小波变换在图像压缩中的应用

通过对具体的图像采用Mallat算法进行压缩,说明了小波变换在数字图像压缩领域中的应用,探讨了基于Mallat算法的离散小波变换中存在的频率混淆现象.     

快速傅里叶变换(FFT)与小波变换技术

快速傅里叶变换是数字信号系统中解决离散问题较有效的手段.但是傅里叶变换缺乏空间局部特性,难以确定奇异点在空间的位置及分布情况.近年来兴起的小波变换技术同时具有良好的时域和频域局部特性,因而广泛应用于图象工程、信号分析、图象压缩等领域.本文给出了 FFT 与小波变换闻的关系并对其应用原理进行了分析.     

基于小波变换的分块融合算法

目前许多关于图像融合的研究都在空域中进行,隐藏水印图像抗攻击的能力较差.本文采用了基于小波变换的图像融合技术,提出了基于小波变换的分块融合算法,使图像的鲁棒性得到很大提高,尤其是抗JPEG压缩和抗噪声干扰的能力较强,算法可应用于数字图像的版权保护和信息隐藏领域.     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波分析是对傅立叶变换的继承和发展,在数字图像压缩,图像的边缘检测,信号分析,医学影像以及计算机视觉等领域有着广阔的前景,本文首先介绍了小波变换的基本原理,特别是多尺度分析理论,作为应用,分析了基于小波变换的图像消噪技术,并给出实例。     

JPEG2000中DWT的MATLAB实现

随着多媒体技术应用的不断增加,图像压缩技术不仅要求具有较高的压缩性能,而且还要求有新的特征来满足一些特殊要求.为此,国际标准化组织(ISO)制定了新一代静止图像压缩标准:JPEG2000.通过对JPEG2000中的离散小波变换(DWT)的详细分析,给出了用MATLAB6. 5实现其核心变换的方法,并利用小波变换工具箱对各种图像进行压缩后,给出了小波基的选择方法.     

基于小波理论的视频和图像压缩技术

将小波理论应用于视频和图像的压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术和多分辨分析理论改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足。小波理论将是未来视频和图像压缩标准的一项核心技术。目前基于小波变换的视频压缩算法主要可以分为基于空域运动补偿的小波视频编码(MGDWT)、基于变换域运动补偿的小波视频编码(DWT—MC)和含运动补偿的三维小波视频编码(MC-3DWC),小波视频和图像压缩的发展及研究热点主要为小波图像压缩新技术的研究、运动补偿技术的研究、利用人的视觉生理特性进行小波视频和图像压缩的应用研究,以及小波视频压缩的应用研究。     

基于小波变换的数字图像压缩研究

首先从数学分析的角度研究了小波变换的理论基础,然后从实验角度出发探讨了在Matlab数学分析工具环境下小波变换在数字图像压缩中的应用并分析了应用实例;最后,通过实验说明小波变换理论在数字图像处理中所发挥的重要作用.     

分形图像压缩技术研究

分形图像压缩技术具有高压缩比、高信噪比和良好视觉效果等特点,已成为数字图像领域的研究热点,但由于需要人工干预、压缩时间长,一直没有取得广泛的应用。本文在分析分形图像压缩理论和压缩过程的基础上,采用分形技术与其它压缩技术相结合的方法,给出了一种小波变换和分形技术相结合的算法,利用小波变换后同方向多级子频带的相似性进行分形压缩,可以有效缩短压缩时间,提高自动化处理程度,很好解决了放大过程中的失真问题,取得良好压缩效果。     

图像编码与小波变换图像编码

介绍图像编码的方法，着重介绍了小波变换的基本理论及小波变换在图像编码压缩中的应用，并展望了今后的研究方向。     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树.仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法.     

