α尺度多小波正交尺度函数及其mallat算法

多小波解决了单小波不可能同时具有正交性、紧支性和对称性的困难,更具有研究的价值.在正交多小波理论的基础上,利用两尺度矩阵研究了一种特殊的紧支撑尺度函数构造成正交尺度函数的方法以及a尺度正交多小波mallat算法,得出了相应的分解和重构关系.     

基于小波域隐马尔可夫模型的人脑MRI体数据分类

为保证三维体视化图像能较准确地表达组织，以人脑磁共振图像为例，提出了基于小波域隐马尔科夫模型的体数据分类算法，首先采用EM算法进行HMT模型参数估计，然后通过小波分解，得到近似初始分类数和各类在小波空间中的特征量，这在以往体数据分类中需要事先对体数据进行大量的训练才能得到．分类结果采用ICM（iterated conditional mode）方法获得．其结果表明，该方法在运算时间和分类效果上都优于以往的多分辨率分类方法．     

Loop细分小波紧框架对三维图形压缩的应用

在基于Loop细分小波紧框架多分辨率分析理论的基础上, 推导了Loop细分小波紧框架的分解和重构公式, 用这些公式实现了多分辨率曲面的构造并将其应用到三维网格图形的压缩中. 通过与双正交Loop细分小波算法的比较, 表明基于Loop细分小波紧框架的多分辨率分析算法具有较好的压缩效果. 由于通常的输入网格不具有细分连通性, 而基于细分曲面的多分辨率分析算法要求它所处理的网格具有这种连通性, 所以特别提出一种构造既能逼近输入网格又具有细分连通性网格的简捷算法.     

基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割

提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。     

有限元分析后处理程序中的等值面生成算法

针对有限元分析数据场的特点，提出了一种四面体部分方法，并采用了一种快速搜索的数据结构，显著地减少了计算时间，有效地实现了有限元后处理程序中的等值面生成。实例表明，该方法适用于数据场稀疏，不规则并且具有多种体单元的有限元模型，能够保证等值面生成的拓扑一致性和正确性。     

有限元分析后处理程序中的等值面生成算法

针对有限元分析数据场的特点，提出了一种四面体剖分方法，并采用了一种快速搜索的数据结构，显著地减少了计算时间，有效地实现了有限元后处理程序中的等值面生成．实例表明，该方法适用于数据场稀疏、不规则并且具有多种体单元的有限元模型，能够保证等值面生成的拓扑一致性和正确性     

L^2（R）的多分辨率分析与地震道信号的小波正交分解

作者详细地介绍了Ｌ＾２（Ｒ）中信号的多分辨率分析及小波正交分解的理论，构造了适合处理地震勘探资料的中尺函数和小波函数以及相应的频率响应，将它应用于处理地震道信号的实际资料，表明这种正交分解是有效的。     

小波分频及其在海洋地震数据瞬时属性提取中的应用

小波变换是用伸缩和平移小波形成的小波基来分解或重构时变信号的一种信号处理方法。将小波变换运用于地震数据分析,其目的是在时频域内细致地分析地震记录的时变特性,以获得详细的有用地质体信息。针对墨西哥湾海域地震数据噪音干扰大、分辨率有限的问题,应用小波分频的方法对该海域的地震数据进行处理并提取其瞬时属性,结果表明该方法具有很好的时频分辨能力,可有效压制噪音干扰,提高地震记录的分辨率,在确定地质体分布以及识别地质体的构造特征方面,取得了理想的效果。     

基于小波变换和形态学的图像分割方法

提出一种基于小波变换的分水岭图像分割方法。首先,源图像进行形态学开闭重建滤波,然后将滤波后的图像进行小波分解,在小波分解顶层的低频概貌图像中用分水岭分割算法将图像分割成若干个小区域,根据一定的区域合并准则进行区域合并,获得初始分割图像,最后将初始分割图像投影到全分辨率图像上,得到最终的分割图像。该方法有效地解决了传统分水岭算法对噪声敏感和过分割问题,并提高了计算速度。     

一种基于高斯小波变换的红外热图象阈值自动选择方法

利用小波分析对局部具有良好的时域和频域分辨率的特点 ,将其引入到红外热图象的分割中 ,提出了一种基于小波变换的多分辨率门限选择方法。实验结果表明 ,这种方法不但能有效地解决红外热图象中存在的图象模糊、噪声过大的问题 ,而且改变了传统分割方法中人为选取阈值参数的作法。     

基于小波和模糊理论的纹理分割方法

提出了一种基于小波和模糊理论的纹理分割方法,该方法首先对图象进行高阶小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象;然后采用模糊聚类方法从最低分辨率图象进行聚类,将低一级的分割结果扩展后再应用于较高级分辨率,一直到最高分辨率为止,这样就得到一个原始图象的初始分割;最后引入空间约束算法,得到原始图象的粗细分割结果．由于考虑了图象象素之间的相互关系,故提高了分割的准确性．仿真结果表明该方法是比较有效的．     

