基于MATLAB的小波分析方法与图象编码

主要介绍了用基于MATLAB的小波分析方法进行图象编码的原理,并对小波分解和重构及图象压缩和解压缩的必然关系进行了详细阐述.同时给出了较为具体的小波分解与重构实验设计报告.实验表明:对图象数据进行小波分解与重构,实际取得了图象压缩与压缩的效果.     

基于MATLAB的小波分析方法与图象编码

主要介绍了用基于MATLAB的小波分析方法进行图象编码的原理,并对小波分解和重构及图象压缩和解压缩的必然关系进行了详细阐述.同时给出了较为具体的小波分解与重构实验设计报告.实验表明对图象数据进行小波分解与重构,实际取得了图象压缩与压缩的效果.     

基于小波变换的图像信号分解研究

本文通过对小波变换多分辨分析特性的介绍，讨论了基于小波基分解的滤波器组设计原理，给出了静止图像数据的树形分解的方法和分解结果，结果表明，树形分解后，可有效压缩数据动态范围，便于采用适当的量化方式，结合其它非线性编码，达到较高的压缩比。     

小波变换结合LZW压缩算法探究

为解决传统桥梁振动数据压缩方法存在的问题,在深入分析小波变换原理的基础上,提出了一种小波变换结合LZW的压缩算法。该算法针对桥梁振动数据的特点,根据小波变换多分辨率分析的特性,对分解后各级的高频分量采用Donoho阀值压缩算法进行量化处理。而后采用改进的LZW编码压缩变换后的系数,对实测数据进行了压缩实验,结果证明小波变换结合LZW的数据压缩算法可有效提高数据压缩比,能量恢复系数优于10-4,压缩比小于9.25%。     

基于小波包变换的三维荧光光谱数据压缩方法

基于db小波包变换,采用频率分级阈值方法对三维荧光光谱数据进行了压缩。建立了数据的小波包分解树,根据对数能量熵最小原则确定最优树,通过频率分级阈值方法对最优树中的小波包系数进行压缩,并且用实验获取的数据加以验证。实验结果表明,和小波变换相比小波包变换能够更有效地保留数据的细节信息。通过和其他阈值法比较可知,频率分级阈值法具有更好的压缩率和数据恢复能力,其压缩分数达到90%,恢复分数大于98%,谱线相对误差小于1%。平行因子分析重构光谱与原始光谱的结果表明,小波包压缩能有效保留有用信息。     

一种基于小波分解与分形编码混合的图象压缩方法

利用双正交小波特性和小波塔式分解数据的多分辨特性、分形的IFS编码高效特性,提出了一种基于小波分解和分形编码压缩图像数据的方法。该方法先用一个小波将图象进行小波变换（分解）;在频域上,对不同频域层用不同的分块方法和比特率分配方法进行分形编码。根据实际需要和视觉特性来控制压缩比。重构时先在频域进行分形重构解,然后再用另外一个正交小波重建原图象。     

振动信号小波分解系数压缩编码方法

针对机电设备远程状态监控与健康评估需采集大量振动信号数据,为数据储存与传输带来巨大压力的问题,基于整数提升小波分解的多分辨率特性与稀疏分解特性,利用改进的自适应阈值方法对小波系数进行阈值处理,实现信号去噪;提出一种基于小波系数幅值分布规律的系数分组编码与区间差分编码结合的压缩编码方法;采用硬阈值方法、Minmax阈值方法与本文中所提方法对振动信号进行对比试验。结果表明,该压缩编码方法不仅能够实现较高的压缩比,而且能够完整保留信号的特征频率。     

基于小波分析的数字图像压缩技术研究

利用小波分析算法,研究基于小波变换的图像分解与重构的数字图像压缩方法,运用MATLAB软件提供的小波分析工具箱来实现数字图像压缩,结果表明:在数字图像压缩处理技术中采用小波变换理论是非常有效的方法.     

