盲小波算法在遥感图像去噪中的应用

根据盲信号分离原理和小波分析,提出了一种遥感图像去噪的盲小波算法,首先将遥感图像的个信号进行同深度小波分解,得到不同信号相应深度的小波系数和尺度系数,然后将小波系数进行软阈值法处理,并进一步对不同信号的同深度的小波系数和尺度系数进行盲分离,并提取与源信号相关的信号,最后通过信号重构估计源信号。这种将小波分析和盲信号分离技术有机结合的方法能够有效的消除遥感图像的噪声。通过对实际遥感图像的处理,并与其他去噪技术相比较,利用盲小波算法得到的结果更为理想。     

基于时域去相关预处理的卷积混合语音盲分离算法

因语音信号自身的相关性及不平稳性,使卷积混合语音信号的盲分离变得十分困难.本文提出了一种基于时域去相关预处理的卷积混合语音盲分离时域算法.该算法采用自适应格型预测误差滤波器对语音信号进行时域去相关处理,同时基于空域去相关算法完成卷积混合语音分离.该算法充分考虑了语音信号自身的相关性及不平稳性,具有计算量小、收敛速度快、稳定性好的优点.仿真实验验证了该算法在对卷积混合语音信号进行盲分离时的有效性.     

基于最小二乘方的语音信号实时盲分离

研究语音信号盲分离的实时算法.盲信号分离技术在视频会议系统、语音信号预处理以及生物医学信号处理中都得到广泛应用.在本文中,利用最小二乘方原理并结合语音信号非平稳的特点,对混合语音信号进行实时分离.实验结果表明,基于最小二乘方的算法是非常有效的实时盲信号分离算法.     

一种基于时域解相关的双通道语音分离算法

提出了一种基于时域解相关的卷积混合语音盲分离时域算法。该算法利用相关系数对语音信号进行时域去相关处理,同时基于二阶统计量完成双通道语音分离。该算法充分考虑了语音信号本身的相关性及不平稳性,收敛速度快,稳定性好,为减小计算量提出了该算法的递推改进算法。仿真实验表明,在对卷积混合双通道语音信号进行盲分离时,该算法是非常有效的。     

基于准正交原理的多信源少观测源的盲语音信号分离

信号源个数多于观测信号个数情况下的盲源分离问题是盲信号分离中的一个难题,也是一个很实际的问题。论文在A.Hyvrinen提出的一种基于准正交原理的盲分离算法基础上,指出当混合矩阵的基矢量不满足准正交性时,可以对观测信号预白化,使混合矩阵的基矢量的准正交性得以很大提高。然后将此方法用于多信源少观测源情况下的混合语音信号分离。实验分为两个过程:(1)估计混合矩阵;(2)用最大后验概率的估计方法分离源语音信号。实验结果证明了该算法能够有效用于高维情况下多信源少观测源的盲语音信号分离。     

超定条件下的盲信号提取算法

基于信号峭度理论,提出一种超定条件下的盲信号提取算法。该算法将混合矩阵辨识转化为一系列Givens矩阵辨识,从观察信号中一次提取出一个源信号。对于超定盲信号分离问题,待未知所有独立分量分离出后,余下分量可以看作是一个或多个独立分量的拷贝,是冗余信号。在算法运行结束后,所有源信号分离出,实现超定盲信号分离。该算法计算简单,收敛性好。计算机仿真试验验证了算法的有效性。     

基于小波与傅里叶变换的一类短波盲信道自适应分离算法研究

在军事短波通信信息侦察方面，短波盲信道分离有着至关重要的作用．本文对截获到的短波通信信号在信道个数及信道带宽均不确定、信道频谱理论上不重叠条件下的盲信道分离问题进行研究，将小波分析与傅里叶变换相结合，提出了一种短波盲信道自适应分离算法．仿真试验表明，该分离算法能对短波盲信道进行有效分离，具有分离精度高，抗噪声干扰能力强的优点．     

