一种迭代小波域维纳滤波算法

在WienerChop算法的基础上,提出了一种改进的小波域维纳滤波器,在小波域采用基于贝叶斯估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,提高估计的精度,并以此设计经验维纳滤波器;进一步适当选择多小波基,使每个基函数通过小波变换能够比其他小波基更好地捕捉信号的某些特定特征,从而实现WienerChop算法的迭代.仿真实验表明提出的迭代WienerChop算法有效地改善了去噪后图像的均方误差和信噪比,与BayesShrink算法和非迭代的WienerChop算法相比,迭代WienerChop方法去噪后图像的峰值信噪比增益分别达到0.78~1.00dB和0.36~0.49dB.     

一种方向提升小波变换和网格编码量化的图像编码算法

由于JPEG2000图像压缩标准不能有效表示图像边缘的缺陷,提出了一种结合方向提升小波变换和网格编码量化(TCQ)的图像编码算法.该算法先通过基于率失真优化的四叉树分割算法得到最优变换方向,再沿最优变换方向做方向提升小波变换,然后对得到的小波子带系数进行TCQ量化,最后将量化系数编码输出.实验结果表明,对所给定的测试图像,该算法比JPEG2000峰值信噪比最多提高了1.49 dB,比JPEG2000的结构相似度最多提高了3.98%,解码图像的主观视觉质量更好.     

一种基于超混沌的水印算法

提出了一种基于超混沌的小波域数字图像水印算法.首先利用改进的Arnold变换,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一超混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪、剪切等攻击方式具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检.     

基于改进小波变换的图像去噪与融合

为了提高图像去噪的质量，提出一种基于改进小波阈值的图像去噪和融合算法。首先利用小波阈值法和传统均值法对含噪图像进行去噪，得到两幅去噪图像；然后采用小波融合方法进行图像融合，得到最后的去噪图像。针对图像小波系数分布特点，低频系数采取加权能量融合算法，高频系数采取局部均值和局部标准差相结合的融合算法，尽可能保留图像的边缘纹理信息。为了验证该方法的有效性，与多种滤波方法进行比较，实验结果表明，在视觉效果和峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均优于单一小波去噪。     

适合于JPEG2000压缩标准的数字水印算法研究

结合JPEG2000压缩标准的特点，研究实现了一种小波域的数字水印算法。水印图像用Arnold变换进行保密处理，提取原图像的蓝色分量进行小波变换．然后把水印信息嵌入在最低频子带系数上。实验证明该算法有很好的透明性，对于JPEG2000压缩攻击有较高的稳健性。     

基于小波域变分滤波器的超声图像去噪算法

针对超声图像的斑点噪声干扰问题,提出了一种基于小波域的变分滤波算法.该算法利用小波变换的时频特性,对低频域的小波系数使用基于贝叶斯最大后验估计的变分滤波器进行去噪;对高频域的小波系数选择自适应的小波阈值函数,然后使用基于拉普拉斯分布模型的小波收缩算法进行收缩处理.实验结果表明,与小波软阈值滤波器和变分滤波器相比,该算法在去噪能力和边缘信息的保留上均有较好的表现.     

基于小波包系数稀疏表示的WFT信号去噪

针对车轮力(WFT)信号受到各种扰动的影响在测量过程中测量灵敏度和稳定性严重下降的问题,根据压缩传感理论提出了基于恢复小波包细节系数稀疏性的WFT信号去噪算法.首先,利用小波包变换得到细节系数和近似系数;然后,基于约束建立最小化非零小波包细节系数个数的算法框架,并将该l0范数问题转化为l1范数问题,通过迭代加权优化算法剔除噪声信号的小波包系数;最后,根据小波包系数的处理结果通过小波包反变换得到去噪后的WFT信号.通过试验比较阈值法和所提出算法对WFT信号的去噪性能.结果表明所提出的方法在提高WFT信号的信噪比和保留信号的细节信息方面比阈值法更加有效.     

基于双域信息的深度残差网络图像去噪

基于深度学习的去噪技术,通过考虑视觉伪影和整体平滑噪声,提高了图像的质量.然而,它们很少涉及边缘细节的恢复.为此,本文提出了一种基于双域信息的深度残差网络去噪模型,利用小波域信息与空间域信息的融合来扩展网络学习信息,通过在激活单元内引入多尺度学习和空洞卷积,以此提取图像特征,并减少了网络参数.为了进一步改善去噪结果,结合小波域损失和空间域损失构造联合损失函数,使得网络获取更多的边缘与细节.实验结果表明,本文提出的方法不仅可以有效去除图像噪声,而且可以更好地恢复图像纹理细节,在主观和客观评价中均获得了更好的结果.     

基于自适应的小波阈值和GTEO进行说话人识别

小波压缩是基于小波系数的阈值的一个简单去噪方法.它对于所有的含噪语音,都使用一致的阈值,不仅压缩了噪声,也压缩了部分语音成分,因此滤掉的语音感知质量会受到极大的影响.在小波去噪过程中采用了自适应阈值小波包方法.同时把小波去噪和推广的TEO结合起来,去提高系数的鲁棒性.为了进一步提高识别率,在识别阶段,采用改进的MCE算法.实验结果显示,提出的方法取得了较好的效果.     

基于小波域的图像去噪算法

提出一种基于图像像素分类的小波阈值去噪方法.将图像进行小波变换后的结果看成一幅图像,对小波域中的低频信息利用自适应滤波器进行平滑,而对高频信息按图像像素分类的原则利用图像的方向信息测度来区分边缘和噪声,然后把噪声部分的小波系数置零,最后重构得到去噪图像.实验结果表明,算法可较好地改善图像的视觉效果.     

