一种Bayer图像的插值与去噪方法

为了改善彩色图像还原效果,降低硬件设计复杂性,分析了彩色插值对脉冲噪声的影响,以及彩色插值与去噪先后顺序对图像质量造成的影响,提出一种基于5×5窗口的先去噪后插值的彩色图像还原方法。采用阈值检测噪点的中值滤波算法去除Bayer图像的脉冲噪声,后采用基于梯度的插值算法完成彩色插值。仿真结果表明,该方法还原的图像性能指标优于传统方法,可以有效去除脉冲噪声,同时较好的保留图像细节,且算法复杂度不高,实时性好,易于硬件实现。     

基于模糊小波神经网络的BDI模型

为克服原有BDI模型可计算性差以及不能处理模糊问题的弱点,提出一种基于模糊小波神经网络(FWNN)的BDI模型,FwNN用神经网络来实现模糊化、模糊承诺和去模糊化的过程,并利用小波基函数作为模糊隶属函数,网络权值和隶属函数的形状均是可学习调整的.以一对一追逃问题为背景的仿真实验验证了模型及算法的可行性.     

一种混合噪声的模糊滤波算法

为了解决混合噪声图像增强中抑制噪声和保持边缘细节的矛盾,提出一种基于多级中值滤波和模糊加权均值滤波的图像模糊去噪方法.根据不同的区域,不同噪声,通过模糊推理,模糊合成多级中值滤波和模糊加权均值滤波的结果,在滤除混合噪声的同时,保留图像的边缘细节.根据实验结果,从客观和主观两方面比较了本算法和几种方法的效果,表明本方法有较好的抑制噪声,保持图像细节对比度的能力.     

基于小波的人脸去光照识别算法研究

研究了面部图像的多级小波分解与重构,分析了光照、表情等变化对小波分解低频近似系数的影响,指出了光照变化对小波低频近似系数影响最大,表情和个体差异的影响次之.在此基础上提出应用PCA变换的方法来重建光照影响小的小波低频近似分量,以此来替换原图的小波低频近似系数,再通过小波重构得到去光照人脸.在识别时,运用特征脸的方法对重构脸进行了特征提取与识别研究,在AR人脸库上进行了测试,并对不同小波基进行了比较,结果表明该方法能有效地去除光照等因素影响,识别效果得到了较大地提高.     

基于DEMD与多尺度几何分析的图像压缩方法

研究了基于方向预测偏差度以及模式经验分解(DEMD)的图像分解方法.对于分解所得到的图像高频信息提出采用基于JPEG 2000的9-7小波进行压缩,而对其他的图像分量则实施Bandelet变换处理.从而得到一种高保真图像压缩新方法.仿真实验表明,本文方法在恢复图像质量方面优于广为采用的JPEG 2000以及原有的几何多尺度分析方法.     

基于小波变换的医学解剖与功能像融合新算法

摘要： 近年来,用于从多模医学图像数据中挖掘有用信息的融合算法不断被提出。但是,还没有一种合适的算法用于医学解剖和功能像的融合。基于此,提出一种基于小波变换的新方法,用于医学解剖和功能像的融合。选择高频系数时,通过计算各子图像的全局梯度来实现高频信息的融合,使融合后的图像较好地保留解剖结构所对应的功能信息;低频系数采用基于邻域能量的融合算法,保留解剖图像的边缘和纹理特征。实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法强化了融合图像的边缘和纹理特征,有效地保留了原图像的解剖信息和功能信息。     

Morrey空间的小波表示

 许多常用的函数空间（如LpRn)）都有小波刻划,但Morrey空间Lp,δ(Rn)（1相似文献   

城市车载Ad Hoc网络中丢包率与丢包因素的仿真分析

在针对城市车载ad hoc网络性能的仿真实验中发现,丢包率是影响和衡量城市VANET网络性能的重要指标.为此应用ns-2工具在节点密度和速度变化两种情况下设计了仿真实验并提出了对网络丢包率和丢包因素的分析.通过研究网络中报文的所有丢弃因素与网络丢包率之间的相关性和相关程度,指出了影响城市车载ad hoc网络丢包率的本质因素,针对这些因素的进一步研究会有助于降低丢包率和优化网络性能.     

双阈值小波域降噪的微粒群优化

为了改进滤波效果,提高降噪质量,该文在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值方法的基础上,提出利用微粒群算法对双阈值进行优化. 采用Donoho提出的固定阈值作为上阈值,而把极大极小原理得到的阈值作为下阈值,再利用微粒群算法进行优化,得到最优双阈值进行降噪. 实验结果表明,该方法在降噪中可有效克服采用硬阈值法引起的伪吉布斯（伪Gibbs）现象和软阈值法导致过度光滑使信号失真等缺点,减少了信号的损失. 在提高信噪比的同时明显减小了均方根误差.     

基于Haar小波变换和分块DCT的人耳识别

提出一种新的对人耳图像进行降维的方法。先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后再对小波分解后得到的低频信息施行分块离散余弦变换,进而获得图像的特征向量。实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的PCA-LDA方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效的手段。