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）。     

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．     

基于小波变换的钢丝绳缺陷信号检测与分析

应用漏磁通检测法,采用磁敏检测元件-霍尔感元件可以获得该磁场的变化情况,缺陷信号是一随机出现的局部异常信号,即奇异信号。通常它叠加于背景噪声信号之上,是一空间域变信号,小波分析能满足“信号频率越高,相应的窗口越小”的这一时频局部化分析要求,如果选择小波为光滑函数的一阶导数,则由小波变换的幅值（模值）极大点就可以检测到缺陷信号的突变点（奇点）,即缺陷,由模极大值的位置也就确定了钢丝绳缺陷所在的位置。     

小波域中值滤波的图像去噪方法

提出了小波域中值滤波的去噪方法,在去除高斯白噪声的同时能有效地去除脉冲噪声.此方法是在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后选择相应的门限进行降噪处理.仿真实验表明该算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节,其滤波效果优于小波软阀值去噪.     

小波域中值滤波的图像去噪方法

提出了小波域中值滤波的去噪方法,在去除高斯白噪声的同时能有效地去除脉冲噪声.此方法是在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后选择相应的门限进行降噪处理.仿真实验表明该算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节,其滤波效果优于小波软阀值去噪.     

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IHS和小波变换的遥感图像融合方法研究

基于IHS变换法和小波变换法,提出一种新的图像融合方法．该方法利用IHS变换法增强空间细节表现能力,利用小波变换法保留TM图像的光谱特性,可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时可提高待融合图像的清晰度和空间分辨率．     

基于小波变换的斜拉桥索双轴漏磁检测方法

针对在役斜拉桥索只能进行无损检测的特点,提出了基于漏磁检测的缆索缺陷探伤方法以及检测电路.由于检测现场空间磁场噪声较强,导致漏磁信号特征不明显,为此,应用二进小波变换的方法,对周向漏磁信号采用基于高斯白噪声的快速离散软阈值算法进行信噪分离,以确定缆索缺陷程度;对轴向漏磁检测信号进行奇异性检测处理,以获取缺陷的精确位置信息.实验结果表明,该方法可实时获取缆绳索缺陷程度和位置信息.     

离散小波变换快速算法中预滤波器的选取方法研究

离散小波变换快速算法使得小波变换在信号处理领域得到广泛应用,其中抽样空间上测量值的求取是快速算法中的重要步骤。在论述离散小波变换快速算法的基础上,研究了对抽样空间上测量值的求取方法,即预滤波器的小波选取法,直接选取法,取样函数法及其和特点,探讨了一种基于小波系数范数误差极小的预滤波器优化设计方法,仿真分析各种方法的误差,结果表明优化方法具有较好的分解精度。     

基于独立分量分析的诱发电位信号提取方法

诱发电位(EP)信号在检测神经系统状态时有重要意义.但EP信号总是淹没在自发脑电波(EEG)信号中,因此,为利用EP信号诊断神经系统的损伤和病变,需要从二者的混合信号中提取出EP信号.独立分量分析(ICA)是一种新近发展起来的信号分离方法.本文把ICA方法应用于EP信号的提取,并与传统的滤波方法进行了比较.计算机模拟表明,采用ICA方法进行噪声分离的结果明显优于信号滤波方法.     

基于小波变换的图像融合算法研究

提出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法；总结出基于小波分解子图像面积比和低频系数均方根误差2个标准，来确定最佳小波分解层数的方法。通过仿真实验，对分解层数、区域大小对该融合方法的性能影响进行了比较分析，并得出融合结果，将其与金字塔算法融合结果进行了比较。实验结果表明，该融合方法是十分有效的。     

基于小波变换在图像去噪中应用

基于噪声是影响图像质量的重要因素.噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识,图像信噪比下降.本文将小波阈值去噪与维纳滤波结合起来,在小波域进行维纳滤波.设计了双小波基维纳滤波器,采用两路小波变换,对静态图像和动态影像进行去噪实验,结果表明改进的小波域去噪方法相比其他方法能够获得较好的视觉效果和较高的信噪比.     

基于小波变换和余弦变换的盲水印技术

详细介绍了基于一种新型的基于小波变换和余弦变换的盲水印数字水印技术,这种方法的一个显著的优点就是采用水印嵌入算法,提取水印的时候不需要原图象,能够很好的满足了数字水印系统的透明性和鲁棒性,能够经受住加入噪声、中值滤波、压缩等方式的攻击,并且还能够经受住高通滤波和低通滤波.     

基于小波变换的轨道不平顺信号分析

为消除轨检车速度不稳定对采集的轨道不平顺信号频谱分析的影响,利用Haar小波变换建立了原始信 号瞬时频率与Haar小波系数的关系,以计算瞬时频率.根据求取的瞬时频率对采样信号进行内插和重采样,再 对重采样信号进行傅立叶变换,即可得到消除了畸变的频谱.      

基于小波变换的轨道不平顺信号分析

为消除轨检车速度不稳定对采集的轨道不平顺信号频谱分析的影响，利用Haar小波变换建立了原始信号瞬时频率与Haar小波系数的关系，以计算瞬时频率．根据求取的瞬时频率对采样信号进行内插和重采样，再对重采样信号进行傅立叶变换，即可得到消除了畸变的频谱．     

基于小波变换的纹理边缘检测方法

根据Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测原理和纹理图像的局部特征,推广了Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测算法．这个推广算法不仅适用于一般图像的边缘检测,而且还可用来提取纹理图像的边缘．     

基于小波变换及熵的视频镜头分割检测方法

提出了基于小波变换及熵的视频镜头分割检测方法．用图像低频信号的小波系数的均值和标准差检测剪切镜头转换边界．分别计算图像小波分解后水平、垂直和对角方向细节信号的小波熵分量,以此3个小波熵分量作为特征量,计算相邻视频帧间特征量的欧氏距离．在检测窗内欧氏距离两次以上大于设定的阚值时即可判定镜头发生渐变转换．实验结果表明,剪切镜头查准率为95％,查全率为96％;渐变镜头查准率为87．5％,查全率83．8％．     

基于图像小波变换的数字水印

提出了一种基于小波变换的数字水印的嵌入与检测方法。这种方法充分利用小波变换的特点,在原始图像的适当位置加入水印,采用盲水印算法检测图像中是否含有水印。     

基于小波变换的交通流速度-密度关系分析

车流速度和密度是交通流理论研究的重要参数,而小波变换是一种信号分析工具,它可以将信号进行去噪分析。基于通过调查获得的速度和密度数据构成交通流特征信号,引入小渡变换方法对交通流特征信号进行去噪,并运用典型特征构建速度与密度关系曲线,对其进行分析并与小波变换前原有速度与密度关系曲线进行对比。为更加清楚地观察三参数与时间变化的关系,以及三参数之间的相互关系提供了有效方法。