离散小波变换耦合静电场理论的图像快速伪造检测算法

为了解决当前图像伪造检测算法主要是在图像空域中定位伪造区域,难以降低图像维数,使其复杂度大;且不能有效检测几何变换篡改形式的伪造区域,导致其鲁棒性不佳的不足,本文提出了离散小波变换耦合静电场理论的图像伪造检测算法。首先,引入离散小波变换,提取伪造图像的低频子带,降低图像空间;再基于静电场理论,将提取子带映射到虚拟电场中,提取鲁棒性较强的特征,利用Radix排序算法对特征完成重组,形成特征矩阵;最后,定义相同仿射变换,并用其处理排序矩阵,完成伪造区域检测。实验测试结果显示：与当前的移动复制伪造检测技术相比,本文算法具有更高的定位效率与检测精度;同时拥有较强的鲁棒性,有效抗击几何变换篡改。     

基于小波和小波包变换的苯丙酮尿症傅里叶变换衰减全反射红外光谱筛查模型的研究

应用小波和小波包变换对傅里叶变换衰减全反射红外光谱(FTIR/ATR)进行去噪处理,以提高苯丙酮尿症(PKU)筛查模型的性能。首先优化小波和小波包变换的参数,然后分别对原始光谱(OS)、9点平滑光谱(9S)和一阶微分9点平滑光谱(1D9S)进行去噪处理,以均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)、预测准确率(Acc)等为指标,考察小波和小波包变换对模型性能的影响。结果与变换前相比,模型性能均有所提高,其中小波变换以1D9S+sym12处理结果为最优,而小波包变换以1D9S+sym1为最优;Acc全部提高为100%。     

多尺度多重向量值双正交小波的构建算法与性质

研究多尺度多重向量值双正交小波的构建算法与性质.运用向量细分格式、矩阵理论和多重向量值多分辨分析,证明了与一对给定的多尺度多重向量值双正交尺度函数对应的多尺度多重向量值双正交小波函数的存在性.提出了紧支撑多尺度多重向量值双正交小波的构造算法.讨论了多尺度多重向量值小波包的性质,得到了多重向量值小波包的双正交公式与向量值小波包基.     

基于切比雪夫小波基与年龄相关种群模型的数值解

基于切比雪夫小波基给出与年龄相关种群模型的数值解.利用切比雪夫小波基的性质使得所求偏微分方程转化为矩阵方程,从而简化了数值解的求解过程.最后通过数值例子验证其理论结果.     

基于不同经验模态分解的小波软阈值ECG去噪研究

针对ECG信号的非线性和非平稳性,利用不同经验模态分解的小波软阈值方法对其进行降噪处理.根据希尔伯特-黄(Hilbert-Huang)变换提出的一系列的EMD算法,有EMD、EEMD、CEEMD等.首先,将含高斯白噪声的ECG信号分别进行EMD、EEMD、CEEMD分解,所得到的固有模态函数(IMF)分量是从高频到低频排列的,分别舍去前几层含噪IMF'进行重构去噪.由于舍去的IMF分量中含有少部分信号的细节信息,然后利用小波软阈值对前几层含噪IMF提取细节信息得到新的分量,再将剩余分量和新的分量重构去噪后的ECG信号.利用去噪信号图和不同性能指标验证了不同方法的有效性,得出了基于CEEMD的小波软阈值ECG降噪效果最佳.最后,用上述方法对MIT-BIH心电噪声库信号进行去噪处理,其结果与仿真实验相吻合.     

PA误差下半参数回归模型小波估计的r-阶矩相合性

对于半参数回归模型y_i=x_iβ+g(t_i)十e_i,(1≤i≤n),其中{e_i,1≤i≤n}为PA相依误差.在适当的条件下,利用极大部分和的矩不等式方法得到未知回归函数g(x)和未知参数β估计量的r-阶矩相合性.     

基于分数阶Fourier变换的尺度函数的刻画

针对分数阶Fourier变换在信号处理中应用的广泛性,引入了分数阶尺度函数与分数阶小波变换的概念.运用分数阶Fourier变换与时频分析方法研究了分数阶多分辨分析与尺度函数的构造方法,刻画分数阶尺度函数的特征.得到分数阶尺度函数存在的充要条件.     

基于人眼视觉注意和图像聚类分析的ROI提取方法

针对Itti的视觉注意模型不能很好地反应区域的边界和形状问题,提出了一种改进的自底向上(BottomUp)的视觉注意模型。在经典的Itti模型基础上,用小波变换取代了高斯金字塔分解,改进了初始视觉特征的合并策略以得到图像的视觉显著图,结合彩色图像聚类分析方法完成图像的感兴趣区域自动提取。实验结果表明,自动提取的感兴趣区域更符合人眼的实际观察效果,在复杂背景下的提取效果大大优于传统的感兴趣区域提取方法。     

结合小波融合和深度学习的脑胶质瘤自动分割

针对水肿区域边界模糊和瘤内结构复杂多变导致的脑胶质瘤分割不精确问题，本文提出了一种基于小波融合和3D-UNet网络的脑胶质瘤磁共振图像自动分割算法.首先，对脑胶质瘤磁共振图像的T1、T1ce、T2、Flair四种模态进行小波融合以及偏置场校正；然后，提取待分类的图像块；再利用提取的图像块训练3D-UNet网络以对图像块中的像素进行分类；最后加载损失率较小的网络模型进行分割，并采用基于连通区域的轮廓提取方法，以降低假阳性率.对57组Brats2018（Brain Tumor Segmentation 2018）磁共振图像测试集进行分割的结果显示，肿瘤的整体、核心和水肿部分的平均分割准确率（DSC）分别达到90.64%、80.74%和86.37%，这表明该算法分割脑胶质瘤准确率较高，与金标准相近.相比多模态图像融合前，该算法在减少输入网络数据量和图像冗余信息的同时，还一定程度上解决了胶质瘤边界模糊、分割不精确的问题，提高了分割的准确度和鲁棒性.     

Gauss小波变换像空间的描述

在连续小波变换像空间是再生核Hilbert空间的基础上,针对经常用于边界检测并且使用效果非常好的Gauss小波,给出了其小波变换像空间的再生核具体表达式.并且当固定尺度因子和固定平移因子时,利用再生核空间理论,对Gauss小波变换像空间做了具体描述,分别给出了Gauss小波变换像空间中的等距恒等式和反演公式,这为进一步研究一般的小波变换像空间提供了理论基础.