小波变换中滤波器构造和零延拓的研究比较

在有限长信号的小波变换中,一般说来零延拓不是一种好的边界处理方法,但对有些类别的小波,零延拓却能带来处理上的很大方便和收到良好的效果。本文主要探讨了正交小波中低通滤波器hn的支撑为[0,M]的小波变换的边界处理问题,提出了零延拓是其较好的选择。     

基于小波变换的图像边界问题的研究

首先简要地介绍了一维信号对称边界延拓方式及二维信号双正交小波分解重构算法，然后在一维信号边界延拓方式的基础上，研究了在小波变换过程中，当高、低通滤波器长度为奇数且关于0对称时，数字图像能够精确重构的边界延拓问题。给出了数字图像的小波变换及边界延拓的步骤。最后，通过仿真实例验证了该对称边界延拓方式能够保证数字图像在小波变换中精确重构。     

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。     

一种适合JPEG2000的5/3离散小波变换硬件系统结构

改进一种"内嵌延拓提升小波变换"(Combining the data-extension procedur into the liftingbased DWT core)[1]快速算法,提出一种基于该提升算法的5/3小波变换硬件系统结构,它无需额外的边界延拓过程.由于将其边界延拓过程内嵌于小波变换模块中,使该结构具有减少内存使用量,降低功耗,提高硬件利用率和运算速度的特点.这种结构经系统验证适用于JPEG2000的5/3小波无损变换,当然也可用于其它各种实时图像压缩处理硬件系统.     

JPEG2000的5/3离散小波变换FPGA硬件实现

提出一种基于改进“内嵌延拓提升小波变换”(Combining the data-extension procedure into the lifting-based DWT core)快速算法的硬件结构,它无需额外的边界延拓过程。由于将其边界延拓过程内嵌于小波变换模块中,使该结构具有减少内存使用量,降低功耗,提高硬件利用率和运算速度的特点。这种改进结构经FPGA硬件仿真验证,适用于JPEG2000的5／3小波变换,当然也可用于其它各种实时图像压缩处理硬件系统。     

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．     

基于3D-CDF(2,2)和3D SPIHT的序列图像压缩编码研究

研究了3D DWT和3D SPIHT算法,用CDF（2,2）双正交小波为帧内小波变换的小波基,考虑到边界延拓效应,时间维小波变换也选用CDF（2,2）双正交小波为时间维小波变换的小波基,实验结果表明算法对于视频序列图像压缩是非常有效的,其压缩效果明显优于基于3D-DCT的压缩编码算法.     

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。     

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。     

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。     

一种自适应最优化小波变换算法及应用

传统的二进小波变换对非2的整数幂的数据要进行大量的边界处理,针对这一局限性,提出一种自适应最优化小波变换算法.其核心是通过解析被处理数据长度来捕获其长度的最佳逼近值,实现边界处理的最优化;通过分解最佳逼近长度来获取各层次小波变换基数,实现小波变换基数选择的自适应.与二进小波变换相比,自适应最优化小波变换算法具有运算速度快,边界处理量少,数据压缩量大等特点.最后通过一个图像压缩的应用实例表明了此算法的可行性.     

一种自适应最优化小波变换算法及应用

传统的二进小波变换对非2的整数幂的数据要进行大量的边界处理,针对这一局限性,提出一种自适应最优化小波变换算法。其核心是通过解析被处理数据长度来捕获其长度的最佳逼近值,实现边界处理的最优化;通过分解最佳逼近长度来获取各层次小波变换基数,实现小波变换基数选择的自适应。与二进小波变换相比,自适应最优化小波变换算法具有运算速度快,边界处理量少,数据压缩量大等特点。最后通过一个图像压缩的应用实例表明了此算法的可行性。     

小波变换消除数字全息零级像的应用

分析了小波变换的滤波性质,用小波变换对数字全息图进行了去除零级像的处理.与频域滤波的处理结果相比,小波变换可以显著提高再现图像的对比度;与空域模板法相比,小波变换可以更有效地消除零级光周边特定空间频率的系统噪声.     

基于小波变换矩阵的改进脊波变换图像去噪

针对Mallat算法构造小波变换矩阵处理图像. 为解决有限域脊波变换（FRIT)只能应用于素数像素大小的图像且图像处理中产生随机信号和“环绕”的问题, 提出3种改进型FRIT方法, 并将其与不同边界延拓方法相结合应用于图像去噪中.实验结果表明, 所给方法在对于具有直线特征的图像去噪方面性能较优.     

小波变换在图像处理中的应用

小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,其在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT),还有小波包(Wavelet Packet)和多维小波。本文主要介绍小波变换的发展及其在图像处理中的应用。     

基于小波变换的图像压缩算法

根据小波变换系数分布的特性,提出了小波变换的图像无损压缩算法、高保真压缩算法和大尺寸图像压缩的解决方案,提出了双正交小波变换的边界处理方法,解决了精确重建问题。     

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 .     

二维各向同性不可分小波变换特性分析

从滤波器设计、采样方面与标准二维可分小波变换的比较、分析二维各向同性不可分小波变换在图像处理中表现出来的特性,并针对不可分小波提出了新的父子关系定义和改进型零树结构.二维不可分小波变换相对标准可分小波变换而言,尺度函数和小波函数不可分且各向同性,具有更细的渐进尺度,更好的紧支撑特性,各个子带有清晰的频率特征及重建特性.本文通过实验统计分析了二维不可分各向同性小波特性,利用改进型零树结构大大提升了其在图像压缩中的性能;对不可分小波变换在图像处理中的应用具有指导性的意义.     

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。     

基于小波包变换的自适应波束形成

在小波变换算法的基础上，结合智能天线所处理的信号空域频率较高的特点提出了基于小波包变换的线性约束最小方差波束形成算法。该算法利用了小波包分解对高频分析更细致的特性。仿真结果表明，该算法的极点处增益和零陷都优于小波变换算法。