多小波变换的提升格式及其在图象编码中的应用

在简要介绍提升格式和多小波之后，提出了一种新的实现多小波变换的提升格式模型，由于这个模型主要由若干个单小波变换的提升格式搭建而成，因而不必自己推演提升格式的内部结构和参数，另外，这个模型还可以根据实际应用的需要选用不同的单小波，该文还给出用D9／7双正交（单）小波变换的提升格式构造的多小波变换的实例，并把这样构造的多小波变换应用于图象编码，结果表明，该方法可取得比常用的GHM多小波图象编码更好的效果。     

一种双二次插值与IFS相结合的图象压缩新方法

本文提出了一种基于Ｗａｌｓｈ四子带分解的，将二次插值与改进的分形纺相结合的图象压缩方法。     

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果,提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适应提升小波变换时,通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数,在系数量化时运用整数量化方法。实验结果显示该方法具有较好的压缩效果。     

基于方向可调小波变换的二次多项式插值图像亚像素边缘定位

提出了一种基于方向可调小波变换的二次多项式插值图像亚像素边缘定位的方法,不仅计算量小,其定位精度可以达到亚像素级,且具有较好的抗噪性能在机械零件尺寸测量中有很高的应用价值.     

应用提升格式实现的基于行小波变换的图像压缩算法

内存需求量大、计算复杂度高等问题很大程度上限制了JPEG2000的应用。基于行小波变换的图像压缩算法以累进方式完成列向小波变换,在不影响变换结果的前提下降低了对存储容量的需求。应用三项加法单元形式的提升格式代替原基于行的小波变换算法中的Mallat算法,充分利用了提升格式的全替换特性,加快了计算速度,节省了内存。同时针对基于行的小波变换的特点,设计了相应的上下文模板,可以简洁、高效地进行概率估计。应用该方法对JPEG2000进行改进,可大大提高其实用性。     

基于提升方法的简单9／7小波滤波器

本文以构造双正交小波的Cohen-Daubechies-Feauveau定理为基础，利用提升方法构造了一组对称双正交9／7小波滤波器，它与JPEG2000中采用的CDF97小波压缩性能几乎相同，并且它们两者在图象压缩中可以互相作正变换与逆变换，新9／7小波的计算只需要两个浮点运算和16个整数运算，而CDF97小波需要14个浮点运算，因而它能极大地简化和 减小图象压缩和视频压缩的运算量。     

一类双正交插值小波的参数化构造及图像编码应用

研究采用了提升构造参数化的双正交小波类方法,构造了一类仅用一个自由参数表达的双正交插值小波,并推导出了其相关小波滤波器的参数表达式。自由参数为小波的优化设计提供了一个自由度,以编码增益为优化准则,构造出一种新的插值小波,其滤波器系数为二进制分数,可实现非乘法运算的离散小波变换（DWT）。实验结果表明,其图像压缩性能超过在小波变换编码领域中应用最为广泛的9/7小波（CDF-9/7）,而且计算复杂度降低了17%以上,因此,在压缩性能和计算复杂度两者之间取得了一个较好的平衡。     

参数化的Deslauriers-Dubuc插值小波——构造及图像编码性能分析

研究了采用提升构造具有任意偶数阶消失矩, 满足对称性, 且仅用一个自由参数表达的 Deslauriers-Dubuc (D-D)双正交插值小波. 首先,采用多相矩阵理论推导出了此类小波存在的条件; 然后,给出了对应小波滤波器和插值小波变换的构造算法. 采用算法具体构造了分别具有消失矩对(4, 2)、(4, 4)、(6, 2)以及(6, 4) 等4类一参数表达的D-D插值小波; 最后, 以自由参数为自变量, 根据编码增益准则, 优化设计了4种用于图像编码的插值小波, 其滤波器系数全为二进制分数, 可实现非乘法运算的离散小波变换(Discrete wavelet transform, DWT). 系统分析表明, 两种小波的压缩性能超过CDF-9/7小波, 对于纹理图像, PSNR增益达到0.44.dB, 并且计算复杂度可降低17%以上. 实验同时表明, 新小波的重构图像具有更好的主观可视质量.     

基于提升格式小波变换的涡街信号处理方法

提升格式是一种完全在时域上构造小波的方法,其基本思想是以一个简单的多分辨率分析为起点,通过提升或对偶提升,得到满足一定性质的多分辨率分析,同时能够减小进行小波变换的计算量,提高算法实现的运行速度。该文应用小波提升原理,研究了基于boirS／3小波滤波器的提升格式算法,并将算法应用于涡街流量信号的处理,提取代表流量信息的涡街信号频率,并且相比第一代小波变换,该算法具有计算简单、运算量小的特点。     

基于提升格式小波变换的医学图像融合技术

图像融和是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像进行信息融合的过程,主要用于消除来自不同传感器图像中目标的位置差异。在分析常见算法的基础上,提出了一种新医学图像融合算法,新算法以提升格式小波变换为基础,利用图像多级小波分解后近似分量的轮廓相似性进行图像的快速融合。实验结果表明,新方法高效精确。     

