基于小波-Contourlet变换的区域能量加权图像融合算法

为了消除Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像融合算法.该算法采用了不同的窗口函数计算图像高频分量和低频分量的区域能量;以区域能量计算的归一化权值对各小波-Contourlet系数进行加权,得到融合小波-Contourlet系数.实验结果和均值、方差、熵与交叉熵等客观评价数据表明,在相同融合规则下,小波-Contourlet变换能够取得比Contourlet变换更好的结果;在相同变换条件下,基于不同窗口函数的区域能量融合规则的融合效果好于基于均值窗口函数的区域能量融合规则和低频采用均值与高频取最大值的融合规则.     

基于离散多小波变换的遥感图像融合方法

以不同分辨率的遥感图像为对象,基于Chui—Lian（CL）离散多小波变换的特性,提出了一种新的图像融合方法．该方法将两幅不同的源图像分别进行预处理和多小波分解得到各个分解图像,然后对分解图像分别采用基于区域特征的融合方法,得到混合的分解系数,通过多小波重构和后处理算法从而获得融合图像．该方法能够为图像融合提供一种比传统的小波变换更加精确的融合方法．实验结果证明采用这种方法可以得到更好的融合效果,不仅能够完好地显示源图像各自的信息,而且能更好地将源图像的细节融合在一起．     

基于小波包变换的自适应多用户检测

在分析传统自适应多用户检测的基础上，提出了一种基于小波包变换的自适应多用户检测算法．该算法用小波包变换进行前处理，然后再通过最小均方(LMS)算法实现自适应多用户检测．与通常的自适应多用户检测算法相比，该算法利用了小波包变换对小波空间进行分解，信号经小波包变换后自相关性会下降，收敛速度提高．同时在此分解过程中，根据信号与白噪声小波包变换完全不同的特性进行信号消噪．理论分析和仿真结果表明，该算法与传统LMS自适应多用户检测算法和基于小波变换的自适应多用户检测算法相比，算法收敛速度更快，且计算量较少，易于实时实现，还具有良好性能．同时仿真结果表明该算法收敛速度与小波基和分解级数的选择有关，分解级数越大，收敛速度越快；对于同一小波基系列，小波基正则性越好收敛速度越快。     

一种改进的第2代小波变换算法及应用

为了获得基于分析数据特征的小波函数,将第2代小波变换插值细分方法与最优估计理论相结合,提出了一种改进的第2代小波变换算法,在设计预测系数时,以小波分解的细节信号的平方和最小为目标函数,使预测满足一定的消失矩,通过最小二乘法确定预测系数,使预测系数能够反映分析数据的特征,采用最优插值估计的第2代小波变换分解及重构算法的降噪效果优于其他类型的小波,因此较理想地提高了滚动轴承振动信号的信噪比。     

基于小波变换的低通系数差分的图像压缩算法

提出了在SPIHT算法中引入差分处理、对低频域小波系数根据其分布特性进行分析的方法．图像经过小波分解后,对生成的小波系数进行差分处理．对5阶分解后的小波系数最顶层采用分块分组的方法,用小波块的质心代替小波系数实现滤波,每组小波块做差分处理,从而减小低频域小波系数间的冗余．在此基础上,通过统计和推导,改进差分量化的模式,得到其优化算法．实验表明,本算法比标准SPIHT的算法具有更高的压缩比,压缩性能能够提高0．01～0．02dB．     

小波域的灰色关联度图像压缩

为了改善小波变换的图像稀疏表示性能,提出了一种小波域的灰色关联度图像压缩算法.首先,利用小波变换对测试图像进行分解,获得不同区域的小波系数;然后,利用小波系数特点,将灰色关联度用于系数关联度的刻画中,并计算不同尺度间系数的灰色关联度;根据小波系数区域特征,将小波系数进行分类,构造出不同系数类型下的稀疏表示方法;最后,将该算法应用于图像压缩.实验结果表明,在相同压缩率下,所提算法的客观评价指标峰值信噪比较现有同类算法提高了1.04~3.65 d B,图像主观视觉质量明显提高.所提算法能够结合系数特征和视觉特性自适应地构造字典,提高了图像稀疏表示能力,进一步提高了图像压缩性能.     

选取小波函数的方法研究

在利用小波变换轮廓术进行三维面型测量时，由于满足存在条件的小波函数很多，而以前的研究论文，很少有针对小波选择问题的讨论，使得我们在如何选择合适的小波函数的问题上存在困惑.通过选取几种不同的小波对同一图像进行利用连续小波变换（CWT），比较不同小波在小波变换系数“脊”处的幅值和恢复图像的效果，得出通过参考小波变换系数幅值表现的方法来选取合适的小波函数的结论.计算机模拟和实验也证实了该方法的正确性.     

