光学Haar小波变换的数值模拟

以Haar小波为例,对光学小波变换过程进行数值模拟．模拟程序包含原图像的读取、Haar小波的构造、频谱变换、空间匹配滤波等内容,能够模拟Haar小波对图像边缘增强过程．通过改变Haar小波的宽度,分析了不同尺度小波的光学变换结果．同时,还提出了Haar小波的二次滤波方法,图像的边缘得到进一步增强．     

二维非均匀正交Haar小波基

该文研究了二维非均匀正交Haar小、波基的结构。利用张量积定义了二维Haar尺度函数与二维非均匀正交Haar小、波基,并且定义了与尺度函数和小波基相关的非均匀正交多分辨分析,最后给出了二维函数f（x,y）在非均匀正交Haar小波空间中的分解与重构公式。     

一种基于Haar小波的塔式分解重构算法

基于Haar小波的尺度和小波函数定义与特性,经过一系列推导得到基于Haar小波的塔式分解重构算法,并给出了图例验证算法分解和重构过程的正确性。本文给出的相关算法可对离散化的信号进行分解和重构,从而进行信号的噪音滤除和数据压缩等分析处理。     

一种基于Haar小波的塔式分解重构算法

基于Haar小波的尺度和小波函数定义与特性,经过一系列推导得到基于Haar小波的塔式分解重构算法,并给出了图例验证算法分解和重构过程的正确性.本文给出的相关算法可对离散化的信号进行分解和重构,从而进行信号的噪音滤除和数据压缩等分析处理.     

二维多尺度塔式分解与重构的matlab实现

基于Haar小波的塔式分解重构算法,给出了二维多尺度塔式分解与重构的matlab实现。互逆实验及分析表明该matlab实现不仅能正确地进行二维多尺度塔式分解与重构,而且能有效地提高计算效率和精度。本文给出的matlab实现具备小波变换的多分辨率等特性,可用于信号和图像的噪音滤除和数据压缩等分析处理。     

二维多尺度塔式分解与重构的matlab实现

基于Haar小波的塔式分解重构算法,给出了二维多尺度塔式分解与重构的matlab实现。互逆实验及分析表明该matlab实现不仅能正确地进行二维多尺度塔式分解与重构,而且能有效地提高计算效率和精度。本文给出的matlab实现具备小波变换的多分辨率等特性,可用于信号和图像的噪音滤除和数据压缩等分析处理。     

Haar小波滤波算法的研究

本文介绍了Haar小波的去噪原理及其算法的特点,可应用该算法解决傅立叶变换难以对非平稳信号进行分析的难题,最终通过仿真测试说明正确的应用小波算法,可较理想的实现信号的去噪、分解和重构．     

应用黄金比Haar小波实现图像加密

探讨了Fibonacci序列,给出一些重要的相关性质.在此基础上研究了Fibonacci正交变换,进而将Fibonacci序列中的黄金比引入Hadamard变换,产生一种正交变换矩阵.为使正交变换矩阵的物理意义更加明确,提出一种基于黄金比(GR)的Haar小波变换,对所提出的黄金比Harr(GRH)小波在时、频域进行分析并将GRH应用于图像加密.实验结果表明,GRH变换不失为一种有效、便捷的可用于图像加密处理.与现有的图像加密算法相比,本文给出的方法具有图像加密所采用的矩阵构造便捷、加密算法简单、频域特性优良等特点;同时,加密矩阵正交、解密运算也简单.     

二元树复小波在图像特征提取和分类中的设计与应用

通过二元树复小波变换对图像进行4尺度分解,提取每一尺度下代表6个方向的高频带子图小波系数模的均值和标准方差组成48维的特征向量,利用支持向量机的一对一多分类算法对Brodatz图像库中的112幅图像进行了纹理特征提取和分类实验,结果表明二元树复小波变换提取的图像特征能有效提高图像的分类精度.     

