利用小波包最优基进行图像数据压缩

将图像在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性、使得图像的小波包变换系数在小波变换域尽可能的集中,从而使在不降低压缩信号的视频质量情况下,进一步的提高图像压缩比成为可能,并给出试验验证。     

一种基于小波包最优基算法的图像压缩方法

小波包是近年来的一个研究热点，在图像处理方面有着很广泛的应用，本文提出了一种基于快速小波包算法的图像压缩方法，在一维情况下，它比传统算法提高2．67倍，在二维情况下，和具体的图像大小有关，但比传统算法还是提高了三至四倍，因此加快了图像压缩的进程，取得了很好的实验效果，将图像在小波包最优基下展开，利用小波包最优基极好的空间，尺度定位性，使得图像的小波包变换系数在小波变换域极可能的集中从而使在不降低压缩信号的视频质量情况下，提高了图像的压缩比。     

基于指数阈值的小波包变换图像去噪方法

小波包分析是一种比小波变换更加精细的分析方法,在对分解后的小波包系数进行软、硬阈值化处理时,易使重构后的图像产生马赛克现象,造成图像失真,为此提出一种基于指教阈值的小波包变换图像去噪方法.该方法采用小波包对含噪图像进行分解,然后利用指数降噪因子除小波包系数.实验表明,本算法去噪后的图像在峰值信噪比及主观视觉效果两方面均得到了明显改善.     

小波包变换的图像融合技术的研究

图像融合技术是把同一目标的多幅图像融合成一幅高质量的图像.给出了一种基于小波包变换的图像融合方法.对两幅图像分别进行小波包分解,得到两幅图像的小波包分解系数,进一步对小波包系数进行分析和处理.对两幅图像低频波段的逼近系数取均值,对高频段选取绝对值大的小波包系数,得到融合系数矩阵.对融合数据进行小波包反变换,得到两幅图像的融合图像.使用该方法对两幅图像进行了融合,得到的融合图像汲取了两幅图像的优势,视觉效果较好.     

一种基于小波包变换的SAR图像与TM图像融合方法

为了增强来自不同传感器的图像信息，改善图像的可分析和提取能力，近年来，常采用小波变换融合方法。但小波变换只对低频信息进行多分辨分析，并不考虑高频信息的多级分解。小波包变换不仅能对图像的低频部分，而且对小波变换没有细分的高频部分也能进一步地分解。因此，小波包分析能够为图像融合提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法。在研究了小波包分析法后，提出了一种小波包图像融合方法。利用此融合算法对同一场景的不同传感器荻得的合成孔径雷达（SAR）图像和专题绘图仪（TM）图像进行融合，通过客观分析与目视评价，证明该融合方法的融合结果更好。     

基于小波包的遥感图像融合新算法

提出了一种基于正交小波包的局域方差遥感图像融合新算法．该算法利用正交小波包变换,把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波包局域窗口和子区域窗口统计,把小波包系数分类成边缘和非边缘系数．在融合处理中,把低频图像的小波包系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应图像小波包系数的多窗口区域方差,来确定融合后高频小波包系数．实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,有效且优于其他图像融合算法．     

SA4多小波包在CFA图像压缩中的应用

针对CFA图像高频分量多,不利于压缩,采用多小波包变换有效去掉了CFA图像频带间的相关性.根据SA4多小波分解后图像子带的特点,找出适合SA4多小波包变换的预滤波系数结构,利用子带间的相关性系数重组,使之更适合零树编码,提高了编码效率.仿真结果表明:新算法相比JPEG2000有更好的性能,复杂度低,计算量小,便于应用.     

基于小波包分解和形态学融合的地基云图边缘检测

采用一种基于小波包分解和数学形态学融合的边缘提取方法用于地基云图的边缘检测.首先对图像进行基于小波包分解的边缘提取,然后对图像进行数学形态学的边缘检测,最后利用图像融合技术对两幅图像进行融合得出最优边缘图像.通过Matlab软件验证和比较,表明该方法实际使用效果较好.     

基于光照或表情变化的人脸识别算法

对在光照和人脸表情发生各种变化的环境下,用Coiflet小波包和Radon变换两种简单算法从一些灰度级图像数据库中进行人脸识别.这两种算法都能将二维灰度级的人脸图像培训集转换成各自的深度图或物理形态,随后转化为Coiflet小波包和Radon变换,用于特征提取的计算.实验表明,这种转换过来的形态特征对光照和人脸表情的变化具有鲁棒性.     

