SAR图像平稳小波变换相干斑抑制方法

提出了一种基于平稳小波变换的合成孔径雷达 (syntheticaperturradar,SAR)图像相干斑噪声抑制方法 ,即通过对SAR图像进行多层平稳小波变换 ,对平稳小波变换的细节图像信号进行阈值处理 ,以达到相干斑噪声抑制的目的 .实验结果表明 :此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外 ,还保留了尽可能多的目标特征和图像细节 ,有着较好的图像视觉效果 .     

多尺度相干体信息的融合及应用

文章将三维相干技术与小波多尺度分析相结合,利用多尺度相干分析理论,提出了分频计算相干切片图像融合处理方法。该方法可以突出特定频带通道的地质异常体,提高对地质异常体的识别能力,为储层预测提供了一种新的思路和方法。     

基于Daubechies小波变换的数字水印应用及实现

本文介绍了Daubechies小波的构造方法,并将该小波用于数字图像水印,进行水印的嵌入与提取。该实验说明通过小波变换的多分辨率特性,对图像的低频及高频进行分级处理,有利于提高水印算法的鲁棒性。     

基于小波及Hilbert-Huang变换提取壁湍流相干结构

为了研究壁湍流中的相干结构,在直流抽吸式低（变）湍流度风洞的实验段中,应用恒温热线风速仪IFA-300精确测量平板湍流边界层不同法向位置的流向速度信号.分析壁湍流脉动速度的概率密度分布,并与高斯分布比较,验证了壁湍流中相干结构引起的猝发现象的统计规律.提出了一种利用小波变换和Hilbert-Huang（HHT）变换相结合来提取相干结构的方法.对壁湍流脉动速度进行HHT变换,通过变换后各模态的能量分析,分离出主要含能模态对应的相干结构.利用小波重构法继续提取未分离的小尺度相干结构.对剩余湍流信号进行概率统计,并比较提取的全部相干结构与原始湍流信号的波形和HHT边际谱,验证了湍流信号既包含非随机的相干结构信号也包含随机的非相干信号.     

基于小波变换的弹射加速度滤波分析

根据小波分解与重构理论，对弹射加速度信号进行多尺度的小波变换，即用不同中心频率的带通滤波器对信号滤波，把主要反映噪声频率的那些尺度的小波变换去掉，再把剩余各尺度的小波变换结合起来，作小波重构变换，从而得到较好地抑制了噪声的信号。     

基于小波变换的图像增强算法

根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,对图像小波变换得到不同分辨率下表征图像低频及高频信息的小波系数,对小波系数单支重构,对各分辨率下低频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像低频轮廓;对各分辨率下高频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像边缘。实验结果表明:算法具有很高的灵活度,既可以实现对图像轮廓的增强,也可以实现对图像边缘的增强。     

一种用于图像压缩的积分小波变换算法

提出了一种基于积分小波变换的图像压缩和重建的无损算法，并证明了这种算法所满足的条件．在不经过光滑处理的前提下，应用提升原理可将量化噪声降低到阈值以下．     

小波变换光谱相干方法还原复杂光谱位相的理论研究

在对SPIDER还原方法进行研究的基础上,用数值模拟说明小波变换还原fs脉冲光谱位相的过程,通过对复杂位相的分解和还原,分析了Gabor小波变换对各阶光谱位相还原带来的误差,验证了小波变换还原光谱位相的精确性,分析采用小波变换来减少还原算法带来的误差,提出还原光谱位相中小波函数的选择及参数选择对提高精确度的重要性。     

基于多小波变换的图像编码算法研究

 多小波是小波理论的新分支,将传统的单小波拓展到矢量空间。多小波既包括了传统小波的全部优点,同时又克服了单小波的缺陷,将实际应用中十分重要的正交性、对称性、紧支性、光滑性完美地结合在一起,因此多小波在图像处理方面的应用也显示出巨大的潜力。该文在研究了JPEG2000的核心编码技术——EBCOT算法和多小波变换原理的基础上,提出了结合EBCOT算法的多小波图像编码。算法将各种常用的多小波基,结合EBCOT算法,对灰度图像进行压缩编码。实验结果证明基于EBCOT算法的多小波图像编码方法能够对图像进行很好的压缩。     