基于二元树复数小波变换的特征融合算法

提出了一种利用二元树复数小波变换(DT-CWT)提取遥感图像纹理特征的方法，不仅使得纹理分析具备小波分析的多尺度特性，而且具备了6个方向的选择性、良好的重构性和近似的平移不变性．利用DT—CWT变换提取目标图像的纹理特征，构造目标概率密度函数，并采用基于D-S证据理论的特征层融合算法对目标进行识别处理，实验结果表明，采用基于DT-CWT纹理特征的特征层融合算法对多源低分辨率可见光遥感图像中小目标的识别是有效的．     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割

针对图割法计算代价高并难以应用于纹理分割的问题,提出了一种基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割算法.首先对图像进行多层小波分解;然后在子带图像中使用构建的滤波器阵列提取图像的纹理特征,采用texton直方图作为纹理的统计模型,并采用直方图差计算像素点间的纹理相似度;最后根据子带图像计算虚拟尺度图的权值矩阵,构建关联范围递增的多尺度图结构,并根据规范割准则计算纹理的分割.分割结果表明:该算法在获得稳定和准确的纹理分割的同时能够将原始规范割指数时间复杂度压缩为线性时间复杂度,并能够计算大尺寸的图像分割.     

连续小波变换研究

给出了多元可允许小波定义,提出了多元小波变换的一般形式,通常的小波变换只是其中的特例.从数值计算角度出发,在一系列的多元小波变换中,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,构造了数值解法,仿真实例表明了此方法的有效性.     

映射滤波器信号复小波变换的物理特性

依据信号处理中全通滤波器的理论,设计了从L2(R)到Softy空间的无畸变映射滤波器,分析了该滤波器的特征,研究了在有冗余和无冗余条件下基于该映射滤波器的复小波正、逆变换.结果表明,基于映射滤波器的复小波变换在理论上是完全可行的.由于该变换具有相位信息,可用于阵列信号处理和信号的方向性检测.     

一类二进样条小波

推导出一类二进样条小波滤波系数的计算公式,应用这些系数可实现快速二进小波变换,并可重组二进小波变换的原始信号。分析了这些变换的性质,给出了计算实例。     

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.     

基于相对熵和复小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能,提出了一种基于复小波理论的特征提取算法,该算法根据复小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个高频子带复小波系数的实部和虚部系数直方图分布特性作为纹理特征,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,以相对熵为依据进行相似计算。与单小波方法比较,该算法具有时移不变性、方向性信息多等特点。理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,且Kingsbury方法的性能优于Fernandes的方法。     

基于Lifting Scheme的自适应小波滤波器组的研究

具有高阶消失矩的滤波器在分析平稳信号时,要比使用低阶消失矩的滤波器效果好;而在信号的边缘区和突变区,用低阶消失矩的滤波器会达到更好的效果,所以在这一理论基础的指导下,提出了一种有效的双正交两通道小波滤波器组的构造方法,它是基于Lifting Scheme的一种自适应结构.它的突出优点是可以保证信号的完全重建.实验证明,这种自适应的小波滤波器组在很多应用中显然要优于有固定消失矩的小波滤波器组.     

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。     

用小波变换法定量压缩地震数据

应用模型数据对 3种常用无损压缩数据方法进行了测试 ,得到的压缩比在 1.5左右 ,不足以满足实际数据压缩要求。为此提出了一种利用小波变换定量压缩地震数据的方法 ,并重点分析了小波方法的压缩比与分解的通道数、能量比与压缩效果以及压缩比与镜像滤波器长度间的定量关系。对模型资料和实际资料的测试结果表明 :①在数据压缩的多种方法中 ,小波变换法有很强的变焦功能 ,比一般的压缩方法具有更高的压缩率 ,数据压缩比达到 2 1时 ,仍能取得较理想的压缩效果 ;②在满足分解次数的条件下 ,应尽量选取较多的通道数 ;③压缩效果可以用能量比来描述 ,对于地震资料的有效压缩 ,能量比值应大于 80 % ;④在小波压缩中 ,一般应取较长的镜像滤波器 ,但并不是越长越好 ,一般在 10个点以上即能满足要求。