一种基于小波相位分析的InSAR干涉图滤波算法

为了提高InSAR干涉图的滤波质量,本文在考虑干涉信号在同一尺度内具有相关性的基础上,提出并实现了一种基于小波相位分析的干涉图滤波算法。为检验算法的有效性,选取美国Phoenix地区高信噪比和伊朗Bam地区低信噪比两个真实C波段干涉图进行了滤波实验,通过与中值滤波算法、小波-中值滤波算法比较,证实了小波相位滤波算法是有效的且具有一定的优势。研究表明,不论是高信噪比干涉图还是低信噪比干涉图,小波相位滤波算法都能有效抑制其噪声。

基于小波相位滤波的图像去噪算法

提出的小波变换相位去噪算法,是一种对幅度不敏感的小波去噪算法.实验证明,该算法是可行的,特别是对强噪声污染的图像,效果更佳.

基于Log-Gabor小波相位一致的掌纹识别算法研究

本文对掌纹识别相关理论和算法进行了研究,提出了一种基于Log-Gabor小波相位一致的掌纹线特征提取方法。掌纹线特征是掌纹识别中最基本、最直观的特征,但由于掌纹线的特殊性和复杂性,如何有效提取掌纹线特征一直是掌纹识别的难点。本文从频率域角度考虑,使用Log-Gabor小波相位一致方法提取掌纹图像线特征,包括掌纹方向相位一致特征和掌纹整体相位一致特征。该方法提取的线特征可有效包含纹线的结构信息、强度信息和宽度信息,且提取的线特征比较稳定。在掌纹整体相位一致特征图像上进一步检测出具体的掌纹线,仅使用掌纹线结构特征来表示和识别掌纹,实验验证了Log-Gabor小波相位一致提取掌纹线特征用于识别的有效性。

基于灰度形态学与小波相位滤波的高分辨率遥感影像边缘检测

为了更好地获取高分辨率遥感影像的边缘信息,提出一种新的影像边缘检测方法。该方法首先利用主成分分析(PCA)变换获取影像的主要信息;然后采用symletsA小波对其进行分解,并用形态学算子对各尺度影像进行处理;最后利用小波相位滤波算法在同一尺度上进行相关性滤波以增强图像边缘,并通过OTSU算法进行分割获取其边缘信息。结果表明:与现有算法相比,该方法对边缘的定位更加精确,边缘检测效果更加明显。

L^2(R^d)中MRA小波相位的刻画

设A是d×d实扩展矩阵,ψ是以A为扩展矩阵的小波,f是可测函数.如果对任意以A为扩展矩阵的小波ψ,fψ(其中ψ表示ψ的傅立叶变换)的逆傅立叶变换仍是以A为扩展矩阵的小波,则称f是以A为扩展矩阵的小波乘子.主要刻画了L^2(R^d)空间中,以行列式绝对值等于2的整数矩阵为扩展矩阵的MRA小波的线性相位.利用该结果,具体给出了二维情况下,Haar型和Shannon型小波在相似意义下的六类整数扩展矩阵的线性相位的表达形式.最后将具有线性相位的MRA不可分离小波应用到二维图象的边缘检测上.

非线性相位带限正交小波及其在电力系统故障检测中的应用

阐述了非线性相位带限正交小波在小波理论与工程实用方面的重要意义，介绍了作者提出的非线性相位带限正交小波－混合正交小波基的优点与构造方法，并以检测电力系统典型故障波形为例，证实了这种小波相对于常用的时域紧支小波的优越之处。

基于小波-全相位方向滤波器组变换的多聚焦图像融合

利用全相位方向滤波器组良好的多方向性和平移不变性的特征,提出一种基于小波-全相位方向滤波器组变换的多聚焦图像融合方法。对不同聚焦图像进行小波-全相位方向滤波器组变换,采用加权平均算子对低频系数进行融合,采用局部方差准则对各个方向上的高频系数进行融合,对融合后的系数进行重构,得到高低频比例升高的融合图像。实验结果表明,与其它多聚焦图像融合算法相比,该方法显著减少均方根误差的值,提高峰值信噪比的值,使得融合图像效果好。

冗余小波变换零相位分解实现方法及应用研究

为消除正交小波非对称性引起的非线性相位对分解结果的不利影响,结合零相位滤波原理与冗余小波变换,提出了一类具有零相位特性的冗余小波分解算法——零相位冗余小波变换。该小波变换不仅克服了Mallat算法中隔点采样环节造成的平移可变与频率折叠等诸多缺陷,也消除了传统冗余小波变换分解结果出现移位与畸变的不足,非常适合于微弱特征提取。通过实例分析证明了该算法用于轴承微弱故障特征提取的有效性与优势所在。

