基于小波变换的显微图像清晰度评价函数及3-D自动调焦技术

提出了基于小波变换的图像清晰度评价函数。采用大NA(数值孔径)和小NA的显微图像序列,比较分析了本文提出的评价函数和经典的归一化方差函数、熵函数、能量拉普拉斯函数以及另外两种基于小波变换评价函数的清晰度评价性能。同时采用带有标准偏差为25的高斯噪声显微图像序列,比较了这五种评价函数的抗噪能力。实验结果表明:提出的评价函数具有最高的聚焦精度和聚焦分辨率,且具有与抗噪能力最强的归一化方差函数相当的抗噪能力。提出了基于区域选择的自动聚焦方法,实现了处于不同深度的微操作对象的3-D自动聚焦。该评价函数和区域选择聚焦技术可以用于高精度的自动微操作作业中。进一步说明自动调焦是实现自动化微操作的关键技术,而其核心是清晰度评价函数的选取或构建。

基于正交小波变换的海底地形复杂程度分类方法研究

给出了量化的海底地形复杂程度分类指标,并利用正交小波变换所具有的良好的图像识别与分类特点建立了包含18种典型海底的特征海底分类库,同时给出了海底地形复杂程度分类算法。通过分类算法将计划测量海区海底与特征海底分类库中的海底进行分类匹配,确定了计划测量海区海底的海底地形复杂程度。实例验证了该方法的有效性和适用性。

基于连续小波变换的神经网络人脸识别研究

研究了基于连续小波变换的神经网络进行人脸识别的方法.介绍了小波分析的理论基础,详细讨论了根据小波变换系数的范数选取小波母函数的方法,根据小波脊线确定网络神经元个数的方法以及神经网络的初始化和参数训练方法.通过对人脸图像灰度的连续小波分析,神经网络的自组织自学习能力,调整连接权值和小波神经元的尺度、位移参数,完成人脸识别的任务.实验结果验证了该神经网络的识别性能明显优于用特征脸方法对相同人脸库进行的识别.

一种冗余小波变换的心电信号噪声消除方法

平稳小波变换去除心电信号噪声较好抑制了小波空间适应法消噪产生的伪Gibbs现象,但其重建过程相对复杂。提出对受噪声污染的心电信号移位一次,将移位信号及原信号分别进行正交小波变换阈值去噪,以它们的平均作为去噪结果。实验表明可以获得与平稳小波变换相同的去噪效果,但算法实现更简单快速。

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.

连续小波变换在生物医学信号处理中的应用

小波由于同时具有空间域与频率域的局部性,而成为描述、检取函数奇性的局部性质的有效工具。探讨了连续小波变换在生物医学信号特征提取中的精确检测机理。由于Mexicanhat小波特有的时域特性,对诸如心电信号中的QRS波群、脑电信号中的棘、尖波具有很好的定位特性和分析精度,因此选用Mexicanhat函数作为小波基。对临床实测数据分析表明,即使在有严重噪声干扰的情况下,此方法也很容易实现对QRS波群、癫痫样波等生物医学信号中的特征信息进行准确检测和精确定位,从而在作者研制的"虚拟式心电记录分析仪"和"虚拟式脑电记录分析仪"中获得了实际和有效的应用。

基于小波变换和模糊神经网络的人脸图像识别方法

提出了小波变换技术和模糊神经网络技术相结合的人脸识别方法。小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,高频部分则对应于图像的边缘和轮廓,能很好的表征人脸图像的特征。模糊神经网络具有很强的分类能力,并且可以运用神经网络的学习算法。实验表明,二者的结合对人脸识别具有计算量小,识别率高的优点,有很强的实用性。

基于小波变换视频压缩的雷达信号远程传输系统

论述基于小波变换视频压缩的雷达信号远程传输系统的系统结构、工作原理及效能分析,给出了数据采集、雷达视频信号的小波子带编码压缩算法和E1接口等系统主要组成单元的设计方法,介绍了雷达视频信号的小波子带编码压缩算法使用的二维小波核滤波器组、自适应量化器、游程编码和霍夫曼编码的工作过程,最后给出了应用结果。

基于小波变换的图象压缩编码分析与实现

本文分析了小波变换域的数据特点和编码特点,提出了采用小波芯片ADV612实时图象压缩编码的实现方法。

基于混合变换域的数字水印算法

提出了一种基于二维离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的混合变换域数字水印算法。通过小波变换得到载体图像的高频和低频系数,将低频系数作为一个子图像;再将二值水印图像置乱并编码,在子图像的离散余弦变换得到的系数中嵌入水印。该方法在水印检测和提取过程中都不需要原始图像。实验表明该方法水印隐藏性好,鲁棒性较好,抵抗放缩和局部攻击有很好的表现。