小波包和GA-BP网络结合的红枣病害识别方法

针对传统人工枣树病害识别费时费力的问题,提出了一种小波包和GA-BP神经网络结合的快速识别方法.通过小波包去噪方法,消除病害图像采集过程中随机噪声产生的干扰,采用小波包分解系数矩阵的奇异值和小波包变换模极大值矩阵的奇异值构造特征输入参数,利用遗传算法优化后的BP神经网络建立红枣病害的识别模型.实验表明,小波包、遗传算法...     

一种最优小波包基搜索算法

提出了一种最优小波包基搜索算法.信号奇异点的小波分解系数远大于其余点,利用这一特性构成有效的数据压缩方法.在小波包分解各节点中保留与信息有关的较大的系数,去掉其余干扰数据.由于有关的信息被保留下来,舍弃的是大量无关的干扰,一方面达到了消噪的目的,另一方面大大压缩了数据,便于数据的存储和传输.最后基于该算法给出了算法用例,并将该算法应用于分解压缩,得到了较好的效果,证明该算法在工程应用中具有一定的价值.     

基于最优小波包基的降噪方法及其应用

如何有效去除信号中的噪声是地球物理勘探领域中一个较重要的研究内容。如何去除有效数据中的噪声而保持信号的初至相位不发生畸变,常规的频率域或时间域滤波方法均不能较好的解决这个问题,而基于小波包基的信号去噪方法却是一种较好的方法。本文以小波包分析为基础,根据最小代价原理研究信号分解的最佳小波包基,对不同频率的系数采用不同的阈值进行量化,对高频信号采用Stein无偏似然估计的原则计算阈值,而在低频部分则采用以信号能为依据的浮动阈值,利用量化后的小波包系数重构得到去噪后的信号。仿真和实验结果表职,该方法去除噪声的同时并不改变原信号的相位,也不会产生波形的畸变。同时,将该方法利用到超声波数据降噪处理的工程实际中也取得了较好的效果。     

基于小波包移频算法的遥感图像融合技术

为了对分类最小二乘支持向量机实施有效的稀疏化，以提高分类速率，采用分类相关分析算法，按序提取样本核矩阵的全部分类相关成分，并依据样本核矩阵各列与分类相关成分的相关性，对训练集所有个体按分类的重要性排序，进而可选取最重要的部分个体作为支持向量，并将其余非支持向量的信息转移至支持向量，以提高支持向量的分类表达能力.由此构建一种新的稀疏型最小二乘支持向量机CS LSSVM，并将其应用于多个模式分类的实际问题.测试结果表明，CS LSSVM稀疏性很强，且保持了标准LSSVM的分类性能，还可直接适用于多类问题.     

基于IIR两通道双正交滤波器组的小波包分析

使用一种ⅡＲ型两通道双正交滤波器组结构,分析－合成部分的设计仅归结为一人传输函数的设计。据此,在ⅡＲ最大平坦滤波器组的情况下构造了双正交小波基。将其用于实现小波包分析,采用信息熵函数作信息代价函数,动态调整最佳基,使得频谱分段最适合信号特征。对大量音频信号进行处理,与使用同阶的Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ小波的小波变换以及小泡包变换折结果相比,性能有非常明显的提高。     

利用小波变换技术星载SAR图像的斑点噪声

利用小波变换技术对星载合成孔径雷达（SAR）图象斑点噪声进行抑帛与滤除。选择合适的小波基对SAR图像进行小波分解,分析噪声对小波系数的贡献;针对噪声与图象灰度之间的乘性关系和SAR图象斑点噪声在空间上相关的特点设置适当的阈值,在小波域内滤波;通过小波重构技术获得滤波后的SAR图象。实验证明,该方法能有效地抑制SAR图象中的斑点噪声。     

基于小波包的SPIHT算法图像压缩

富含细节、纹理和边缘的图像中,重要信息大量集中在中、高频部分,基于小波变换的压缩方法只对低频信息进行多次分解.针对这个问题,以SPIHT算法为基础,研究了基于小波包分解的图像压缩算法.仿真结果表明,采用小波包分解的SPIHT算法与传统SPIHT算法相比,在同压缩比情况下,峰值信噪比提高了0.35~1dB,适用于纹理丰富的图像的压缩.