二维信号Hilbert-Huang变换时频谱研究

Hilbert-Huang变换(HHT)自适应时频分析是处理非平稳数据较为有效的新方法.根据一维Hilbert-Huang变换信号时频谱变换原理,研究了二维信号的分解和时频谱分析方法.通过把二维信号按指定方向进行一维分解和时频谱变换,构造出二维信号时间(空间)-频率-能量谱图,使二维信号在指定方向的时频特性能正确地显示出来,从而拓展了Hilbert-Huang变换的应用范围.该方法为分析非平稳二维信号提供了新的工具.     

基于二维双树复数小波变换的图像去噪

目前小波变换在图像去噪中的应用取得了较好的效果。而二维双树复数小波变换由于其在平移不变性,方向性等方面的优势,要比可分离二维离散小波变换具有更好的图像去噪能力。因此我们提出采用二维双树复数小波变换进行图像去噪,仿真试验结果表明二维双树复数小波变换的去噪效果明显改善。     

基于二维双树复数小波变换的图像去噪

目前小波变换在图像去噪中的应用取得了较好的效果。而二维双树复数小波变换由于其在平移不变性,方向性等方面的优势,要比可分离二维离散小波变换具有更好的图像去噪能力。因此我们提出采用二维双树复数小波变换进行图像去噪,仿真试验结果表明二维双树复数小波变换的去噪效果明显改善。     

二维小波变换方向的特性

为了分析信号的方向特性,根据二维小波理论和小波变换方法,分别研究了二维Marr、Morlet、Cauchy小波变换在方向性选择方面的特征,并通过仿真试验分别探讨了它们在方向检测中的应用.数值计算结果发现：二维Marr不是方向性小波,二维Morlet和Cauchy小波是方向小波,而二维Cauchy小波比二维Morlet小波在方向性选择方面更具有优越性,因此采用二维Cauchy小波变换能够很好地分析信号的方向特征.     

二维正交小波变换的向量空间算法研究

小波 {ψej,k,m(x ,y) |e=1,2 ,3,j,k,m∈Z}不仅可以构成L2 (R2 )空间的正交基 ,通过小波分解与重构 ,以及对Hj,Gj,H j ,G j 的行向量修改等 ,还可以产生N×N空间的正交基 .同时 ,N×N点阵信号 {Sl,r}( 0≤l,r,≤N - 1)的小波变换等价N×N于空间的正交变换 ,用我们的方法进行信号或图像压缩 ,不涉及对信号或图象进行周期延拓 ,可严格在N×N空间中进行 .首先研究了二维信号的小波分解与重构 ,给出了适用的二维张量积小波的分解与重构公式 .其次 ,给出了信号用分解公式进行小波分解与重构公式进行小波重构后完全恢复原信号的充要条件 ,并对完全重构充要条件的实现作了处理 .最后得到了N×N空间中由小波分解与重构滤波产生的正交基 .这样就推导出对N2 个数据进行小波分解后可精确重构的算法 ,该算法可避免信号做小波分解后在边界处不能精确重构 .     

基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法; 对虹膜图 像预处理后, 将二维小波变换与积分图像相结合, 实现虹膜纹理的特征提取; 实验检验了算法的有效性.     

基于小波变换提升算法的二维信号降噪新方法研究

在经典小波去噪中,小波分解的结果与所采用的小波基函数有关,一旦选用不适当的小波基函数会冲淡振动信号的局部特征信息,从而造成原始信号的细节信息丢失。为了克服上述缺陷,Wim Sweldens博士提出了一种使用提升模式构造小波的方法,即第二代小波。文章讨论了一种基于前人成果发展出的二维信号降噪算法,证明了在二维降噪实践中第二代小波算法的优越性。     

基于二维小波变换的图像压缩新算法

为了实现快速、高质量的图像传输,用尽可能少的小波系数高质量地表征图像,提出了一种基于二维小波变换的图像压缩算法.首先将图像进行二维小波分解,得到各子带的一系列小波系数;其次保留图像低频子带的所有小波系数;然后根据归一化能量序列熵准则提取其他各层子带重要系数,即在某一门限下剩余系数熵值与剩余系数最大熵值比值较大(0.9左...     

