Hamilton-Jacobi方程的小波Galerkin方法

本文选择Daubechies小波尺度函数空间作为Galerkin方法的测试函数空间,并将其应用于Hamilton-Jacobi方程,得到了求解Hamilton-Jacobi方程的小波Galerkin方法的数值格式．由于小波在时间和频率上的局部性,本方法适用于处理具有奇异解的问题,可以有效地防止数值振荡．数值试验显示,本方法是有效的．     

A Class of Bidimensional FMRA Wavelet Frames

This paper addresses the construction of wavelet frame from a frame multiresolution analysis （FMRA） associated with a dilation matrix of determinant ±2. The dilation matrices of determinant ±2 can be classified as six classes according to integral similarity. In this paper, for four classes of them, the construction of wavelet frame from an FMRA is obtained, and, as examples, Shannon type wavelet frames are constructed, which have an independent value for their optimality in some sense.     

任意矩阵伸缩的正交小波包

1 引言 Coifman和Meyer引入L~2(R)中正交小波包,可以用张量积形式构造L~2(R~2)上的二维正交小波包;Chui和Li研究单变量非正交小波包和对偶小波包;Shen给出矩阵伸缩为2I时L~2(R~s)上非张量积小波包的构造算法;程正兴给出矩阵小波包的构     

小波变换轮廓术的测量范围研究

利用小波“脊”处的小波系数来提取变形条纹中的相位信息可以在很大程度上抑制条纹图中有用的基频分量与零频和其它谐波频率分量的混叠,弥补了傅里叶变换轮廓术的不足。从离散信号频域分析角度,推导了变形条纹小波变换的频谱描述形式,讨论了其测量范围,包括结构条件和抽样条件。结果表明,只有在无周期内瞬时频谱混叠,即任意位置处物体瞬时高度变化满足h/xx=b<1/3条件时,和不存在抽样引起的周期间瞬时频谱混叠的抽样条件下(即一个周期内的抽样点数m≥4时),小波变换轮廓术才能正确恢复被测物体的三维面型。计算机模拟和实验验证了该结论。     

简单有效的运动汽车投影阴影分割算法

在实时的车型识别系统中,由于光照的影响,需要一种简单快速有效的方法将汽车车体与其阴影分割开。利用阴影的光谱属性,同时根据阴影的几何特征及阴影区域内的点和汽车的空间位置、形状等相关特点,提出一种基于小波变换多分辨率特性的阴影分割算法,该算法能有效地分割出阴影与目标之间的分界线。先利用阴影的光谱属性对阴影进行粗分割,然后利用小波变换的多尺度性对候选阴影点进行特征提取,从而获取最后的阴影分界线。该方法不需要事先确定光源的方向、车体的彩色信息和背景纹理信息,能有效地分割任何颜色、任何背景纹理下、任何光源方向下的运动汽车投影阴影。实验表明,该方法定位准确,处理速度快,抗噪能力强,为进一步的车型识别提供基础。     

小波连通性研究进展

本文介绍了 L2(R)中一些特殊小波组成集在L2(R)中的拓扑几何性质——道路连通性,特别综述了近二十年来小波连通问题研究的主要进展并列出了一些悬而未决的问题,并简要说明了高维情形和其他情形的相应结果.     

基于离散小波变换的蛋白质结构、功能与进化关系延时交叉相关分析

基于氨基酸的疏水特性, 将离散小波变换与延时交叉相关分析相结合, 提出了一种分析蛋白质结构、功能和进化关系的新方法——序列小波层次相关法. 以丝氨酸蛋白酶超家族中Trypsin种属为研究对象, 描述了该方法在揭示不同物种的Trypsin蛋白质进化关系中的应用; 以蛋白质酪氨酸磷酸酶、血红蛋白和溶菌酶为例, 采用该方法揭示了蛋白质之间功能与序列的内在关系. 该方法为非参数方法, 具有简单、直观、可视和可操作性强等特点, 且不需要事先知道蛋白质的结构, 仅从蛋白质的氨基酸序列出发即可比较和揭示蛋白质之间的关系.     

Adaptive image enhancement based on clustering of wavelet coefficients for infrared sea surveillance systems

Most of the techniques developed for infrared (IR) image enhancement (IE) depend heavily on the scene, environmental conditions, and the properties of the imaging system. So, with a set of predefined scenario properties, a content-based IR-IE technique can be developed for better situational awareness. This study proposes an adaptive IR-IE technique based on clustering of wavelet coefficients of an image for sea surveillance systems. Discrete wavelet transform (DWT) of an image is computed and feature vectors are constructed from subband images. Clustering operation is applied to group similar feature vectors that belong to different scene components such as target or background. Depending on the feature vectors, a weight is assigned to each cluster and these weights are used to compute gain matrices which are used to multiply wavelet coefficients for the enhancement of the original image. Enhancement results are presented and a comparison of the performance of the proposed algorithm is given through subjective tests with other well known frequency and histogram based enhancement techniques. The proposed algorithm outperforms previous ones in the truthfulness, detail visibility of the target, artificiality, and total quality criteria, while providing an acceptable computational load.     

多元Copula密度估计的小波局部阈值方法

为了量化资产之间相依结构的局部特征,本文将小波阈值规则引入Copula参数估计,提出多元Copula密度的小波局部阈值估计量,发现Copula密度的光滑度指数、维数和采样容量是影响估值精度的重要因素,这一点也得到了以正态Copula为仿真算例的支持。本方法增强了参数Copula建模的局部自适应能力,进而有助于改进资产的市场风险估值与最优化配置。     

基于粗糙集与小波变换的图像融合算法

粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。