基于提升小波变换的布朗运动的生成算法

文中基于提升小波系数,首先提出了一种生成标准正态随机数的新方法与多维Brown运动生成算法,且给出了1维,2维与3维情形的模拟。然后将小波系数应用于金融模型中,利用小波系数讨论了典范双因子Vasicek模型。最后给出了显式表达式和数值模拟。

一种基于提升小波变换的快速图像融合方法

目前,多尺度分解的方法已开始应用于图像融合.针对基于传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、对内存的需求量大,不适于实时应用的局限性,提出了一种新的基于提升小波变换的快速图像融合算法.多个源图像分别进行提升小波分解,使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数,通过提升小波逆变换得到复合图像.实验结果表明,提出的算法无论在执行时间还是融合后的图像质量上都优于传统的方法,有广泛的应用前景,特别适用于实时系统.

基于纹理的自适应提升小波变换图像压缩

经典二维小波变换仅在图像的水平和竖直方向应用小波滤波,不能提供灵活的方向信息,对纹理信息丰富的自然图像稀疏化效果不理想,在基于小波变换的图像压缩中还需改进.为了实现更有效的图像的稀疏表示,文中提出一种新型的基于图像纹理的自适应提升小波变换:根据局部特征将图像自适应分块,预先判断局部图像纹理方向,保持正交性质不变;沿纹理方向应用小波滤波,结合提升变换格式实现即位运算;沿纹理方向插值获取分数像素值,保护纹理信息不被破坏,总体变换对图像纹理描述更有效;结合JPEG2000中的编码方法EBCOT,对变换系数和方向信息分别编码,应用于图像压缩.仿真实验是在数值结果和视觉效果上将文中方法和JPEG2000方法作比较,以体现文中方法的优越性.

基于提升小波变换和SVM的模拟电路故障诊断

故障特征提取和分类器设计是模拟电路故障诊断的两个重要环节,为了提高模拟电路故障辨识的准确率,提出了提升小波变换与支持向量机相结合的故障诊断方法。根据提升小波变换的原理,提取被测电路单脉冲响应信号的小波系数构成故障特征,建立以支持向量机为分类器的故障诊断系统。该方法对两个滤波器电路的故障诊断取得了满意的效果,在故障模式较多的情况下故障分类的精度达到了99%以上,优于传统的小波方法。

基于提升小波变换与自适应PCNN的医学图像融合方法

为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的梯度能量作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素梯度能量的变化来自适应地调整链接强度的大小,并根据点火次数确定高频子带融合系数.实验结果表明,文中方法与传统融合方法相比性能优越,丰富了融合图像的边缘及细节信息,可取得更好的融合效果.

自适应提升小波变换在心音信号预处理中的应用

通过构造提升小波变换的预测滤波器和更新滤波器,将自适应提升小波变换用于心音信号的预处理,提升小波变换不仅保留了小波变换在信号处理中的优势,而且可以提高信号处理的速度,可以在心音信号的实时处理中起到很好的去噪效果。通过仿真实验对实际采集的几十组心音数据进行了去噪处理,结果表明,该方法在去噪效果和处理速度上都有着明显的优势,在心音的实时采集中有很重要的应用价值。

提升小波变换与分形相结合的图像压缩

提出了一种提升小波变换与分形相结合的图像压缩方案.充分利用小波变换后系数能量的分布特性,对提升小波变换后的低频部分采用改进的分形图像压缩编码,其余部分采用集合分裂嵌入块(SPECK)编码算法.试验结果表明,该方法在提高了压缩效率的同时,获得了较高的恢复图像质量.

