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。     

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。     

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。     

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。     

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．     

非线性小波变换及其应用

对线性小波变换和非线性小波变换进行了介绍,在此基础上重点分析了非线性小波变换的优点,最后对非线性小波变换的若干典型应用及应用中的问题进行了讨论.     

基于球坐标系的非线性小波变换去噪算法

提出一种新的非线性小波变换去噪方法。该方法把线性小波变换后得到的3个高频分量通过球坐标变换后,得到球坐标下3个分量,然后在球坐标中根据图像统计特性设定的收缩因子处理小波收缩去噪。结果表明,该方法比直接进行小波收缩的结果有更好的峰值信噪比。     

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.     

小波变换在旋转机械振动信号检测中的应用

讨论了小波变换的分析方法,为提取旋转机械振动信号特征提供了理论方法.实践表明:小波理论的发展适应于振动信号检测的要求,给监测旋转机械的正常运转和可能引发故障的原因提供了一种科学的研究方法.     

面向随机振动功率谱估计的小波变换去噪算法理论分析*

 针对随机振动功率谱通常存突变或间断现象,在小波去噪处理中,软阈值法使得估计信号在间断处较模糊, 且整体误差大,而硬阈值法在信号的间断点附近会产生伪Gibbs现象。通过对随机振动谱的统计模型进行分析,建立了对数域振动谱噪声的统计模型,并理论推导出根据噪声小波变换系数而设置的滤波阈值与小波变换尺度之间的非线性关系,为小波变换自适应阈值去噪提供依据,在此基础上提出了基于小波变换的振动谱估计自适应去噪通用算法,通过仿真对比实验,结果表明理论分析的有效性。