基于多小波和非下采样Contourlet变换的纹理检索

为了更有效地进行纹理图像检索,提出了一种新的基于多小波变换和非下采样Contourlet变换相结合的纹理图像检索方法.首先,采用多小波对图像进行多尺度分解以便保证变换平移不变性的同时也消除变换的冗余性;然后,将所得的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,计算低频子带和各层方向子带的一阶几何矩作为纹理特征;最后...     

基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合

提出一种基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合新算法.利用矩阵扩充的方法,给出一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的滤波器分别对两组多聚焦图像作非下采样多尺度分解,对低频子带采用区域能量取大、对高频子带采取区域锐度取大的融合规则来对分解后的子图像进行融合,最后通过小波逆变换得到融合结果图像.实验结果表明,基于该方法的融合结果图像比传统的基于张量积小波的方法具有更高的空间分辨率和清晰度.     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.     

一种新颖的图像多尺度几何变换及其应用

提出了一种新颖的图像多尺度几何变换方法,主要由预处理、方向滤波器组和最优方向小波变换等组成.方向滤波器组将预处理后的高频分量分解为多个方向子带,然后每个方向子带执行改进的最优方向小波变换.该变换兼有Bandelet变换和Contourlet变换的多尺度几何分析特性,能更稀疏地表示边缘和纹理特征.分别将EBCOT编码和硬阈值去噪应用到图像变换系数中,从而实现了有效的图像压缩和去噪,很好地保护了图像细节.实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,所提出的图像压缩和去噪方法在视觉质量上明显优于基于Bandelet或Contourlet变换的方法,峰值信噪比也提高了0.1 dB以上.     

一种基于小波的Contourlet变换的边缘保持图像压缩算法

本文针对JPEG2000图像压缩不能有效保护图像边缘的局限,提出了一种基于小波的Contourlet变换和改进的多级树集合分裂(SPIHT)压缩算法.在Contourlet变换中采用小波变换取代拉普拉斯塔式变换获得了非冗余基于小波的Contourlet变换,它通过方向滤波器组把小波变换的高频子带进一步分解为多个方向子带,从而更稀疏地表示了图像的边缘和纹理.通过使用边缘检测器SUSAN提取图像的边缘特佂,然后使用基于小波的Contourlet变换对原图像进行域变换,把像素由空间域映射到变换域.最后由改进的SPIHT编码,有效的保持了图像的边缘,实验结果表明解压图像有很好的重建质量.     

一种基于四元数小波变换的图像融合方法*

目的基于四元数小波变换理论提出了一种新的图像融合方法。方法基本思想主要包括3步:首先,对图像进行四元数小波分解,得到各个尺度下的高频子带和低频子带。其次,对高频子带和低频子带分别采用区域最大值法和系数平均的融合准则,得到融合的四元数小波融合系数。最后,利用四元数小波逆变换得到融合图像。结果用所提方法得到了6组测试图像在主观和客观上的融合结果。结论实验表明,所提方法比离散小波变换、对偶数复小波变换和曲线波变换的图像融合方法更有效。     

基于小波变换的多聚焦图像融合方法

为了改善图像融合效率,针对当前图像融合方法存在的局限性,提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法.首先确定最优的小波分解层数,采用小波变换对图像进行多次分解;然后考虑低频子带与高频子带各自的特点,选择局部平均梯度准则作为高频子带的融合规则,低频子带采用3个系数的平均值作为融合规则;最后通过仿真实验对图像融合的有效性进行测试.实验结果表明,该方法获得了更理想的图像融合结果,提高了融合后的图像质量,且融合效果明显优于对比图像融合方法.     

采用视觉加权自适应阈值量化的彩色图像小波编码方法

提出了一种基于视觉特性的彩色图像小波变换编码方法.该方法是以一种简单的灰度图像小波编码方法为基础,首先通过小波变换将图像进行多分辨率分解;然后对彩色分量的高频子带数据进行适当的抛弃;对小波图像的高频数据采取自适应阈值量化方法克服恢复图像中的分量独立点噪声污染现象;最后根据小波系数的码字分布特征,采用行程编码结合Huffman编码.该方法可保证重建图像的主观视觉效果良好,而且具有较高的压缩倍率.     

小波基带宽的变化对结构损伤识别的影响

分析了小波变换在结构损伤检测中的应用 ,证实选择具有不同带宽小波基对检测结果可起到关键性作用 .小波变换可以看作是一组带通滤波器 ,小波滤波器通过多尺度带通和自相关加强特性 ,对结构的动力信号进行实时检测 .利用灵活的多尺度带通小波滤波器组 ,对结构振动信号作滤波分析 ,结构所有的自然频率特性可以同时在时频空间出现 .通过观察不同带宽内振动信号的时频变化来判断结构损伤存在     

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

M带非采样二维金字塔变换设计与应用

提出了在频域设计M带非采样二维金字塔变换的方法.首先描述了完全重构的2带非采样二维金字塔变换.采用级联2带滤波器组的方法设计出完全重构的M带非采样二维金字塔变换.每个级联的滤波器可通过设置通带和阻带的截止频率来计算.所设计的变换取代Contourlet变换中的拉普拉斯金字塔变换,在获得一定冗余度的同时可对频域进行更精细的分解.实验证实了提出的变换去噪方法可获得较好的效果.     