Lifting Scheme及其在小波图象编码中的应用

Lifting Scheme是构造第二代小波的关键技术。相对于第一代小波而言,Lifting Scheme是一种比Mallat算法更快、更简单和更容易操作的算法,也是JPEG2000推荐的算法,为了将其应用到小波图象编码中,提出了一种对Lifting Scheme作适当改进以用于小波图象编码的方法。该方法就是先用Lifting Scheme来实现D9/7双正交小波变换,然后再用这种技术实现的D9/7双正交小波变换来进行图象压缩编码。在将Lifting Scheme算法用于小波图象编码的过程中,对该算法做了必要的简化,以便保证每个提升(lifting）环节都是FIR滤波。同时,根据能量守恒的原则,重新调整了尺度因子。实验结果表明,这种经过改进的Lifting Scheme取得了比Mallat算法更好的图象编码效果。     

基于提升机制小波变换的SAR与多光谱图像融合算法

在对提升机制小波变换的原理和特点研究的基础上，结合SAR图像与多光谱图像不同成像特性，提出了一种基于提升小波变换区域融合的SAR与多光谱图像融合方法。对于小波变换后的高频子图像，选择区域标准差大的作为融合后的子图像；对于低频子图像，定义区域均值的平均相对偏差作为阈值，融合子图像区域均值偏差大干阈值时，采用逻辑滤波方法融合，反之采用基于像素值加权、平均的融合规则。实验证明，该算法能够有效融合SAR与多光谱图像之间的互补信息，与其它用于图像融合的小波变换方法相比，运筹速度较快，易于DSP实现。     

几种三层小波提升方案及其在图像压缩中的应用

1 引言小波理论在图像压缩中已有成功的应用。在小波压缩系统中,有两个因素是至关重要的:一是小波滤波器,二是压缩编码算法。随着小波变换进入JPEG2000,与小波变换相配套的零树编码算法写进MPEG-4,小波理论在图像压缩中也占有越来越重要的地位。基于提升算法的第二代小波变换也日益受到研究者的广泛关注。与第一代小波变换相比,提升算法具有快速、高效的优点,并且提升滤波器的设计可直接在空域中完成。第一代小波变换可通过因数分解转换为提升方案,例如著名的Cohen和     

双正交小波的提升构造研究

文章系统研究了提升格式与小波滤波器支撑长度、线性相位、消失矩等性质的关系;提出了提升格式构造同时满足短支撑、对称性和任意阶消失矩双正交小波的一般算法;给出了最佳提升格式(Best Lifting Scheme,BLS)的定义以及在该算法下诸多已有双正交小波的构造方法.此外,文中首次构造了一系列性质优美的双正交小波--最佳提升格式小波(BLS Wavelet,BLSW)奇数阶系列,列出了BLSW的部分性质并将其应用到图像非线性逼近上.实验表明,性质上的优势体现在应用上,部分BLSW具有突出的逼近能力.     

Daubechies提升小波在图像去噪中的仿真研究

在介绍了一般小波理论和小波图像去噪的基础上,重点阐述了提升小波算法(lifting scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的普遍实现方法,按照提升小波的一般理论,对Daubechies(9/7)小波进行提升格式处理,并将Dau-bechies(9/7)提升格式小波应用到二维图像去噪研究中.计算机仿真试验结果表明,在去掉噪声后图像信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单,编程容易,速度快.     

提升小波算法的FPGA硬件实现

讨论了提升小波变换的原理及特点,并提出了一种基于现场可编程门阵列器件FPGA实现提升小波算法的方案,该方案与基于传统的卷积方法实现相比,可以减小硬件实现面积,并利用插入流水线寄存器的方法,缩短关键路径,提高运算速度.     

基于提升框架的非张量积小波图像融合方法

利用Geert Uytterhoeven提出的一种非张量积小波(Red-Black小波)来进行图像融合。首先基于提升框架的思想构造Red-Black小波,然后将其应用于两组图像融合实验:不同聚焦点图像融合与可见光—红外图像融合;并分别采用基于统计特性和信息量的评价指标,将本文方法与db4张量积小波的图像融合方法进行了比较。实验结果表明,本文的方法优于db4张量积小波的图像融合方法。     

图像处理中小波提升方案和Mallat算法的比较

离散小波变换(DWT)的快速算法是近几年小波变换领域研究的热点。Swedlen提出一种不依赖于傅立叶变换的新的小波构造方案——提升方案(LIFTING SCHEME)，其计算速度是传统Mallat算法的两倍左右，因而成为计算离散小波变换的主流方法。提升方案为第一代小波变换提供了一种新的更快的实现方法，同时，大大降低了第一代小波的难度，并且已经证明提升方案可以实现所有的第一代小波变换。     

基于提升方案的高维形态小波构造

研究基于提升方案的高维形态小波构造方法.结合数学形态学和高维小波分析来构造高维形态小波.提出高维多通道形态小波构造的一般性框架--高维多通道提升方案.采用最大值(最小值)形态算子构造一维多通道Haar形态小波和高维多通道Haar形态小波.最后通过两个例子说明形态小波变换的优点和可行性.