基于小波变换图像压缩软件的实现

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题,提出一种改进的图像压缩编码方法.通过设计软件实现了静态影像的压缩编码.     

船用导航雷达图像压缩小波函数选择的比较研究

此文在应用小波变换对雷达图像进行压缩存储的基础上,按照目前图像压缩中进行小波函数选择的一般原则,选取多种不同小波函数进行实验,进而对船用导航雷达图像压缩小波函数选择的结果进行了比较研究,并给出相应的结论。     

一种改进的小波变换图像压缩方法

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了一种改进的小波变换图像压缩方法.该方法首先对纹理丰富的图像进行3级小波变换,再对高频子带通过小波树分类器分为低频树和高频树.最后对最低频子带进行差值脉冲编码调制(DPCM),对低频树和高频树分别进行SPIHT和自适应算术编码(MQ).仿真结果表明,在压缩比相同的情况下,该方法不仅能够在几乎不降低图像恢复质量的前提下提高了编码速度.而且能够降低存储空间的消耗.压缩整体性能明显要优于SPIHT算法.     

一种基于小波变换的图像压缩算法

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题.首先分析了小波基和小波分解层数的选取,然后提出了一种改进的SPIHT算法,该算法利用可变阈值对SPIHT算法中初始子带进行分类得到一种更有效的编码算法.仿真结果表明,该算法的压缩整体性能要好于SPIHT算法.     

基于小波变换的多分辨率图像转换

为适应不同设备、不同信道和不同应用的要求,数字图像处理中需要改变图像的空间分辨率。传统的改变图像空间分辨率的办法是抽取和线性插值。本文基于小波分析提出由高分辨率图像可得到各种较低分辨率图像的多分辨方法符合人的视觉系统特性。为了提高图像的空间分辨率,本文根据小波子带间的相关性等特点,提出由低分辨率的高频细节预测高分辨率的高频细节方法,从理论分析到实验结果,均表明本文方法是可行的,而且优于传统的方法。     

基于小波变换的图像融合算法研究

为解决单源图像无法全面准确捕捉信息的问题,提出了一种基于小波变换的图像融合算法.首先,将多源图像进行多层小波分解,得到各个图像的低频信息和高频信息.接着对小波系数采用像素点区域特征的融合规则进行融合处理,最后通过小波逆变换得到重构图像.仿真结果表明,融合后的图像低频信息部分并没有发生改变,而高频细节部分融合了两幅源图片中的细节部分,使得融合后的图片更加清晰,可信度更高.     

基于小波变换的边缘保留图像滤波法研究

为了在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘,提出了一种新的基于小波变换的图像滤波法。利用小波变换对噪声图像进行多分辨率分解,得到对应的低频近似信号分量和高频细节信号分量。提取低频系数和高频系数,分别对低频系数进行增强,对高频系数进行锐化,再对锐化后的高频系数进行阈值处理,获得噪声系数,利用锐化前的高频系数减去处理后的高频系数,得到最终的高频系数并通过小波重构得到去噪图像。     

基于KSVD学习字典稀疏表示的图像压缩传感方法研究

本文运用基于KSVD学习字典的稀疏表示方法,实现了图像信号的压缩传感。将实验结果与DCT变换和小波变换固定字典进行对比分析,分别采用25%、50%、75%三种测量率,三种测量率下的峰值信噪比(PSNR)明显高于相同测量率下的DCT变换与小波变换的峰值信噪比。尤其是在测量率为25%时,DCT变换与小波变换的PSNR分别为17.8982与11.0880,而KSVD学习字典的PSNR为28.3538。实验结果表明采用KSVD方法在图像压缩传感上有更好的实验效果。     

小波变换在紫外光信号降噪处理中的应用

介绍小波变换的基本理论并且利用db8小波对紫外光信号进行小波阈值降噪处理。通过数值模拟对软阈值法和硬阈值法进行了比较。实验结果表明软阈值小波降噪法有着更好的性能,能够有效地抑制信号中的噪声,信噪比提高到了8.5192dB。     

应用小波变换进行压缩中分解层次的一种确定方法

提出用小波变换进行信号压缩时对于小波分解层次的一个择优方法。大量实验表明小波分解层次的选取直接影响到重构信号的各方面指标参数。从重构信号与原信号之间的相对误差为出发点和压缩指标，通过实验分析了分解层次与压缩效果之间的简单关系。分析结果表明。二者之间确实存在着某种函数关系，通过简化数学关系得到了分解层次的确定方法。该方法经过检验基本上能准确的反映分解层次与压缩效果的关系，是一种较为有效的分解层次确定方法。     

