图像的几种小波去噪方法的比较与改进

对Mallat算法强制去噪、小波变换模极大值去噪、非线性小波变换阈值法去噪及基于小波域相关性的去噪法的原理进行了阐述,并比较了这几种小波去噪方法的优缺点,给出了两种改进方法,仿真结果表明有效可行.

提升多小波变换及其在图像编码中的应用

多小波是一种新的小波 ,他在理论上所表现出来的优势以及他在应用领域所具有的潜力 ,使其受到高度重视。在短短的几年时间内 ,他在图像处理方面的应用已取得了一定的成效。提升方法不仅是现存小波变换的一种快速算法 ,而且是构造新的小波变换的一种工具。根据提升方法和多小波变换的特点 ,介绍了一种实现多小波变换的提升方法 ,并把这种提升多小波变换应用于图像处理 ,结果表明有很好的效果。

一种新的基于提升多小波变换的图像融合方法

多小波是一种新的小波,它在理论上所表现出来的优势以及它在应用领域所具有的潜力,使其受到高度重视。在短短的几年时间内,它在图像处理方面的应用已取得了一定的成效。提升方法不仅是现存小波变换的一种快速算法,而且是构造新的小波变换的一种工具。本文根据提升方法和多小波变换的特点,对多小波实现了提升变换,并把这种基于提升方法的多小波变换应用于图像融合,结果表明有更好的效果。

提升的M通道小波变换在图像压缩中的应用

针对M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点,利用基于空间域的小波提升方案,实现了M通道小波变换的提升分解。这种提升分解是不唯一的,可以利用这种分解的不唯一性,使变换具有所需的性质。为此给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。该方法只要有分解算法,立即可以得到合成算法,而且将运算结果取为最接近的整数,就可实现整数到整数的小波变换。实验结果表明了该方法对图像压缩的有效性。

基于提升框架的M通道小波滤波器的构造

提升框架的核心思想是通过有限步预测和更新来构造小波滤波器。由于小波的多相位矩阵可以分解为多个矩阵的乘积,因此这些矩阵可以被看作是预测算子和更新算子。本文根据 M 通道小波变换理论,给出了基于提升框架下的 M 通道小波变换所对应的滤波器库的构造方法。与传统的方法不同,利用提升框架构造的任何滤波器库都自动满足精确重构性,所设计的预测滤波器满足(?)阶对偶消失矩,所设计的更新滤波器满足 N 阶基本消失矩,并给出了具体例子。

一种新的M通道提升小波变换的图像处理算法

本文利用M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点,实现了M通道小波变换的提升分解,并给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。此算法只要有分解算法,立即可以得到合成算法,而且将运算结果取为最接近的整数,就可实现整数到整数的小波变换。数值实验结果表明,该方法对图像压缩行之有效。

一种改进的基于小波相关性的边缘检测

给出一种改进的基于小波相关性的边缘检测算法。依据多尺度小波相关去噪,对图像在不同尺度上做小波变换,进而对小波系数做区域相关处理,得到图像边缘的区域相关图像,最后做阈值处理,去除小波残留噪声的噪声小波系数。仿真结果表明,改进方法可以得到更多的边缘细节,边缘定位更加准确。

基于COMSOL的矩形体内部缺陷圆的无损检测

针对矩形体内部缺陷圆的无损检测,利用COMSOL工具建立一个封闭式矩形电阻抗成像模型,安放阵列电极并施加电流激励。通过测量电极上的电压信号,计算相邻电极的电压变化率,利用电势差分析法对目标小圆圆心近似位置和半径大小进行定位。结果分析表明,缺陷信息和边界电压之间存在一一对应的关系,可通过测量边界电压获知矩形体内部缺陷信息,从而实现无损检测。

一种高压开关柜温度预测的改进方法

对一种Elman神经网络进行高压开关柜温度预测的方法进行改进,融合小波包分析的方法对温度样本进行硬阈值平滑优化,与Elman神经网络松耦合组成松散型小波神经网络进行超短期温度预测。仿真结果表明,改进方法相比单一的Elman神经网络有效预测比率提高,均方根误差下降,其结果与实测温度值更加吻合,提高了预测的准确率和精确程度。

一种改进的灰度图像修复算法

针对大面积破损区域图像修复中Criminisi算法存在修复质量差和时间复杂度高的缺点,提出一种改进的图像修复算法。改进算法将优先权的计算形式由相乘变为相加,并增加梯度数据项对优先权的计算方式。通过结构信息控制优先权,从而优先修复结构信息。设计根据待修补块中心点的梯度大小,使用全局搜索来寻找匹配块,以提高修复质量和速度。对置信度更新的方式进行修正,引入每次匹配的精度作为惩罚因子的参数,以减小误差向下一次迭代的传播。仿真实验显示,改进算法的修复效率比原算法提升了58%到70%,且修复质量的视觉效果有所提升。

基于无线传感监控系统的嵌入式软件设计

随着社会的发展和人们生活水平的不断提高,人们对医疗服务在实时性、灵活性、智能化、人性化等方面提出了新的要求,社会需要更加完善的医疗系统提供服务,因此以信息技术、网络技术和电子技术为基础的各种医疗系统的发展方兴未艾,在时间和空间上都具备优势的远程医疗系统、社区医疗系统应运而生,文中针对以往医疗监控系统存在的缺陷和当代医疗监控系统的发展需要,结合无线传感器网络在空间移动上的灵活性以及传感器的实时测试的优点,通过对S3C2410开发平台的串口通信结构和原理的研究,设计实现了整个嵌入式网关软件系统,将无线传感器网技术很好地与实际应用结合起来。