基于小波变换的图像信号分解研究

本文通过对小波变换多分辨分析特性的介绍，讨论了基于小波基分解的滤波器组设计原理，给出了静止图像数据的树形分解的方法和分解结果，结果表明，树形分解后，可有效压缩数据动态范围，便于采用适当的量化方式，结合其它非线性编码，达到较高的压缩比。     

基于小波变换的快速二维门限化方法复杂度研究

将小波分析这一新兴的数学工具与传统的基于灰度直方图门限选择方法结合起来,提出了一种快速的二维门限化方法,并对其复杂度进行了入地研究,该方法首先对二维直方图进行小波分解,得其低频分量,然后在此低频分量上确定出门磁量的范围,最后在此范围内确定出精确的门限矢量,理论分析及实验结果均表明,该方法可以极大地降低二维门限化的时间复杂度。     

二维小波分析在图像处理中的应用研究

分析了二维离散小波分离情况分解与重构的实际算法,研究了算法在图像压缩,图像消噪,图像增强和图像融合中的方法并分析了应用实例。结果表明,应用该算法可以获得较大的图像压缩比,有效去除图像中的高斯白噪声,成功地进行图像增强和图像融合。     

几种基于小波变换的图像融合比较

本论文系统地比较了几种常用的基于小波变换的图像融合算法。论文首先从基于小渡变换的图像融合入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波变换在图像融合中的框架及其应用。近年来,基于小波变换的图像融合是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合中占有重要的地位。系统比较不同的方法具有重要的现实意义。     

JPEG2000二维离散小波变换高效并行VLSI结构设计

提出一种基于提升算法,实现JPEG2000编码系统中二维离散小波变换(DWT)的高效实时并行VL-SI结构设计方法。利用该方法所得结构使行和列滤波器同时进行滤波,用少量行缓存代替大量中间存储空间,用优化的移位加操作替代乘法操作。整个结构采用流水线设计方法处理,在保证同样的精度下,大大减少了运算量,增加了硬件资源利用率,加快了变换速度,减小了电路的规模。二维离散小波滤波器结构已经过Verilog HDL行为级仿真验证,并可作为单独的IP核应用于正在开发的JPEG2000图像编、解码芯片中。     

尿沉渣图像的小波变换与二维最大熵阈值分割算法

针对尿沉渣图像的复杂散焦以及背景和目标区分度低、有形成分复杂,从而导致尿沉渣有形成分分割困难的问题,提出了一种组合分割方法。首先采用小波变换消除散焦影响,再结合数学形态学方法对图像中目标成分进行定位,分割出子图像,最后利用基于小波变换图像分割和二维最大熵阈值分割的组合分割方法对子图像中不同特点的尿沉渣有形成分分别进行分割,极大的提高了分割的精度。实验结果表明,该方法能够精确有效地实现尿沉渣图像有形成分的分割。     

二维小波变换在消除相干燥声中的应用

相干噪声常使地震记录中的反射同相轴模糊不清，使得处处理解释难以进行。而常规的各种ｆ－ｋ滤波技术不能对其有效地消除，且每种技术都有其局限性，容易产生人为假象，使信号发生很大畸变。     

基于二维小波变换的面波分离技术研究

针对面波干扰的特点,应用二维小波变换把地震信号变换到时间、频率、空间和波数的四维函数中,然后充分利用有效波信号与面波在时间域、频率域、空间域和波数域方面的差异进行面波分离,通过分解与重构,得到分离面波后的地震信号,实际资料的处理结果表明:本文方法在叠前面波分离方面具有良好的效果。     

离散信号的二进小波分解与重构

讨论了由一维二进小波构造的二维二进小波的性质,并应用二维二进小波变换导出二维离散信号的分解和重构。     

基于二维离散小波变换的智能交通系统数据去噪声压缩

研究了基于二维离散小波变换的交通数据压缩与解压缩技术, 建立了交通数据的空-时模型,所提出的二维离散小波变换算法利用交通数据的二维空-时特征, 去除传感器噪声,得到良好的数据压缩结果,压缩比为20～40.同时给出了基于二维离散小波变换的交通数据压缩编码原理. 采用北京市三环路检测断面测得的交通数据,验证所提出的算法是有效的.     

小波变换在图像融合中的研究

本论文从基于小波变换的图像融合入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波变换在图像融合中的框架及其应用。由于小波分析在时域和频域同时有良好的分辨性,利用多尺度分析方法,可以在不同的尺度下观测信号不同精度的局部特征。最近几年,多分辨率分析已经成为解决图象处理的最可靠方法之一。目前,小波分析的研究比较热门,是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合处理中占有重要的地位。     

基于小波树和二维主元分析的人脸识别

为提高人脸识别率,结合小波树和子空间分析中的二维主元分析,提出基于小波树和二维主元分析的人脸识别算法(WTMPCA).该算法先利用小波变换公式,在人脸图像上计算出一个小波近似分量和三个细节分量;分层次重组小波近似分量,得到新样本集;最后在此样本集上使用二维主元分析进行人脸识别.ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的实验结果表明,与基于图像矩阵的二维主元分析(2D-PCA)相比较,WTMPCA方法的人脸识别率为96%,对光照条件、脸部表情变化有良好的鲁棒性.