基于自适应小波变换的红外图像增强算法研究

针对红外弱小目标图像对比度低、人工识别困难的问题,提出了一种基于自适应小波变换的图像增强算法,并通过仿真试验进行分析对比。结果表明,该算法可以很明显地区分目标与背景,可用于微弱红外目标图像的增强处理。     

基于小波变换的电力系统谐波监测研究

为了满足突变的和时变的非平稳谐波检测与时频分析的需要,论述了基于小波变换的谐波检测的原理,提出了用DSP实现电力系统谐波的在线监测的方案。仿真结果表明此方案能满足电力系统中谐波监测实时性要求。     

基于小波变换的浅海船舶电场信号提取

船舶电场只能消减,不能消除。在浅海中测量得到某型货轮电场信号,并利用小波分析的方法对所测信号进行了降噪处理。结果证明,小波变换在处理白噪声方面有其特有的优势。     

小波变换在风浪研究中的应用

基于小波理论,将实测波高与压力资料减去平均值作为修正后的资料,经小波变换所得系数再将它平方,可以得出能量密度在时间域和频率域上的三维分布特性。将三维分布图对时间积分后,再除以总延时,可以得到波浪与压力在频率上的平均能量,即传统傅立叶变换所得之波谱,对时间积分,可得各瞬间波浪与压力总能量。通过应用认为小波分析在波浪研究上有广阔的应用前景。     

小波变换与其示例分析

本文在论述有限长度散信号的小波变换的基础上,从数值滤波的观点解释小波变换,并对若干常用信号（周期与非周期）作了小波变换。文中算例则直观地反映小波变换的多分辨率、数据压缩等性质。     

基于小波变换的雷达图像处理技术及仿真

在现代船舶中,航海雷达广泛应用于航海导航、目标物检测跟踪及安全运行等领域,所以在船舶中配备实时高效的雷达数据及图像处理系统成为利用航海雷达的关键。同时,小波变换由于其具有高分辨率的图像处理功能而在图像处理领域得到了较为深入的研究应用。本文研究航海雷达图像信息中混入噪声及杂波的分布特性,提出一种基于小波变换的雷达图像数据杂波抑制、去除噪声的方法,最后给出仿真结果并进行分析。     

基于小波的SPIHT雷达图像压缩算法

雷达在现代航海导航中占据着很重要的地位,在综合船桥系统和船舶交通管理系统里,雷达图像需要通过网络传送给其他导航系统如ECDIS或远程图像监视系统。由于雷达图像数据量非常大,为了保证图像的实时性,通过网络传输雷达图像时,先要对雷达图像进行压缩。雷达天线的扫描速度大约为20 RPM,所以一幅雷达图像的数据压缩、数据传输和数据重建必须在3 s内完成,这对雷达图像的压缩和重建提出了很高的要求。论文采用基于小波变换的SPIHT算法对雷达图像进行压缩.在追求高压缩比率情况下,保证了较低的均方误差和较高的信噪比,最后用C 实现了算法并给出了实验对比数据。     

基于小波变换的码头结构损伤预警试验研究

为提高码头结构损伤识别方法的准确性和适用性,将小波分析引入到结构损伤识别中.首先介绍了小波变换的基本原理,然后通过高桩码头常见的钢筋混凝土简支梁损伤试验,验证基于小波变换的码头结构损伤预警方法在实际结构上应用的准确性和适用性.对试验梁进行完好工况和损伤工况的动力响应测试,对得到的曲率模态响应进行小波包变换,判定试验梁的损伤位置和损伤程度,从而实现对码头结构的损伤预警.     

基于小波和形态学结合的雷达图像降噪算法

为减小导航雷达图像的噪声和杂波干扰,通过分析噪声主要特点及各种常见的图像去噪算法,本文提出了一种结合小波变换和形态学的雷达图像去噪方法,利用小波的多分辨率特性对图像细节进行处理,再结合形态学闭运算,在降低噪声的同时有效保留了图像细节。实验结果表明,该方法对雷达图像具有较好的降噪效果。