融合显示红外在线监测系统的研究

图像融合是信息融合领域的一个热点．图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并，形成一幅新的图像，以便更好地增强监视和侦察之类的视觉感知．红外在线监测以远距离、非接触、实时、快速等方式获取设备的运行状态信息，进而及时地排除故障．本文提出了基于融合显示的红外在线监测系统组成方案，描述了图像融合的基本概念、层次以及应用价值；其次，通过分析红外图像与可见光图像融合的特点，并据此给出本实验融合方法的选择原则；最后，讨论了基于小波变换实现图像融合的原理并给出红外热像和可见光图像的融合效果；通过模拟实验，证明了图像融合技术在热故障的准确定位上有很高的实用价值。     

基于行的整数小波变换图像压缩算法

为克服小波图像压缩中内存开销大的问题，提出一种基于行的图像压缩算法．该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换，降低了对存储容量的需求，在大数据量图像压缩上优势明显．针对基于行的特点，采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法，实现CDF9／7的双正交小波变换，减小了计算复杂度，加快了算法执行速度．实验表明，该算法在比特率为0．5bpp附近时，恢复图像的峰值信噪比均高于30dB．根据人眼视觉特性及小波变换特点对变换系数进行感觉量化，提高了压缩比，适用于超大图像或内存敏感的应用场合．     

基于二值自适应算术编码的图像无损压缩算法研究

分析了二值自适应算术编码的特点,并把整数小波变换和二值自适应算术编码相结合,采用C语言进行仿真,实现了静止图像的无损压缩.实验结果表明,该算法压缩比可达2.5,并且仅采用整数加法和移位就可实现数据的压缩编码,硬件实现简单,具有较强的实用价值.     

利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效     

基于源图像分析的动态ICA域灰度图像融合方法

提出一种利用源图像之间的冗余、互补等相关信息的动态ICA域融合方法. 针对ICA变换函数训练以及ICA域融合规则设计对算法适应性、计算量、图像融合效果和人眼视觉系统识别能力等的影响,研究提出充分利用源图像的冗余和互补信息,从源图像中自动选择有代表性的图像块作为训练图像块,实现ICA域变换函数随源图像而动态变化. 将文中方法与N.M 2007方法及双树复小波融合算法作为对比,通过人眼主观感知和客观融合评价参数对融合图像进行对比分析,结果表明,文中方法增强了算法的适应性并降低了计算量,增强了图像融合效果,建立了对场景更全面和精确的表达,可使观察者更有效获得场景信息.      

平移不变量小波去噪方法的研究

在小波去噪的方法中,应用最为广泛的是Donoho等人提出的非线性小波变换阈值法.但在有些情况下,如在信号的不连续点处,运用阈值法去噪会产生伪吉布斯(psuedo-Gibbs)现象.在阈值法基础上加以改进的平移不变量小波去噪方法不仅能有效的抑制伪吉布斯现象,而且能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差(RMSE).通过仿真实验可以看出,该方法比阈值法有更好的去噪效果.     

基于双变量收缩函数与小波系数增强的SAR图像去噪

在充分考虑斑点噪声模型特殊性的基础上,将双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合,提出一种新的用于SAR图像的斑点抑制算法.将双变量收缩函数与双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果.     

全球对流层顶温度场演变的气候学特征分析

 利用经验正交函数分解(EOF)方法对57 a(1948~2004年)NCEP/NCAR全球对流层顶月平均温度场进行分析,并讨论了57 a的主要特征向量空间分布及其对应的时间系数的演变,结果分析表明:第1模态的时空分布特征能够较好地反映对流层顶温度场结构的分布状况,且具有明显的季节变化;南北半球的温度场的空间分布结构不太一致,南半球纬向分布较为平稳,而北半球经向和纬向活动都比较强,且有明显的温度槽脊结构;南北半球的极地对流层顶温度结构在不同的季节有不同的变化趋势;南北半球热带对流层的第1模态温度场全年具有整体一致型分布;温度场各个季节的时间系数变化具有明显的多时间尺度特征.     

多带插值型的单小波

引入二维正交小波的概念,并研究二维4带小波的相关性质。利用二维单小波构造新的函数,并证明该函数的一致连续性。给出对称函数和反对称函数的定义,得出几个关于有关实对称尺度函数的等价命题,最后给出满足多分辨分析（MRA）的尺度函数是插值型的充要条件。     

睡眠剥夺对大脑状态影响的时-频-空分析

结合脑电信号EEG的小波变换和非负矩阵分解,寻求正常睡眠和睡眠剥夺（sleep deprivation,SD）两种条件下,大脑状态在时域、频域和空域的主要差异,探讨其发生机制,并建立综合评价方法．为此,获取两种条件下11名受试者的听觉诱发电位,对脑电gamma频段做小波变换得到时频信息,采用ANOVA统计计算每个时频点的F检验值,对此进行两分量的非负矩阵分解结果表明,SD引起的大脑状态变化主要发生在40Hz左右,刺激后约400ms处的额叶和前额叶位置．基于此,分别从时频复合域、时域和空域的角度来分析具体的变化,发现SD引起gamma振荡减少,活动时间延迟,额叶功能区兴奋性降低,推断SD的作用机制在于降低了神经元的活动和同步化效应．分析表明结合EEG的小波变换和非负矩阵分解,可以建立一条从时、频、空三域全面评价大脑状态主要变化的途径．