TM与SPOT5影像HIS小波融合方法及应用分析

选择北京密云水库及周边地区为实验区,在分析多源数据融合层次和各种融合方法的基础上,针对TM与SPOT5数据运用IHS变换融合法、小波变换融合法以及IHS小波变换融合法分别进行融合实验。在小波变换以及IHS小波变换融合法中,分别采用了二维连续与离散的小波变换方式,研究了小波变换层数以及低频与高频分量系数的选择结果对于融合效果的影响。最后运用主观定性以及客观定量评价方法,经对不同指标的权重计分建立详细的等级评定,对融合结果进行评判。结果表明:在所选小波方法中,二维连续2层小波效果较好,而IHS结合二维连续2层小波方法效果较为突出。     

非线性小波变换及其应用

对线性小波变换和非线性小波变换进行了介绍,在此基础上重点分析了非线性小波变换的优点,最后对非线性小波变换的若干典型应用及应用中的问题进行了讨论.     

改进的小波变换阈值去噪方法

针对Donoho的阈值去噪方法有时去噪效果不能令人满意的问题,提出了一种二次小波变换阈值去噪的方法--对小波变换各个尺度上的小波系数都进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数,再由重构的小波系数重构原信号,此时原信号中已去除大部分随机噪声,此后再对重构后的原信号进行小波域阈值去噪.仿真结果表明:该方法具有良好的去噪效果,而且对信号的主要细节保留较好.     

连续小波变换研究

给出了多元可允许小波定义,提出了多元小波变换的一般形式,通常的小波变换只是其中的特例.从数值计算角度出发,在一系列的多元小波变换中,选择一个适当的小波变换,对小波正变换和逆变换进行离散,构造了数值解法,仿真实例表明了此方法的有效性.     

小波变换技术概述

小波变换具有良好的时频局部化特性,通过小波变换可以将一个时域信号进行多分辨分解,因此小波变换技术就常被应用到数字水印中来。文章对小波变换理论及其相关知识进行了研究,论述了离散小波变换、多分辨率分析等理论。     

基于最大相关性的小波谐波检测方法

谐波的存在严重影响电网中电能的质量,保证电力系统的安全运行,首先要对谐波进行准确的检测和分析,剖析电网中的谐波成分.傅里叶变换能够分析谐波中稳态成分,却无法分析电力谐波中广泛存在的暂态及突变信号.小波变换的时频分析方法应用于谐波分析当中,弥补了傅里叶变换的这一缺陷.本文通过Matlab仿真,采用最大相关性的方法选取小波基,并用小波变换实现对电力系统中暂态信号的分析,将小波变换与傅里叶变换的分析方法进行比较,验证了基于小波变换的谐波检测方法的有效性.     

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。     

一种整数—整数小波变换

提出了一种产生整数－整数小波变换的方法。此方法可得到与信号或图像相匹配的满足最小均方误差准则的小波基,而且这种小波变换是可逆的双正交小波变换,此变换可用于无损或有损信号和图像压缩编码。     

线调频小波变换及其应用

线调频小波变换是一种新的线性时频分析方法.在介绍线调频小波变换的基础上,比较了短时傅里叶变换、连续小波变换、线调频小波变换在瞬时频率计算方面的优缺点.最后给出了在石油勘探开发中利用线调频小波变换对沉积旋回信号进行分析的一些初步应用.     

高维小波变换的一般形式

利用小波变换是等距变换这一事实，推导出高维小波变换的一般形式，使通常的小波变换只是其中的一种特殊情形。在实际应用中，可以适当的选取参数α，β。这使小波变换的应用更广泛，使用更灵活。     

SAR图像平稳小波变换相干斑抑制方法

提出了一种基于平稳小波变换的合成孔径雷达 (syntheticaperturradar,SAR)图像相干斑噪声抑制方法 ,即通过对SAR图像进行多层平稳小波变换 ,对平稳小波变换的细节图像信号进行阈值处理 ,以达到相干斑噪声抑制的目的 .实验结果表明 :此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外 ,还保留了尽可能多的目标特征和图像细节 ,有着较好的图像视觉效果 .     

提高亚像元图像分辨率的小波B样条方法

基于亚像元动态成像技术,提出了将小波变换与B样条曲线相结合的方法来提高亚像元图像的空间分辨率．该方法先将亚像元图像用四条B样条曲线插值放大,把放大后的图像进行小波分解为低频及水平、垂直、对角方向的高频子图像,用原始低分辨图像替换子图中的低频部分后再进行小波反变换来重构高分辨率图像．仿真结果表明,与其他方法相比,本方法可得到更好的视觉效果及较高的尖峰信噪比,是一种提高光学遥感图像分辨率的有效算法．     

基于多分辨率-分水岭算法的图像分割方法

提出了在小波多分辨率域中使用分水岭算法对图像进行区域分割和融合的新方法,该方法首先使用小波变换理论将原始图像变换为不同层次的金字塔多分辨率图像；然后通过分水岭算法获得最低分辨率下的分割图像；最后。利用逆小波变换将分割的图像映射到原始分辨率上．从而获得分割图像．实验结果表明：此方法可以大大减少噪声存在下的过分割现象．     

基于小波变换的图像超分辨率增强算法

视频图像超分辨率增强技术具有重要的研究价值。文章在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的图像超分辨率增强算法,该算法充分利用小波多分辨率分解思想,体现图像分辨率降低的自然过程;通过估计高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值方法致使图像高频部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径,具有一定的实用价值。     

基于小波变换的快鸟遥感影像数据融合

在给出小波变换基本模型的基础上 ,探讨了采用小波正交分解与重构来进行遥感信息融合的基本原理 .快鸟影像数据是目前新的高分辨率卫星遥感数据产品 ,在分析该数据特点的基础上 ,考虑采用小波变换应用于快鸟高分辨率卫星影像数据全色和多光谱数据的融合 ,并给出了具体的数学模型和实现流程 .作为实际应用 ,又详细给出了小波用于遥感数据融合的中间过程和最后结果 ,并通过分析影像融合的效果 ,提出了有效的成果调整方法 ,且说明了该方法是切实有效的     

基于墨西哥帽小波变换的机载SAR海面风场反演

针对从机载SAR探测图像中反演风向中如何提取图像中的风条纹信息的问题,给出基于墨西哥帽小波的风条纹信息提取方法,结合二维快速Fourier变换反演海面风向.以中国南海海域一组机载SAR实测数据为例,采用该方法反演风向,并运用CMOD4、CMOD-IFR2和CMOD5模式反演风速,验证海面风场反演方法特性.结果表明,墨西...     

小波分析在SAR图像边缘检测中的应用

边缘提取是图像分析的基础,但由于SAR图像中存在强的、乘性的相干斑噪声,使在光学图像中有效的边缘检测器对于SAR图像不再适合。基于小波变换的边缘检测器,由于采用了固定的阈值,在SAR图像边缘提取的同时也会检测出很多虚假的边缘,特别是在图像的亮区。因而,本文提出了具有恒定误警率的自适应变化阈值,并基于小波变换的多分辨率分析,有效地提取边缘特征。仿真实验表明该算法对于有相干斑污染的SAR图边缘提取是很有效的。     

基于正交小波包遥感图像融合算法研究

正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分。首先推导了小波包分析的基本原理,并给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法,最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性。     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

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。