一种基于小波模极大值的信号去噪算法

研究了小波变换中噪声和信号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题,提出一种基于小波模阈值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法,并把该算法与传统小波阈值去噪算法进行了对比。仿真结果表明,该算法可以明显地去掉噪声和信号中次要的模极大值曲线,保留信号主要的模极大值曲线,在定位信号特征点上优于小波阈值去噪算法。     

小波分析与Fisher判别法相结合的数字水印算法

提出了在彩色图像的小波变换域中实现数字水印的一种算法。该算法能很好地保证水印图像与原始图像具有相似的视觉效果,而且在用Fisher判别法实现水印盲复原时能准确地抽取水印信号。最后通过实验测试验证了该算法的鲁棒性。     

一种基于小波包变换的反辐射导弹检测技术

针对雷达回波中的载机为单频信号且占主导地位,而导弹为宽带调频信号,应用正交小波包变换可以分离不同频带的回波信号的特点,提出了一种应用小波包变换检测反辐射导弹(ARM)的方法。其中小波包系数反映信号在相应频段的能量分布,依据小波包能量进行自适应阈值处理,小波包重构后即可有效抑制回波中的强载机分量。仿真显示,这种方法能够将微弱的ARM信号有效地检测出来。     

小波图像编码技术的改进算法

针对多级树集合划分编码算法(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)存在集合分割复杂,占用内存空间大的不足,提出了一种改进的新算法。该算法简化了分割排序策略,加入了幅值精细编码,在一定程度上克服了SPIHT图像编码算法的不足。实验结果表明,改进算法提高了编码速度,减少了内存的消耗,提高了图像复原的质量,是一种有效的图像压缩方法。     

基于小波变换的图像边缘检测

提出了一种新的基于小波变换的多尺度多分辨率特性的边缘检测方法。分别利用不同尺度小波变换后的水平方向、垂直方向和对角线方向高频信息 ,根据李氏指数与小波变换关系 ,采用零交叉检测方法和极大值在不同尺度下传播的特性 ,检测出图像在 3个方向的极大值。对不同尺度不同方向高频子图像 ,首先采用平均值法确定阈值 ,去除震荡噪声 ,然后对不同方向高频子图像合成的图像 ,根据最大类间方差法 ,计算其阈值 ,求出极大值 ,最后从这 3个方向的极大值中确定出最大值。实验结果表明 ,检测出图像的边缘结果非常理想。     

基于改进小波变换的海上目标检测

为提高弹道导弹打击舰船的命中精度,研究分析弹载合成孔径雷达的海上目标检测具有重大意义。针对基于传统小波变换的检测算法在相干噪声下难以快速实现目标检测的问题,提出基于改进小波变换的检测模型。首先,利用方向可调的小波函数改进传统小波变换,在提高检测精度的情况下,可避免进行非极大值抑制;其次,重点针对方向小波变换运算复杂的问题,从算法原理和实际应用两方面着手,分别构造可变方向角和掩模矩阵,减少了运算量;然后,在此基础上利用高低帽滤波和闭运算的组合处理,增强边缘区分度,即可通过二值化处理完成目标检测;最后,以舰船的目标检测为例,从检测精度和运算时间两方面验证改进模型的有效性。     

基于整数到整数小波变换的图像编解码器设计

为设计具有低运算复杂度和渐进传输特性的图像编解码系统,采用对图像进行整数到整数小波变换,变换后的系数采用空间方向树结构进行了重新组织。整数到整数小波变换的优点使编码器的运算量有较大幅度降低,空间方向树结构使编码器获得了嵌入式码流。试验表明,该系统可在一定程度上满足图像信息在存储、网络浏览以及传输方面的需求     

Global motion estimation with Gabor wavelet transform

1 .INTRODUCTIONIn video compression algorithms , motion esti mationand motion compensation are widely used. However ,the motion of camera has not been considered several-ly until Mpeg4 and H.263 encoding standards werepresented .Inthelast several years ,global motiones-ti mation has become more i mportant in transmissionvideo in different applications such as network ser-vice , multi media communication and personal com-munication device . Alot of researches showthat theprecise global mo…     

基于修正小波变换插值-TAN的雷达降水粒子分类

对于双偏振天气雷达在获取数据分辨率较低情况下的降水粒子分类问题, 提出一种双偏振体制天气雷达下基于修正小波变换插值-树扩展朴素贝叶斯(tree augmented naive Bayesian, TAN)的降水粒子分类方法。首先,需要在原雷达偏振参量数据分辨率比较低的情况下进行修正小波变换插值处理,以获得较高分辨率的雷达偏振参量数据。然后,基于互信息理论利用离散化的高分辨率偏振参量数据进行TAN网络结构和参数训练,得到可用于降水粒子分类的TAN网络。最后, 将高分辨率的雷达偏振参量数据带入到最终获得的TAN网络中以实现降水粒子分类。对实测数据的处理结果表明, 对于低分辨率雷达偏振参量数据, 所提方法可以取得较好的降水粒子分类结果。     

基于小波变换和ANFIS模型的不规则海浪组合预报

利用小波变换对不规则海浪进行多尺度一维小波分解与重构,得到相对简单、规则的准周期分量信号,然后建立了各信号的多输入、单输出自适应神经模糊推理系统(ANFIS)预报模型,最后对预报结果进行集成。基于Matlab语言的仿真结果表明,该方法不仅降低了预报的难度,而且具有较高的预报精确度。此方法亦可用于船舶横摇、纵摇、艏摇运动的预报。     