基于贪婪稀疏优化的欠定语音盲分离方法

提出一种基于语音信号稀疏特征的稀疏分量分析两步法,力图提高欠定情况下的语音信号盲分离性能.不同于传统的两步法,所提方法需要获取语音信号在变换域中的稀疏特征,将贪婪最优化思想引入至稀疏分量分析方法中,重构欠定盲分离语音源信号.通过仿真对比实验,展示了该方法应用于平稳声音信号和非平稳语音信号的盲分离效果,它能较好恢复语音源信号.与现有的最短路径法相比,所提算法可以提高两路以上观测信号的分离性能.相较于平滑L0范数算法,所提算法可以有效提高来波方向较近的语音盲信号分离性能.该方法具有更广阔的适用范围.     

一种新的联合块对角化卷积盲分离时域算法

提出一种基于高阶累积量联合块对角化的时域算法求解卷积混合盲信号分离问题。引入白化处理,将混叠矩阵转变成酉矩阵,混合信号转变为互不相关的,进而计算出其对应的一系列高阶累积量矩阵,通过最小化代价函数来实现高阶累积量矩阵联合块对角化的目的,在时域中解决超定卷积盲分离问题。实验表明,相比于经典的自然梯度算法,所提方法的分离精度更高,且运算速度也更快。     

盲信号分离算法处理色谱重叠峰

盲信号分离算法可以实现重叠化学信号分离。在色谱分析中对盲信号分离命题进行解释,提出独立成分分析的独立成分对应分离的单位色谱峰,混合矩阵的元素对应各组分含量的单位比值。构造两组分的模拟色谱重叠峰作为计算验证,测定正己烷／正庚烷混合体系的色谱重叠峰作为实验验证。经过模拟和实验验证,对色谱分析中的重叠峰,进行各组分比例不同的多次测定,测定次数大于或等于组分数目,采用信号盲分离算法可以求出各组分的单位色谱峰,并确定重叠峰内各组分的相对含量。     

基于形态滤波的小波融合图像增强算法

研究图像优化问题。针对目前常用的空域或频域图像存在各种噪声干扰降低了图像的清晰度,为了在降低图像噪声,保护图像细节和边缘信息,提出一种形态滤波的小波融合图像增强算法MWF。首先分别采用巴特沃斯低通滤波和形态学高帽处理对含噪图像进行滤波,得到两幅过滤的图像,再将这两幅图像分别进行离散小波变换,然后利用变换结果在小波域内依据融合规则进行融合,最后对融合结果进行反变换得到清晰的图像。得到的图像是通过空域滤波和频域增强方法的结合,综合了两种方法各自的优点,仿真结果表明,MWF算法对混合噪声干扰有较好的抑制作用,并实现了图像增强的效果,为图像优化提供了依据。     

基于小波系数块的运动补偿

提出基于小波系数块的运动补偿算法.所谓小波系数块是指图像的部分小波系数,它 们只与图像的某个局部相关.该文提出的算法先在时空域进行运动估计,得到预测块的运动矢 量.然后利用小波系数的局部空频特性,在小波变换域用参考块的小波系数块对预测块的小波 系数块进行补偿.在时空域进行运动估计,可以充分利用视频编码多年来在运动估计方面的研 究成果.在小波变换域上进行运动补偿,则避免了产生额外的频率成分.文中的理论分析和实验 结果都表明,所提出的算法要优于常用的小波视频编码算法.     

