基于小波分解的统计特征哈希

为了提高图像的拷贝检测效率和识别性能,提出一种基于小波分解的统计特征哈希.对图像预处理后通过三级小波分解提取图像的近似图像,再提取第3次小波分解所得近似图像的行与列的统计特征;将行与列统计特征的L2距离作为图像的不变特征,并将所有不变特征联合作为图像的最终哈希.实验结果表明,所提出的哈希算法的拷贝检测识别性能较好,效率较高.     

5次谐波全频带小波能量熵故障选线

为了解决小电流单相接地故障的故障线路可靠识别准确率较低的问题,本文提出基于5次谐波全频带小波能量相对熵进行故障选线的方法。根据各条线路5次谐波暂态电流小波能量分布的差异,对故障后5次谐波电流的一个周波数据进行小波分解并重构,利用重构系数计算各条线路相对于其他线路在各频带下小波能量权重系数,构建出小波能量相对熵矩阵。然后通过比较各条线路的综合小波能量相对熵的大小选出故障线路。仿真结果表明,本文所述的方法在各种情况下均能实现准确可靠选线。     

GF(q)域上LDPC码的改进扩展最小和译码算法

通过分析扩展最小和算法(EMS)存在的问题,提出了一种针对q 元LDPC码的改进译码算法. 不同于EMS算法固定每次迭代中FHT的阶数,该算法根据每次迭代中变量节点的概率分布对的平均方差自适应选择FHT的阶数,并修改发生振荡的变量节点输出信息,使之同时包含上次迭代和当前迭代的信息,从而减少性能的损失与振荡的影响. 仿真结果表明,在译码复杂度相当的情况下,该算法性能与收敛速度明显优于EMS算法.     

基于小波与延拓矩阵范数的无损数字水印方法研究

利用延拓矩阵范数的理论与性质,并结合矩阵范数与图像小波变换低频分量稳健性的特点,提出了一种低复杂度的无损水印方案.仿真结果证明,该方法具有计算简单,对于各种攻击均表现出很强的鲁棒性与安全性,并且不破坏图像数据等特点,是一种有效的版权保护方法.     

基于暗通道先验的快速图像去雾算法

探讨了暗通道先验去雾算法的原理,针对暗通道先验去雾算法时间复杂度太大的缺点,提出用快速有效的巴特沃兹低通滤波器代替复杂的软抠图方法实现对透射率的平滑与细化;针对暗原色图像在景深交界处存在白边现象采用求区域最大值法加以修正;并给出了自适应的求解全局大气光算法.实验结果表明,改进的暗通道去雾算法在获得满意的图像去雾效果的同时能大大提高图像去雾算法的速度,能满足工程上的实时应用要求.     

谱流形小波及其在三维几何处理中的应用

当处理三角网格(可微的二维流形)时,谱图小波采用的图拉普拉斯矩阵不能充分利用模型内蕴的几何信息.为此,将图拉普拉斯矩阵替换为包含模型几何描述的拉普拉斯贝尔特米算子矩阵,在此基础上建立三角网格上的谱流形小波.并将谱流行小波应用于多种几何处理,包括模型的多分辨表示、去噪等.     

基于Shearlet域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪

为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet 域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法. 首先对含噪图像进行非下采样shearlet 变换(nonsubsampled shearlet transform, NSST),将图像分解为低频分量和多个高频分量. 低频分量中包含图像信号的主要能量以及少量的噪
声,而高频分量中含有大部分噪声和图像边缘信息. 然后,利用K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD) 算法去除低频分量中的噪声,各个方向的高频分量则通过核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD) 算法进行去噪. 最后,对处理过的低频分量和高频分量进行非下采样shearlet 反变换(inverse nonsubsampled shearlet transform, INSST),得到重构图像,从而有效地去除图像噪声,保留图像边缘细节. 实验结果表明,与小波扩散去噪法、shearlet 硬阈值去噪法、K-SVD 稀疏去噪法、小波域稀疏去噪法相比,该方法的去噪能力更强,并能更好地保留图像纹理细节特征,改善图像视觉效果.     

