二维图像小波分析的滤波器设计

滤波器的设计是实现二维图像小波分析的关键。在研究图像信号特征和一维小波变换理论的基础上，根据图像信号邻近像素的相关性提出了一种准对称边界延拓方法，用一维小波变换实现了二维离散小波变换，同时，在理论上证明了行的反向数据流的离散小波变换也是反向的，离散细节信号除反向外并改变符号的性质，并利用双正交滤波器的对称性建立了一种实现二维离散小波变换的滤波器结构，实现证明此方法有较好的图像重构性和信噪比。     

基于小波图像编码中的边界延拓方法分析

当利用小波对二维图像信号进行变换时,会遇到因为图像信号是有限的问题而必须进行边界延拓。分析了各边界延拓方法的利弊和选择方法。给出将高、低频信号组织在一起进行研究的方法,举出几种不论信号长度为奇数还是偶数．都能在系数不扩充的情况下精确重构的例子。并予以证明。     

r因子拟周期延拓法

对小波变换用于子带编码时,有限长输入信号的延拓方法进行了研究。针对现有延拓方法的不足,提出了一种延拓方法－r因子拟周期延拓法。理论与实验均表明,采用该方法,可实现由任意小波分解信号的截取段延拓后精确重构原信号,优于现有的延拓方法,为小波变换在数据压缩中的应用开辟了一种有效途径。     

数字信号二进小波变换的滤波器与边界失真

讨论了由小波变换精确重建原信号的充要条件以及滤波器系数的不精确对重建信号的影响。采用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ紧支集规范正交小波基，推导了二进小波变换滤波器不满足边界对称条件时能精确重建原信号的范围，也讨论了边界误差及其消除的方法，实验结果证实了所得的结论。     

图像融合中小波边缘效应的消除方法

研究基于小波变换的图像融合方法中图像边缘效应产生的原因和消除方法．依据小波变换的定义和重构过程中所用多种边界延拓的方法，分析了边缘效应产生的原因，据此改进了传统边界延拓方法．利用先截短后扩展的延拓方法满足了图像边缘完全重建的要求．实验证明，改进后的边界延拓方法消除了原有融合图像中的边缘效应，有效地改善了融合图像质量．     

Ｍ—通道分解综合系统新框架及其信号的最佳对称延拓策略

在利用小波变换进行图象压缩时,需对图象进行边界处理以减小边界误差。一个行之有效的边界处理方法是对称延拓,存在许多不同的对称延拓。笔者提出了最佳对称延拓的概念,给出了求最佳对称延拓的算法,并用该算法得出了一般的Ｍ－通道综合系统中各环节的最佳延拓和加窗方案。     

一种基于小波变换的图像压缩的应用

对信号进行准确的分析、编码、压缩、快速传递或存储、精确重构是当今信号处理的目的。在数字图像信号处理领域,小波分析以时域和频域联合表示信号的特征,使得它在图形、图像、通信、计算机视觉领域都有很好的应用。我们结合数字图像的频谱特性给出一种基于小波变换的图像压缩方法。     

二维正交小波变换的向量空间算法研究

小波 {ψej,k,m(x ,y) |e=1,2 ,3,j,k,m∈Z}不仅可以构成L2 (R2 )空间的正交基 ,通过小波分解与重构 ,以及对Hj,Gj,H j ,G j 的行向量修改等 ,还可以产生N×N空间的正交基 .同时 ,N×N点阵信号 {Sl,r}( 0≤l,r,≤N - 1)的小波变换等价N×N于空间的正交变换 ,用我们的方法进行信号或图像压缩 ,不涉及对信号或图象进行周期延拓 ,可严格在N×N空间中进行 .首先研究了二维信号的小波分解与重构 ,给出了适用的二维张量积小波的分解与重构公式 .其次 ,给出了信号用分解公式进行小波分解与重构公式进行小波重构后完全恢复原信号的充要条件 ,并对完全重构充要条件的实现作了处理 .最后得到了N×N空间中由小波分解与重构滤波产生的正交基 .这样就推导出对N2 个数据进行小波分解后可精确重构的算法 ,该算法可避免信号做小波分解后在边界处不能精确重构 .     

基于运动轨迹的视频三维小波变换方法

将运动矢量估计与三维小波变换相结合用于视频信号压缩 .这种方法在对序列作时域上的一维变换时 ,是对各帧中由运动矢量联系起来的一条运动轨迹上的像素进行 .由于在实际情况中 ,通过运动矢量联系而形成的像素运动轨迹是任意长度的 ,这就需要对任意长度的像素串作一维小波变换 .此文在二代小波提升算法基础上 ,通过修改边界延拓方法获得一种任意长度信号的小波变换算法 ,并将其用于基于运动轨迹的视频时域小波变换 .实验结果表明 ,对于运动幅度大的视频序列 ,这种方法可以获得比常规三维小波变换编码高的压缩性能 .     

基于Mallat算法的一维离散小波变换的实现

目的研究信号的局部化特征。方法应用Mallat算法,实现了信号一维离散小波变换的逐级抽取过程。结果信号经过离散小波变换后,将平滑分量和细节分量分离开来。结论应用该算法能够由粗到细的分析信号,同时也能通过滤波器组实现原始信号的重构。     

实时图像小波无损压缩系统的FPGA实现

将Altera公司的DE2多媒体开发平台与Terasic公司的D5M数码相机开发套件相结合,设计了一套基于小波无损压缩的实时图像处理系统。系统采用便于可编程逻辑器件灵活实现的二维整数5/3提升小波变换实现压缩。为保证图像的无损压缩,对边界数据进行对称周期延拓处理。并针对实时处理过程中的大容量数据流的存储问题,应用片外存储资源保存采集和处理过程中的图像数据,有效地降低了片上存储资源的消耗。测试结果表明:系统满足实时图像采集、预处理及无损压缩的要求。     

基于MATLAB的数字图像小波变换算法比较

小波变换是数字信号处理中非常有力的一种工具,本文通过阐述基于MATLAB的小波变换的软阈值 降噪方法,旨在展示小波变换在图像噪音消除方面的实际运用以及前景．通过使用傅立叶变换算法和小波变 换算法对同一幅图像进行降噪处理的比较,可以看出:小波变换的主要特点就是能够提供局部细化与分析的 功能,小波变换降噪算法具有很强的实用性．     

信号和图像的最佳小波分解

给出一种寻找信号和图像的最佳小波分解方法 .对正交小波、对称正交小波、双正交和对称双正交小波 4种情形进行了讨论 .结果表明 ,此方法可以提高压缩图像的信噪比和压缩比     

基于量化的小波域数字音频水印算法

提出了一种基于量化的小波域数字音频水印算法，该算法首先将视觉可辨的二值水印图像降维成一维水印序列，再将水印序列伪随机排序并与m序列作扩频调制，最后对数字音频信号作分段离散小波变换，调制信号通过量化处理过程嵌入到离散小波变换后的系数中，提取水印信号无需使用原始数字音频信号，仿真实验表明水印是不可察觉的，经过mp3有损压缩，低通滤波，重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

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。     

Semi-Fragile Watermarking for Copyright Protection and Image Authentication

In this paper, we propose a semi-fragile watermarking technology for copyright protection and image authentication. We transform the image into wavelet domain and group the four adjacent wavelet coefficients. Utilizing the characteristics of tile human visual system, we embed a digital signal into the average of the four adjacent wavelet coefficients since the mean has better ,stability than single wavelet coefficient. This method needn‘t original image when extracts the watermark. Experimental results show the effectiveness of this method which is robust to common image process and fragile to malicious attack.