基于Curvelet变换的图像去噪

小波变换在分析二维图像中曲线或者直线边缘特征方面存在明显不足,而由小波变换而来的Curvelet变换具有很强的方向性,能更好地逼近和稀疏表达平滑区域和边缘部分。本文首先介绍了一代和二代Curvelet变换的概念及二代Curvelet变换快速离散算法的实现,然后分别采用小波变换和二代Curvelet变换的快速离散算法进行图像去噪实验。实验采用Wrap（Wrapping—based transform）算法实现有关Curvelet变换,即在USFFT方法上增加一个Wrap步骤,将任意区域通过周期化技术一一映射到原点的仿射区域。对比试验结果表明,在图像消噪中二代Curvelet变换的离散算法较小波变换有更好的视觉效果,而且PSNR也有一定的提高。     

基于快速离散Curvelet变换的图像增强改进方法

研究快速离散Curvelet变换原理及基于Wrapping算法的数字实现方法,分析基于快速离散Curvelet变换的非线性图像增强算法存在的不足,提出一种改进的图像增强方法。该方法调整非线性增强函数的参数,对低频系数进行分段非线性变换,对高频系数进行阈值降噪处理。实验结果表明,该方法增强效果好、细节清晰、抑制噪声能力强,有利于后续处理。     

基于Curvelet变换的自适应阈值图像去噪方法

与小波变换相比,Curvelet变换能更好地表达图像的边缘和细节,因此更适合做图像处理.提出了一种基于第二代Curvelet变换的自适应阈值图像去噪方法,采用不同的阈值自适应地对不同尺度和方向的Curvelet系数进行阈值处理.实验结果表明,提出的方法在去除噪声的同时,能更好地保留图像的细节.去噪后的图像有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果.     

基于Curvelet变换的边缘锐化方法

介绍了Curvelet变换的基本概念,说明了Curvelet在边缘锐化的算法实现,提出了Curvelet变换在边缘锐化中的进一步研究方向,指出了Curvelet变换能更适合图像边缘锐化,它克服了小波变换在图像锐化应用中的不足,显示出了很多的独到之处。     

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．     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.     

一种基于二代Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换,提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet变换,然后对低频系数和高频系数采用不同的融合规则将Curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对该方法得到的融合图像进行了主客观评价和对比.实验结果表明,该方法得到的融合图像在图像边缘等细节上比其他方法得到的图像具有更好的视觉效果,在均方误差、峰值信噪比、相似度等客观指标上都优于其它方法.     

基于快速离散Curvelet变换的多聚焦图像融合

Curvelet变换除了具有一般小波变化的多尺度,局部性外,还具有方向性,本文将以Curvelet变换为基础,对图像进行Curvelet分解得到图像的低频和高频系数,并分别讨论了低频系数和高频系数的选择原则。对低频系数采用基于局部边缘准则,而对于高频系数采用基于局部标准方差的方法。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,这种算法有效且优于其他的图像融合方法。     

基于提升算法的二维离散小波变换VLSI设计

本文研究了提升格式的二维离散小波变换在硬件实现中遇到的问题,以提高运算速度、节省硬件资源、保证运算准确性及稳定性为原则,提出了一种有效的二维离散小波变换的VLSI结构,该结构采用了时分复用技术优化结构设计,实现了高、低频分量的交替输出。     

香农正交小波变换的FFT实现

分析了香农正交小波的频谱特性信号的变换特点,提出了用傅里叶变换或余弦变换实验香农正交波波变换及其逆变换的快速算法。     

香农正交小波变换的FFT实现

分析了香农正交小波的频谱特性和信号的变换特点,提出了用傅里叶变换或余弦变换实现香农正交小波变换及其逆变换的快速算法．实验结果说明香农正交小波虽然是非紧支集的,但是它在联系小波变换和早已获得广泛应用的傅里叶变换方面具有重要意义,有利于小波变换在信号的实时处理中的广泛应用．     

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用．但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的．通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量．     

用提升小波变换提取诱发脑电

提出了一种利用小波分解和重构进行诱发脑电信号的有效提取方法.改变了小波变换的Mallat算法运算量较大,难于满足某些实时性较高的系统需求,采用提升小波变换进行诱发电位的提取,其运算量只有传统方法的一半左右,有助于提高系统的实时性.实验结果表明:用提升小波变换提取诱发脑电信号,能有效的改进实验曲线的信噪比、缩短信号的处理时间,将可以提高BCI系统的通信速率.     

基于FFT与小波变换结合的嵌入式电能质量检测系统

该文研究应用FFT在频域与小波变换在时域的优势,设计搭建了基_4 FFT与Daub4小波变换结合的嵌入式电能质量检测系统。该系统利用小波变换检测电压骤升、骤降等暂态问题,使用FFT分析稳态下电信号谐波。为验证系统的实际检测能力,分别对稳态、电压骤降、电压暂态干扰三种状况进行了实时监测测试和Matlab软件分析,结果表明:该嵌入式电能质量检测系统在稳态时,检测基波幅值的误差为0.3%,满足公用电网GB/T 14549—93对谐波测量仪器的A级标准;同时,在电压骤降、电压暂态干扰状态下也能准确检测到电信号的突变时间,实际系统检测和软件仿真结果误差在1.6 ms内,满足实时性要求。     

基于离散余弦变换的数字水印算法

在图像离散余弦变换重要系数的幅度成分中加入水印并利用相关监测器进行监测,以实现对多媒体数字产品的版权保护.实验证明,该算法对通常的图像处理,如剪切、噪声干扰、几何旋转等都具有一定的鲁棒性和不可见性.     

基于快速曲波变换的数字水印算法

第二代曲波理论采用了新的框架结构,参数减少,实现更加简单。基于非均匀采样的快速Fourier变换（usfft算法）和基于特殊选择的Fourier采样的卷绕(wrapping算法)是第二代曲波理论的两种快速数值实现方法。为适应大图像的数字水印,本文结合快速曲波算法的特点和人类视觉特征,设计了一种快速的数字水印算法。仿真研究结果表明,基于usfft算法和基于wrapping算法的数字水印算法都能较好的保证了数字水印的鲁棒性和不可见性之间的统一,并且基于wrapping算法在提高了运行速度方面效果更加显著。     

一种基于离散小波变换的数字水印算法

概括了数字水印的研究现状和基本原理,分析了基于小波变换的数字水印算法的优势,提出的算法结合了Arnold置乱方法和DWT变换多分辨率特性,采用线性的、不同的嵌入强度的方法,有效的提高了水印的安全性。实验结果表明该算法具有较强的掩蔽性和鲁棒性。     

加窗傅立叶和小波变换在电能质量分析中的综合应用

在比较现有几种电能质量分析方法的基础上,提出了对于谐波分析使用Blackman-Harris加窗傅立叶变换及短时扰动分析使用Daubechies小波变换的综合分析方法.仿真结果表明,该方法在时域和频域均具有良好的检测性能,能够准确得到谐波的频率和相位,刻画出信号的奇异性变化特点,确知短时干扰的发生时刻和受扰程度.