一种新的基于扩散方程的图像平滑方法

针对退化扩散方程在对图像平滑时,奇异点容易被破坏,引入了小波变换模极大值表示,提出了由小波变换模M(s,x,y)决定扩散速度的图像平滑方法.该方法在图像奇异点的位置使平滑速度趋于零;在图像的光滑区域扩散速度由小波变换模决定;在灰度变化不大的区域,采用各向同性扩散.该方法克服了退化方程对图像奇异点的模糊现象,兼顾了去噪和保边界.实验证明该方法优于其他的方法.     

基于低秩和重加权稀疏表示的红外弱小目标检测算法

红外弱小目标检测技术是红外告警系统中的关键技术之一,但如何精确、快速、鲁棒地进行弱小目标检测依然是个难题。该文提出了基于低秩和重加权稀疏表示的红外弱小目标检测算法,设计了新的优化方程,更精确地描述了背景矩阵的秩,利用结构张量提取红外图像的局部先验信息权重,同时提取目标矩阵的自增强稀疏权重,使模型能够更好地抑制背景中的边缘干扰来提取目标。实验表明：所提算法精度优于现有的经典基线算法,速度超越了一些经典算法。从性能和时间两个方面综合考虑,所提算法有着较好的优越性,对远距离红外弱小目标告警具有积极的意义和良好的应用价值。     

一种新的基于多级编码的差分空时调制方案

提出一种新的结合多级编码和差分空时调制的联合编码调制方案.该方案通过特定的构造法则,用一个多级低密度校验码取代多级编码中多个分量码,因而具有更低的编译码复杂度.为防止过多错误反馈造成译码失效,提出采用内、外双重迭代方式来提高系统的鲁棒性.同时把LDPC码校验矩阵作为迭代终止判决准则,进一步降低了迭代算法的平均复杂度.在准静态多输入多输出衰落信道下的仿真结果表明,系统性能得到有效提高.     

小波系数插值支持下的遥感影像混合像元分解

针对遥感混合像元分解中不能有效利用空间邻域信息的问题,提出一种基于超分辨率重建的分解方法. 通过小波系数双线性插值获得遥感影像的超分辨率影像,对超分辨率影像进行监督分类生成超分辨率分类图,最后通过窗口统计得到原始分辨率下各地物的丰度图. 广州城区的模拟TM遥感影像试验表明,该方法的分解精度
在3种方法中最优,能够较充分利用空间邻域信息,提高混合像元分解精度,为混合像元分解提供了新的途径.     

基于双密度双树复小波的结构化CS图像重构

提出了一种基于双密度双树复小波(double-density dual-tree complex wavelet transform, DDDT-CWT)基的结构化CS图像重构算法,该算法将图像在双密度双树复小波变换下的系数呈现的树结构化特征与CoSaMP重构算法相结合,实现了对原始图像的更精确重构.实验结果表明:在相同压缩比的前提下,与传统使用DWT基且未考虑变换系数结构化特征的重构算法相比,使用DDDT-CWT基和融入结构化特征的重构算法分别可获得2.9~3.2 dB与0.2~1.2 dB的增益,综合两者后的重构算法可获得3.8~4.3 dB以上的增益.     

基于小波的遥感影像特征信息融合模式研究

在数字图像小波多分辨率分析的理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B 3个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,然后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.最后通过融合实验验证了上述结论.     

利用边缘密度特征提取高分辨率遥感影像中的居民区

居民区相对于其他区域具有更明显更丰富的边缘特征. 根据这一特点,提出一种利用边缘密度特征差异
进行高分辨率遥感影像居民区自动提取的方法. 该方法首先利用Mean Shift 算法平滑原始影像,然后检测平滑影
像上的边缘并拟合成直线段,最后利用影像中的边缘密度分布构建空间投票矩阵,并结合Ostu 阈值分割方法提取
居民区. 实验表明：该方法可用于提取场景比较复杂的影像中的居民区,且具有较高的准确率和鲁棒性.     

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QUICKBIRD的遥感影像融合

在GIS的工作中对获取的遥感影像资料必须要进行一定的预处理,预处理中将遥感影像全色波段的数据和多分辨率的数据进行融合,以提高影像的质量,是其中非常关键的一步．目前在遥感领域应用较广的融合方法主要有IHS变换,Brovey变换,主成成分变换．文章从定性和定量的角度对以上三种融合方法进行分析、综合,比较得出针对QUICKBIRD影像三种融合方法的结果对比．     

结合Tetrolet与主动随机场模型的高斯噪声抑制

文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果.     

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．     

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 .