小波变换及其在图像编码中的应用

小波分析是目前许多学科共同关心的一个前沿领域。本文首先付里叶变换和窗口付里叶变换的局限性,从时域、频局部化的角度对小波理论作了简介,其次综述了小波在图像编码中的应用。     

一种基于小波──LBG的图像压缩研究

首先,研究小波变换产生的各子图像的统计特性,然后以此为依据选择编码算法,通过小波与传统的LBG矢量编码算法的有效结合获得了较好的编码结果。     

基于小波包的转子轴心轨迹提纯方法

提出一种基于小波包的转子轴心轨迹提纯方法。将从转子上测得的互相垂直的两个方面上的原始时域信号用小波包分解后,采用逆Ｇｒａｙ编码对分解结果进行整序处理,得到按频率大小由低到高排列的频段序列,再根据对不同类型转子故障特征的先验知识,分别选取若干不同的频段进行重构,利用重构数据合成的轴心轨迹,删除了噪声的干扰,能更清晰地表现转子故障的特征。     

基于小波分析的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析

采用小波分析理论建立了一种新的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析算法。通过被动声纳的海上实际信号的分析实验,取得了良好的检测效果且可以节省计算时间,具有很好的应用前景。     

基于小波域中视觉门限模型的数字水印技术

给出了一种在小波变换域中给图像加水印的方案,本方案利用了小波分析的优良性质,结合人类视觉系统（ＨＶＳ）的特性,基于小波变换域中的视觉门限模型,对小波变换后的图像系数按不同的方向,层次子带分别加水印,使得在每个小波系数所加的水印的幅值不超过此系数所能掩盖的失真,这样可以保证水印在不可视的前提下尽可能提高坚固性,模拟实验结果表明这个方案取得了良好的效果。     

离散正交小波包及其在噪声抑制中的应用

研究有限长序列的小波包处理和噪声抑制的方法,方法用正交共轭滤波器构造有限维内积空间的正交值和分解及有限长离散小波包,分析了噪声的小波包分解系数的特性,并提出小波包变换域降噪的方法。     

基于双正交小波的快速矢量量化算法

提出了一种用于图象压缩的矢量量化算法．该算法通过构造符合图象小波变换系数特征的跨频带矢量,利用小波系数之间的相关性,提高了图象的编码效率和重构质量．同时,该算法又采用了两种新的矢量量化技术——非线性插补矢量量化（ＮＬＩＶＱ）和渐进构造聚类（ＰＣＣ）,提高了矢量量化的速度和码书质量．实验结果证明,该算法在比特率为０．１７２ｂｐｐ的条件下仍能获得ＰＳＮＲ＞３４ｄＢ的高质量重构图象．研究图象小波变换系数的固有特性是提高矢量量化性能的关键,而提高矢量量化速度是这类算法得以实用的重要前提．     

被加型噪声污染的信号的线性时频表示

讨论了噪声对确定性信号的线性时频表示的影响,通过理论分析和计算机仿真,证明了被白噪声污染的信号可以用短时傅里叶变换ＳＴＦＴ和小波变换ＷＴ来分析;而被脉冲噪声污染的信号可以用ＳＴＦＴ来分析,而不宜用ＷＴ来分析。     

基于小波变换及布朗分形模型的纹理分割

在研究小波变换布朗分形模型的基础上,定义了水平分维数,垂直分维数,对角分维数,并将它们作为纹理特征量来实现纹理的分割,实验结果表明,这些特征量能够很好地反映纺理特征,从而分割时不需有关图象中纹理类别的先验信息,较以往方法在准确度和计算复杂程度上都有很大提高。     

基于小波包变换的混合域声音编码

研究了小波包变换在声音编码中的应用,通过利用小波包变换在时域和频域都具有良好局部性的特点,提出了一种新的中低码率混合域声音编码算法。这是一种可调码率算法,它根据输入信号段的特性来进行变换和编码,使得编码过程可以同时在时域、频域以及从时域向频域过渡的任一时频域中进行,从而使编码算法不仅在量化编码阶段,而且在变换阶段就对输入信号具有自适应性。其编码效果比在单一固定时频域中进行变换与编码有较大改善,有助于和高码率的声音编码算法相接轨。