Apollonius填充在CAD中的应用

采用分形的方法将Apollonius填充运用到CAD中。给出了三角形区域、矩形,以及圆形区域上的Apollonius填充。从而扩展了CAD应用范围。此外将Apollonius填充推广到了空间中。给出了不同形状区域上的球形、圆柱形等图形的Apollonius填充的具体实施方法,所给的方法具有良好的可操作性。所得到的结果在与工程绘图相关的领域内具有一定的实用价值。对于区域的划分也有一定的实用意义。

基于离散插值样条的提升小波变换

文中引入了一种对信号递归滤波的提升方法,该方法与通常的提升方法不同之处是使用IIR滤波器。探讨了空间域中基于离散插值样条的预测算子和更新算子的设计。提出的方法以插值为基础,只涉及信号的采样,不要求使用正交公式,更适合信号的处理。最后由数值仿真验证了该算法的性能,对于软阈值法小波系数去噪,提升小波变换T12同B9/7相比,前者略优于后者,提升方法的优点在于其设计上的灵活性和计算花费少。

基于OpenGL的分形植物模拟

针对目前分形植物模拟多以平面形式给出的问题,采用粒子迭代的方法,利用OpenGL的优良性能,给出一种三维分形植物模拟的构造原理及实际算法,并根据该算法给出几个植物的分形模拟结果。该结果表明,根据所给算法可以得到相当逼真的植物全貌和叶。这种三维真实植物的模拟在目前已有的文献中尚不多见。所得结果对模拟三维场景有一定的实用价值。

基于改进的Transformer_decoder的增强图像描述

Transformer的解码器(Transformer_decoder)模型已被广泛应用于图像描述任务中,其中自注意力机制(Self Attention)通过捕获细粒度的特征来实现更深层次的图像理解。本文对Self Attention机制进行2方面改进,包括视觉增强注意力机制(Vision-Boosted Attention,VBA)和相对位置注意力机制(Relative-Position Attention,RPA)。视觉增强注意力机制为Transformer_decoder添加VBA层,将视觉特征作为辅助信息引入Self Attention模型中,指导解码器模型生成与图像内容更匹配的描述语义。相对位置注意力机制在Self Attention的基础上,引入可训练的相对位置参数,为输入序列添加词与词之间的相对位置关系。基于COCO2014进行实验,结果表明VBA和RPA这2种注意力机制对图像描述任务都有一定改进,且2种注意力机制相结合的解码器模型有更好的语义表述效果。

一族由混沌所派生出来的图案

给出了一族由一个图形非常特别的混沌映射——网状映射以及Logistic映射与其它函数复合后生成的美术图案。所得结果对于舞台美术方面或其它与美术相关的领域有一定的实用价值。同时为分形的研究开辟了一个新的途径。为分形和混沌之间的联系找到了一个新的佐证。

一种新型的小波阈值图像去噪方法

对含噪图像小波阈值去噪方法中经典的阈值函数选取方式以及阈值选取方式的相关性能进行比较分析,在此基础上,构造出一种新的小波阈值去噪函数。新定义的阈值函数通过增加一个参变量来克服硬阈值函数不连续的缺点和软阈值函数高阶导数不连续的缺陷。理论分析和实验结果均表明,构造的小波阈值去噪函数具有更好的适应性和去噪效果。在图像含有强高斯噪声的情况下,新型阈值去噪方法相对软阈值法其峰值信噪比可以提高4dB到6dB。

代理移动IPv6实现及其安全防护研究

为了加速基于IP移动性管理的部署,分析研究了IPsec安全防护体系,提出了代理IPv6上的安全防护措施,并设计实现了代理移动IPv6在真实试验台的实现,该实现有利于与MIPL集成,尊重标准规范,同时降低切换延迟并为通信安全提供保障。具有简化移动节点协议栈的显著优点。

一种主题自适应聚焦爬虫方法

针对聚焦爬虫主题描述精确度和主题相似度计算准确度偏低造成的主题覆盖率不足和爬取准确度偏低的问题,提出一种主题自适应聚焦爬虫方法。对每次迭代爬取的主题相关文档集建立LDA模型,提取模型热点词,更新主题关键词集及其权重。引入基于Word2vec的主题相似度计算模型,结合文档内容以及锚文本内容词项的语义相似度和TF-IDF值计算链接优先级,引导爬虫抓取主题相关的网页。与基于语义检索的聚焦爬虫和基于向量空间的聚焦爬虫相比,主题自适应聚焦爬虫在主题覆盖率和爬取准确度方面性能更优。

基于线性映射的暗原色快速去雾

针对雾天图像对比度、清晰度低等问题,提出一种基于暗原色先验去雾的快速算法。根据给定的判决条件,通过四叉树估计大气光值;利用雾天图像和恢复图像之间的线性关系,使用一种线性映射得到初始透射率,并使用容差对其修正;对修正后透射率进行高斯滤波,根据大气散射模型得到恢复图像。仿真结果表明,该算法在保证去雾效果的同时,拥有较高的算法效率。