基于小波变换的图象压缩研究

给出了使用二维小波变换进行图像压缩的原理和实例,提出了结合小波变换的零树压缩和量化编码的新方法,小波分解后,仅保留图像最有用的部分,即低频成分,对三个高频部分强制为0,然后再对低频部分量化编码。     

一种基于均值量化的小波域自同步数字音频水印算法

提出了一种基于均值量化的小波域自同步数字音频水印算法。该算法是一种盲检测算法,检测时不需要原始音频信号。算法引入了系数均值量化的思想,音频信号进行小波分解后,对其中的低频系数进行均值量化,嵌入水印;并且引入了嵌入同步信号的思想,利用同步信号来定位水印的嵌入位置,以抵抗平移、裁剪等攻击。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性和抗攻击性。     

基于小波变换的图像放大方法研究

图像放大是为适应特殊应用场合或为得到一个较好的视觉效果,例如突出某些细节,常常需要一种可以有效改变已有图像大小的方法,使图像放大后仍然有较高的质量。本文采用一维小波变换和二维小波变换方法,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过放大算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像。实验表明,采用本算法放大后的新图像符合客观实际,图像数据信息丰富。     

一种基于时间轴小波变换的鲁棒性水印算法研究

针对视频水印常见的攻击和视频压缩攻击,文章提出了一种时间轴小波域的视频水印算法。该算法选取每个场景中连续的8帧视频嵌入水印,让8帧视频图像进行3重时间轴小波变换得到一个低频帧,通过自适应的方式将水印嵌入低频帧的DCT中低频系数中,从而有效地保证了水印的抗攻击性。实验结果表明,该视频水印系统在不可见的同时具有很强的鲁棒性和安全性。     

一种基于时间轴小波变换的鲁棒性水印算法研究

针对视频水印常见的攻击和视频压缩攻击,文章提出了一种时间轴小波域的视频水印算法。该算法选取每个场景中连续的8帧视频嵌入水印,让8帧视频图像进行3重时间轴小波变换得到一个低频帧,通过自适应的方式将水印嵌入低频帧的DCT中低频系数中,从而有效地保证了水印的抗攻击性。实验结果表明,该视频水印系统在不可见的同时具有很强的鲁棒性和安全性。     

一种基于时间轴小波变换的鲁棒性水印算法研究

针对视频水印常见的攻击和视频压缩攻击,文章提出了一种时间轴小波域的视频水印算法。该算法选取每个场景中连续的8帧视频嵌入水印,让8帧视频图像进行3重时间轴小波变换得到一个低频帧,通过自适应的方式将水印嵌入低频帧的DCT中低频系数中,从而有效地保证了水印的抗攻击性。实验结果表明,该视频水印系统在不可见的同时具有很强的鲁棒性和安全性。     

基于小波变换在图像处理中的应用

小波变换被广泛接受的图像处理作为一种有效的和有前途的方法。本文根据遥感图像的多分辨率和多尺度特点,利用边缘提取对不同图像进行处理,并对上述结果对比分析认为:利用小波变换进行遥感图像边缘提取,须先对图像进行小波变换,然后用二进小波变换模的部分极大值来完成信号突变点位置及其异性大小,实现图像的边缘特征提取。本文中用多维度上二进小波变换图像边缘特征提取方法应用于遥感图像样本的仿真实验,获得了比较好的结果。     

金属拉伸实验数据小波变换数字滤波方法研究

小波变换具有良好的时频局部化能力。当采用小波变换对金属拉伸实验数据进行数字滤波时,不但能滤除干扰信号,而且能很好的保留信号的突变部分,体现信号原貌,这一功能是傅里叶变换所无法比拟的。通过比较傅里叶变换与小波变换对金属拉伸实验数据的滤波结果,表明采用小波变换处理含噪的实验数据,具有良好效果。     

用小波包变换产生音频数据索引的方法

针对音频多媒体数据库中基于例子和基于内容的查询,本文提出一种产生音频数据索引的方法。首先讨论了小波包分解的过程和最好基及代价函数的选择方法。其次对现有的用小波变换产生索引的两个方法进行比较,并提出基于小波包最好基变换产生音频数据索引的方法。再次提出用音频数据的小波包最好基变换系数的部分最高值能量作为音频数据索引。最后把这种方法与直接采用小波变换产生索引的方法相比较,实验结果表明这种新方法具有较高和较稳定的检索精度。     

