基于小波变换的分形图像编码

在分析小波变换后系数分布特点的基础上，提出了一种新的基于小波变换的分形图像编码算法．根据小波变换后能量集中于低频的特性，在传统的Jaquin分形编码方案的基础上，引入局部Harr小波变换，以低频子图代替原图进行值块、域块间的匹配计算以加快搜索过程，从而提高编码速度．结果表明，该算法在峰值信噪比下降很少的情况下。编码速度提高了100多倍，证明了其高效性．     

不同尺度下分形插值函数的积分

应用分形插值方法可以模拟出预先给定的不同粗糙度的分形曲线和曲面，它能够更好地刻画出自然界中普遍存在的处处不光滑的连续形貌．作为研究函数性态的重要方向，讨论了分形插值函数的积分问题，引用数学归纳法证明了有关分形插值函数在不同尺度下积分问题的几个结论，指出了在不同的尺度下分形插值函数的积分值与生成分形插值函数的变换系数之间的关系，为进一步研究分形函数的小波变换和小波分析提供了基础。     

基于分形和小波的混合图像压缩编码

从近年来受人瞩目的分形和小波图像压缩方法出发,分析了两种图像压缩方法的特点及利弊． 运用小波变换及ＤＣＴ变换下的分形压缩图像方法,提高了编码速度,得到了较高的压缩比和信噪比,但重构图像质量还存在块状效应． 为此,提出了几种结合起来的综合方法,进一步提高了图像的质量,在压缩比和信噪比及匹配速度之间取得了良好的折衷．     

基于小波变换的迭代分形混合图象编码

在深入研究小波分析及迭代分形原理的基础上，提出了一种基于小波分析和迭代分形的混合图象编码方法，先对原始图象进行隔行取样，然后在构造小波树的基础上，提出了基于分形和小波变换的自适应混合图象压缩算法，未被传输的象素在解码时利用已传输的象素经过双线性内插计算而恢复。计算机模拟实验表明：本文提出的压缩方法与基于亚取样分形插值预测的混合图象编码方法相比，在信噪比相同的情况下，压缩比提高了６．９，证明此种压缩     

基于小波变换及分形特征的目标检测与识别

提出在对图像进行小波变换的基础上提取图像的分形特征，即通过小波变换对图像进行频域上的分割，使得对图像的描述更丰富，对各频段上的细节图像分别求分形维数组成联合特征矢量，有利于迅速准确地将目标从复杂的自然背景中分离出来，实验结果表明，这种方法能够有效地区分人造物体和自然背景，但计算量较大。     

小波分析与应用综述

小波分析是在傅立叶变换的基础上发展起来的一种时频分析方法。作为一种新的变换域信号处理方法．小波变换尤其擅长处理在非平稳信号的分析。目前,这种分析方法已经广泛应用于信号处理、图像处理、量子场论、分形理论等领域。     

一种小波分形混合图像编码算法

结合小波变换与分形编码技术,提出了一种基于小波变换的分形图像混合编码算法.通过实验比较,该算法在图像编码时间和压缩比方面均取得了良好的效果.     

分形信号的小波基表示基金项目

在研究自相似信号小波变换性质的基础上,利用离散小波变换的重构公式给出了产生分形信号的小波模型,并推导了由该模型产生的近似分形信号的时间平均功率谱计算公式.给出了该模型与已有模型比较的数值实验,结果表明该模型构造的信号能较好地近似分形信号.     

基于小波系数子树的分形图像数据压缩

目的 研究小波变换和分形编码在图像数据压缩中的应用。方法 根据小波变换后不同分辨率下图像的子带小波系数的相似性,通过分形非收缩仿射变换,利用低一级频率分辨的子带小波系数子树预测第一级频率分辨的子带小波系数子树,实现对图象的高效描述。     

分形信号的小波基表示

在研究自相似信号小波变换性质的基础上,利用离散小波变换的重构公式给出了产生分形信号的小波模型,并推导了由该模型产生的近似分形信号的时间平均功率谱计算公式,给出了该模型与已有模型比较的数量实验,结果表明该模型构造的信号能较好的近似分形信号。     

基于方向剖分的小波域分形图象压缩

该文提出一种新的分形和小波混合编码方法－基于方向剖分的小波域分形图象压缩方法：在将图象分解到小波域后，对各子图象，根据其所占能量的大小和所代表的方向纹理信息，采用不同大小、形状与类别的定义域块和值域块进行分形编码，经实验证明，这种基于方向剖分的小波域分形编码方法，在保证一定的还原图象质量的前提下，可以大大地提高了分形编码的速度，如果结合多层小波分解的分形压缩编码的预测法和零树法，还能进一步提高压缩率，从而使分形图象编码向实时应用迈进了一步。     

