一种基于小波和Wiener相结合图像去噪新方法

本文提出了一种新的小波变换和维纳滤波相结合的图像滤波方法.该滤波方法首先使用小波变换,将图像信号从时域变换到频域,结合新的wiener方法对图像的高低频结果进行滤波处理。改进的自适应Wiener滤波器可以根据图像特性,在给定的多个模板间对图像进行自适应模板选择,使得滤波效果更加理想。实验结果表明,本文提出的方法比传统的维纳滤波和小波阈值去噪方法有较大的改善。     

基于自适应小波变换的电压闪变检测方法

为了准确测量电网当中电压闪变的参数,提出了一种新的基于自适应小波变换的检测方法,对小波滤波器的构造方法进行了研究,重点在于解决对基于小波变换的子带自适应滤波器的构造,把小波变换技术和自适应滤波技术应用于电压闪变信号的检测。仿真结果表明,该方法可进一步改善信号的检测能力,在检测电压闪变信号方面是一种十分有效的方法。     

一种新的小波变换域选通滤波器

本文提出一种新的小波变换域选通滤波器，这种滤波器的选通域设计基于小波变换的局部模极大和局部模极小（以下称模极大和模极小），对于选择的代表重要信号特征的每个模极大，选通以其相邻的模极小为边界的一个区域内的小波变换．对比模拟实验结果显示新滤波器不仅计其简单而且滤波性能优良。     

基于二进小波变换的实信号的多尺度Hilbert变换和瞬时频率提取

该文着重讨论了使用二进小波变换方法实现数字Hilbert滤波,特别是使用滤波器组实现多尺度Hilbert滤波所要考虑的各尺度滤波器的设计问题。将多尺度Hilbert方法应用到求信号的瞬时参数中,并利用小波变换的去噪思想,取得了比使用DWT方法去噪更好的去噪效果。     

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苦，采用固定尺寸的小波滤波器进行线性滤波并不足一个理想的选择。在Piella G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。     

基于多尺度Wiener滤波器的分形噪声滤波

针对淹没在1/f噪声中的有用信号恢复问题,本文提出了一套基于双正交小波变换与Wiener滤波的多尺度滤波算法,并设计出多尺度Wiener滤波器.首先,利用双正交小波变换将带有1/f噪声的信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f噪声的白化作用,消除了1/f噪声的非平稳性、自相似性和长程相关性.其次,在小波域内,利用Wiener滤波,实现了噪声和有用信号的分离,估计出了各子带中的有用信号.最后,利用双正交小波的精确重构性,较好地恢复出淹没在1/f噪声中的有用信号.仿真实验表明,该滤波器能有效的抑制分形噪声,显著地提高信噪比.     

一种基于自适应滤波的语音降噪方法研究

分析和研究自适应滤波和小波变换法的原理及方法,提出了一种新的综合使用自适应滤波和小波变换法的语音降噪方法。该方法首先用仿生小波变换法对带噪声的语音信号进行小波分解,将小渡变换法分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入。最后选择用最小均方误差（LMS）的自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,实现了信噪分离,去除语音信号中的噪声信号。实验结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

基于小波变换与形态学运算的ECG自适应滤波算法

针对ECG信号常用滤波算法存在的缺陷,提出了基于小波变换与形态学运算的自适应滤波新算法。该算法利用形态学滤波器去除基线漂移信号,用小波滤波器去除高频干扰信号,并将这两部分所得到的心电噪声分量作为自适应滤波器的参考输入信号,利用自适应滤波器调整对含噪ECG信号进行滤波处理。最后,经实验验证了本文算法的有效性。     

基于非线性多通道小波变换的边缘增强

作为一种新的工具,小波变换在信号处理中得到了广泛应用.本文首先介绍了一种双Haar小波基,它是Haar小波在三通道滤波器中的推广.然后基于双Haar小波和NFIR滤波器,提出了一种非线性多通道小波变换.该方法可以用于信号边缘的增强,其效果是其它方法所难以达到的.     

