双正交小波滤波器构造及其应用于图像边缘检测

本文在总结边缘检测小波基选取原则的基础上,利用滤波器组技术,提出了具有对称性和正则性的双正交小波滤波器的构造方法,给出了滤波器的构造公式;进行了图像边缘检测实验,结果表明按本文方法构造的滤波器具有很好的图像边缘检测性能。     

双正交小波滤波器构造及其应用于图像边缘检测

本文在总结边缘检测小波基选取原则的基础上,利用滤波器组技术,提出了具有对称性和正则性的双正交小波滤波器的构造方法,给出了滤波器的构造公式;进行了图像边缘检测实验,结果表明按本文方法构造的滤波器具有很好的图像边缘检测性能.     

基于提升方案和浮动阈值的含噪图像边缘检测

分析了传统图像边缘检测算法。在激光探测系统中，微弱的回波图像淹没在强背景噪声中，为更好地检测这类含噪图像的边缘信息，首先应用特征方向非线性中值滤波技术，滤去高斯噪声；其次，选择(3,1)双正交样条小波作为原始小波滤波器，采用提升方案构造最优双正交小波滤波器，应用构造的双正交小波进行多尺度小波边缘检测；同时，通过定义浮动阈值，并应用于图像边缘检测，较准确地定位了边缘位置。仿真结果表明，该算法应用于图像边缘检测，检测速度较快，检测效果较好。     

一种新型双正交小波滤波器的设计

本文提出了一种从对称正则滤波器中得到一系列对称双正交小波的新技术,其主要思路是找出所给出滤波器的一个对称互补正则滤波器,这样得到的滤波器与理想半谱带滤波器之间存在最小二次方振幅偏差。因此,从给出的正则对称滤波器,或者从已知的对称双正交小波,都可以很容易得到一系列带有更好频率选择特性的对称双正交小波滤波器组。一旦找到互补滤波器,此互补滤波器的另外一个互补滤波器也就可以以同样的方法得到。系列双正交小波滤波器源自于标准An-otonini9/7双正交小波。应用此小波滤波器来压缩著名的Lena、Barbara和Goldhill等图像,改善了峰值信噪比(PSNR)。     

含参数4-进双对称小波的构造

给出了一类具有滤波器对称和图像对称的4-进双正交小波的构造,该小波可以由它的低通滤波器确定,因此,其自由度能够运用到应用背景。构造具有较高消失矩的对称双正交多小波族,研究了变换矩阵的性质,为应用提供了大量选择。     

基于Grbner基的对称正交多带多维滤波器组设计*

通过引入计算代数中Grbner基技术和合冲模算法,提出了一种多带多维滤波器组的多相元矩阵的对称正交化设计方法,给出了一个4带二维对称正交滤波器组的设计算例;另外,给出了由多维滤波器组构造多维小波的多维尺度方程表示形式,并将设计得到的4带二维滤波器组构造出一种4带二维小波。     

偶数长有理数对称紧支双正交小波滤波器设计

基于Daubechies紧支集小波构造方法所得到的小波滤波器多为非线性相位和无理数系数。非线性相位滤波器在图像处理过程中容易引起失真,而无理系数滤波器给小波变换的应用尤其是在算法的硬件实现方面带来不便。借助完全重构滤波器思想,进行了具有线性相位的双正交小波滤波器设计,同时通过添加消失矩特性条件,归纳推导出偶数长有理系数双正交对称紧支集小波滤波器的构造方法。以长度为8-4双正交小波设计为例,对设计方程中出现的自由变量的取值范围进行了讨论,得到了8-4有理系数双正交对称小波滤波器。     

具有边缘局部化的边缘检测小波研究

小波变换能够有效地检测出图象的边缘。为了使检测出的图象边缘局部化，本文在构造边缘检测小波的基础上，通过对小波迭代滤波且的特性分析，给出了边缘检测小波迭代滤波器组的选择原则，并通过实例进行了验证。     

基于对称延拓的纯二维双正交偶对称小波变换

研究了对称延拓在纯二维双正交偶对称小波变换中的应用,由纯二维小波滤波器组和对称延拓的性质推导出了小波分解后4个子带的公式。这些公式归纳了多级分解时,任意起点和任意长度的原始数据进行分解后,4个子带的周期和对称关系。最后给出了纯二维5/3小波变换的一个实例来具体说明其应用方法。     

基于Grobner基的对称正交多带多维滤波器组设计

通过引入计算代数中Gr(o)bner基技术和合冲模算法,提出了一种多带多维滤波器组的多相元矩阵的对称正交化设计方法,给出了一个4带二维对称正交滤波器组的设计算例;另外,给出了由多维滤波器组构造多维小波的多维尺度方程表示形式,并将设计得到的4带二维滤波器组构造出一种4带二维小波.     