基于加权小波变换及MTFC的多光谱影像融合方法

IHS(intensity-hue-saturation)变换是影像融合实际生产中使用最多的一种方法,而小波变换是近几年来影像融合中的热门研究方向。但是现有方法存在纹理畸变和光谱畸变的现象,尤其是当地物光谱特性在全色和多光谱中存在较大差异的时候,融合后光谱畸变将会十分突出。为了解决上述问题,在分析现有小波变换方法的基础上提出了一种基于加权小波变换及调制传递函数补偿(MTFC)的多光谱影像融合方法,通过引入多相位小波变换的方式来抑制小波变换产生的纹理畸变,同时通过引入MTFC的方法来恢复影像融合中丢失的纹理信息。文章选用"高分二号"卫星影像来验证算法的有效性,试验结果表明,与现有的融合方法相比,文章中提出的算法能够很好地抑制影像中的光谱畸变,同时保留更多的有效纹理信息。

基于信噪比门限判断和小波变换的SAR干涉图滤波法

该文首先研究了一种基于离散小波变换(DWT)的干涉图滤波算法,对该算法的噪声模型和处理流程进行了详细的分析,并在其基础上做了基于静态小波变换(SWT)的改进。接着利用实测数据对这两种方法做了实验,通过对实验结果的分析,提出了一种高噪声环境下,在保证残点数降低率的同时,还能提高干涉条纹质量的滤波方法。在此滤波方法的基础上,进一步提出了基于信噪比门限判断的干涉图两级处理滤波法,并对其处理流程做了详细的讨论。利用实测数据对该方法进行了仿真,实验结果验证了该方法的有效性。

基于正交复小波变换和小波去噪的改进系统De-OCWDM

用近似线性相位正交复小波变换（ALOCWT）取代了正交频分复用（OFDM）系统中的离散傅立叶变换（DFT），形成了正交复小波波分复用（OCWDM）系统。ALOCWT具有时频特性、正交特性、重构特性等特性，能够很好地取代DFT，同时ALOCWT能够保留复信号的相位信息，使得信号重构精度更高，从而提高了信号传输的准确性和系统的频谱利用率。根据在小波域中有用信号集中而高斯噪声分散的特性，对OCWDM系统的接收信号进行了去噪处理，形成了去噪正交复小波波分复用（De-OCWDM）系统。该系统进一步降低了误码率。

孤岛检测中复小波变换与实小波变换的对比

孤岛检测是分布式光伏并网发电中的重要问题.为此,研究复小波变换和实小波变换在孤岛检测中的应用,提取并分析公共耦合点电压小波变换系数的幅值和相位的对比关系,以判断孤岛是否发生.仿真结果表明:基于复小波变换的孤岛检测可解决实小波方法特征信号分层繁琐和阈值选取过程复杂的问题.

SAR图像中PS点的识别与选取

提出一种基于小波相位分析的永久散射体(persistent scatterer,PS)的识别与选取方法.该方法将小波理论引入到PS点识别与选取中,利用基于小波相位分析的差分干涉图滤波方法,首先对差分干涉相位图进行滤波处理,然后估算滤波后各PS候选点的噪声相位、衡量指标以及各PS点的概率,从而在兼顾各PS候选点幅度和相位的稳定性基础上实现SAR图像中PS点的有效识别与选取.理论分析和实验结果表明,该方法识别与选取的PS点是有效而且可靠的.

基于CWT方法的我国大豆期货市场价格发现功能及美中大豆期现货市场价格联动性分析

本文基于连续小波变换(CWT)方法运用小波能量谱对中国大豆期现货及美国大豆期货价格序列波动性进行分析,运用小波相干性和小波相位差对2011年9月至2016年5月我国大豆期货市场的价格发现功能及美中期现货市场联动性进行实证检验。实证结果表明:样本期内,中国大豆期现货价格及美国大豆期货价格序列均在中长期呈现显著的波动性;中国期现货价格的相关性及美国期货价格与中国现货价格的相关性均随时间周期的增加而增强,且相关区间逐渐扩大;由小波相位差分析可知,在中短期中国大豆期货价格能够引导现货价格,具备价格发现功能,但在长期现货价格往往超前于期货价格变动;在中短期美国大豆期货价格能够引导我国大豆现货价格变动,从长期看,美中期现货价格趋于均衡。在中短期中美大豆期货市场均具备对我国现货市场的价格发现功能。

基于零相位非抽样小波的微弱特征提取

为消除正交小波非对称性引起的非线性相位对分解结果的不利影响,结合零相位滤波原理与非抽样小波变换,提出了一类具有零相位特性的小波非抽样分解算法——零相位非抽样小波变换.为了降低零相位非抽样小波变换的计算量,采用基于重叠保留法与圆周卷积相结合的快速卷积算法代替传统卷积算法.零相位非抽样小波变换不仅克服了Mallat算法中因隔点采样环节造成的平移可变与频率折叠等诸多缺陷,也消除了传统非抽样小波变换分解结果出现移位与畸变的不足,非常适合于微弱特征提取.通过电机轴承故障诊断实例分析证实了该算法可用于提取微弱故障特征.