关于四元数形式小波的研究

建立了四元数形式单小波和多小波之间的对应关系，从而给出了由四元数单小波构造四元正交多小波的一种方法，并从矢量小波的角度，讨论了矢量积小波变换的多级分解和重构。     

基于多尺度分析的多重网格法

简单介绍了多重网格法和小波，并指出两者的相似之处，拓展了Briggs的思想．利用小波的多尺度分析与多重网格法的相似处，及小波基的特点构造多重网格法中从粗网格到细网格的插值以及从细网格到粗网格的限制算子，并用构造出的2个算子在多重网格系统中解决特定的椭圆方程，能得到与用传统的插值和限制算子相近的结果．     

[0,1]区间上正交小波基的构造及其数值模拟

利用具有紧支撑的Daubechies函数构造了有限区间[0，1]上的正交小波基．在此基础上，提出了对一阶微分算子进行数值处理的方法，导出了小波基及其在微分算子作用下对L2[0，1]中的函数的逼近算法，数值计算表明文中提出的算法是稳定且有效的．     

解非线性偏微分方程的插值小波算法

利用集小波分解和分形压缩变换思想构造了与标准小波具有类似尺度特点的连续插值小波基,给出了一维和二维空间中的插值型小波函数例子．利用集小波分解集和基函数的插值性质获得了由集小波分解点确定的积分公式,使非线性部分计算量由随尺度的平方增长关系变为线性增长关系．为说明方法的可行性,最后结合Newton速代法给出了一个数值例子．     

α尺度紧支撑Riesz小波的构造

从由m阶B样条函数Bm(M∈N)生成的多分辨分析出发,给出一种构造具有α尺度、最短支撑、m阶消失矩、m-1/2阶正则性的Riesz小波的过程,并且系统X(ψ)构成L2(R)的Riesz基,数值算例支持了本文提出的小波构造方法.     

平方可积空间的4尺度紧支撑小波基

研究平方可积空间L2(R)的4尺度紧支撑小波基。给定一对属于L2(R)的紧支撑加细函数和,提出了构造一个4尺度小波ψ的一般原理并且使得小波ψjk=42jψ(4j.-k)(j,k∈Z)构成L2(R)的Riesz基。     

天山北麓新构造的形成和演化

本文在分析天山北麓第四纪活动褶曲构造和断裂构造变形特征和分布规律的基础上，研究了区域新构造应力场与活动构造发育机制的关系，进而阐明区域新构造的演化过程．     

二进仿射小波包

自从小波包概念提出以来，关于这一方面的研究吸引了许多数学家的兴趣。到目前为止，在L^2(R^S）中关于正交与非正交小波包、可分与非可分小波包的研究已取得丰硕的成果，其中S是一给定的自然数。CHUI和LI在R上有界一致连续函数空间上引入了插值多分辨分析的概念并给出了这一空间函数的二进仿射小波分解。本文在这一空间引入并利用泛函小波变换研究了二进仿射小波包，对这一空间的任一函数，给出了逐步收敛的二进仿射小波包分解。     

基于Riesz基的再生核及支持向量机

在支持向量机(SVM)技术中,再生核的选择起着重要作用.利用L2(R)中的一组Riesz基构造再生核,并将其推广到应用广泛的正交小波.在基于正交小波的再生核Hilbert空间中考虑函数的正则化逼近,对基于正交小波再生核的SVM结合小波分析进行探讨,得到SVM的离散逼近,离散细节均只与支持向量有关.     