图象压缩双正交小波滤波器的优化设计

为了提高图象压缩效果 ,提出了一种比较新颖的基于图象压缩系统的构造最优双正交小波滤波器的设计方法 ,即在图象编码中 ,从选择小波基的原则出发 ,并以最常用的 Antonini's 9/ 7小波基为参考 ,选择 SPIHT为压缩方法 ,以压缩效果为准则来构造最优的双正交小波基 ,并且采用 L ena为标准训练图象 ;然后以压缩比为参数 ,通过得到最大的峰值信噪比来寻找最优的双正交小波基 ,从而将复杂的多输入 ,两输出问题简化为多输入单输出的最优化问题 ;最后用遗传算法解决这种最优化的问题 ,得到了最优的双正交小波基 .训练和检验的结果表明 ,这种最优的双正交小波基比 Antoninis 9/ 7小波基压缩效果有所提高 .     

高性能的9/7小波滤波器组设计

提出了一种二进制系数的9/7双正交小波滤波器组.首先对小波滤波器组的完全重构条件和双正交条件进行三角基函数变换和因式分解,然后对求出的小波滤波器系数进行优化设计,从而得到一组滤波器系数都为二进制分数的9/7双正交小波滤波器组,其离散小波变换只需采用简单的"移位-加"即可.理论分析和实验表明:改进的9/7小波滤波器组具有与CDF9/7小波滤波器组相近的性能,同时大大降低了离散小波变换的算法复杂度.因此,非常适用于大规模集成电路的实现.     

Time–frequency localized three-band biorthogonal wavelet filter bank using semidefinite relaxation and nonlinear least squares with epileptic seizure EEG signal classification

In this paper, we design time–frequency localized three-band biorthogonal linear phase wavelet filter bank for epileptic seizure electroencephalograph (EEG) signal classification. Time–frequency localized analysis and synthesis low-pass filters (LPF) are designed using convex semidefinite programming (SDP) by transforming a nonconvex problem into a convex SDP using semidefinite relaxation technique. Three-band parameterized lattice biorthogonal linear phase perfect reconstruction filter bank (BOLPPRFB) is chosen and nonlinear least squares algorithm is used to determine its parameters values that generate the designed analysis and synthesis LPF such that the band-pass and high-pass filters are also well localized in time and frequency domain. The designed analysis and synthesis three-band wavelet filter banks are compared with the standard two-band filter banks like Daubechies maximally regular filter banks, Cohen–Daubechies–Feauveau (CDF) biorthogonal filter banks and orthogonal time–frequency localized filter banks. Kruskal–Wallis statistical test is employed to measure the statistical significance of the subband features obtained from the various two and three-band filter banks for epileptic seizure EEG signal classification. The results show that the designed three-band analysis and synthesis filter banks both outperform two-band filter banks in the classification of seizure and seizure-free EEG signals. The designed three-band filter banks and multi-layer perceptron neural network (MLPNN) are further used together to implement a signal classifier that provides classification accuracy better than the recently reported results for epileptic seizure EEG signal classification.     

一类双正交插值小波的参数化构造及图像编码应用

研究采用了提升构造参数化的双正交小波类方法,构造了一类仅用一个自由参数表达的双正交插值小波,并推导出了其相关小波滤波器的参数表达式。自由参数为小波的优化设计提供了一个自由度,以编码增益为优化准则,构造出一种新的插值小波,其滤波器系数为二进制分数,可实现非乘法运算的离散小波变换（DWT）。实验结果表明,其图像压缩性能超过在小波变换编码领域中应用最为广泛的9/7小波（CDF-9/7）,而且计算复杂度降低了17%以上,因此,在压缩性能和计算复杂度两者之间取得了一个较好的平衡。     

互为Hilbert变换对的双正交小波构造

证明了两个双正交小波滤波器组构成Hilbert变换对的充要条件,并从理论上说明了两个线性相位双正交小波系统构成Hilbert变换对的必要条件是它们的长度分别为奇数和偶数．在此基础上通过选择合适的小波消失矩和优化过程中的目标函数,提出了一种构造这类Hilbert变换对的新算法．采用该算法不但可以得到系数对称的线性相位小波滤波器组,而且在性能基本相当的条件下,滤波器长度较已有算法大幅度减小（以13／19和12／16小波为例,可以降到约为原来的1／2）．通过适当调整设计参数,还可以得到全为有理系数的小波滤波器,从而进一步减少计算代价．实验表明上述构造得到的Hilbert变换在用于复数小波进行图像去噪时,处理时间可以降低为原来的2／3左右．     

双正交小波变换的算子矩阵及去相关性能分析

利用基于推选体制（Lifting Scheme)的小波变换实现算法,构造出了与具有紧支集的双正交小波滤波器对应的小波变换和逆小波变换的算子矩阵,这些矩阵是大小与信号长度相等的可逆常数矩阵。这些矩阵为从理论的角度研究双正交小波滤波器的性能提供了一个工具。利用这些矩阵,从理论的角度对不同的双正交小波滤波器的去相关性能进行了分析比较研究,并和其他常用的正交变换,如DCT、DFT进行比较,给出了定量的比较结果。比较结果表明,在高压缩比的情况下,（9,7）滤波器具有好的性能,而在中等压缩比下,（5,3）滤波器有比较好的性能。