基于提升小波变换的医学图像融合方法

多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有重要的应用价值。在对CT与MRI图像进行提升小波变换的基础上,结合低频子带系数存在区域相关性及高频子带系数的特点,提出了对于低频子带系数采用基于区域方差的融合规则,对于高频子带系数采用基于区域空间频率的融合规则,最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统方法相比,该方法可以有效提高医学图像融合的信息量,较好地保留了源图像的边缘及细节信息,具有良好的融合效果及量化指标。

基于方向提升小波变换的多描述图像编码

本文提出一种基于方向提升小波变换的多描述图像编码方法,以避免压缩图像在互联网和无线网络环境下因数据包传输出错或丢失向导致的图像质量严重下降．基本思想是在空域将一幅图像按梅花形下采样为两个描述,为解决传统空域下采样多描述编码技术编码效率低的问题,提出能充分利用相邻像素相关性的方向提升小波变换,并通过凹叉树的分割实现方向的组织和选择．边缘信道解码出的低分辨率图像,通过插值算法实现原始分辨率单描述的图像重建．中央信道解码出的图像,通过数据融合算法实现两描述的图像重建,进而进一步改善图像视觉质量．

提升小波变换的数据并行计算方法研究

研究了基于SIMD PE阵列对G级像素帧进行9/7提升小波变换的数据并行计算实现方法.首先,在分析9/7提升小波变换运算公式的局部计算特点的基础上,提出了PE状态标识法和基于PE标识的条件计算方法;其次,提出了SIMD PE阵列的虚拟化实现方法.研究表明,该方法提高了计算的并行度和规则性,并行度仅受限于阵列的规模且具备可裁减性和通用性,很适合于MPP系统芯片实现.

提升小波变换及其在数字水印中的应用

提出了一种基于提升小波变换的数字水印嵌入方案。提升算法是一种新的双正交小波构造方法,这种方法大大地降低了计算的复杂度,可有效地减少运行时间。详细地说明了提升算法的原理及实现步骤,并结合这种算法介绍了它在数字水印中的应用。

基于Mean-shift和提升小波变换的棉花叶片边缘的图像检测

该文提出了一种基于Mean-shift和提升小波变换的具有复杂背景的棉花叶片边缘检测算法。该方法首先用Mean-shift算法对彩色图像进行平滑,然后对平滑后的图像进行提升小波变换,以将平滑后的图像进行灰度增强。最后基于Canny算子对图像进行边缘检测。该算法能有效减少非边缘噪声,并且能够有效提取相互重叠叶片的边缘。与传统边缘检测方法边缘检测结果进行对比,该方法能够更加鲁棒地提取复杂背景下的重叠叶片边缘,其有效性和准确性是很明显的。

基于区域分割与提升小波变换的图像融合算法

针对精确制导武器系统中,利用传统方法获取的融合图像使得红外目标模糊、识别率低、定位性差及不能继承可见光图像色彩特性而出现光谱扭曲与失真的现象,提出了一种基于区域分割和提升小波变换的红外与可见光图像融合方法。首先结合区域生长与边缘提取图像分割法,将红外图像背景区域与目标区域分开;其次采用像素邻域能量取大法,将红外目标区域映射到可见光背景中;最后将上步得到的融合图像与原图像进行低频加权,高频平均梯度的提升小波融合变换,防止因图像分割所形成的拼接错误而导致重要信息丢失现象。实验结果表明:融合后的图像,目标凸显,背景自然,能够达到准确定位与快速识别的目的,并对隐藏目标的检测有着重要的指导意义。

一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行有效融合,提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的图像融合新方法。该方法首先对高分辨率图像进行无下采样提升小波分解,利用提升分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再采用分区域加边缘有效因子的融合思想实现分区融合,使得融合的图像最大限度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率,其中区域的划分采用进化算法实现。该方法的融合结果与IHS法、小波变换法及其他改进方法进行比较,实验结果表明,该方法能较好地保留多光谱图像的光谱信息和提高分辨率图像的空间分辨率。

