带有伸缩因子α的多小波阈值去噪

目的针对多小波软、硬阈值去噪法的缺点,提出了带有伸缩因子α的多小波阈值去噪模型。方法采用推理及计算的方法对所提出的模型进行了证明,并通过仿真实验与传统的去噪模型进行了对比。结果提出的模型是合理的,且去噪效果要更好。结论可根据实际需要在改进模型中选取合适的α值,以达到更好的去噪效果。     

基于多小波变换零树结构的数字水印嵌入方法

随着数字产品和国际互联网的迅速发展,保护数字产品版权的问题变得越来越突出,数字水印技术是解决这个问题的一个有效手段.本文提出了一种基于多小波变换零树结构的数字水印算法.将二值水印嵌入到宿主图像的小波零树上,每一棵小波零树的水印信息对应于水印图像的一个像素点,实验表明该水印算法在多种攻击下都具有较好的鲁棒性.     

多小波变换及统计特性分析

分析和讨论了多小波滤波器变换方法及其变换域的统计分布.变换分析表明,预滤波及平衡矩阵滤波器组在进行水平及垂直方向分解时,能够将低频与高频信号变换到对应的低、高频子带内,而普通矩阵滤波器组却不能,不适合用于信号压缩的场合;统计结果显示,对光滑性较好的Lenna图像,无论是对高频子带还是次高频子带,Bi9/7小波具有最佳的分布,但对纹理较多的复杂图像Barbara,多小波变换则有较优的统计分布.     

样条型矩阵有理插值

矩阵值有理插值在部分实现问题和系统线性理论的模型简化问题中起重要的作用,顾传青给出了矩阵值有理插值的Lagrange基形式,我们根据基样条插值的性质构造了一种样条型的矩阵值有理插值,这种插值形式避免了高次Lagrange多项式插值的不确定性,给出了一种实用的公式。     

多小波变换零树图像编码方法研究

研究多小波变换零树图像编码的性能。在标量零树方面,通过对图象多小波系数的重新排列,提出了新的多小波系数树的定义,并由实验证明它比直接采用单小波零树的组织更为有效;在矢量零树方面,根据多小波变换处理的矢量信号这一特点,提出了矢量四叉树的数据结果,并从最优率失真意义上设计了矢量量化的多小波零树编码方案,结果表明,在该方案下,多小波比优选的9－7单小波具有更好的压缩性能。     

偶次叠基样条插值误差的计算

利用复变函数关于差商的表示法得出了偶次叠基样条插值误差的渐近展开式系数的简易计算法 ,并利用算符运算法给出了叠二次、叠四次基样条渐近展开式系数的递推公式。     

多元cardinal样条空间的极值性质

通过研究多元ｃａｒｄｉｎａｌ样条函数插植的逼近性质,给出了各向异性Ｓｏｂｏｌｅｖ光滑函数类Ｗ＾ｒ∞（Ｒ＾ｄ）在Ｌ∞（Ｒ＾ｄ）尺度下最佳逼近的弱渐近估计,这个结果表明,多元ｃａｒｄｉｎａｌ样条函数空间是各向异性Ｓｏｂｏｌｅｖ光滑类Ｗ＾ｒ∞（Ｒ＾ｄ）在Ｌ∞（Ｒ＾ｄ）尺度下关于无穷维Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ宽度的弱渐近极子空间,也表明多元ｃａｒｄｉｎａｌ样条函数插值是实现线性宽度的最优算子。     

基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.     

一种高阶双正交多小波在图像压缩中的应用

目的　构造高逼近阶双正交多小波系统并研究其在图像压缩中的应用。方法　利用已有的双尺度相似算法,详细讨论变换矩阵的选择规则。结果　基于GHM多小波构造了具有三阶逼近阶的双正交多小波,并通过图像压缩实验验证了其优越性。结论　构造的三阶双正交多小波对包含较多高频内容的图像的压缩要优于其他多小波和单小波。     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.