一种基于预测分类的小波图像编码

对于小波较像编码，如何有效地组织小波域系数是提高图像压缩效果的关键。本文在研究小波域系数统计特性的基础上，提出一种用于图像压缩的预测分类模式，与基于零树结构的编码不同的是它充分利用了小波域中“重要”系数的各种相关性，并通过结合提出的种子膨胀算法实现系数的分类输出，实验结果表明该方法所取得的压缩效果要优于基于零树结构的图像编码，同时又具有较强的鲁棒性。     

基于非线性提升格式的边缘检测

针对边缘检测中检测精度与抗噪能力的相互制约的问题，采用非线性提升格式，结合自适应阈值，提出了一种新的边缘检测算法．该算法计算简单、易于并行实现，且在一定程度上协调了检测精度与抗噪声之间的矛盾．实验结果表明该算法在提取边缘的同时能有效地抑制噪声，检测精度高．     

基于LM神经网络的起重机械本质安全评价方法

由于起重机械特殊的结构形式和运动形式,导致起重机械事故频发,为提高起重机械的本质安全,提出了一套起重机械本质安全评估体系,从本质安全的4个方面分3个层次对起重机械进行评估;为了改善在评估过程中,人为主观因素对起重机械状态评分的影响,引入LM神经网络对起重机械评价体系     

IWT在图像压缩中几个主要问题的研究

在简述了提升方法的基础上讨论了一种从整数到数的变换方法－整数小波变换（IWT），然后把它应用于图像无损／有损压缩等领域，本文对IWT现存的几个主要问题，如IWT与消失矩的关系，IWT与离散不波变换（DWT）有损压缩效果的比较以及不同边界延拓方式对IWT压缩效果的影响等问题，进行了深入的探讨，得出了一些重要的结论。这些结论有利于深入理解整数小波变换的内在机制及进行图像等信号的压缩。     

基于移动Agent技术的医学图像检索方法

针对现有医学图像检索方法中，检索算法速度较慢、准确性较低以及远程检索时占用大量带宽等问题，设计并实现了一种基于移动Agent技术的医学图像检索方法，重点讨论了该方法实现的关键技术，包括提升框架下的M带整数小波变换和提取多通道纹理特征的检索算法．模拟实验结果表明，该方法实时性较强，占用网络带宽较少，采用的算法运算速度提高近10倍、运算复杂度降低约50％，提取的纹理特征能充分表达图像内容，较好地满足了医学图像的检索要求，实现了对医学图像库快速较准确的检索．     

四边形网格的削角细分

提出了一种四边形网格的削角细分方法(Corner-Cuttmg Subdivision Scheme).每细分一次,四边形网格数目增加为原来的两倍,两次细分结果相当于一次二分对偶细分(Binary Dual Subdivision)和一个旋转.细分算法采用线性细分加平滑的形式,具体地讲平滑是采用两次重复平均的方法,因此其生成曲面具有C1连续性.而且由于这种细分方法对网格几何操作简单,所得网格数据量增长相对缓慢,更适合于3D图像重构及网络传输等应用领域..     

一种四边形网格上的Midedge细分格式

提出了一种逼近型细分格式,通过初始网格的边插入边点,再去除初始点、边,连接所插入边点的方式生成新的网格。 该细分格式是对PETERS 等提出的Midedge格式的拓展,其分离因子为1-2,意味着每通过1次细分,便将1个矩形分离成2个。 通过分析对应细分矩阵的性质,证明了此细分格式具有至少C1的连续性这一性质。     

加速牛顿迭代收敛的新方法

提出了加速牛顿迭代收敛的新思想，构造出一类加权牛顿迭代格式，通过选取最优加权因子，使得该格式具有高阶收敛性和较小的渐近误差常数。     

基于提升小波的方向扩散算法实现侧扫声纳图像去噪

侧扫声纳作为一种重要的海底探测技术,已得到广泛的使用,但声强数据经过严格的数据处理后,依然存在噪声,影响图像的正确判读.针对侧扫声纳图像中的噪声问题,采用基于偏微分方程的方向扩散、正则化P-M（AOS算法）、基于离散小波的方向扩散、基于提升小波的方向扩散4种方法,与传统的均值滤波、中值滤波、维纳滤波和小波软阈值、硬阈值、贝叶斯估计阈值的方法进行实验对比,发现基于提升小波的方向扩散方法,不仅能有效提高峰值信噪比,而且还能保持较好的平滑指数和边缘保持指数,更适用于侧扫声纳图像的去噪处理.