基于波变换的图象压缩编码的研究

在对近几年图象编码的新方法进行归纳的基础上，研究了这几种图象编码方法的内在联系，重点研究了小波变换和直接映射编码（向量量化编码）之间的关系，对于经过小波变换后的子图象，分别采用了小波变换结合霍夫曼编码和小波变换结合向量量化编码的实现方法，对这两种编码方法做了比较，研究了在小波变换的基础上进行直接映射的有关问题，为进一步研究小波及其应用，图像编码和分析提供了基本算法程序。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的矢量量化方法，有效地利用了小波变换的空间分辨率，并结合将级间对应区域中系数小于某一阈值的矢量看作零矢量的熵编码技术，实验表明上述方法可达到高效压缩效果。     

基于小波变换与分形相结合的图像压缩

研究小波变换与分形压缩相结合的图像压缩方法,即对小波变换的低频系数编码运用分形图像压缩算法,对高频系数进行零树编码,这样可以解决零树编码没有考虑最低频子带图像能量高特点的问题,同时减少分形压缩在图像恢复时方块效应带来的影响.     

无链表SPIHT图像提升小波编码的硬件算法

为了解决小波零树编码算法中,SPIHT(分级树的集合分裂)算法占用大量存储空间的问题,给出了一种无链表SPIHT图像压缩算法.在这种算法中,小波系数按照SPIHT的顺序输入到编码器中,编码器按照NLS算法编码,小波变换采用9/7提升分解算法,量化算法为均匀标量量化,图像边界延拓采用了补零延拓方法.实验结果表明,该算法图像压缩比与JPEG2000的EBCOT(基于优化截断的嵌入式块编码)算法几乎相同,编码速度大约是后者的2倍,一幅512×512的图像仅需要17.875KB额外内存.     

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针对应用卡尔曼滤波器进行车辆GPS导航信号的动态滤波时难以建立精确的数学模型以及传统小波变换在实时性方面存在不足,提出了基于提升小波变换的GPS动态滤波新算法.该算法采用提升小波变换对车辆GPS导航信号进行分解;用3σ准则和多项式插值方法对各层提升小波变换系数进行粗差探测与数据修复;采用模平方软阈值去噪算法对各层提升小波变换系数进行去噪;最后进行提升小波逆变换,从而实现车辆GPS导航信号的动态滤波。仿真实验结果表明,该算法的导航定位精度优于卡尔曼滤波算法;虽然在导航定位精度方面稍比传统小波变换算法的性能高,但比传统小波变换算法速度快一倍;显然该算法对车辆GPS导航系统是有效的.     

基于小波的信号到达时间定位方法

讨论了一种新的超声信号到达时间检测方法．运用小波的奇异点定位功能，将小波函数为拟小波的小波变换与希尔伯特变换相结合，对经过希尔伯特变换后的超声波信号进行5层小波分解，利用分解结果计算出超声波信号到达接收超声传感器的时间．实验中用超声传感器采集空气中传播的超声波数据测试结果，得到较精确的结果．与一般的小波变换处理的结果相比较，此方法对检测在任意时间区间上为一致Lipschitzoo的具正弦函数特性的超声波信号的到达时间点比较适用．     

基于整数提升小波和Rice编码的机车信号波形数据的无损压缩方法

针对铁路现场机车信号实际运用情况,提出了一种基于整数提升小波变换和Rice编码的机车信号记录波形数据的无损压缩方法.该方法利用提升结构的整数小波原位运算实现对信号波形数据的快速预测和更新,再对变换后的数据进行Rice无损压缩编码.实验证明,该方法能够达到对机车信号记录器波形数据进行快速、高效的无损压缩存储的要求.     

基于EZW与ROI混合编码的身份照片压缩算法研究

研究了一种针对感兴趣区域的身份证照片的混合压缩算法，该算法采用小波零树编码(EZW)和感兴趣区域(ROI)编码相结合的方法对身份照片进行压缩．仿真结果表明文中的压缩方法对身份照片进行压缩所获得的压缩质量和视觉效果要优于用普通的EZW编码对身份照片进行压缩效果，特别是面部区域的视觉质量得到了较大的提高．     

小波变换在轨道静态功率谱密度获取中的应用

利用小波变换将轨道不平顺信号和所得谱图信号分解到互不重叠的频带上，结合小波阈值处理技术，对小波高频系数进行阈值量化处理，滤掉其中某些频段内的干扰与噪声信号，然后对信号进行重构，从而实现了对信号的去噪和对谱图信号的平滑处理。结果表明，该方法成功地获取了轨道静态功率谱密度，有效提高了轨道静态参数信噪比和轨道静态功率谱密度图的可视性。     

