基于二进小波变换的图像增强技术

文章给出了图像的二进小波分解与重构,通过理论分析和实验研究了基于二进小波变换的图像子带增强算法,重点是二进小波基的选取以及图像分解层次对图像中目标边缘增强的影响研究。二进小波变换提供平移不变表示,导致完备的高频分量适于图像增强,实验结果表明,二进小波变换增强方法可以减少噪声的放大,在增强图像微小细节和避免放大噪声两方面获得令人满意的结果。     

酉群的正规性结构定理

在文献[1]和[2]中引入的∧-稳定秩条件下,对于给定的形式理想证明了酉群(有限生产投射模上的二次型的自同构群)的正规性结构定理,进一步推广已有的结果.     

频分复用中的线性调制

频分复用在现代通信的各个领域中是提高通信系统有效性的常用方法,广泛地应用在载波电话、广播、电视、卫星等通信中.本文通过分析线性调制中的频谱搬移,对几个典型的调制方法进行了对比,从而讨论了在频分复用中不同信号所适用的调制方法.     

基于小波变换和混合神经网络的图像压缩算法

提出了一种将空间方向小波零树编码与混合神经网络相结合，新的多尺度系数矢量量化策略．该算法在对图像进行多级小波变换后，利用3个方向上各自小波系数之间的相关性，构造符合图像特征的跨频带矢量，依据矢量能量和零树矢量的思想进行矢量分类，分别利用主元分析和自组织特征映射神经网络对3个方向的多尺度系数矢量进行基于视觉的加权矢量量化压缩编码．仿真实验结果表明该算法是合理可行的．     

变换的直方图均衡算法在图像增强中的应用

常规直方图均衡化增强后的图像在高灰度区有过亮的感觉．为此，本文对常规的直方图均衡化算法进行了改进，采用变换的直方图均衡化算法抑制这一缺陷．实验结果表明，变换的直方图均衡化算法较常规算法具有更好的效果．     

基于小波变换的图像自适应水印算法

根据人类视觉系统(HVS)特性和小波变换特性,提出了一种新的自适应水印算法.这种新的自适应水印算法可将小波变换后的图像的小波系数组成小波子块.根据人类视觉系统(HVS)特性,采用多参数对小波子块进行分类.根据分类结果并结合小波变换特性,将不同强度的水印幻方置乱后嵌入到不同的小波子块中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性.     

基于小波变换的爆破地震信号去噪的应用

运用小波变换在不同的尺度下观察信号局部化特征。由于信号和噪声具有不同的奇异性，它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不相同。在相邻模极小构成的待选通域中分析出噪声局部极大值所在的选通域进行平滑处理，从而得到局部信号的小波系数，将其反变换重建出去噪后的信号。将该方法用于爆破地震信号去噪声，结果表明：这种方法计算简单，且去噪效果较好。     

基于多分辨率-分水岭算法的图像分割方法

提出了在小波多分辨率域中使用分水岭算法对图像进行区域分割和融合的新方法,该方法首先使用小波变换理论将原始图像变换为不同层次的金字塔多分辨率图像；然后通过分水岭算法获得最低分辨率下的分割图像；最后。利用逆小波变换将分割的图像映射到原始分辨率上．从而获得分割图像．实验结果表明：此方法可以大大减少噪声存在下的过分割现象．     

带奇异项与奇异边界条件的抛物方程的整体解与非整体解

考虑了含奇异项的半线性抛物方程带奇异边界条件的初边值问题，证明了当奇异项取不同的符号时问题存在整体解或在有限时刻发生猝灭．     

基于小波局部能量特征的多分辨率图像融合

研究了基于小波变换的多分辨率图像融合的理论和方法,提出了一种以小波局部能量作为融合特征的融合算法,并讨论了融合图像的评价问题.实验表明：所提算法在熵、交叉熵、均方根误差和峰值信噪比等方面都有较好的效果.