一种基于小波变换的多阈值分割算法的研究

本文研究了基于小波变换的多阈值图像分割算法。通过小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数,然后利用小波多分辨率分解,将直方图曲线进行平滑去噪,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,最后采用从粗到细的过程分割图像。算法证明合理。     

多源遥感数据融合方法探讨

研究了基于IHS变换和多分辨率小波分析的叠加融合方法，并提出了改进的叠加融合方法，其基本做法是保持多光谱(低空间分辨率)遥感影像I分量小波分解后的低频信息不变，将高空间分辨率遥感影像小波分解后的高频信息叠加到多光谱I分量小波分解后的高频信息上，而后对叠加后的I分量进行小波逆变换得到I’，最后对I’HS进行IHS逆变换得到融合后的多光谱影像。融合实验结果证明，改进后的叠加融合方法不仅提高了多光谱影像的空间分辨率，而且在保持多光谱影像的光谱特性等方面相对于改进前具有更大的优越性。     

浅析小波最大分解层

针对在小波和小波包分解中最大分解层的确定多凭借经验,同时为避免过度分解造成的假频,提出一个确定最大分解层的实用方法。该方法不仅利用数据长度和小波阶数,还进一步利用数据的振幅谱以及尺度函数和小波函数的中心频率,从而使得该方法能有效避免小波和小波包过度分解产生的假频。实例应用表明了该方法的有效性和实用性。     

基于多分辨方法的海量数据三维云体绘制

针对因图形硬件存储能力有限带来的海量云数据体绘制的交互性差等问题,提出了一种适用于大规模体数据压缩的多分辨率三维云体绘制方法。该方法首先引入基于变异系数的多分辨率细节层次划分,再利用小波变换和最优量化对划分数据块进行压缩,最后采用基于GPU的自适应采样光线投射算法对云数据进行体绘制。实验结果表明:该方法与传统的多分辨率压缩绘制方法相比,既提高了绘制速度,又保证了绘制的逼真效果。     

基于多分辨率分解的图像数字水印算法

提出了一种基于DWT多分辨率分解的数字水印技术．利刚多分辨率分解技术，分别将原始图像与水印图像进行三层离散小波变换，将相同分辨率层次水印嵌入到对应的相同分辨率层次的原始静态图像之中，使水印对原始图像具有自适应性．实验结果表明，本文提出的水印技算法经某些图像处理操作和JPEG压缩后仍是鲁俸的．     

正交样条的多分辨分析方法

构造正交样条函数,其性质与正余弦函数有些类似．应用正交样条函数,构造一种有别于小波分析的多分辨率理论,并给出递推公式．相对于小波分析,其在无损压缩方面的压缩量更大,效果更好．在信号分解等到方面,具有好的应用前景．     

基于分数进制小波变换的分辨率可指定的DEM综合方法

DEM的尺度效应研究需要分辨率连续变化的,空间定位基础一致的DEM数据作为数据源.针对这种需求,本文基于采样定理与分数进制小波变换,探讨了一种由较高分辨率DEM生成较低分辨率DEM的有效综合方法.首先基于采样定理分析了DEM分辨率与最高频率的关系,提出了通过降低DEM有效最高频率获得分辨率指定的DEM的新思路;然后基于该思路,探讨了分数进制小波变换自由精细的时频分解性能,以及对各分解部分的基于能量的阈值处理过程,进而实现了一种分辨率可指定的DEM综合方法;最后,对所指定的分辨率的合理性、空间定位的一致性、所生成DEM的综合效果进行了实验论证,并将所得DEM与由地形图派生的DEM以及由常规方法所得的DEM进行了对比分析,结果验证了该方法的有效性.     

面向绘制加速的多分辨率几何压缩

提出了面向绘制加速的多分辨率几何压缩的概念，以及一种基于顶点排序和Haar小波思想的实现方法，实验结果表明，该方法具有较高的几何压缩效率，而且支持三维几何模型的递进传输和多分辨率表示，同时由于在模型的压缩编码中考虑了网格的绘制顺序，它可以成倍地提高三维几何模型在客户端的绘制速度。     

基于小波的位场数据融合

对已完成区域重、磁力调查的地区,结合油气勘探的需要,在重点区块进一步开展高精度的重、磁力数据采集．将区块高精度的重、磁力数据与早期获得的品质可靠的区域重、磁力数据融合,既是资料积累的需要,也是新一轮的油气勘探中重、磁力勘探资料处理面临的新问题．二维位场数据经小波分解后能够产生不同分辨率的图像,对区域和重点勘探区块的重、磁力数据进行小波分解,并加以组合选择和低频补偿,实现位场数据的融合．模型试验证实了方法技术的有效性,也揭示了位场数据的融合受到插值步长、小波函数以及小波分解阶数的影响．这一技术应用于南海深水区重力资料的处理,取得了十分理想的效果．