基于DCT域采样和重建的低码率图像压缩算法

本文构建了一种基于DCT域采样和超分辨率(Super Resolution, SR)重建的低码率图像压缩编码算法。在编码端对原始图像进行分块离散余弦变换（DCT）,并提取每个DCT系数块的低频系数,然后再反变换到空间域,从而得到在DCT域下采样的低分辨率（Low Resolution,LR）图像块。用JPEG标准对下采样图像块编解码后,采用基于学习的方法恢复DCT域高频系数,重建出高分辨率（High Resolution, HR）的图像。实验结果表明,在码率较低的情况下,本文算法比JPEG编码标准具有更好的率失真性能;同时,在相同码率下,本文算法重建的解码图像视觉效果更好。     

基于第二代Bandelets变换的静止图像压缩

基于第二代Bandelets变换提出了一种静止图像压缩算法．先引入数字线表示离散域中的直线，再通过目标码率来计算相应的近似量化值，对建立的率失真函数取最小值得到最佳的Bandelets变换方向，然后根据子带相关性以建立四叉树并通过编码扫描次序来存储系数，最后将JPEG2000的比特位平面和上下文编码应用到量化后的Bandelets系数，从而实现了图像压缩．该算法降低了方向寻优的计算复杂度，减少了表征方向信息所需比特数和辅助的方向信息总量，同时提高了压缩图像的质量．实验结果表明，与JPEG2000相比，该算法的峰值信噪比可提高0．3-1．3dB．     

雷达图像采集压缩记录系统的设计与实现

WIN2000下雷达图像采集压缩记录系统,主要包括采集、压缩、存储、传输等内容.该系统在设计过程中涉及图像采集卡的编程、JPEG2000压缩算法的应用、文件管理以及网络通信等.该系统采集压缩得到JPEG2000格式的图像压缩率高,质量好.以系统时间命名的文件存储方式,使文件管理更方便.网络传输过程中,系统具有异常情况恢复功能,使网络重新连接,且不影响其他功能运行,所以增强了系统的稳定性和可靠性.该系统的实现,为分析舰船事故原因提供重要的资料.     

基于JPEG2000的感兴趣区域压缩编码算法

提出一种基于JPEG2000感兴趣区域的图像压缩方法.该方法首先提取出感兴趣区域;然后为达到重要信息不丢失的前提下增大压缩率的目的,对不同区域采用不同压缩率,即对感兴趣区域进行低倍率有损压缩,对背景区域进行高倍率有损压缩;最后通过计算均方误差(mean squared error,MSE)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR),对该方法进行客观评价.实验结果表明:基于ROI的压缩方法的性能优于一般压缩方法,在获得更高压缩率的前提下,压缩重构图像保持了较高的峰值信噪比,较好地解决了压缩率和图像质量之间的矛盾.     

一种DCT域实现图像分数倍尺度变换的方法

分析了块和其子块离散余弦变换(DCT)系数之间的变换关系，在此基础上提出一种直接在DCT域实现图像尺度分数倍变换的快速有效的算法．该算法不仅解决了先前算法无法在压缩域实现任意分数倍变换的问题，而且具有较好的效果和较小的运算量，该方法可广泛应用在MPEG、JPEG等基于DCT的压缩图像尺度变换中．     

基于JPEG2000攻击的数字水印技术研究

基于JPEG2000压缩过程特性,在保持较高的对篡改检测能力情况下,提出了一种新的有效的抗JPEG2000压缩的水印算法,对嵌人水印图像做JPEG压缩,提取水印仍能保持很好的稳定性,并能抵抗一些常见的攻击。该算法根据图像相邻小波高频系数之间的大小关系,在JPEG2000压缩之后大多数没有发生变化这一事实,嵌入区域选择了中间频率,并使用Watson矩阵做量化调制参数。理论分析和实验结果表明：该算法的水印具有很好的抵抗JPEG2000压缩的能力,对恶意攻击有很好的篡改定位能力,并对其不可见性、检测篡改能力和JPEG2000压缩的鲁棒性做了测试。     

一种基于小波的Contourlet变换的图像压缩算法

针对JPEG2000图像压缩不能有效地保护图像边缘的局限，提出了一种结合基于小波的Contourlet变换与最优截断嵌入码块编码（EBCOT）的静止图像压缩算法（CEBCOT）．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．CEBCOT采用了改进的EBCOT编码，它依照方向子带大小进行编码块分割，提高了编码性能．实验结果表明，相对于JPEG2000，所提出的算法获得的压缩图像边缘更加清晰，峰值信噪比提高了0．1～0．8dB．     

无参考JP EG压缩图像质量评价改进算法

针对传统JPEG压缩图像质量评价算法存在高计算复杂度的问题,通过改进经典的JPEG压缩图像质量评价算法,以无参考为基础,提出一种快速有效的质量评价算法。该算法将人眼视觉系统特性引入到图像质量评价体系中,利用局部方差选取人眼感兴趣图像块代替整体图像,并只针对感兴趣图像块做特征提取处理,计算得出3个图像的特征值,最后将所有特征值整合为一个评价值,获取原始整体图像的客观质量评价参数。仿真测试结果表明,与传统整体图像JPEG压缩图像评价算法相比,该算法皮尔逊相关系数提高0．01,与主观评价结果更为一致;运算速度提高一倍,降低了运算复杂度。