基于小波变换的GPS变形监测数据处理方法研究

工程实测变形信号不可避免的受到噪声的污染,为了提取真实的变形信号,要对实测数据进行降噪处理。结合武汉某大桥GPS实测变形数据介绍了小波变换阈值降噪过程,分别采用不同的小波函数和不同阈值模型进行降噪处理。根据信噪比、中误差两种降噪质量评价指标的定量比较,得出用db6小波和heursure阈值在软阈值量化作用下降噪效果较其他小波函数和阈值模型效果好。     

基于小波的音频信息隐藏算法

音频信息隐藏技术是信息隐藏技术的一个重要分支,音频信号中存在足够多的信息冗余,在传播传递过程中可以嵌入很多隐藏信息,利用小波变换良好的时频特性来进一步对信号进行分析,将音频信号作为载体能达到较好的信息隐藏效果.而且音频信号进行一级小波分解后对高低频分量分别采取同样的处理方法后重构,重构出来的信号和原信号相比并没有很明显的失真.     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术.把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破.文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换多的传感器图像整合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价.     

并行小波变换及其在网格环境下在线式访问

在大规模的数字信号中对小波变换的速度要求很高。本文针对提高小波的速度提出了并行算法的思想并实现了桌面系统对并行小波变换的在线式访问。     

小波分析在信号处理中的应用

文章介绍了小波、小波连续变换、二进离散小波变换及其快速算法等基本内容。此外,提出了二进小波除噪、信号识别和小波分析的频谱细化等应用及其相应算法,进而得出小波分析在信号处理中应用的理论优势,并展望了小波分析的进一步应用。     

基于小波分析的电力系统振荡识别方法

随着经济的发展,我国电网系统也处于高速发展阶段,在科技的推动下跨区域电网系统越来越多,相对地电网中系统振荡问题也越来越突出,振荡问题的解决一般采用实时数据分析与系统模型特征值进行分析,其中以小波分析为基础的变换算法是解决低频振荡比较有效的计算方法,此方法避免了其他算法中类似噪音敏感等不能处理非平稳信号的缺点,小波算法不仅能消除噪声,而且能很好地反映复杂振动模式下的随时间变化规律,提高识别精确度,本文主要分析电力系统振荡中小波分析法的特点。     

基于四叉树复小波的自适应图像去噪

小波变换应用于图像去噪处理方面得到广泛的应用,但其自身也存在着一些缺点和不易控制因素,大大地限制了其图像去噪能力和应用的范围。而四叉树复小波变换很好地改善了这一缺点,具有较好的方向选择性和平移不变性,并且容易实现完全重构。本文通过对常见的图像去噪方法,对其原理进行解析,再讲解基于四叉树复小波的自适应图像去噪的优点和发展趋势,让大家对现代复小波自适应图像去噪有一个清晰的认识。     

基于小波分解和相空间重构的大气电场混沌特征浅析

本文通过对伴有闪电过程的地面大气电场强度时间序列进行相空间重构分析知,闪电时段内地面大气电场强度时间序列均呈现混沌特性,而非闪电时段内地面大气电场强度时间序列并不全部呈现混沌特性;闪电时段内的地面大气电场强度时间序列经过小波函数sym5的4层分解重组的低频部分的相空间重构混沌特性较原始时间序列的相空间重构混沌特性明显。     

小波变换高分辨率层序地层学研究

以大庆长垣杏树岗地区高三组层序地层划分为例,分析了小波变换在高分辨率层序划分中的应用。利用对自然伽马曲线进行Morlet小波变换,将测井曲线信号转换为深度与尺度域的变化关系,得到不同尺度上的小波系数曲线,然后建立最佳尺度因子下的小波系数曲线的周期性振荡特征与各级层序界面的对应关系,最终将最佳尺度因子下的小波系数曲线用于层序的识别与划分。同时,结合地震资料和储层反演等资料验证,实践证明,最佳尺度因子下的小波系数曲线能准确识别出各级层序的界面,因此,利用小波变换进行层序地层划分为高分辨率层序地层学研究了提供一条新的途径。