小波变换在轴承故障声发射信号降噪中的应用

噪声消除是小波变换最成功的应用之一，其基本思想是将信号的小波变换系数通过阈值处理，然后进行小波重构得到降躁的信号。根据故障轴承声发射信号的脉冲特性选取Morlet小波．以“小波熵最小”原则确定Morlet小波的波形参数，然后进行连续小波变换。采用软阈值方法处理小波东数，通过小波重构得到降噪后的故障声发射信号，噪声得到了很好的抑制，故障脉冲特征明显增强。采用实验数据，通过与离散小波变换的比较，得到了用连续小波变换可以有效降低噪声、提取故障声发射信号特征的结论。     

BP小波神经网络模型及其在交通事件检测中的应用

将小波变换和BP神经网络进行紧致型结合,提出了基于BP小波神经网络的高速公路交通事件检测算法,即采用小波函数代替BP神经网络的隐层节点函数,相应的输入层到隐层的权值以及隐层阈值分别由小波函数的尺度参数和平移参数代替,以上下游检测器的速度、流量和占有率作为算法的输入,采用梯度下降法进行网络训练,构建适合于交通事件检测的小波神经网络模型。最后在Matlab中实现了对新加坡AYE仿真数据的实例分析,并将其与现有的经典算法进行了对比分析。结果表明,BP小波神经网络算法在检测率和平均检测时间方面具有明显的优势。     

分布式视频编码算法仿真软件设计

分布式视频编码具有编码简单、高效压缩等特点,近些年国内外设计实现了多种分布式视频编码算法.本文提出一种基于变换域的分布式视频编码仿真测试软件设计方案,以测试QICF、CIF以4∶2∶0采样的YUV原始视频文件,通过改变量化参数、提取位平面参数改变视频文件传输比特率,以测试该算法在不同比特率下的率失真性能,通过更改量化表和运动预测搜索半径,搜索块大小,以适用不同序列更改设置,达到最佳性能.该方案可以验证分布式视频编码中各个模块的功能,并可以提出相应模块的各种改进算法验证其性能.     

基于小波的路面裂缝识别研究

应用基于小波变换的图像分解和重构方案可以进行公路路面裂缝的检测与识别。首先对路面图像进行多分辨二维离散小波分解,根据在每个尺度2j上小波系数模最大值和相位(梯度方向)这两个分量的大小确定边缘的位置,进一步变换小波分解系数,达到去除噪音,加强裂缝边缘的效果。并通过实验分析和讨论了不同的小波基、不同分辨率水平、重构中使用的分解子图像对路面图像裂缝分割的影响,最后用简单的阈值技术生成二值图像,把裂缝从背景图像中分离出来。     

图像压缩中的变换方法及应用

分析了通过变换为什么会实现图像的压缩，简要分析了几种常用变换方法的优缺点和离散余弦变换．从小波和小波变换的定义、小波变换浅析、小波变换在图像压缩中的应用等方面，重点阐述了很有发展前景的小波变换．最后概要分析了JPEG2000性能方面的特点。     

基于小波包能量谱和SVM的水下目标识别

为了提高舰船辐射噪声信号分类的准确率,即在水下进行舰船目标识别的准确率,采用了小波包提取信号能量谱特征的方法和支持向量机的分类算法.简介了小波包变换及支持向量机的基本原理,然后针对舰船辐射噪声信号进行多层小波包分解,提取各子频段能量谱作为特征量,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类.仿真实验结果表明,利用对信号的多层小波包分解提取能量谱特征和支持向量机的分类算法能对舰船辐射噪声信号进行有效识别.     

基于离散小波理论的时间尺度变换实现

时间尺度变换就是使信号在时域上压缩或扩展而幅度不发生变化，将连续小波理论的时间尺度变换推广到了离散小波变换领域，推导了基于离散小波变换的函数时间尺度变换公式，在已知任意平方可积函数f(t)的条件下，通过离散小波变换和反变换求得期望的g(t)=f(t/λ)，并给予了理论证明和仿真实验。     

小波变换理论及其在信号处理中的应用

详述了小波理论产生的实际背景和发展状况，对小波变换的定义、时域局部性及处理突变信号的能力作了分析，最后，讨论了小波变换在信号处理中的应用，并展望了其应用前景。     

基于小波变换的混凝土缺陷特征抽取研究

采用脉冲回波法对混凝土板中的不同类型的模拟缺陷进行检测,实验分别在密实板、剥离板和空洞板上进行,利用小波分析对脉冲回波信号进行处理,小波变换采用Mallat算法和具有紧支集的Daubechies小波,并从反映缺陷特征的小波变换细节信号的极大模中抽取特征向量,用些特征进行缺陷的模式识别,分析结果表明小波变换在混凝土板类结构缺陷探测中具有很大潜力。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．     

基于小波变换的图像水印研究

研究了一种新的基于小波变换的数字水印技术。该项技术中,把强健水印嵌入至一幅图像中频率最低的部分,用于检测图像是否发生改变的脆弱水印则在较为粗糙的尺度下,通过对小波系数设置阈值及量化的方法嵌入到图像中。实验表明,强健水印具有抵抗非恶意图像变换（如有损压缩等）,而脆弱水印能检测到恶意的图像攻击（如修改或伪造图像中的某一部分）。