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法（FCC）优缺点的基础上，提出了一种新的结合小波变换的分形图象编码压缩算法（DWT－FCC），该算法首先对图像进行二级小波变换分解，然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码，并根据不同层子图像结构间的相似性，由高层分形编码构造低层子图像分形编码，实现图像的编码压缩。实验结果表明，该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面，均取得了良好的效果。     

分形无标度区的小波变换模极大识别

针对已有方法中搜索过繁的缺陷,提出了1种利用小波变换模极大线和小波变换的多尺度微分特性,通过对系统性弯曲的多尺度识别和精确定位对分形无标度区进行识别的新方法.通过仿真证明了此方法的有效性.     

基于小波和分形理论的多径衰落信号分析

首次将小波理论和分形理论相结合来分析多径衰落信号，从多径衰落信号产生的动力学机制出发，指出了多径衰落信号具有分形的特征，进一步研究多径衰落信道的多重分形特性，分析并指出了多重分形维数是描述无线信道传播特性的重要参数，根据多径衰落信道参数突变，首次指出了多径衰落信号具有局部奇异性，其局部奇异性对信道参数估计和信号重构有着重要的作用，中提出了短时网格分形维数的定义和给出了其计算的详细算法，用Lipschitz指数来表征局部奇异性，利用小波检测多径衰落信号奇异性和信号重构。仿真实验结果表明：小波重构后信号具有很好去噪性能；多径衰落信号不同尺度下小波变换系数具有自相似性，论证了多径衰落信号的分形特性，不同移动速度时多径衰落信号的多重分形特性仿真实验表明：随着移动速度增大，其短时网格分形维数也变大。     

基于小波分形的电能质量暂态扰动多分辨率分析

电能质量暂态扰动会给敏感负荷带来重大损失.采用小波变换的多分辨率分析思想,利用分形理论从图形模式辨识的角度出发对电能质量暂态扰动进行分类、辨析.首先采用计算简单的计盒维数对波形图像进行初步分析,随后根据盒的分布密度进行分段划分,将含暂态扰动的信息段从波形中提取出来,并根据多分辨率分析的思想对重点波形段进行分形及小波分析提取信号特征.仿真结果证明,该方法对电能质量扰动的暂态识别具有较好的适应性及稳健性,可以在噪声环境下识别小幅度的电能质量扰动,具有检测速度快、可并发执行的特点.     

基于小波和分形的遥感图像快速编码

在分析分形编码的匹配过程和小波变换系数分布特点的基础上，提出了一种卫星遥感图像的快速编码算法，即对分形编码的定义域块和值域块分别进行小波交换，并通过计算域块信息库来匹配值域块和定义域块。分别对长春地区的SPOTS影像和广州地区的，TM影像的试验表明，该算法在峰值信噪比下降极小的情况下显著地提高了图像编码速度，在多分辨率卫星遥感数据的可视化表达领域可望有较好的应用前景。     

基于分形与小波变换的图像编码

给出基于分形与小波变换的图像编码方案 .探讨了图像编码中使用的小波基的性能 .采用快速PCC聚类算法 ,利用近距离自相关特性并设定匹配误差阈值 ,大大缩短分形编码时间 .     

双波段红外图像融合的小波分维算法

针对双式红外(中红外和长红外)提出了一种基于小波的分维融合算法.通过小波变换,分别对中波红外和长波红外的两幅图像进行小波分解,在小波变换域低频部分对小波系数用能量融合,高频部分采用分形分维进行融合,得到变换域中各个频带的融合图像,然后反变换进行重构,获取融合后的图像.实验结果表明,根据用分维进行数据融合的方法来确定两幅不同原图像在融合图像中所占的信息比例,可以有效地保留两幅原图像的边缘和纹理特征,避免融合图像平均化而出现的模糊现象,融合后的图像综合了两幅原图像的不同特征,使得处理后的图像更容易识别.因此,提出的双波段红外图像的小波分维融合算法是有效的,并且可以取得较好的效果.     

吸引子在迭代系统中的作用

本文主要讨论吸引子在函数迭代系统（ＩＦＳ）构成分形图中所起的作用．讨论了吸引子与ＩＦＳ中伴随概率的关系,伴随概率可以调节各吸引子所起作用的强弱;着重讨论了吸引子在分形图平移变换和比例变换中的作用,提出了分形图平移变换和比例变换的准则以及相应的计算步骤;并用实例演示了平移变换和比例变换的方法及其正确性