则的双正交小波最优基,并应用MATLAB软件进行仿真实验,分析比较了双正交小波包和haar小波在指纹图像压缩中的性能,表明双正交小波包在边缘突变检测方面具有优良的性能.     

一种高阶双正交多小波在图像压缩中的应用

目的　构造高逼近阶双正交多小波系统并研究其在图像压缩中的应用。方法　利用已有的双尺度相似算法,详细讨论变换矩阵的选择规则。结果　基于GHM多小波构造了具有三阶逼近阶的双正交多小波,并通过图像压缩实验验证了其优越性。结论　构造的三阶双正交多小波对包含较多高频内容的图像的压缩要优于其他多小波和单小波。     

基于双正交小波包的图像压缩研究

介绍了小波变换的图像压缩模型和小波包在图像压缩中的优势,深入研究了双正交小波包在图像压缩中的分解与重构算法,构造了基于Shannon熵准则的双正交小波最优基,并应用MATLAB软件进行仿真实验,分析比较了双正交小波包和haar小波在指纹图像压缩中的性能,表明双正交小波包在边缘突变检测方面具有优良的性能。     

双正交紧支集小波因果滤波器组

证明了双正交紧支集小波可构成准确重构系统,给出双正交紧支集小波因果滤波器组构成准确重构系统的条件及滤波器组中各滤波器的冲激响应,为滤波器的物理实现奠定了基础。     

基于完全重构条件的双正交小波构造方法

提出了一种基于完全重构条件的双正交小波滤波器的通用构造方法,在确定滤波器长度和消失矩后,可通过求解方程组得到双正交小波的滤波器系数.该方法构造了应用于JPEG2000的5/3小波、CDF9/7小波以及非常适合于硬件实现的具有简单系数的9/7小波.     

4-进紧支撑双对称双正交多小波

该文给出了一类具有双对称4-进双正交小波的构造方法,该小波类可以由它的低通滤波器确定,因此,其自由度可以运用到应用背景.构造具有较高消失矩的双对称双正交多小波族,为相关应用提供了大量选择.     

数据压缩的随时变提升小波滤波器设计研究

一般用途的小波滤波器是不随时间变化的滤波器。文章中我们提出一种新的方法设计双正交小波滤波器,这种滤波器与输入信号是正交的。我们称它为随时间变化的提升小波滤波器(TVLW F)。它的特点是通过改变Sw eldens所开发的提升格式的自由参数使滤波器适应于输入信号的变化。这种滤波器很简单并且几乎是可以完美地重构的。用TVLW F,我们做了心电图数据(ECG)的压缩,这是一种半周期性信号。实践证明时变系统很容易构成。我们提出的方法对数据压缩很有用。     

互为Hilbert变换对的正交小波构造及其应用

提出一种互为Hilbert变换对的小波代数构造方法.这种互为Hilbert变换对的小波基的构造是从构造小波的充要条件入手,利用延迟滤波器的思想,把问题化为代数方程组求解.该方法可以避免进行谱分解.经实验证实:由基于本文构造的小波对的对偶树复小波变换可以得到比离散小波变换更好的特征提取效果.     

1/f类分形信号基于小波变换的消噪

将正交小波下的分形信号处理方法应用于B样条小波和双正交小波,估计淹没在加性高斯白噪声中的1/f类分形信号,并通过计算机仿真,证明了其方法的有效性和可行性.