小波变换与高斯粗糙表面的电磁散射研究

研究小波变换在粗糙表面电磁散射的应用.在用矩量法研究电磁散射问题的时候,基函数的选择是一个非常重要的步骤.不同的基函数对问题的求解规模影响很大.在此,我们利用小波变换中二尺度方程关系,通过对大尺度基函数和小波基函数求解相应的矩阵方程,然后由小尺度基函数与大尺度基函数和小波基函数的合成关系,求出对应于小尺度基函数的矩量法解.这个方法的优点是减少了矩阵方程求解的规模.     

快速提升小波变换在介质体散射中的运用

推导一种用于求解介质体散射问题的面积分方程,它克服了内谐振现象,且同体积分方程相比,获得了更小的阻抗矩阵维数。一种新的基于提升法的类小波变换预处理算子的使用,降低了矩阵向量积的计算复杂度和求逆过程中的迭代次数。数值结果表明,与传统方法相比,提升法消减了预处理矩阵的多余内存,并且节省了约1倍的计算时间。     

小波变换与高斯粗糙表面的电磁散射研究

研究小波变换在粗糙表面电磁散射的应用。在用矩量法研究电磁散射问题的时候，基函数的选择是一个非常重要的步骤。不同的基函数对问题的求解规模影响很大。在此，我们利用小波变换中二尺度方程关系，通过对大尺度基函数和小波基函数求解相应的矩阵方程，然后由小尺度基函数与大尺度基函数和小波基函数的合成关系，求出对应于小尺度基函数的矩量法解。这个方法的优点是减少了矩阵方程求解的规模。     

Landau-Lifschitz方程的反散射变换微扰理论

基于反散射变换方法建立了Landau-Lifschitz方程的微扰理论.保持由第一个Lax方程出发引入的Jost解的解析性,而在第二个Lax方程中修正了存在微扰项方程散射数据随时间的演化方程,从而得到了Landau-Lifschitz方程微扰理论的两个基本方程以及分离谱时谱参量λn和bn(t)散射数据随时间的演化规律.     

利用小波变换消除颗粒物Mie散射对DOAS技术的影响

为消除烟气中颗粒物Mie散射对差分吸收光谱(DOAS)法反演气体浓度的影响,提出了多项式结合小波变换的滤波方法.数值研究结果表明:对不同的颗粒物浓度和不同的气体浓度,采用该滤波方法都能够大幅度降低气体浓度的反演误差,且小波变换的层数随颗粒物浓度的增加而增加.实验研究表明:基于该滤波方法的DOAS技术,对0~1377.2mg/m3范围内的SO2气体,其浓度反演误差大都在10%以内,零点漂移由50.96mg/m3降为9.96mg,/m3,提高了DOAS技术的测量精度.     

小波变换及其在数字图像处理中的应用

分析了小波变换及其逆变换的算法，举例说明了小波变换在实际数字图像处理中的应用。结果表明，利用小波变换能非常有效地进行图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合等一系列图像处理工作。     

小波变换与Fourier变换的关系

从对Ｆｏｕｒｉｎｅｒ变换的分析揭示出小波变换是数学本身发展的必然;从Ｆｏｕｒｉｅｒ分析的局限性,讨论小波变换的变焦距特性;从Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的固定基给出小波变换基的选取原则,从而得出小波变换是Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的继承和发展。     

小波变换技术概述

小波变换具有良好的时频局部化特性,通过小波变换可以将一个时域信号进行多分辨分解,因此小波变换技术就常被应用到数字水印中来。文章对小波变换理论及其相关知识进行了研究,论述了离散小波变换、多分辨率分析等理论。     

数字图像离散小波变换的原理与硬件实现分析

针对日益进步的图像变换编码技术，对目前已经纳入MPEG－4和JPEG2000编码标准的采用离散小波变换进行数字图像编码的原理与硬件实现进行了综述介绍。在分析小波变换快速算法的基础上，重点讨论了近10年来所提出的各种离散小波变换硬件实现的典型结构，在硬件资源与处理速度两个方面进行了比较。对于变换后的系数量化，总结了几种基于嵌入式零树小波编码的算法，比较其峰值信噪比和编码时间。相较于离散余弦变换进行图像编码，采用离散小波变换在压缩效率、还原图像质量上具有更大的优越性。     

小波变换在量子理论中的应用

本文使用小波变换得到新的波函数。这种波函数具有较好的局部性质和快速的并行算法．     

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。     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波分析是对傅立叶变换的继承和发展,在数字图像压缩,图像的边缘检测,信号分析,医学影像以及计算机视觉等领域有着广阔的前景,本文首先介绍了小波变换的基本原理,特别是多尺度分析理论,作为应用,分析了基于小波变换的图像消噪技术,并给出实例。     

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     

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     

彩色图像中人脸部的小波方法检测

本文针对人脸检测过程中常用到的基于彩色图像肤色分割的方法存在的不足,提出了一种将彩色图像肤色分割方法与图像的小波变换方法相结合的人脸区域检测方法.首先采用肤色分割方法对图像中的人脸区域进行粗定位,然后与从原图像进行小波分解提取出的人面部的细节信息相结合,从而可以更为准确地定位人脸的位置.实验表明了本方法的有效性,并且对于一般背景的图像可以提高人脸检测系统的适应性.     

一种基于小波变换的数字图像加密算法

小波变换在时域和频域上同时具有良好的局部化性质,并对各种信号特征进行多分辨率分析有极大的适应性,已广泛用于信号与图像处理、语言识别与合成等科技领域.在二维离散小波变换及MATLAB快速算法的基础上,分析了在二维离散小波变换后的图像中加入数字水印成分,并利用反变换将其还原回原始图像,原始图像失真小,还原数字水印信息失真小,可以有效的应用在数字水印技术中.     

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。     

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。     

基于小波变换的图像压缩编码方法研究

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像压缩编码与解码恢复过程。为了研究基于小波变换的图像压缩编码方法的优越性,通过实验与传统的离散余弦变换编码方法进行了性能的对比分析,实验结果表明：由于小波变换具有时间-频率局部化特性和多分辨率特性等优点,其能够更加有效地应用于图像数据压缩,可以达到更高的压缩效率,而且理论上可以获得任意压缩比的压缩图像。     

小波变换及其应用

本主要论述了小波变换的原理和性质，介绍了几种重要的小波函数，并重点讨论了小波变换在图像压缩和信号处理方面的应用。