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。     

经验模态分解在桥梁检测中的应用

文章介绍了经验模态分解（EMD）的原理、特点及其应用,编制了EMD算法程序并验证了程序的正确性,最后采用EMD方法对某桥梁基于环境激励条件下的实际信号进行分解,结果表明,该方法能有效对信号进行分解,是一种无需预设带宽的自适应高通滤波方法,适用于结构模态参数识别。     

基于小波变换的混沌信号特征研究

应用小波方法将混沌信号的频谱特征和吸引子的几何结构相结合进行研究,结果表明,在不同尺度上对混沌信号进行连续小波变换时,其小波系数具有很强的相似性,但不能够完全重构原来的吸引子.对信号进行多尺度分解后发现其低频系数部分基本能够重现原吸引子的结构特征,而高频系数部分不能实现这一目标.为了定量刻画混沌信号在小波变换条件下的分形特征,计算了其在不同尺度时的关联维数,并分析了关联维数计算的影响因素.     

基于小波域数字水印技术的图像版权保护方法

提出了一种基于人眼视觉特性的小波变换数字水印算法,该算法能够依据人眼视觉特性,将水印信息嵌入到小波变换域的不同尺度、不同方向分量上,从而提供检测局部空域和频域变化的能力,实现局部水印和全局水印之双重目的.实验结果表明：所提出的数字水印不仅具有较好的透明性,而且对诸如剪切、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性.     

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。     

基于尺度—小波能量谱和神经网络的内燃机故障诊断

为了对内燃机气门及活塞—连杆组故障进行有效地诊断,通过试验测取内燃机在不同故障下的振动信号,利用连续小波变换得到信号在不同尺度上的能量分布,即信号的尺度—小波能量谱。其能量主要分布于尺度范围1~32,且相同故障模式下的尺度—小波能量谱呈现出相似性,不同故障模式之间的尺度—小波能量谱存在很大的差异性,以此作为不同故障模式的信号特征,结合BP神经网络方法,实现了对待检信号的正确识别。     

基于有限状态自动机的车道变换模型

为了解决车道变换模型中采用Gipps换道框架计算效率不高的问题,提出了一种车辆行驶的有限状态自动机框架,该框架能够容纳选择性换道和强制性换道,使驾驶员从当前状态出发进行局部决策.同时提出了基于临界距离的强制性换道需求产生条件和基于前方交通状态的选择性换道需求产生条件,推导了基于前后临界空当的换道安全条件,开发了交通仿真软件,并在二车道道路上对模型进行了验证.结果表明:该模型能够再现真实的交通流宏观特性和换道行为微观特性.     

基于整数提升小波变换的盲数字水印算法

结合实际应用的需要,提出了一种基于整数提升小波变换的盲数字水印算法.该方法利用提升结构的带参数整数小波变换,可以在降低运算复杂度的同时,提高嵌入水印图像的质量.而且通过Arnold变换和设置一些参数为密钥,增强水印的安全性.水印的提取不需要原始图像和标准水印,更适合应用于网络环境.实验表明,该算法嵌入的水印具有较理想的安全性和较强的抗攻击能力.     

基于小波和SVR的红外弱小目标检测方法

在分析红外图像弱小目标特征和背景特征的基础上,提出了基于小波变换和支持向量回归（SVR）的自适应滤波的检测方法．该方法首先采用小波变换抑制大部分背景杂波;然后用基于SVR的自适应滤波器（SVRBAF）对高频小波系数进行处理,大大提高了图像的信噪比;最后,基于目标的连续性和运动轨迹的一致性,采用流水线结构的序列处理方法进一步提高检测性能．仿真结果表明：该方法可显著提高红外目标的检测概率,实现较远距离弱小目标的检测．     

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％．