多尺度双向向量值小波的构造与性质

本文研究多尺度双向向量值正交小波的存在性、构造算法与性质.利用多分辨分析理论,时频分析方法与矩阵理论,给出紧支撑多尺度双向向量值正交小波的构造算法,得到多尺度双向向量值小波包的正交公式与向量值小波包基.推广了向量值正交小波的概念.     

二元多重双正交小波包的性质

陈清江等:二元多重双正交小波包的性质 第1期 1引言 小波包川由于拥有优良的特性而受到人们的关注.它己被应用在信号处理{“】，图像 压缩【“】，编码理论【41等工程方面.我们知道，由护(功中的函数生成的正交小波基具有 较差的频率局部化性能，为了克服这一缺陷，Coifman，Me     

基于多尺度双阶段网络的图像超分辨率重建

针对目前图像超分辨率重建算法中所存在的特征信息提取不充分、重建图像细节信息模糊等问题,提出了一种多尺度双阶段网络来实现图像的超分辨率重建。首先,考虑到单尺度卷积层会出现特征信息提取不充分的现象,故而以多尺度卷积层为大体框架,设计网络模型;其次,考虑到重建后的图像效果,将整体网络分为2个阶段,第1阶段根据输入的低分辨率图像进行特征信息的提取和重建,第2阶段对重建后的图像进行更深一步的特征细化,从而提高重建图像的视觉效果;整体网络中还引入了跳跃连接和注意力模块,以加强特征信息的有效传播;最后,以数据集Set5、Set14、Urban100、BSDS100和Manga109作为测试集展开实验,峰值信噪比和结构相似度作为图像质量的评价指标。实验结果表明,二者的值相比以往均有所提高,且重建图像视觉效果较好。因此,该算法在客观评价和主观视觉上都取得了较好的结果。     

改进VGG网络的多聚焦图像的融合方法

为更好地保留原图像信息,提高图像融合性能,提出一种改进VGG卷积神经网络与边缘像素统计特征相结合的融合算法。首先,该算法将完整图像拆分成图像块,以图像块的预处理来获取较高的图像分类,精度达到0.985以上,以改进的VGG卷积神经网络来加快模型收敛速度,当图像块输入到网络当中,可以初步得到二分类的权值矩阵。其次,在高频细节部分,对于左聚焦图像和右聚焦图像的清晰模糊模块分别进行模糊化处理,根据像素点之间的统计特征经阈值分割后得到有明显边界的权值矩阵。最后,结合两次分割的权值矩阵,通过加权求和的融合策略,得到处处清晰的聚焦图像。为说明算法有效性,在实验部分展示其融合主观视觉效果图与信息熵等客观评价,该算法对比其他算法表现突出,可较好地保留原图像的信息。     

多元双正交小波包的构造及性质

给出具任意整数矩阵伸缩的多元不可分双正交小波包的定义及其构造算法.运用代数学理论,积分变换与算子理论,讨论了多元不可分双正交小波包的性质.得到L2(Rn)的小波包基的直和分解.     

紧支撑多重向量值正交小波包的性质

给出紧支撑多重向量值正交小波包的定义及构造方法.运用矩阵理论与积分变换,研究了多重向量值正交小波包的性质,得到三个正交性公式.进而,得到空间L2(R,Cr)的一个新的规范正交基.     

向量值正交小波包

引进对应于2尺度向量值尺度函数的多分辨分析和向量值小波的概念.给出向量值小波包的定义及其构造算法,研究了向量值正交小波包的正交性,并讨论了空间L2(R,CN)的正交分解.     

总人口规模变化的年龄结构MSEIR流行病模型的再生数

在总人口规模变化和疾病影响死亡率的假设下,讨论了带二次感染和接种疫苗的年龄结构MSEIR流行病模型.首先给出再生数R(ψ,λ)(这里ψ(a)是接种疫苗率,λ是总人口的增长指数)的显式表达式.其次,证明了当R(ψ,λ)<1时,系统的无病平衡态是稳定的;当R(ψ,λ)>1时,无病平衡态是不稳定的.     

矩阵伸缩的高维向量值小波包

本文给出了对应于任意整数矩阵伸缩的高维向量值正交小波包的定义及其构造方法．并讨论了这种向量值正交小波包的性质,得到向量值函数空间L2(Rs,Cr)的新的正交小波基．     

有限离散剪切波域的红外可见光图像融合

针对目前图像融合过程中的不足之处,结合有限离散剪切波具有高的方向敏感性和抛物尺度化特性,提出了一种有限离散剪切波变换下的图像融合算法。首先对严格配准的多传感器图像进行有限离散剪切波变换,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;然后对低频子带系数采用全局特征值和像素点之间的差异性与区域空间频率匹配度相结合的融合算法,高频方向子带系数采用方向权重对比度与相对区域平均梯度和相对区域方差相结合的方案;最后通过有限离散剪切波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与其他的融合算法相比较,本文算法不但有良好的主观视觉效果,而且3幅图像的客观评价指标分别平均提高了0.9%、3.8%、3.1%,2.6%、3.8%、2.9%和1.5%、125%、59%,充分说明了本文融合算法的优越性。