动态系统基于时域与频域相结合的多尺度联合滤波器

针对基于小波变换与Kalman滤波相结合的多尺度联合估计方法中存在的问题,本文利用新的系统分块技术与多尺度变换方法相结合,建立一个动态系统基于时域与频域相结合的多尺度联合滤波器.首先,将时域中描述的状态方程和观测方程改写为块状态方程和块观测方程;利用多尺度变换技术在时域和频域中联合描述它们;结合Kalman滤波与顺序滤波的思想,建立了一类应用于动态系统的多尺度估计联合滤波器.新滤波器不仅保留了传统Kalman滤波器的实时性和递归性等优良性质,而且在滤波过程中还具有对随机状态信号进行多尺度分析的能力.计算机仿真实验验证了利用新估计器得到的估计精度可与利用传统Kalman滤波器得到的估计精度相媲美.     

基于多小波变换及综合阈值的图像去噪方法

提出了一种基于多小波变换的综合阈值图像去噪方法。该方法通过对含噪图像进行多小波变换，克服了单小波变换中无法同时满足正交性和对称性的缺点。同时，在两种经典的硬、软阈值处理方法基础上，提出了一种综合阈值处理方法。将该阈值方法和多小波变换相结合，根据多小波分解后的能量分布特性，在不同尺度的子带选择不同的最佳阈值，有效地提高了重构图像质量。并且对阈值进行向零收缩处理，防止有用信息当作噪声滤除。实验结果表明, 相对于传统的硬、软两种阈值处理方法，文中的去噪方法在输出信噪比和主观视觉效果上都有明显改善。     

一种类正余弦CIC滤波器

传统CIC滤波器由于其实现不需要乘法器和存储器,因此已在各种变采样率系统中得到了广泛的应用。但是传统CIC滤波器的通带失真较大,阻带衰减较小,而且其积分器工作在高采样率端,这很大程度限制了它在对性能要求较高的变采样率系统中的应用。而后来提出的各种CIC滤波器,如锐化CIC滤波器、ISOP-CIC滤波器和CIC-Cosine滤波器等,或者只改善通带特性,或者只改善阻带特性,或者积分器运行在高采样率端。本文在分析对比了传统的CIC滤波器、锐化CIC滤波器、ISOP-CIC滤波器和CIC-Cosine滤波器的频率特性的基础上,引入一种类余弦预滤波器和一种类正弦预滤波器,再加上多级级联的传统CIC滤波器,构成一种多级结构的类正余弦CIC滤波器。所引入的类正弦预滤波器和类余弦预滤波器分别用于减小CIC滤波器的通带失真和增大其阻带衰减。仿真结果表明,所提出的类正余弦CIC滤波器比传统的CIC滤波器、ISOP-CIC滤波器、CIC-Cosine滤波器都具有更小的通带失真和更大的阻带衰减。同时所引入的两级预滤波器工作在低采样率端,并且通过使用多相分解技术同样可使多级级联的CIC滤波器工作于低采样率端。      

图象的矩形变换矢量量化编码法

本文介绍了简单、实用的矩形变换和近几年来迅速发展的矢量量化技术.并把矩形变换和矢量量化技术结合在一起应用于图象的数据压缩.这种结合降低了矢量编码的维数,相应的码书尺寸能适当的得到减小.此方法加快了矢量编码的进程,减少了存贮量,编码率得到进一步减小.计算机模拟实验证明这种方法对图象的数据压缩是非常有效的.     

A 110-K transistor 25-MPixels/s configurable image transformprocessor unit

A configurable architecture for performing image transform algorithms is presented that provides a better tradeoff between low complexity and algorithm flexibility than either software-programmable processors or dedicated ASIC's. The configurable processor unit requires only 110 K transistors and can execute several image transform algorithms. By emulating the signal flow of the algorithms in hardware, rather than software, complexity is reduced by an order of magnitude compared with current software programmable video signal processors, while providing more flexibility than single function ASIC's. The processor has been fabricated in 1.2-μm CMOS and has been successfully used to execute the discrete cosine transform/inverse discrete cosine transform (DCT/IDCT), subband coding, vector quantization, and two-dimensional filtering algorithms at pixel rates up to 25 MPixels/s     

