基于奇异值分解的多小波图像去噪方法

给出了一种将多小波变换和奇异值分解相结合的图像去噪方法.该方法通过对含噪图像进行多小波变换,克服了单小波变换中无法同时满足正交性和对称性的缺点.对变换得到的高频系数矩阵进行奇异值分解去噪,提取高频系数中淹没在噪声中的信号成分,然后进行多小波重构,得到去噪图像.仿真结果表明,该方法能有效去除噪声,并获得良好的主观视觉效果.     

基于离散多小波变换的医学图像融合

研究了基于多小波的医学图像融合,在分析了CT图像和MRI图像特性的基础上,提出了基于离散多小波变换的图像融合框架模型。详细阐述了如何使用GHM多小波对2D图像实现分解———融合规则选择———多小波重构。与单小波不同,多小波分解前需要对图像进行预处理,以及重构后的后处理。文章的最后比较分析实验结果,证实了基于离散多小波变换图像融合相比于单小波融合方法的优越性。     

平衡多小波的Groebner基构造及其应用

平衡多小波由于可避免预滤波而成为小波分析的研究热点,对已有不平衡多小波进行平衡,常会丢失多重尺度函数的对称性.通过对平衡多小波的平衡特性进行研究,结合正交性、对称性,构造一组由小波系数构成的多元多项式方程组,利用Groebner基方法求解出2阶平衡多小波的滤波器系数.采用2阶平衡多小波对图像进行压缩处理,取得了良好效果.     

一种基于小波变换的包络分析法

对机械故障中常见的调制信号,包络分析法是一种有效的分析方法,为克服当前的包络分析法需要选择合适的滤波器参数的局性性,提出了一种基于小波变换的包络分析方法,运用小波包将调制信号分解到不同频率段上,提取需要的频率段成分进行重构,对重构后的信号作络细化谱分析就能有效地从原始信号中提取调制信息,仿真信号和实际动用都表明该方法能有效地提取信号的故障特征。     

南半球夏季长生命期斜压波包的观测研究

利用Hillbert变换和NCEP/NCAR再分析资料,研究南半球夏季长生命期的斜压波包的结构和传播特征。结果表明,波包位相速度平均为11.2°/d,波包的包络传播速度（群速度）平均约为25.4°/d,群速约为相速的2.3倍。波包的位相垂直分布在波包发展阶段、成熟时期和衰减阶段是不同的。在发展阶段,波包位相在对流层低层西倾;对流层低层至高层波包位相随高度是近于垂直的;在对流层高层,其位相又开始西倾。在波包成熟阶段,在对流层低层仍然是西倾,对流层中低层以上其位相近于垂直。在波包衰减阶段,其位相在整个对流层都是近于垂直的。波包传播过程中其能量随时间变化比较复杂。有时波包呈现出一次“增长－成熟－衰减”过程,但有时却呈现出多次“增长－成熟－衰减”过程。     

广义的正交小波包

COIFMANT和MEYER在[1]中引入了正交小波包的概念,它是为了进一步分解小波的分量。本文在此基础上引入了广义小波包的概念并给出相应的分解与重构算法。它推广了文[1]的结果,且这种小波包比传统的正交小波包在应用上具有较大的灵活性。     

基于小波包变换的声信号时频特性分析

用一种基于小波包变换的树形分解方法对声音信号进行了时频局部化多尺度分析,并利用分解系数重构了信号,结果表明用这种方法可获得高分辨率的信号语图。     

基于插值多小波的双彩色图像水印算法

根据插值多小波具有的优良性质,提出了一种双彩色图像水印新算法．该算法只须对彩色的宿主图像和含水印图像的R,G,B各分量分别进行多小波变换或逆变换就可实现,具有较高的执行效率．且实验证明该水印系统具有良好的透明性和鲁棒性．     

图像小波包子带编码

本文提出了一种基于小波包分解的图像压缩编码方法 ,根据子带变换系数的统计特性结合人眼的视觉特性对小波包分解的子带有选择的进行量化编码 ,形成不同压缩码率和图像质量等级 ,便于网络视频服务中不同用户对不同的图像质量的要求     

一类四元正交多小波包的性质

引进四元多重正交小波包的概念.运用变量分离法与矩阵论理论,讨论四元正交多小波包的性质,建立三个四元多小波包的正交公式.