一种改进的小波域维纳滤波的图像降噪算法研究

针对小波域维纳滤波图像降噪存在计算速度慢和降噪效果较差,本文提出一种改进的小波域维纳滤波算法,将阈值化处理引入小波域维纳滤波,通过阈值化处理小波变换后的系数来提高降噪效果。依据改进算法的具体过程和算法步骤,运用MATLAB进行算法仿真,仿真结果表明,改进的小波域维纳滤波算法进行图像降噪可以有效地提高图像的信噪比,降噪效果良好,同时计算速度较快,节约时间。     

一种基于小波变换和自适应滤波的图像拼接算法

图像拼接技术其关键在于解决拼接图像配准问题,以及如何针对多幅相关图像,进行无缝接合形成连贯的没有拼接痕迹的图像.本文针对上述问题,提出了一种算法.首先对小波域的图像信息采用灰度相关法进行匹配搜索,使用RANSAC算法对匹配点进行提纯;然后在小波域生成自适应滤波器,并在图像的拼缝处作滤波处理,得到拼接后的小波系数矩阵;对小波系数矩阵进行小波逆变换还原图像.实验结果表明:在小波域对图像进行拼接,而且在接缝处根据两幅图像的自身信息进行自适应滤波(即时改变滤波器形态),故它很好地平滑了拼接中出现的接缝.     

基于混沌序列的数字水印图像认证算法

本文在研究离散小波分解和混沌序列特点的基础上,提出了一种新的基于DWT域半脆弱水印算法。该算法以小波系数之间的关系作为水印信息,利用混沌映射产生一个密钥来加密水印信息,并分别嵌入到图像块深层小波域的低频子图中。水印的检测不需要原始图像。大量仿真结果证明,该算法嵌入的数字水印既具有很好的隐蔽性,又具有很理想的鲁棒性。     

复Daubechies小波域HMT模型Bayesian图像去噪*

提出了基于复Daubechies小波域隐马尔可夫树(SDW-HMT)模型Bayesian图像去噪算法,由于SDW小波是紧支撑、对称、正交小波,且具有近似线性相位,将其与HMT模型结合,能够更加准确地刻画小波系数的统计特征,在Bayesian图像去噪中获得很好的效果,仿真实例显示了所提算法的有效性。     

结合FCM的小波域自适应水印算法

提出一种基于FCM 的小波域自适应水印算法。该算法对宿主图像进行二层小波分解,根据人类视觉系统的掩蔽性对小波域的中频系数进行分类并结合FCM,自适应地将二值水印图像嵌入到图像的纹理子块中,能较好地实现水印的鲁棒性和隐蔽性;在嵌入前将水印置乱,增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、加噪、滤波等常规攻击具有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的图像自适应数字水印算法研究*

提出了一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法。首先对水印图像作置乱处理;然后对原始图像进行小波分解,并根据人类视觉系统的特性,在小波分解的低频域中,采用邻域均值代替单个小波系数进行估计和量化的方法,将水印自适应地嵌入低频域小波系数中;最后对该算法进行了仿真实验。实验表明该算法对图像的各种常规处理都具有较好的鲁棒性,与邵亚非等人的水印算法相比,该算法在水印容量、不可见性、鲁棒性上有更大的协调性。     

基于小波变换和倒谱变换的音频水印技术

提出了一种基于小波变换和倒谱变换的数字音频水印算法。该算法将音频信号进行小波分解,选取低频系数。对低频系数进行倒谱变换,并根据统计均值思想,把水印嵌入到倒谱域中,实现了在音频信号中嵌入二值图像。实验结果表明该算法具有比较好的鲁棒性,能抵抗常见信号的攻击,如低通滤波、重采样、重量化、有损压缩、音量变化、添加白噪声等。     

基于小波域HMT模型的图像超分辨率重构

小波域HMT模型采用混合高斯分布，并通过多尺度小波系数隐状态之间的Markov依赖性刻画自然图像小波系数随尺度减小呈指数衰减的特性．由于小波域HMT准确刻画了自然图像小波变换的统计特性，因此文中算法以此作为自然图像的先验模型，并把图像超分辨率问题表述为一个约束优化问题，采用Cycle-Spinning方法抑制重构出的高分辨率图像中可能存在的震铃和锯齿等失真，最后，进行了定量误差分析并给出了一些实验图像供主观评价。