基于Ridgelet变换的自适应软硬折衷图像去噪算法

给出了Ridgelet变换的概念及其实现算法,将Ridgelet应用于图像去噪,并提出了基于Ridgelet变换域的软硬阈值折衷去噪法,并采用不同的阈值自适应地对不同的Ridgelet子带进行阂值化．实验结果表明该方法优于小波图像去噪方法．     

基于小波变换的数据压缩在窗口因子分析中的应用

尝试将基于小波变换的数据压缩应用于窗口因子分析，在很大程度上克服了窗口因子分析直接处理原始信号时人工寻找最佳窗口的困难．该方法的数据分析结果表明，在压缩比高达８∶１的情况下，原始信号中的有用信息几乎没有丢失，窗口因子分析的解析时间则大为缩短，获得了有意义的解析结果．同时，小波变换具有的滤除高频噪音的优良性质使压缩信号的信噪比亦得到了改善，这对于分析结果的准确度是有帮助的．     

一种快速余弦变换的心电图数据压缩中的应用

用离散余弦变换（ＤＣＴ）的一种快速算法按“方差准则”实现心电图（ＥＣＧ）数据。这种算法减少了乘法数且结构简单，采用分段的方法，能有效地进行心电图数据压缩。     

一种快速余弦变换在心电图数据压缩中的应用

用离散余弦变换(DCT)的一种快速算法按“方差准则”实现心电图(ECG)数据压缩.这种算法减少了乘法次数且结构简单.采用分段变换的方法,能有效地进行心电图数据压缩.     

小波变换用于HPLC数据压缩

小波变换用于ＨＰＬＣ数据压缩赵爱华刘兆明（临沂师专化学系，３２７６００５，山东临沂，第一作者３３岁，女，实验师）高效液相色谱法的发展，使之广泛应用于各个领域〔１～２〕．随着色谱仪器的更新、技术的提高和研究工作的不断深入，色谱仪所提供的色谱数据量越来越...     

基于B-W变换的数据压缩方法

介绍一种基于Ｂ＿Ｗ变换的数据压缩方法．该法首先将数据序列作Ｂ＿Ｗ变换,使得相同的符号尽量集中在一起,然后再作前移编码,使待编码的序列中含有大量的０符号,从而可采用Ｈｕｆｍａｎ编码或算术编码,提高压缩效率．实验表明,这一方法的效率比常用的ＬＺＷ或算术编码的效率有较大的提高．     

小波变换与图象数据压缩

随着信息社会的发展，多媒体计算机越来越显示出其重要地位和广阔的应用前景，而图象数据压缩问题困扰着多媒体计算机的发展，因而也成为多媒体的一个关键技术问题，本文利用小波变换的特性研究图象数据压缩方法，以探寻高比例，高质量压缩图象数据的新途径。     

基于离散余弦变换数据压缩算法的图像处理应用

在20世纪90年代,计算机技术、微电子技术、通讯技术得到迅猛的发展,多媒体数据库、多媒体通讯等多媒体技术也成为计算机和通信发展中的一个重要研究对象,而它所面临的最大问题就是数据量的巨大化。比如一般电视图像的数据量就比语音的数据量大上千倍。因此,研究有效的数据压缩和解压缩的技术成为重要的关键的研究方向。     

小波包变换中函数基搜索算法及在数据压缩中的应用研究

讨论了小包变换中函数基搜索算法及在数据压缩中的应用，提出了在非加性代价函数情况下一种新的次最优函数基搜索算法，通过在数据压缩方面的具体应用例子将该算法与其他算法作比较，说明该算法在一般情况下将得到更好更优的压缩结果，从而表明虎法具有更大的实用价值。     

基于小波变换的分形数据压缩不变性

为了恢复在分形数据压缩过程中丢失的信息,从而获得分形数据压缩不变性,本文提出了一种基于小波变换技术估计和分析恢复数据参数的方法。该方法有效地解决了应用传统故障诊断方法对恢复数据进行分析时存在误差的问题,拓展了分形数据压缩技术的应用领域。     

基于脊波变换的线性判别分析人脸识别方法

在线性判别的基础上提出了一种基于脊波变换的线性判别分析算法,有效地解决了传统线性判别分析算法的小样本问题.首先利用Radon变换将二维人脸图像转换为投影矩阵,然后进行小波变换获取脊波系数矩阵,最后采用线性判别分析方法提取特征后作分类.在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性.     