基于提升小波变换的SPECK图像编码算法

提升小波变换即第2代小波变换,可以实现图像的完全无损编码;SPECK(集合分裂嵌入块编码)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法。文中介绍了基于提升方法的整数小波变换和SPECK图像编码算法,提出了用整数小波变换代替传统小波变换进行SPECK图像编码。实验结果表明,在相同压缩比下,该算法比EZW(零树小波编码)在重建图像的信噪比方面有所提高,而与SPHIT(多级树集合分列算法)接近。

一维小波变换及其逆变换结构

小波变换是信号处理、图像压缩和模式识别等诸多领域中一个非常有效的数学分析工具.然而,实时小波变换计算量大,需要专用硬件来实现.在专用小波变换芯片设计中,小波变换及其逆变换的结构设计已经成为关键技术.本文提出用Systolic阵列结构来完成小波变换及其逆变换,利用缓冲器来解决小波逆变换重建延迟问题.仿真结果表明本文所提结构有效,含乘法器、寄存器数目较少.

基于小波包变换的暂态电流保护在带固定串补的超高压线路上的应用研究

运用柏德生法则,定性地分析了带固定串补的超高压线路上的波过程及保护安装处反射电流与透射电流的S域表达式,该暂态量保护的性能不受串补电容金属氧化物变阻器(MOV)保护非线性特性的影响。以小波包分解作为分频手段对暂态电流进行分频,利用高低频段能量比作为保护判据。理论推导与仿真结果证明,该原理的保护可应用于带串补的超高压线路,且与串补电容安装位置基本无关,对不同的系统运行方式、故障类型、故障初始角及过渡电阻不敏感。

基于小波变换和模糊专家系统的暂态电能质量扰动辨识方法

提出一种基于小波变换和模糊专家系统的暂态电能质量扰动辨识方法，利用小波变换优良的时频性和快速的Mallt算法对信号进行检测，提取电压变化幅值和持续时间等为特征量。将获取的特征量输入模糊专家系统进行电能质量扰动辨识的研究。结果表明，该方法能有效区分各类暂态电能质量扰动。

用小波包变换产生音频数据索引的方法

针对音频多媒体数据库中基于例子和基于内容的查询,本文提出一种产生音频数据索引的方法。首先讨论了小波包分解的过程和最好基及代价函数的选择方法。其次对现有的用小波变换产生索引的两个方法进行比较,并提出基于小波包最好基变换产生音频数据索引的方法。再次提出用音频数据的小波包最好基变换系数的部分最高值能量作为音频数据索引。最后把这种方法与直接采用小波变换产生索引的方法相比较,实验结果表明这种新方法具有较高和较稳定的检索精度。

电化学噪声的分析方法

以电化学噪声测试技术在腐蚀领域中的应用为背景 ,回顾了近 10年来电化学噪声在腐蚀监测、理论研究、图谱分析与数据解析方面的进展 ,通过了解和掌握电化学噪声测试技术 ,能从更多的途径知道腐蚀的本质 ,因而着重阐述了基于时域和频域的分析方法及各自的局限性 ,最后简介了小波分析的特点。

图像多尺度几何分析新进展:Contourlet

contourlet 是继小波分析后的新一代信号分析工具,具有多分辨、局部化和多方向性等优良特性,更适合处理图像等高维信号。本文分析了 contourlet 变换及其构造原理,探讨了 contourlet 变换在图像处理中的部分应用,最后给出了今后关于 contourlet 理论所值得研究的若干方向。

基于Harr小波的彩色图像可逆水印算法

提出一种基于Harr小波的无损图像水印算法。对RGB图像的B通道进行一维行Harr小波变换,采取闭环控制,选择嵌入水印后不会发生溢出的像素,自适应地修改其高频子带系数以嵌入水印。实验证明,该算法具有嵌入容量大、透明性好的特性。水印提取无须原始图像,并且可无损恢复原始图像。

暂态电能质量分析中的小波算法及应用

针对当前电力系统存在的暂态电能质量中持续时间短、发生随机性大及不容易检测的特点,提出了基于C语言的小波算法检测暂态电能质量的方法.研究结果表明,小波变换能在时域上对电压暂态瞬时变动的发生时刻进行准确定位,并可利用相应控制系统有效改善电能质量.

基于支持向量机同步的自适应水印检测方法

提出了一种基于支持向量机(SVM)同步的自适应水印检测方法.该方法利用模糊聚类分析图像纹理、亮度和对比度掩蔽特性,在离散小波变换域自适应嵌入水印信号.为抵抗几何攻击,利用6个图像组合矩表示原始图像的几何特征,通过SVM学习图像旋转、缩放和平移的变换参数,同步后再进行水印的检测和提取.仿真实验表明,该算法在一定的视觉强度下可嵌入鲁棒性更强的水印,能有效抵抗噪声、JPEG压缩和几何攻击,水印检测无需原始图像,具有实用性.