基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法

针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题,提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量,提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换,得到各小波子带的系数,并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在,提出一种自适应的阈值检测方法,将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本,实现对弱目标信号的检测。该算法不依赖海杂波具体模型。最后对某实测海杂波数据集进行实验,验证了所提算法的正确性。     

Multisensor image fusion algorithm using nonseparable wavelet frame transform

1.INTRODUCTION Withtherapidimprovementofsensortechnology,numerousmultisensordata,whichoftencontaincom plementaryandredundantinformationaboutthere gionsurveyed,areobtainedinmanyfieldssuchasre motesensing,medicalimaging,machinevisionand militaryapplications.Sensorfusionisincreasinglybe comingapromisingresearcharea.Itcanbedivided intosignal,pixel,feature,andsymbollevels.The papermainlyaddressestheproblemofpixellevelim agefusion.Throughcombiningregisteredimages generatedbydifferentimagingsyst…     

New algorithm for infrared small target image enhancement based on wavelet transform and human visual properties

1 .INTRODUCTIONBecause of the li mitation of the existing infrareddevices’function,the effects of infrared sensor’si maging are far from perfection and have manydrawbacks such as big noise , low contrast , andpoor visual effects , which affect badly its use inthe real battlefield. The goal of i mage enhance-ment is to reduce noise , preserve edges and i m-prove the visual effects of i mages , so i mage en-hancement is an absolutely necessary part of signalprocessing in the infrared i mag…     

基于小波变换和神经网络的水下宽带回波分类

目标识别是水下信息处理系统的主要任务之一,针对此问题,从目标识别的三个基本环节研究了水下宽带回波的分类。首先基于连续小波变换提取了实测莱蒙湖底回波的尺度———小波能量谱,以径向基函数作为分类器,得到了很好的分类效果。接着给出了三种选择特征的准则,并研究了这三种准则对分类效果的影响,结果表明,这三种方法都可以在保证分类准确度的同时有效降低特征维数。     

小波包子带频域矩和遗传算法的图像隐写分析

针对现有典型的通用隐写分析方法提取特征时多数对图像进行正交小波分解中的不足,提出了一种新的利用小波包分解和遗传算法的高效的隐写检测方案.首先对原灰度图像及其预测误差图像运用小波包分解生成多个子带,提取各子带系数的直方图特征函数多阶矩作为特征,将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回,指导遗传算法搜索最优的特征选择方案.针对Outguess、F5、MB1隐密图像与载体图所组成的混合图像库上的仿真实验结果表明:该方法比现有的隐写分析方法,平均检测率提高了约1%-17.8%.     

一种新的基于小波对比度的图像融合算法

改进了局部小波对比度的定义。基于新的对比度的融合过程,选择系数时针对融合图像的视觉重要性,而不是孤立地在单幅源图像上计算的视觉重要性,因而对于融合图像更加有意义。图像融合过程采用了"选择"和"加权平均"混合的系数选择规则,在充分保留显著图像细节信息的前提下,进一步增强了算法的稳定性。仿真结果及客观分析表明,基于改进小波对比度的图像融合算法能具有明显的提高。     

基于Tetrolet变换的图像稀疏逼近算法

针对现有大部分图像稀疏逼近算法通用性不强,仅对具有某类特征的图像具有最优逼近性能的问题,利用小波变换与Tetrolet变换各自的优点,提出了一种通用性强,不受图像特征限制的图像稀疏逼近算法。该算法分别利用小波变换与Tetrolet变换对图像的平滑区域与细节区域进行稀疏逼近,先提取平滑区域,对平滑区域进行修正,然后对修正后的平滑区域进行稀疏逼近。根据平滑区域稀疏逼近的结果分离出细节区域,实现对细节区域的稀疏逼近。对一系列典型图像进行仿真的结果表明,该算法通用性强,不受图像特征的限制,在同等条件下,图像重构质量比传统小波变换高约5.5 dB,比Tetrolet变换高约1.0 dB。     

基于对称小波变换的多层系数乘积去噪算法

为了有效地去除信号中的噪声,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法.该算法利用时称小渡能够反映信号突变位置的特点,把相邻的两层细节系数相乘得到模极大值,再加以阈值化和归一化,然后与低层的细节系数相乘,得到降噪的细节系数,重构后得到去噪信号.给出了应用该算法的具体步骤,并且通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

基于移不变二维混合变换的机场雷达噪声抑制

机场跑道异物(foreign object debris, FOD)检测对飞行器的安全起降有着非常重要的意义,而机场跑道异物检测的一个关键环节是很好地抑制机场雷达图像的噪声,因此提出一种基于距离时间维的移不变混合变换以抑制机场雷达图像的噪声。首先,在雷达成像时进行离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)和维纳滤波滤除距离维上的噪声。然后,在雷达成像时进行超分析离散小波变换(hyperanalytic wavelet transform, HWT)自适应滤波去除时间维上的噪声。与传统的成像后去噪算法相比,本文的算法可以有效地去除机场雷达图像噪声,显著地改善图像的视觉效果。最重要的是该算法具有很强的实时性,可以很好地应用到工程实践中。     

基于子波变换和神经网络的舰船目标识别

特征提取方法和分类器的选择是舰船目标识别的关键。介绍了一种目标分类和识别的方法。首先利用子波变换和多分辨分解算法对实际采集到的各类舰船目标辐射噪声进行特征提取 ,获得目标的线谱和调制谱特征 ,然后利用模糊自组织聚类网络 (FKCN)分类器对各类目标进行分类识别。最后利用实测数据进行仿真分析 ,并与其它特征提取和分类识别方法比较 ,验证了所用方法的可行性 ,且获得了较好的效果。