基于提升小波变换和DCT的彩色视频水印算法

针对数字视频的版权保护应用,提出了一种混合提升小波变换和DCT的视频水印算法。该算法先对水印进行混沌加密和Arnold置乱处理,借助密钥选取r帧彩色视频并将每帧视频的每一分量进行互不重叠的8×8分块,对选取的分块进行1级提升小波变换,并对低频子带进行DCT变换,以视频帧的纹理和运动特性自适应地确定量化步长的抖动调制方式嵌入水印,水印提取时无须原始视频的参与。实验表明,该算法实现简单,具有良好的透明性和鲁棒性,与其他算法相比,该算法具有更好的性能。

基于整数提升小波变换的多功能数字水印

针对大多数水印算法只具有单一的功能,提出了一种新的多功能数字水印算法。首先将图像进行整数提升小波变换,根据不同的嵌入算法调整自适应量化公式分别量化低频系数和水平方向的高频系数。然后将鲁棒水印嵌入到量化后的低频系数,用于版权保护,该水印嵌入方法并没有改变原图像内容,因此不影响第二个水印的嵌入和提取。采用系数抖动调制的方法将半脆弱水印嵌入到自适应量化后的水平方向的高频系数,用于内容认证。实验结果表明该算法能够很好地实现数字图像版权保护、篡改检测和定位。

改进提升小波变换的空间频率比图像融合

提出了一种新型图像融合算法。该算法在提升小波变换的基础上,通过取消其奇偶分裂环节,得到具有平移不变性的非采样提升小波变换。对图像经非采样提升小波变换后的低频分量首先定义一种空间频率比,再通过空间频率比来计算融合因子,然后采用加权与选择相结合的方法对低频分量进行融合。高频分量直接选择一种基于边缘信息的加权融合方法。最后通过非采样提升小波逆变换重构得到融合图像。实验结果显示,该算法相对传统的图像融合算法能更好地描述灰度的突变信息,获得含有丰富细节特征的融合图像。

基于快速提升小波变换的多阈值嵌入零树小波图像编码算法

提出了基于快速提升小波变换的多阈值嵌入零树小波图像编码算法 ,该算法能够通过以下 3项措施进一步提高嵌入零树小波编码 (EmbeddedZerotreeWavelet,简称EZW )编码方案之工作效率 :①引入快速提升小波以改进变换过程 ;②定义多阈值以完善逐次逼近量化过程 ;③采纳复杂关联模型以提高熵编码效率。实验结果表明 :提出算法是一种高效的图像压缩算法 ,其压缩速度。

基于Volterra级数的提升小波变换边界处理及应用

针对现有的提升小波变换容易产生边界振荡和频率混叠的不足,提出了一种将Volterra级数模型和抗混叠提升小波包相结合的信号处理方法。首先对信号两端进行数据延拓,用二阶Volterra级数预测模型对延拓信号进行预测;然后用抗混叠提升算法对信号进行小波包分解。对仿真信号进行边界处理后,信号在边界不会出现振荡现象;用抗混叠提升小波包对信号进行分解不会引起频率混叠现象。工程应用中,从强大的背景噪声中提取出了往复泵柱塞与缸套碰磨产生的微弱振动冲击信号,诊断出了密封盘根过度磨损的故障。

基于运营环境和提升小波变换的桥梁损伤检测研究

根据损伤桥梁在车辆荷载作用下的动力响应特点,以及提升小波变换对信号突变信息的放大功能,提出了利用桥梁运营荷载作用下加速度响应提升小波变换系数的分布特性对结构损伤进行识别的方法。首先,采集桥梁在行车荷载作用下的加速度响应信号;然后,对加速度响应信号进行提升小波变换,分别利用加速度响应信号、加速度响应信号差,提升小波变换系数空间变化的峰值识别损伤位置;最后,对行车速度、损伤位置、损伤程度和测量噪声对损伤识别效果的影响进行了分析讨论。结果表明:在行车速度8m/s以下、测量噪声不高于5%情况下,利用运营荷载作用下桥梁单点动力响应信号提升小波变换,可以实现桥梁多处损伤的检测和识别。