Image sequence coding using adaptive vector quantisation in wavelet transform domain

A new scheme for image sequence coding using the wavelet transform and adaptive vector quantisation is proposed. The transform is used to decompose an image into multiresolution and multiband sub-images. Adaptive vector quantisation is then applied to achieve image data compression with good quality and low bit rate. Experimental results are presented.<>     

On adaptive vector transform quantization for speech coding

Adaptive vector transform quantization (AVTQ) as a coding system is discussed. The optimal bit assignment is derived based on vector quantization asymptotic theory for different PDFs (probability density functions) of the transform coefficients. Strategies for shaping the quantization noise spectrum and for adapting the bit assignment to the changes in the speech statistics are discussed. A good estimate of the efficiency of any coding system is given by the system coding gain over scalar PCM (pulse code modulation). Based on the optimal bit allocation, the coding gain of the vector transform quantization (VTQ) system operating on a stationary input signal is derived. The VTQ coding gain demonstrates a significant advantage of vector quantization over scalar quantization within the framework of transform coding. System simulation results are presented for a first-order Gauss-Markov process and for typical speech waveforms. The results of fixed and adaptive systems are compared for speech input. Also, the AVTQ results are compared to known scalar speech coding systems     

多小波变换在夜视图像融合算法中的应用

从微光图像和红外图像的特点出发,提出了一种基于多小波变换的夜视图像融合算法.该方法先对夜视图像进行多小波变换得到各子带的多小波系数,其低频系数采用自适应加权融合算子进行融合,高频系数先进行阈值去噪和子带增强,再采用基于频带方向的融合算子进行融合,经多小波逆变换后得到融合图像.实验结果表明,本文算法与单小波融合算法、传统融合算法相比,得到的图像能更好地突出图像的边缘特征,增强图像的可视性和清晰度,并在信息熵、峰值信噪比等客观性能指标上取得了显著的改善.     

Unified variable-length transform coding and image-adaptive vectorquantization

The authors introduce an image coding method which unifies two image coding techniques: variable-length transform coding (VLTC) and image-adaptive vector quantization (IAVQ). In both VLTC and IAVQ, the image is first decomposed into a set of blocks. VLTC encodes each block in the transform domain very efficiently: however, it ignores the interblock correlation completely. IAVQ addresses the interblock correlation by using a codebook generated from a subset of the blocks to vector-quantize all blocks. Although the resulting codebook represents the input image better than a universal codebook generated from a large number of training images, it has to be transmitted separately as an overhead, therefore degrading the coding performance at high bit rates     

Transform and Hybrid Transform/DPCM Coding of Images Using Pyramid Vector Quantization

The transform and hybrid transform/DPCM methods of image coding are generalized to allow pyramid vector quantization of the transform coefficients. An asymptotic mean-squared error performance expression is derived for the pyramid vector quantizer and used to determine the optimum rate assignment for encoding the various transform coefficients. Coding simulations for two images at average rates of 0.5-1 bit/pixel demonstrate a 1-3 dB improvement in signal-to-noise ratio for the vector quantization approach in the hybrid coding, with more modest improvements in signal-to-noise ratio in the transform coding. However, this improvement is quite noticeable in image quality, particularly in reducing "blockiness" in the low bit rate encoded images.     

基于BWT和FVQ的极低比特率图像编码算法

该文提出了一种基于双正交小波变换(BWT)和模糊矢量量化(FVQ)的极低比特率图像编码算法。该算法通过构造符合图像小波变换系数特征的跨频带矢量,充分利用了不同频带小波系数之间的相关性,有效地提高了图像的编码效率和重构质量。该算法采用非线性插补矢量量化(NLIVQ)的思想,从大维数矢量中提取小维数的特征矢量,并提出了一种新的模糊矢量量化方法一渐进构造模糊聚类(PCFC)算法用于特征矢量的量化,从而大大提高了矢量量化的速度和码书质量。实验结果证明,该算法在比特率为0．172bpp的条件下仍能获得PSNR＞30dB的高质量重构图像。