改进的频域窄带干扰陷波器

在分析频域算法实现的基础上,引入变异系数(CV)作为一种切换准则,克服了传统傅里叶变换陷波算法的门限效应,使得系统在低干信比时关闭频域陷波算法,切换到扩频系统本身的匹配滤波器进行相关解扩;而在高干信比时切换到频域陷波算法.理论分析和仿真验证了CV作为切换准则的正确性和有效性,说明了作者提出的算法在抑制窄带干扰时具有更高的自适应性能.     

基于滤波器组传输的移位正交滤波器的实现方法

针对滤波器组传输的广义多载波频分多址系统,提出一种基于DFT插值的移位正交滤波器的实现方法.现有设计的具有移位正交性的原型滤波器一般直接产生,例如根升余弦滤波器,不具有通用性.文中所提设计方法,首先根据原始的某种移位正交低阶滤波器,通过DFT变换至频域,在频域进行补零插值,再通过IDFT变换至时域,可得到一种基于DFT插值的高阶滤波器,且该滤波器保持移位正交性.理论分析和仿真结果表明,该方法设计的移位正交滤波器更简单、更通用,非常适合于滤波器组传输系统.     

基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割

针对图割法计算代价高并难以应用于纹理分割的问题,提出了一种基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割算法.首先对图像进行多层小波分解;然后在子带图像中使用构建的滤波器阵列提取图像的纹理特征,采用texton直方图作为纹理的统计模型,并采用直方图差计算像素点间的纹理相似度;最后根据子带图像计算虚拟尺度图的权值矩阵,构建关联范围递增的多尺度图结构,并根据规范割准则计算纹理的分割.分割结果表明:该算法在获得稳定和准确的纹理分割的同时能够将原始规范割指数时间复杂度压缩为线性时间复杂度,并能够计算大尺寸的图像分割.     

离散理想滤波器组合系统及其应用

作者考察变换域滤波器组合系统之一,离散理想滤波器组合及其在信号处理中的应用,变换域滤波组合是子带分及小波与合成的新发展,迭代匹配的想滤波器的组合（IM－IFB）结构简单,应用方便,有快速算法,可实现理想频带分割,在信号处理与图像压缩中有广泛的应用前景。     

一种基于事件相关电位的时频表示方法

生物信号的非平稳特性使得经典的时域分析方法和频域分析方法不能更好地描述信号的局部特征,而联合时频表示可以有效地反映信号的瞬时频率特性.事件相关电位(ERP)是指在特定认知任务下获取的脑电信号,它与刺激所引起的皮层电位直接相关,ERP信号的时频分析将有助于从更深层次上解读其中蕴涵的丰富信息.本文在对几种典型时频表示方法的比较基础上,提出了一种基于滤波器组-Hilbert变换的信号时频表示方法,将这几种方法应用到模拟信号的结果表明,该方法可以更好地保留信号时频特征的细节.因此通过将滤波器组-Hilbert变换方法应用到心理学经典Stroop任务的ERP信号分析中,除了可以得到与心理学传统ERP分析一致的结果外,还可以获取比之更为丰富的信息.     

高性能、有理系数9/7双正交小波滤波器组的设计

提出了一种构造9／7双正交小波的新方法．在给定用一个参数表达的9／7合成滤波器的前提下，把双正交小波的精确重构条件表示为一个丢番图方程并求解，得到其分解滤波器，从而得到了9／7双正交小波滤波器组的参数表达式．通过设定该表达式参数为任意不同的实数，可以随意构造具有不同特征的9／7线性相位滤波器．以示例的形式构造了2种高性能的滤波器，一种具有最佳编码增益，另一种系数为二进制分数．理论分析和实验表明：前者具有与CDF9／7滤波器相同的压缩性能和较低的计算复杂度；后者仅采用移位一加就可实现离散小波变换，非常有利于超大规模集成电路的高效实现．     

基于小波图像压缩技术的算法研究

 小波变换通过多分辨分析过程将一幅图像分解成近似和细节部分,细节对应的是小尺度的瞬间,在本尺度内很稳定。因此将细节存储起来,对近似部分在下一个尺度上进行分解,重复该过程即可。近似与细节在正交镜像滤波器算法中分别对应于高通和低通滤波器,这种变换通过尺度去掉相关性,在图像压缩中被证明是有效的。由于小波变换后高频部分小波系数的绝对值较小,而低频部分小波系数的绝对值较大,这样,在图像编码处理中,可以对高频部分大多数系数分配较小的比特以达到压缩的目的。     

离散正频型变换及其在变换域滤波器组合中的应用

该文建立一种新的信号分析与综合系统,变换域滤波器组合系统。首先讨论一族既满足匹配滤波器组合完全重构方程之要求又限于实数运算有连续输出波形便于进行频带分解的离散可逆变换（正交的或非正交的）,即离散正频型变换,建立基于离散正频变换域滤波器组合,考察基于离散正频型变换的离散理想低通滤波器与离散思想高通滤波器;并构造其迭代匹配理想滤波器组合系统（ＩＭＩＦＢ）,其结构简单,应用方便,可实现理想频带分割。最后