基于小波变换的测井曲线图像预处理研究

以测井曲线图像的预处理为研究对象,利用小波变换对图像进行不同尺度的小波分解,对得到的小波系数进行不同的处理,包括小尺度下的高频系数置零、阈值处理、模极大值处理以及增加大尺度下高频系数的相对值等方法,从而达到去噪、增强等图像预处理的目的。结果表明利用小波变换对图像进行处理,可收到良好的效果。     

基于小波变换的信号降噪处理

在介绍小波变换的消噪原理和方法的基础上,研究了影响小波变换降噪效果的两个主要因素：小波基函数和分解尺度。通过模拟的方法对同一信号分别采用db小波和sym小波进行降噪处理;以及用相同的小波基函数,采用不同的分解层数,对其降噪处理。     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法

针对小波变换和傅里叶变换去除图像噪声时各具不同的优点和不足,提出一种基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法.首先在傅里叶域中估计原始图像的功率谱密度,运用维纳滤波器降噪,降低原始图像噪声水平;再在小波域中通过基于上下文模型的自适应阈值法去除剩余噪声;在小波域中使用平稳小波变换分解图像信号得到分解后的系列小波系数,根据小波系数间的相关性,利用上下文模型求取小波系数的方差,将其代入由GGD模型估计出的阈值表达式得到自适应阈值,再用软阈值函数对小波系数进行处理,最后将处理后的小波系数进行小波逆变换完成去噪.仿真结果表明:该方法不仅能够有效滤除图像噪声,而且能够保留图像的边缘细节信号,抑制降噪引起的吉布斯现象.     

一种小波阈值的图像去噪的新方法

基于小波变换的图像去噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行去噪前,先对图像进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大;然后对图像采取局部阈值去噪法进行去噪;最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构。     

小波变换时频特性的信号识别

研究了小波变换时频特性的信号识别及其在复合材料损伤检测中的应用．根据小波变换的框架重构理论及时频相空间理论,提取信号的时频域特征,通过比较原信号的时频空间和小波变换相空间的相同部分,得到能反映同样时频特征的小波级数展开项和的个数,并用误差函数的最小化提取能反映时频性质的小波系数．以此作为小波神经网络的学习参数,经过学习后,使之能对信号进行识别．应用此方法对复合材料试验过程中的复杂曲线进行了实验识别,效果很好．从小波时频特性提取的信号特征,在时间和频率方面都能体现原信号所包括的本质信息,供助Ｂ样条小波神经网络的识别结果,达到了预期目的．     

一种新的基于小波变换的图像消噪方法

一种新的基于小波变换的图像消噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行消噪前，先对图像进行小波级数分解，对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大；然后对图像采取局部阈值消噪法进行消噪；最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构．仿真实验证明这种方法比一般的诸如中值滤波和维纳滤波等图像消噪方法有很大的改进，特别是图像均方差(MSE)有很大的降低，而图像的信噪比也有较为明显的提高。     

城市供水管网水量预测的小波神经网络方法

为提高城市供水优化调度的可靠性和实用性，对城市管网水量预测的方法进行了研究．提出了利用小波分解与人工神经网络相结合的小波神经网络管网水量预测模型，该模型以非线性小波基为神经元变换函数，通过伸缩因子和平移因子计算小波基函数合成的小波网络，并从理论上给出了严密的算法；同时通过逐步检验算法，科学地确定了网络结构，克服了普通人工神经网络难以确定网络结构、存在局部极小点等缺点．仿真结果表明，该模型比普通人工神经网络预测模型的预测精度高，并具有很强的适应能力．     

小波变换-差分吸收光谱法在NO气体浓度反演过程中的研究

差分吸收光谱法通过快变("窄带"高频)分子特征吸收部分来区别微量气体种类。在实际的测量中由于系统噪声信号叠加在吸收光谱上,进而影响测量结果。差分吸收光谱法较为常见的去噪分析方法为多项式拟合平滑滤波的方式,因此提出在不影响原有差分吸收光学密度细节的基础上采用小波变换-差分吸收光谱法进行逐层解析去噪。首先,利用软阈值小波去噪处理随波长在0上下波动的差分光学密度曲线,然后取绝对值求其绝对面积积分。不同气体浓度的差分吸收光学密度的面积积分不同,以此建立浓度反演方程,提高了反演精度。对于本系统而言采用db4母小波的小波母函数和一层分解层数效果最好。     

一种基于小波分析的SAR图像增强应用

通过对SAR图像的特征分析．采用小波分析方法．对图像做小波变换。提取各层小波分解系数，利用软阈值法对各系数作去噪预处理．然后再利用软阈值法对各系数做衰减或增强处理．最后重构出清晰图像．结果显示，用此方法处理的SAR图像，效果较好．既增强了图像对比度．又不损失细节信息．为进一步分析和开展海洋SAR研究奠定了坚实的基础．     

选取小波函数的方法研究

选取几种不同的小波函数利用连续小波变换（CWT）对同一图像进行处理,比较不同小波函数的小波脊系数幅值信息和恢复图像的效果,得出可以参考小波脊系数幅值表现的方法来选取合适的小波函数的结论.计算机模拟和实验也证实了该方法的正确性.     

光学小波变换的伸缩因子极限

分析了光学小波变换的伸缩因子极限，并对几种典型小波函数的伸缩因子极限作了计算．     

二代小波变换在地震信号降噪技术中的应用

小波变换是去除地震信号中随机噪声,提高信噪比的有力工具,但实际去噪效果受到小波基函数、分解层数、门限阈值和阈值函数的影响。将二代小波变换与改进的阈值函数相结合,通过对去除相关成分的小波细节系数进行白噪声检测,确定最佳分解层数。通过仿真实验证明,该方法具有较好的去噪效果。