离散余弦变换与小波变换的比较

研究了离散余弦变换和小波变换性能的不同.介绍了离散余弦变换的数学原理及其应用上的特点,以及小波变换的数学原理和信号处理中的分频特点.最后,对比了离散余弦变换(DCT)与离散小波变换(DWT)图像编码的性能,得到了它们图像编码各自的优缺点.     

基于变换域的数字语音水印算法研究

结合离散小波变换和离散余弦变换在信号处理领域的优点,研究了基于变换域的数字语音水印算法.将宿主语音信号通过离散小波变换获得人耳不易察觉的低频分量后,根据均值量化的离散余弦变换直流系数正负性不易改变的特点,实现了零水印盲检测实验.结果表明,该算法有效地提高了数字语音水印的透明性、鲁棒性和抗攻击能力.     

数字图像离散小波变换的原理与硬件实现分析

针对日益进步的图像变换编码技术，对目前已经纳入MPEG－4和JPEG2000编码标准的采用离散小波变换进行数字图像编码的原理与硬件实现进行了综述介绍。在分析小波变换快速算法的基础上，重点讨论了近10年来所提出的各种离散小波变换硬件实现的典型结构，在硬件资源与处理速度两个方面进行了比较。对于变换后的系数量化，总结了几种基于嵌入式零树小波编码的算法，比较其峰值信噪比和编码时间。相较于离散余弦变换进行图像编码，采用离散小波变换在压缩效率、还原图像质量上具有更大的优越性。     

基于离散小波变换的数字图像隐藏技术

基于离散小波变换(DWT)和S盒算法给出了一种数字图像加密算法.首先分别对秘密图像和公开图像应用离散余弦变换和离散小波变换,并对秘密图像的离散余弦变换系数进行S盒变换,进而潜入到公开图像的小波系数中,利用逆变换得到结果图像.实验证明该方法可行、效果好、隐藏信息量大,隐藏算法还能抵抗许多攻击,并具有一定的安全性和鲁棒性.     

基于小波变换的静止图像编码探讨

离散小波变换（DWT）虽被广泛应用在图像压缩领域,但它无法实现真正意义上的无损图像编码,为解决此问题,提出基于提升框架的整数小波变换（IWT）,在IWT中应用最广的是内插双正交整数小波变换（IB—IWT）,IB—IWT能够实现压缩后图像的有损至无损渐进重构,以及具有无损感兴趣区域（ROI）的有损图像重建,而且具有很低的计算复杂度与很少的存储空间。     

正交小波变换的残余相应分析

构造了正交小波变换矩阵，分析了平稳模型和非平衡模型上正交小波变换的残余相关特性。实验结果表明，对于非平稳信号，正交小波变换的去相关性能好于离散余弦变换，而对平稳信号，正交小波变换性能较差，因此，在数据压缩应用中，应使用正交小流变换与其它经典变换相结合的编码方法 。     

基于离散小波变换和离散余弦变换的盲水印算法

数字水印技术是数字作品版权保护的重要手段,本文提出了一种基于离散小波变换和离散余弦变换的数字图像盲水印算法：首先对原始图像进行小波分解,然后对得到的两块中频系数按88分块做余弦变换并在得到的交流系数中嵌入水印.实验结果表明,该方法能够较好的抵抗一些常见的图像处理方法,具有较强的鲁棒性,同时也具有较好的不可见性.     

