非抽样双树复小波域的BPP-NMF图像融合

提出了一种非抽样双树复小波变换（UDT-CWT）与基于块主元旋转的非负矩阵分解（BPP-NMF）相结合的多聚焦图像融合算法。利用UDT-CWT具有完美的平移不变性及良好的方向选择性,首先对图像进行多尺度、多方向分解并得到低频子带和高频子带系数;然后对低频子带系数采用块主元旋转的非负矩阵分解的融合策略,高频系数则选用高斯加权区域能量与区域标准差一致性选择的融合准则。最后对融合后的系数进行UDT-CWT逆变换得到重构图像。选用多组多聚焦图像进行融合并对融合结果进行主观视觉、客观方面的评价。试验结果表明,该融合算法不仅具有良好的视觉效果,同时在客观评价指标也优于一般的融合策略,验证了该算法的有效性。     

小波降噪对TDLAS 干涉抑制的研究

基于多光程吸收池的可调谐半导体激光吸收光谱 (TDLAS) 系统在检测过程中容易出现噪声干扰, 影响着其 实际检测性能。针对这种干扰的特征进行分析, 提出利用小波降噪法来改善 TDLAS 系统的探测性能。首先依据理论 研究结果选择合适的小波函数和分解层数, 然后通过这种小波对叠加干扰的仿真信号进行滤波, 结果表明这种降噪技 术具有良好的去噪效果。最后利用小波降噪技术处理了实验采集的不同浓度气体的直接吸收光谱 (DAS) 和二次谐波 信号, 相比于原信号, 降噪后信号的信噪比从 0.4 增加到 259, 系统的检测限也达到 7×10−6, 表明小波降噪方法在气体 光谱检测中具有较高的应用价值。     

改进的Mean Shift分割算法在安全区域识别中的研究

为了提高在监控视频下进行安全区域识别的快速性及准确性,文中研究并提出了一种改进的Mean Shift(均值漂移)分割算法.首先简要介绍了小波变换与均值漂移分割算法的理论基础,再将二者融合后改进算法的计算转换到一个新的特征空间中进行,并将其应用于安全区域识别中,最后分别在纯净背景和复杂背景下进行安全区域识别对比实验.实验...     

结合隐藏技术的新颖语音检索算法

采用一种新颖的结合信息隐藏技术的语音检索算法,该算法将保密语音和伪语音分割成多段,利用经典的LSB算法分别隐藏到不同的音频,并存储在磁盘空间中．提取语音码流时,利用小波变换第一级细节分量系数能量的大小找到相应的载体音频,提取其中的语音码流,并建立语音库．利用特定人语音检索技术,检出相应的语音码流,合并语音码流得到真正的保密语音．研究表明：新算法的查准率和查全率可以达到很高的水平,为信息隐藏技术的发展开辟了一条新的研究道路,同样扩大了语音检索技术的应用范围。     

一种基于整数小波变换的遥感影像融合算法

提出了一种IHS变换和整数小波变换相结合的遥感影像融合算法(IHS-IWT),并根据待融合图像的特点,选取了有效的融合策略.首先对中巴卫星多光谱影像进行IHS变换,然后对得到的亮度分量和Landsat ETM 高分辨率全色影像进行整数小波融合,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像.实验结果表明,与IHS变换等方法比较,该方法在较好的保留光谱信息的同时,空间细节信息也得到了增强,并且具有较快的处理速度.     

基于四进制小波和神经网络的数字水印算法

提出了一种基于BPN神经网络的水印新算法,首先对数字图像进行四进制小波分解;其次,在小波域内选择水印位嵌入的系数块,然后利用神经网络从嵌入水印的图像中恢复原始水印信息。实验结果表明这种水印算法具有很好的性能。     

一种基于新型小波包阈值的图像去噪方法

提出了一种基于小波包理论去除图像噪声的方法,用小波包把图像分解为高频分量和低频分量,根据高频分量估计噪声的标准差,并利用该标准差以及Birge-Massart惩罚函数计算阈值.鉴于传统软硬阈值的缺陷,采用一种新型阈值量化方法,用三次多项式在硬阈值的基础上插值,使新的阈值函数保持了连续性和可导性.通过这种方法既消除了图像的振铃现象,又保留了细节成分.实验表明：与传统方法相比,新方法使图像视觉效果和峰值信噪比均获得提高.     

A Video Coding Algorithm Based on Intraframe and Interframe Joint Prediction of Wavelet Coefficients

ＡＶｉｄｅｏＣｏｄｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＩｎｔｒａｆｒａｍｅａｎｄＩｎｔｅｒｆｒａｍｅＪｏｉｎｔＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＷａｖｅｌｅｔＣｏｅｆｉｃｉｅｎｔｓＺｈａｎｇＸｕｄｏｎｇＷａｎｇＤｅｓｈｅｎｇＰｅｎｇＹｉｎｇｎｉｎｇ（Ｔｓｉｎ...     

基于小波变换的图像去噪方法研究

图像去噪问题是一个古老的难题,也是当前研究的热点问题,而图像小波去噪算法在图像去噪方面虽然已取得了一定进步,但在这一领域仍然有许多问题需要研究,为了进一步提高图像去噪质量,改善图像视觉效果。在此通过在小波阀值萎缩法、基于混合模型的小波去噪法、小波去噪与其他算法相结合的三类方法中分别选用了三种典型算法即VisuSh?rink法、基于高斯混合模型小波去噪法、中值滤波与小波去噪相结合的算法,对当前基于小波变换图像去噪这三类典型问题进行了研究。研究表明对于单一的噪声,用相应某种算法,就可能取得较理想效果。而对于混合噪声,单独的一种算法取得的效果是比较差的,只有采用几种算法相结合才能取得较好的效果,因而在此也为图像去噪指明了以后的研究方向。     

基于小波PCA与BP神经网络的人脸识别算法

特征提取和分类器设计是人脸识别算法中的两个关键问题。提出一种基于二次小波变换、PCA算法与BP神经网络的人脸识别算法。该算法采用二次小波变换与PCA相结合的算法提取人脸图像的主要特征,并运用加入动量项的改进BP神经网络算法进行人脸图像分类识别。在MATLAB环境下,利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,实验结果表明,该算法实现简单、识别速度快、识别率较高。