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。     

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。     

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。     

小波变换在压力容器声发射信号中的特征提取

由于压力容器工作环境的影响,通常压力容器声发射故障信号完全被噪声淹没。由于FFT很难提取出故障信号的特征,本文根据声发射信号的特点和小波变换基本原理及特性。应用小波变换与FFT相结合的方法,完全能提取出声发射故障信号的特征。     

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.     

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。     

小波变换在飞行器遥测数据分析中的应用

飞行器遥测参数表征飞行器飞行过程中的特征参量,而遥测参数受到外界和自身的干扰,使信号的信噪比明显下降,严重影响了测试结果和后续的分析工作,为此需对测量信号进行降噪处理。小波变换克服了傅里叶变换中时域的瞬间变换在频域中不能反映的缺陷,是一种更有效的降噪方法。另外,小波变换也是弹体故障诊断的有效方法。     

图像处理中的小波变换算法原理及其应用

小波分析是近年来迅速发展起来的一个数学分支,由于它在时间域和频率域里同时具有良好的局部化性质,因而在图像处理领域有着日益广泛的应用。随着数字图像处理需求的不断增长,相关应用也不断的增长,文章以一例图像处理过程为例,阐述了基于小波二维变换的图像处理方法在图像处理过程中的应用。     

图像处理中的小波变换算法原理及其应用

小波分析是近年来迅速发展起来的一个数学分支，由于它在时间域和频率域里同时具有良好的局部化性质，因而在图像处理领域有着日益广泛的应用。随着数字图像处理需求的不断增长，相关应用也不断的增长，文章以一例图像处理过程为例，阐述了基于小波二维变换的图像处理方法在图像处理过程中的应用。     

一种检测物体轮廓缺陷的方法探索

本文提出将二维物体的轮廓图像坐标信息转换成基于质心距离的一维向量信息来进行检测。设计了基于双正交对称小波的去噪算法。实验结果表明,这种算法可以有效地去除噪声信号和缓变信号,保留缺陷的突变信息,是一种有效和实用的轮廓缺陷检测算法。     

小波变换应用的研究

本文简要介绍了小波变换的基本概念、特点,以及小波变换在数字图像压缩、图像降噪、图像增强以及图像融合等遥感数字图像处理中的作用。此外,还实现了在Matlab语言环境下图像处理。     

一种基于小波变换的图像压缩算法研究

小波变换不仅有时频局部化特性,又具有多分辨率的特点,文章基于嵌入式零树小波变换对图像进行压缩,分析步骤、算法以及不足之处,并给出相应改进。     

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。     

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。     

基于小波变换的图象压缩研究

本文给出了使用二维小波变换进行图像压缩的原理和5实5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。     

电力线路故障行波测距分析研究

文章分析了电力电缆故障定点的重要性,并概述了目前电力电缆故障的检测方法。通过分析小波变换性质,给出了一种基于小波变换的行波测距方法,并提出了一种应用XC3S200FPGA及Atmega16单片机的解决方案．     

基于DSP轴承故障诊断系统的设计

本系统主要适用于轴承振动信号数据采集和分析,可以实现对信号的时域和频域分析。该本系统硬件部分是以DSP为核心进行振动信号的采集与分析,软件部分是采用C语言与汇编语言编制,利用小波变换对信号进行处理。该系统也可以进一步推广到其他振动信号的采集与分析。     

小波奇异熵算法诊断电子互感器故障研究

目前针对电子互感器故障诊断算法大多以互感器采样数据分析为基础[1],而互感器采样数据与电网运行数据是紧密联系的,导致其算法无法区分电网故障与互感器故障。本文使用的故障诊断算法基于小波变换,使用多尺度模块综合处理的方法获取信号奇异点及其奇异时刻,然后采用小波奇异熵算法,利用电网各种异常状况下电气量信号与电子式互感器故障时电气量信号的区别来检测互感器的突变故障。结合这两种算法可以实时判断电子式互感器的运行状况。