A NEW ADAPTIVE FILTERING SCHEME BASED ON WAVELET TRANSFORM

Based on the scale function representation for a function in L2(R), a new wavelet transform based adaptive system identification scheme is proposed. It can reduce the amount of computation by exploiting the decimation properties and keep the advantage of quasi-orthogonal transform of the discrete wavelet, transform (DWT). The issue has been supported by computer simulations.

面向多浓度非均匀云雾的双域遥感图像去雾算法

光学遥感卫星图像容易受到多浓度非均匀云雾的干扰,造成图像质量严重退化。现有的去雾算法难以有效处理多浓度非均匀云雾,于是提出了一种自注意力强化机制,即在自注意力变换中引入一种简单的无参注意力(SimAM)增强自注意力变换的建模能力,提高对非均匀云雾的感知;为进一步提高网络的纹理细节表征能力,设计了新颖的差分卷积细节增强块,利用差分卷积算子引入梯度级信息,提高去雾网络对纹理细节的恢复能力;为实现RGB域和自适应小波域联合去雾,引入深度自适应提升小波变换实现自适应小波空间,从而实现双域协同去雾。实验结果表明,提出的方法在主流的遥感图像去雾数据集上相较于骨干模型,获得了0.52 dB的PSNR总增益。

自适应提升小波变换与图象去噪

引入了基于提升法的自适应离散小波变换 ,根据LMS自适应法确定伯恩斯坦预测算子的权重系数 ,使其自适应匹配特定的数据序列 ,而且应用该方法结合软域值可实现信号去噪 ,最后扩展该方法应用于二维图象的去噪 ,数值实验表明自适应提升小波变换有效地实现了图象的去噪而且保持了图像的边缘和纹理特性 。

自适应提升小波变换与信号去噪

文章引入了基于提升法的自适应离散小波变换,根据LMS自适应法使伯恩斯坦预测算子自适应匹配特定的数据序列,而且应用该方法于信号的软域值去噪,数值仿真实验表明自适应提升小波变换同经典的小波变换相比,去噪后信号的信噪比效率相近,提升方法的优点在于其设计上的灵活性和计算简单。

基于自适应提升小波变换的图像压缩(英文)

介绍一种用基于提升算法的中值滤波构造自适应小波变换方法 其思想是设计自适应的“预测算子”及自适应的“更新”运算以更好的逼近信号 ,从而达到更“紧凑”的信号表示 实验表明 ,在图像压缩应用中 ,在峰值信噪比 (PSNR)上 ,虽然本文算法比不上D9/7小波 。

基于提升方案的自适应小波变换

介绍了小波变换提升方法 ,并引入自适应理论和多层提升方案。讨论了一种新的自适应方案 ,并对研究结果进行了测试 ,取得了较好的效果。

基于提升框架的一种自适应滤波方法研究

Haar小波和CDF(2,2)小波都可用提升框架的形式表示,该文把它们与无更新算子的Haar小波有机结合到一起,形成了自适应小波变换,随着信号的变化可以自动地选择合适的小波基。仿真结果表明,自适应小波变换对于含噪声的突变信号和光滑信号都有良好的去噪性能,兼具了Haar小波和CDF(2,2)小波各自的优点,适用范围更宽。

提升方案小波和DCT下的图像盲水印算法

在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上,提出一种基于提升方案小波和DCT的彩色图像盲水印算法首先将宿主图像亮度分量进行基于提升方案的小波分解,然后对其较低频子带进行基于分块的DCT分解,最后将二值图像的水印信息嵌入到各分块DCT域的中频系数中文中算法结合HVS的掩蔽特性,使得水印信息的嵌入能量具有自适应的特性,从而保证了所嵌入的水印在不可见性的前提下。

一种基于提升方案小波和纹理块的图像鲁棒水印算法

数字水印技术是多媒体信息安全领域的一个重要的研究课题。文章在对宿主图像小波低频子带进行纹理块检测的基础上,提出一种基于提升方案小波和纹理块的图像鲁棒水印算法。该算法可以自适应的确定出二值图像水印在中频子带的嵌入强度,从而保证了所嵌入的水印在不可见性的前提下对常见的一些图像处理操作具有很强的鲁棒性。试验结果验证了所提出方法的有效性。

基于行的实时、二维提升整数小波变换VLSI结构

提出一种基于行的实时、二维提升整数小波变换的VLSI结构。该结构包括行变换器、列变换器、中间缓存器以及输出控制单元。利用中间缓存器暂存行变换的中间结果,由输出控制单元按优先级从高到低的顺序依次输出各级小波系数。由于在硬件实现中采用基于行的提升变换结构,从而水平和垂直方向上的变换能并行处理。与现有结构相比,该结构具有并行度高、存储量低的特点,并且能够在一幅图像逐行扫描的时间间隔内完成整幅图像的多级小波变换。

基于提升小波MRI图像自适应阈值去噪算法

分析了小波的消失矩特性对图像重构误差的影响,提出了利用提升算法提高双正交小波消失矩的改进算法。通过提升算法对传统小波提高消失矩,改善了小波的性能,使小波具有更好的振荡性,能够更好地捕捉图像的细节,从而提高了重构信号的精确度。根据磁共振图像的特点及其噪声的分布特性,提出了一种对小波系数进行分块处理的阈值去噪方法。通过对分解后每个层次上的各高频系数矩阵分为多个子矩阵分别进行不同阈值的选取,实现在不同的对比度区域选取不同的阈值的目的,从而使阈值的选取更具有自适应性。

