小波变换与傅立叶变换在信号消噪中的对比研究

本文介绍了小波变换,阐述了小波消噪的原理。通过仿真,比较了二者在信号消噪方面的优缺点,得到了小波变换在信号消噪方面明显优于傅立叶变换的后记。     

小波变换及其在图像处理中的应用

对小波变换的引出，正的以变换的实现，小波变换的变焦作用，以及在图像压缩，边沿检测中的应用作了详细途述，且应用小波变换处理图像，得到了满意的实验结果。     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波变换(Wavelet Transform)是近几年发展起来较新的数学分支,应用十分广泛.本文介绍了小波变换的基本原理,并论述了它在图像处理中的应用.     

形态小波变换在图像处理中的应用

论述了小波理论、多分辨分析技术与数学形态学的基本方法和内在联系，以及基于这三类理论所产生的形态小波变换的基本思想和应用方法，并通过一些基本的形态小波变换，展示了形态小波及其变换在图像处理应用中的巨大潜力。     

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。     

小波变换在虹膜图像消噪中的应用研究

针对虹膜图像中存在的斑点噪声,利用小波变换消噪的特点,将虹膜图像进行小波分解,然后分别采用硬阈值、软阈值和小波指数函数三种方法进行消噪处理。结果表明小波指数方法是较优消噪方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。     

应用小波变换对语音信号消噪处理的研究

提出小波变换在语音信号消噪处理中的应用，在虚拟仪器设计软件——LabVIEW平台下，调用MATLAB进行编程设计，实现了语音信号的消噪处理和结果显示。实验结果表明：与滤波器消噪结果相比较，小波消噪方法达到了更好的消噪效果。     

基于小波分析和傅立叶变换的交通流特性分析

随着经济的发展和汽车保有量的增长,道路交通流特性日益复杂化,交通流特性的分析在交通系统的研究中占有越来越重要的地位。本文在研究小波分析和傅立叶变换在交通流分析中应用现状的基础上,将小波分析和傅立叶变换相结合,先对交通流进行小波软阈值去噪,对比同一路段不同断面的交通流序列特点,然后运用小波分析和傅立叶变换将其进行分解,得出停车线上游位置不同断面交通流的强相关性特征。     

小波变换理论及其在信号处理中的应用

详述了小波理论产生的实际背景和发展状况，对小波变换的定义、时频局部性及处理突变信号的能力作了分析．最后，讨论了小波变换在信号处理中的应用，并展望了其应用前景     

小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.     

基于小波变换的图象处理技术

小波变换是新近发展起来的一门技术,已广泛应用于信号处理、图象处理、量子场论、地震勘探、语音识别与合成、音乐、雷达、CT成相、机器视觉、机械故障诊断与监控以及数字电视等科技领域,又由于它具有时域和频域具有良好的局部化性能,因而在图象压缩编码中得到普遍应用。本文就是在此前提下,对小波变换的原理及离散小波变换算法结构进行了研究,提出了小波理论应用于图象处理的基本思路,并通过对三维医学图像有效编码的具体描述,例证了小波变换在图象处理技术中的实用价值。     

小波变换用于数字图像相关法位移场的平滑处理

基于小波多分辨率分析，对数字散斑相关法获得的位移场进行平滑处理。将含噪声的位移场进行小波分解，获得在不同尺度上的小波系数；根据位移和噪声在频率上的区别，消除属于噪声的小波系数，从而实现噪声滤除；讨论了小波基的选择和去除属于噪声的小波系数关键技术问题，实验结果表明位移场的噪声得到了很好的滤除。此方法尤其适用于非平稳位移场噪声的平滑处理，小波变换在噪声滤除方面具有一定优势。     

傅立叶变换用于图像处理时的特性分析

针对数字图像处理的特点，对傅立叶变换用于图像处理的特性进行了分析，给出了傅立叶变换用于图像处理时的物理意义。     

利用Visual C++实现数字图像处理研究

在信息处理和信息传输中,为了提高处理和传输的效率并减少信息损失量,需要将大量信息进行压缩编码.数字图像处理中的变换域压缩编码技术是将图像信号以图像数据块为单位作二维变换,然后对各变换系数逐个地进行量化和编码,达到压缩信息的作用.离散余弦变换(DCT)在实数域中得到变换结果,并且有快速算法.本文通过Visual C 编程,对图像进行傅立叶变换(DFT)及离散余弦变换,通过分析比较原图像和经过变换后的图像,以及它们的直方图,比较DFT与DCT两种变换域分析方法和两种变换域分析法的特点.     

小波变换在图像边缘检测中的应用

目的 研究一种新的提取图像边缘特征的方法。方法 依据图象的多分辨率小波分解及其所表现出的多尺度特性、局部化分析特性及方向选择性等特点,通过二进尺度下小波变换局部极大值的检测提取图象边缘特征,结果 利用此方法在计算机上对２５６×２５６×８ｂｉｔｓ／像素的Ｌｅｎａ图像做了边缘提取,得到不同尺度下的连续、光滑、单像素宽的边缘链图象,结论 边缘提取准确,表明这种特征提取方法是有效、可行的。     

基于小波变换的图像水印算法

数字水印为数字媒体版权保护的有效方法,提出了一种在小波变换域中加入水印的算法,该算法利用小波变换的特性,选择在较低频于带的重要系数中加入水印。首先选择需要添加水印的子带,并确定一组门限,构成一组区间,通过改变幅值落在这些区间的小波系数来加载水印信息,水印为一伪随机序列,检测时通过计算原始随机序列与恢复出的随机序鲁的互相关来判断水印是否存在。实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对于常见图像处理有     

基于小波变换的数字水印技术

较全面地介绍了基于小波变换的数字水印技术的发展现状，给出了小波变换水印系统的基本结构、性能要求以及各种算法，并对算法进行了分析，总结了其优缺点。     

基于整数小波变换的彩色图像数字水印算法

基于整数小波变换的彩色图像数字水印嵌入和提取算法,用彩色图像作为数字水印的载体,将有意义的二值图像作为水印图像,利用人类视觉系统(HVS)特性,综合考虑水印的鲁棒性和不可见性,将水印图像预处理后嵌入到彩色图像的Y分量的整数小波系数中,保证了水印的稳健性和不可觉察性.实验结果证明本算法实现的水印具有抗一般信号处理(如图像压缩、剪切等)能力,理论分析和实验结果证明了本算法的有效性和可行性.     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.