小波变换压缩图像中小波基的选择

基于小波变换的图像压缩应用日趋成熟,在基于小波变换的图像压缩技术中,小波基的选择对图像的压缩效果有着很大的影响,本文通过分析不同类型小波的性质,研究了在图像压缩中选择不同小波基对图像的影响。     

小波分析的理论发展及应用

简述了由傅里叶变换发展到小波变换的基本过程,深入浅出地分析了傅里叶变换、短时傅里叶交换以及小波分析的基本内容.介绍了目前小波分析在部分领域的成功应用,对小波分析的未来发展和应用作了阐述.     

Ridgelet变换在地震数据压缩中的应用

鉴于地震数据反映的物理界面的空间展布往往具有直线、平面等特性,小波变换进行震压缩处理不能很好地反映这一特性,根据Ridgelet变换的特点,将Ridgelet变换应用于地震数据压缩,结合嵌入式零树编码方法,提出了Ridgelet变换的地震数据压缩方法.通过对实际资料的处理,在压缩率为99.0%和90%时,比较了Ridgelet变换与小波变换处理结果.研究结果表明:Rigelet变换应用于地震数据压缩,其对数据的压缩比比小波变换对数据的压缩比大.     

基于整数小波变换和DPCM的医学图像近无损压缩

医学图像压缩方法在近十年中得到广泛的研究,在当今医疗技术飞速发展的迫切要求下,国内外正不断探索更新更有效的医学图像压缩方法.近无损压缩方法由于其灵活的误差控制和高效的压缩性能,成为医学研究领域中的重要课题.本文研究了小波技术在医学图像近无损压缩中的应用,采用整数小波变换结合DPCM方法进行近无损压缩.实验结果表明,该方法与传统近无损压缩方法相比,不仅具有高压缩率,而且具有更好的编码传输特性.     

基于小波变换的图像融合方法探讨与比较

图像融合是一个新兴的研究领域,如今,它已在计算机视觉、遥感、军事目标,海洋生物,工农业及医学图像等领域广泛地应用。随着小波变换理论的出现,它在图像融合中的应用已成为研究的热点,基于小波变换的融合算法也被不断推出,小波变换是一种时一频两域分析工具,具有良好的局部特性,能够获得较理想融合效果。本文研究的重点是基于小波变换的图像融合技术,分析了多种图像融合的技术,并对于优点和缺点进行了比较,进一步加以改进,以获得更好的融合效果。     

小波变换及其压缩算法的应用研究

随着小波理论研究的不断深入,小波变换在图像压缩中的应用日臻成熟,本文分析了小波分解原理及小波变换实现图像压缩的一般步骤,着重介绍了图象压缩中小泼基的选取,以及对分解层数的考虑。     

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换在数字化图象的压缩中起着极其重要的作用。本文在简单阐述小波变换基本理论和Mallat算法基本思想的基础上,着重利用Matlab软件研究了小波变换在图像压缩技术中的具体应用,结合实例给出了具体程序,并对程序进行了详细说明。     

小波包分析在信号压缩中的应用

着重介绍了将信号在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得信号的小波包变换系数在小波变换域尽可能集中,从而使在不降低压缩信号的质量情况下,进一步提高信号压缩比成为可能.具体讨论了小波包分析及小波包最优基的选取,同时针对小波分析在信号压缩中的局限性,研究用小波包分析来进行信号的压缩,从而提高了信号的压缩比和重建信号的质量,并用于实际数据处理压缩.     

小波变换理论及其在信号处理中的应用

详述了小波理论产生的实际背景和发展状况，对小波变换的定义、时频局部性及处理突变信号的能力作了分析．最后，讨论了小波变换在信号处理中的应用，并展望了其应用前景     

基于小波变换的滚动轴承故障信号包络谱分析

小波变换是一种有效的时频分析方法,广泛应用于许多领域的非稳态数据分析问题.利用小波变换的多尺度分析能力,对滚动轴承的典型故障(如外圈故障)进行特征分析与提取.首先利用小波变换获取故障信号的细节参数,然后利用希尔伯特包络谱分析提取非稳态的故障特征.实验结果表明,基于小波变换及希尔伯特包络谱分析的联合方法可有效突出滚动轴承典型故障的非稳态特征,可以准确地实现故障诊断.