基于小波变换和PCA分析的人脸识别方法及实现

针对传统的特征脸对光线、角度、尺寸等因素比较敏感的问题,在二次小波变换的基础上,对人脸库进行主成分分析（PCA）,提取特征脸和代数特征,并用BP神经网络对人脸进行识别,该算法充分利用小波变换和神经网络的自适应特性,得到较好的识别效果．     

基于小波分析的傅里叶变换轮廓术应用研究

采用一种基于小波分析的傅里叶变换轮廓术测量了物体三维形貌。利用小波变化的时频特性,对测量光栅图像进行了处理,提取了有用的频率分量,获得了光栅图像的相位信息,抑制了频率混叠。计算机模拟结果验证了该方法的可行性,并在有噪声和无噪声的情况下与一般数字滤波器处理结果进行了比较,无论从测量精度还是测量范围都得到了提高。     

Fourier变换支集紧的小波及其应用

我们构造了一种 Fourier变换支集为紧的小波 ,将其应用到信号去噪、计算 Hilbert变换等实际领域 ,同时与 Daubechies小波进行比较实验 ,结果比 Daubechies小波在这些领域的应用效益更好 ,并对形成这些结果的原因进行了一些分析     

基于连续小波变化的心音信号时频分析

将连续小波变换应用于心音信号的分析中。连续小波变换因为尺度连续变化 ,可以充分表现小波分析的优越性。为了解决在分析尺度范围大 ,小波函数和信号中心频率较高条件下引起计算量大的问题 ,在基于 Mellin变化的连续小波快速算法的基础上提出了同比展宽法。连续小波变化可以表现心音信号在频域上的动态变化。通过对正常人和心肌病患者的不同样本分析 ,发现他们在变换后的时频分布上表现出明显的差异。结果表明连续小波变化是一种分析心音信号的有效方法。     

基于小波变换与块分割的多聚焦图像融合

 提出了1种新的多聚焦图像融合方法.首先,对2幅源图像采用小波变换的方法进行图像融合,得到初始的融合图像;其次,针对多聚焦图像的特点,采用块区域局部小波空间频率将图像划分为3部分:聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者的交界区域.对于聚焦清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域;对于边界区域,则选取小波融合的图像块区域.实验对比结果表明,该方法的融合效果明显优于常见的融合方法,并消除了块效应.     

小波分析及其去噪性能研究

小波变换是一种具有一定时间和频率分辨率的分析方法．为了寻找更有效的去噪方法，对连续小波变换(CWT)、离散序列小波变换(DTWT)和正交小波变换(QWT)作了理论分析。结果表明：CWT对噪声具有良好的抑制作用；DTWT在通过域值处理的同时，也考虑了因噪声造成的某些信号细节的丢失；而QWT则能有效地提取淹没在噪声中的微弱信号。与传统的傅里叶变换(FT)相比较，具有显著的优点，值得关注。     

基于小波变换的火车车轮扁疤信号能量分析

火车车轮扁疤是火车行车事故的重大隐患之一，了解扁疤信号的能量分布情况对正确检测车轮扁疤有重要的意义．针对车轮扁疤信号具有持续时间短、突变快等特点，提出了一种运用小波变换的多分辨率分析和小波能量谱对扁疤信号进行分析的方法，通过比较扁疤信号在不同尺度下的能量密度，找出能量与各频段之间的对应关系，得出了扁疤信号的能量主要集中在2500Hz以下的频带范围内，在实际的车轮扁疤检测算法中只需分析频带范围为2500Hz以下的扁疤信号即可，通过实验验证了该能量分析方法的有效性．     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

基于小波变换的Mn4+离子催化振荡化学体系频率分析

利用连续小波变换的多分辨性分析了Mn^4＋离子催化振荡体系的频率特征，得出了特征频率值．结果表明，该振荡体系具有多频特性．该方法对复杂体系的频率分析能力优于传统的傅立叶频率分析方法。     

利用小波包变换获得Radon变换的反演公式(英文)

拉盖尔超群K=[0,+∞)×R为海森堡群上径向函数的基础流形.文章给出了K上的小波包容许性条件,并获得了它的反演公式.最后,利用小波包变换,得到了Radon变换的逆算子公式.