一种基于Ridgelet变换和抑制式FCM聚类的数字水印算法

利用人类视觉系统的掩蔽效应和脊波变换(ridgelet transform,RT),提出了一种新颖的自适应乘性数字水印算法。由于脊波具有方向敏感性和各向异性的特点,具有自然纹理和曲线边缘的图像首先进行分块脊波变换,使脊波变换系数能够分段线状表示图像中的边缘奇异性。然后根据不同纹理程度的图像块提取脊波方向能量特征,结合人眼接受信号具有近似对数的特性对此特征进行非线性调整;并将其作为抑制式模糊聚类(suppressed fuzzy C-means algorithm,s-FCM)的特征向量,将图像块分成两类:较平坦区域、强纹理和边缘区域。最后将数字水印自适应嵌入到属于第二类的图像块的能量最大方向的中频脊波系数,并由该图像块的脊波方向能量特征控制嵌入强度。水印通过相关检测器判断存在与否。实验结果表明水印算法具有较高的不可见性和稳健性。     

基于小波变换的图像分级压缩算法

综合已有图像压缩算法优势，提出一种新的图像压缩算法——基于小波变换的图像分级压缩算法。将待压缩图像按频率高低分成若干子图像，根据各子图像包含能量的多少将它们分成3个等级，分别采用了不同的压缩算法。包含能量最多的低频子图像称为第1级，采用无损差分脉冲编码调制方式；包含能量较少的高频子图像称为第2级，采用嵌入式零树编码方式；包含能量极少的更高频子图像称为第3级，因其包含的能量极少，不再编码。其优点是压缩比高、算法简单、传输和下栽速度快，在传输过程中可随时结束编码而不影响图像质量。     

基于神经网络的小波变换矢量量化图像压缩

根据神经网络的特性，提出了一种基于小波变换的矢量量化图像数据压缩方法，基本思路是利用小 变换实现图像的多分辨率分解，用矢量量化（VQ）对分解后的图像进行编码，利用神经网络做矢量量化编码器，从而实现通过神经网络的鲁棒性来加强对某些非典型矢量的容错能力，结果表明，该方法提高了整个系统的性能，最终提高了重构图像的质量。     

用小波变换法定量压缩地震数据

应用模型数据对 3种常用无损压缩数据方法进行了测试 ,得到的压缩比在 1.5左右 ,不足以满足实际数据压缩要求。为此提出了一种利用小波变换定量压缩地震数据的方法 ,并重点分析了小波方法的压缩比与分解的通道数、能量比与压缩效果以及压缩比与镜像滤波器长度间的定量关系。对模型资料和实际资料的测试结果表明 :①在数据压缩的多种方法中 ,小波变换法有很强的变焦功能 ,比一般的压缩方法具有更高的压缩率 ,数据压缩比达到 2 1时 ,仍能取得较理想的压缩效果 ;②在满足分解次数的条件下 ,应尽量选取较多的通道数 ;③压缩效果可以用能量比来描述 ,对于地震资料的有效压缩 ,能量比值应大于 80 % ;④在小波压缩中 ,一般应取较长的镜像滤波器 ,但并不是越长越好 ,一般在 10个点以上即能满足要求。     

基于Curvelet变换水下声纳图像去噪研究

为了更好地消除水下声纳图像噪声及保持图像边缘效果，提出将Curvelet变换方法应用在水下图像去噪技术中．该处理方法克服了Ridgelet去噪只对直线边缘敏感的缺点，并对图像中存在的曲线特征起到了很好的边缘保持效果，并在实验输出数据比较中获得较好效果．     

用于脑电数据压缩的改进的BP小波神经网络

用一种改进的BP小波神经网络对脑电图(EEG)数据信号进行压缩．对小波神经网络采用最速梯度下降法优化网络参数，并对学习率采用自适应学习速率方法自动调节．利用小波神经网络的函数逼近特性，对脑电随机信号进行逼近，最终压缩比可达15以上．实验结果显示，小波神经网络在大量压缩数据的同时，能较好地恢复原有信号。     

基于小波变换的Laplacian金字塔图像数据压缩

一幅数字化后的图像的数据量非常大,在图像的传输、存储、加工处理等方面都会引起很大的困难。本文详细介绍了基于Laplacian金字塔的图像数据压缩方法,在满足人们对图像质量要求的前提下,可以用较少的比特数存储或传输数字图像,以达到数字图像传输时所要求的信道容量及数字图像处理中的存储容量。     

基于整数小波变换的MODIS多光谱图像无损压缩

为了解决MODIS多光谱图像数据的存储和传输问题,提出了一种基于整数小波变换和结合波段相关性判定的谱间预测的算法,对MODIS多光谱图像数据进行无损压缩.通过整数小波变换和波段相关性判定,有效地去除了MODIS图像数据的空间和谱间冗余,其压缩效果优于当今最流行的WinRAR、WinZip压缩软件,与基于三维预测(3D-DPCM)的方法相比,该方法也能得到较好的效果,有较高的压缩比.     

一种基于脊波变换检测机载高分辨雷达图像直线目标的方法

基于脊波分析思想, 给出一种适合方向性较强的图像中直线特征检测方法, 以检测机载高分辨雷达图像直线目标. 结果表明, 该方法可行有效. 