采用离散小波变换和游程长度编码的图像压缩与恢复

为研究图像的压缩与恢复技术,提出了采用离散小波变换和游程长度编码实现图像的压缩与恢复．首先将原图进行3层离散小波分解,然后对分解后的子图分别采用游程长度编码实现图像压缩,最后进行游程长度解码和离散小波反变换实现图像恢复．通过对4张标准测试图像的MATLAB实验仿真,证明了该方法具有较高的压缩率和较小的压缩误差,尤其适合于邻度像素灰度值相关性高的图像．     

基于提升小波的机械振动信号自适应压缩感知

针对复杂装备状态监测所面临的海量数据采样与传输问题,提出一种基于提升小波的自适应压缩感知方法。针对方法中提升小波信号处理中最优参数确定问题,利用稀疏度作为控制因子对提升小波滤波器和分解层数进行优选,并结合分块阈值降噪方法实现对机械振动信号的最佳稀疏分解。基于分块压缩感知的思想和满足RIP条件下观测次数下限的指导原则,解决提升小波分解各节点信号观测数据量的确定问题,构建基于提升小波的自适应压缩感知的机械状态监测体系。研究结果表明:该方法能够有效地减少压缩感知观测数据量,提高信号的重构速度和重构质量。     

通用学习式红外遥控器中数据压缩与识别算法

对数据进行有效的压缩与识别是系统的关键所在。针对红外遥控信号的数据特点 ,提出了一种数据压缩与识别算法。该算法将遥控码流归纳为 3种模式 ,用矢量量化编码方法进行数据压缩 ,采用聚类方法解决了由时钟精度带来的误差问题 ,并通过识别发送码流的模式进一步压缩存储空间。该算法大大提高了识别与存储效率 ,并已成功应用于两种遥控器产品中。     

使用离散小波变换压缩语音模板

小波变换作为一种新型的信号处理方法,因其可以对信号进行多分辨率分析并有高效算法,所以在DSP上得到了广泛应用。利用语音信号的相关性,可以使用小波变换来压缩语音模板。实践表明,引入小波变换后,在基本保持系统识别率的前提下,节省模板存储空间,从而达到在相同空间下保存更多词条的目的。     

基于小波变换的光栅投影图的压缩

研究了基于小波变换的光栅投影图的压缩．首先介绍了三维形貌测量的光栅投影图及其需要进行压缩的原因;简介可用于图像压缩的小波余弦变换技术,利用haar小波和db7小波对光栅投影图进行小波变换．按照不同的压缩比保留最大的小波系数．实验结果表明此方法能有效地压缩光栅投影图,使用压缩后还原的位棚图解调出来的物体形貌信息能得到有效的保留,而且使用不同的小波进行压缩变换的效果有着很大的区别．     

真彩图像去噪方法的研究与实现

在研究真彩图像的去噪问题的基础上,采用MATLAB的图像处理工具箱和小波工具箱分别实现了对真彩图像的去噪,并且给出了MATLAB源程序和仿真效果图,结果证明使用小波分析方法对真彩图像的去噪方法效果比较好,在要求实时传输时小波分析对压缩图像数据具有一定的应用价值．     

基于提升格式的GIS地形数据压缩方法研究

本文中将小波提升应用到GIS数据压缩中,提出一种新的数据压缩方法,其使用一系列不相交的三角形来近似表示地球表面。这个方法分成如下几个步骤来进行：首先,将任意的数据点集合通过使用Delaunay 三角形来构建TIN;然后使用插值小波过滤方法通过分裂和提升两步对TIN进行处理,在分裂过程将一个三角形分割成几个小三角形,在提升过程中对分裂后的点坐标进行修改;最后使用第二代小波对数据点集进行压缩。     

利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效     

一种基于超混沌的水印算法

提出了一种基于超混沌的小波域数字图像水印算法.首先利用改进的Arnold变换,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一超混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪、剪切等攻击方式具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检.     

基于小波和神经网络的目标识别方法

基于高分辨一维距离像，对雷达信号目标识别的小波分析和神经网络方法进行了理论研究和实验分析。小波变换起到了数据压缩作用，并且用不同的小波得到不同的结果。ISAR获得的三种飞机目标真实回波数据所形成的一维距离像作为实验数据，并且用神经网络对目标分类器进行了设计。     

一种基于图像内容的自恢复水印算法

文章提出了基于嵌入式小波编码的图像自恢复脆弱水印算法,它利用零树结构对自身图像分块进行压缩编码,得到自相关数据,再进行分块置乱后嵌入到原灰度图像位平面编码的低两位。通过实验仿真证明该算法既能对篡改图像的恶意操作具有很强的识别能力,又能恢复出被篡改位置的真实图像内容。