基于行的整数小波变换图像压缩算法

为克服小波图像压缩中内存开销大的问题,提出一种基于行的图像压缩算法．该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换,降低了对存储容量的需求,在大数据量图像压缩上优势明显．针对基于行的特点,采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法,实现CDF9／7的双正交小波变换,减小了计算复杂度, 加快了算法执行速度．实验表明,该算法在比特率为0．5 bpp附近时,恢复图像的峰值信噪比均高于30 dB．根据人眼视觉特性及小波变换特点对变换系数进行感觉量化,提高了压缩比,适用于超大图像或内存敏感的应用场合．

一种基于提升方案小波和小波块的图像水印算法

数字水印技术是多媒体信息安全领域的一个重要研究课题。文章提出一种基于提升方案小波和小波块的图象水印算法。首先,利用提升方案小波对宿主图像和水印图像进行分解,同时利用小波系数的树结构,将宿主图像的小波系数块按纹理密度分成两类,并根据嵌入位置所隶属的小波块的纹理强弱,嵌入不同强度的水印信息,这在一定程度上保证了所嵌入水印在不可见性前提下的极大鲁棒性。实验结果验证了所提出算法的有效性。

基于JPEG2000低内存低复杂度的图像编码算法

针对JPEG2000内存需求大、计算复杂度高等问题,提出了用提升格式实现的基于行的小波变换方法,以累进方式完成列向的小波变换,可在不影响变换结果的前提下降低对存储容量的需求;同时利用提升格式的特点, 进一步节省内存和加快计算速度．针对EBCOT算法3个通道编码、三次扫描操作浪费大量运算时间的情况,应用一次扫描完成3个通道编码操作的算法对其进行改进,不用重复形成上下文,大大减少了运算时间,并保持了 JPEG2000的优异性能．

自适应小波变换更新滤波器的优化研究

基于提升格式的小波变换被称为第二代小波变换,该种结构提供了一种灵活构造非线性小波分解和重构的方法。G.Piella根据提升格式小波变换的结构特点,提出了一种不需要额外附加信息就可完成精确重构的自适应更新滤波器,但算法只说明了滤波器系数需要满足精确重构的条件,没有具体说明如何确定滤波器的系数。在先选定预测滤波器的基础上,本文根据最小均方误差准则,提出了优化的小波更新滤波器的设计方法。最后以M IT/B IH数据库中心电图信号为例,通过与其他不同结构的小波变换进行比较分析,验证了优化的小波更新滤波器的性能。

基于行的小波变换及其在图像压缩中的应用

由于基于行的小波变换编码是以累进方式来完成列向的小波变换 ,其可在不影响小波变换结果的前提下 ,降低对存储容量的需求 ,为此提出用改进的提升格式进行小波变换来替代原算法中的 Mallat算法 ,以加快算法的执行速度。该提升格式是以三项加法单元的形式实现 ,进而把三项加法单元分成两个两项加法单元 ,以进一步节省存储空间 ,但是 ,对于每个单元 ,却增加了一个乘法运算 ,从而计算量增大了。相对于三项加法单元采用一个模式即可求出一组低通滤波结果和高通滤波结果来说 ,两项加法单元对于低通滤波和高通滤波则由于要采用不同的计算步骤 。

应用于分段连续信号的基于提升格式的双自适应小波变换

由于小波具有良好的时频特性,对于平滑的信号,利用固定尺寸的小波滤波器滤波可以获得良好的线性近似结果。然而对于某些具有突变点的信号而言,采用固定尺寸的小波滤波器进行线性滤波并不是一个理想的选择。在PiellaG提出的基于提升格式的自适应小波变换算法的基础上,本文提出了一个新的双自适应小波变换算法,将其应用于分段连续信号中得到了较好的线性近似结果。

一种自适应整数小波变换方法

本文给出了一种自适应整数小波变换方法。构造整数小波变换的方法通常是由提升结构得到。本文也正是基于一种具有完全重构的自适应提升结构而得到自适应整数小波变换。G.Piella给出的自适应提升结构,由于它严格限制更新步骤中滤波器系数之和为1,使得不易于用它构造整数变换。为了得到整数变换,本文将它推广到更一般的情形。由这种自适应提升结构得到的自适应整数变换对图像中的边缘点和均匀区域有区别地对待,而且对整数信号进行变换没有舍入误差。这些性质在数字图像数据压缩中有重要应用。

基于提升格式的自适应预测小波变换算法

基于提升格式的小波变换被称为第二代小波变换,该种结构提供了一种灵活构造非线性小波分解和精确重构的方法。本文根据提升格式的小波变换结构,针对具有突变点的光滑信号,以LeGall5/3小波为例,提出了一种不需要额外附加信息和存储空间就可完成精确重构的自适应预测算法。实验结果表明,该算法应用于分段连续信的一维信号,可较大概率取得零高频系数,获得较好的线性近似结果。

基于提升静态小波包变换的自适应消噪方法

基于离散小波变换(DWT)的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的方法.但DWT不具有平移不变性,若不用相同的小波对滤波后的信号进行重构,则会带来较大的重构误差.针对这一现象,提出了一种基于提升静态小波包变换的自适应消噪方法,它推导了静态小波包的提升实现方法,并设计出适合该系统的确定最优小波包分解树的相应步骤,利用引入更多动量因子的权系数迭代公式对各子带进行自适应匹配,并将匹配结果二次自适应,得到拟合的原信号.仿真结果表明,该方法可在计算量增加不大的前提下,进一步改善系统的滤波性能.