正交小波变换的残余相关分析

构造了正交小波变换矩阵，分析了平稳模型和非平稳模型下正交小波变换的残余相关特性．实验结果表明，对于非平稳信号，正交小波变换的去相关性能好于离散余弦变换；而对平稳信号，正交小波变换性能较差，因此，在数据压缩应用中，应使用正交小波变换与其它经典变换相结合的编码方法     

正六边形离散余弦变换图像编码

本文介绍一种六边形离散余弦变换(HDCT)图像编码方法,并将该方法应用于图像编码,对不同图像分别以不同的子图大小及各种编码速率进行模拟实验,给出了实验结果,并作了详尽的分析。     

一种新的快速离散余弦变换算法

提出一种快速的离散余弦变换（ＤＣＴ）算法。由于计算机中整数运算远快于浮点运算，所以ＤＣＴ算法采用整数运算，并且通过矩阵变换来减少乘加次数，提出了运算速度。本算法用于我们开发的ＪＰＥＧ图像编码算法上，取得了满意的效果。     

小波变换与Fourier变换的关系

从对Fourier变换的分析揭示出小波变换是数学本身发展的必然;从Fourier分析的局限性,讨论小波变换的变焦距特性;从Fourier变换的固定基给出小波变换基的选取原则,从而得出小波变换是Fourier变换的继承和发展。     

小波变换及其应用

本主要论述了小波变换的原理和性质，介绍了几种重要的小波函数，并重点讨论了小波变换在图像压缩和信号处理方面的应用。     

基于第二代小波变换的图像除噪

讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程,并将第二代小波变换引入到图像信号除噪处理中.提升方案采用的是Deslauriers-Dubuc(4,2)小波,分别对含噪的图像信号进行三级可逆提升变换,对每一级上的细节信号按软阈值法进行处理,削减小波系数中的噪声部分,从而实现了信号去噪.结果表明,去除高斯白噪声的效果令人满意,提升方法设计灵活、计算简单.     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

小波变换与Fourier变换的比较

小波分析是一门正在迅速发展的新兴学科。根据小波变换与Fourier变换的比较,得出了小波变换相对于Fourier变换的优越性,并总结了当前小波研究在理论方面的主要工作,结合应用提出目前应用中有待研究的方面,对于小渡技术发展应用具有理论指导意义.     

基于正交小波包遥感图像融合算法研究

正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分。首先推导了小波包分析的基本原理,并给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法,最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性。     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法

基于小波变换原理,提出一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法.人脸图像经过二维离散小波变换(DWT),被分解成4个子分量(LL,HL,LH,HH).将低频分量(LL)进行对数变换和分段线性变换,对高频分量(LH,HL,HH)进行Gamma变换.对所有子分量进行小波逆变换,对经小波重构后的人脸图像进行中值滤波.分别在Yale B和CMU-PIE人脸数据库中对本文算法进行光照归一化有效性试验;对比本文算法与其他22种光照归一化算法的处理时间及处理效果;进行分段线性变换和伽马变换参数比较试验及人脸识别试验.结果表明:本文算法执行速度快,处理效果好,人脸识别率高,适用于不同光照条件的人脸识别系统.     

一维小波变换及其逆变换结构

小波变换是信号处理、图像压缩和模式识别等诸多领域中一个非常有效的数学分析工具．然而，实时小波变换计算量大，需要专用硬件来实现．在专用小波变换芯片设计中，小波变换及其逆变换的结构设计已经成为关键技术．本文提出用Systolic阵列结构来完成小波变换及其逆变换，利用缓冲器来解决小波逆变换重建延迟问题．仿真结果表明本文所提结构有效，含乘法器、寄存器数目较少．     

小波变换在波阻抗反演中的应用

介绍了利用小波变换进行多道波阻抗反演的原理．鉴于地震剖面上不同的频带有不同的信噪比,以及相邻地震道的反射波有效成分在波形和能量上有较强的相关性,笔者结合小波变换的特点,运用多道记录同时进行波阻抗反演,即在迭代过程中将实际记录与模型合成记录的残差道进行小波分解,形成残差道分频小波剖面,然后利用Ｋ－Ｌ变换提取分频剖面中的相干部分用于波阻抗变化量的计算,从而避免了噪音参与波阻抗变化量的计算．展示了理论模型与实际应用的例子,说明该反演方法稳定性强,具有广泛的应用前景