基于小波变换和插值的超分辨率图像处理算法

根据图像小波变换和插值处理的特点，提出了一种将小波分解与插值算法相结合的图像插值处理方法，以提高图像的分辨率。通过实验表明：该方法能够较好的保持原图像中丰富的高频信息，经插值处理并小波重建后提高了图像分辨率，而且图像主观上具有很好的视觉效果，客观上具有较高的信噪比，并图像中细节丰富，无明显的畸变，因此它也是超分辨率图像处理的一种行之有效的方法。     

小波与多尺度分析

给出了小波的定义以及多分辨率分析的特点,指出了尺度函数与小波一起,决定了小波函数族的性质和特点,并给出了紧支集正交小波函数的构造特性,以及紧支集正交小波的性质,从而得出求解偏微分方程分层解的一种新方法,在解梯度变化较大的区域,可局部细化而不必对整个问题重新划分。     

Hermite多尺度小波

利用Hermite插值多项式构造出了2n-1(n∈N)次多尺度函数,这些尺度函数具有固定的短支集[0,2]、n-1阶连续导数、关于x=1交替对称和反对称等良好性质．用多尺度分析理论和消失矩构造出了Hermite多尺度小波．Hermite小波函数具有固定的短支集[0,4]、高阶的消失矩、半正交性及正则性等优良性质,可用于解决奇异性问题,并可大大降低运算量和提高计算精确度．     

基于小波变换的图像增强方法研究

利用不上波变换后特有的图像数据结构，将小波分析与传统的增强方法遥机地结合起来，进行了图像增强方法的探讨和研究。实验结果表明，该方法对原图像中较模糊，对经度差的细节得到增强，纹理清晰、层次感强，其处理结果比传统的图像增强方法令人满意。     

基于小波的图像插值研究

借助图像的小波变换，提出了一种新的图像插值方案，该方案利用图像小波分解后高低分辨率子带之间存在的相似性，由低分辨率子带插值近似高分辨率子带，从而得到比原图像分辨率高的图像。结合三次B样条插值，实验结果令人满意。     

多小波的插值条件与平衡性研究

在简要分析多小波的逼近性与平衡性的基础上,通过简短的证明得出了具有一定平衡阶的多小波系统,其相应的多尺度函数必具有相同阶逼近的结论.在引入了多小波不同于单小波的插值条件后,得到具有一定逼近阶的多尺度函数,如果同时满足插值条件,则相应系统必然具有相同的平衡阶的结论.     

基于小波变换的图像压缩技术

详细阐述了连续小波变换和一维，二维离散小波变换理论，分析了小波变换的优点以及小波变换用于图像编码压缩的特点和实现方法，并对一些改进的小波图像编码压缩方法作了简要介绍。     

基于小波变换的图像增强方法研究

利用小波 变换后特 有的图 像数据结 构,将小 波分析与 传统 的增 强方 法有 机地 结合 起来, 进行了图像 增强方法 的探讨 和研究。 实验 结 果表 明,该 方 法对 原 图像 中较 模 糊、对 比度 差 的细 节 得到增强, 纹理清晰 ,层次感 强,其处理 结果比 传统的图 像增强 方法更令 人满意。     

多小波分析二维电磁散射

文中介绍了多小波概念，利用Ａｌｐｅｒｔ给出的二阶多小波函数结合低阶Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项式作基函数，求解二维导体的电磁散射．结果表明多小波基能够有效地克服边界效应，具有自适应特征．在分辨率取λ／８时，导出阻抗矩阵稀疏率为４０％左右，导体表面感应电流数值解精度损失很小．     

基于插值替换的小波域音频水印算法

对一个给定信号的采样点集进行插值可以得到近似的数值点,利用该性质提出了一种基于插值替换的小波域音频水印算法。首先对话音信号整体进行小波分解,将其划分成若干频带,然后根据人耳听觉的频率掩蔽效应,选择出对人耳听觉不敏感的频带所对应的小波系数,将其分帧后采用样条函数插值来实现水印的嵌入。实验表明,嵌入水印后的语音信号不仅具有良好的不可感知性,而且对诸如加噪、低通滤波、重采样、重量化、回声、Mp3压缩、去同步等攻击具有很强的鲁棒性。     

一种基于改进阈值函数的小波图像去噪算法

在Dohono D L提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数.与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义.实验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性.     

基于小波变换的系统辨识方法

介绍了一种基于正交小波变换的系统脉冲响应辩法在包括对线性的脉冲响应辩识和非线性系统的脉冲响应辨识,仿真结果证明了该方法的有效性     

基于新的小波变换的去噪方法

本文系统地分析了传统连续小波变换的缺陷.传统连续小波变换的逆变换中,积分变量是彼此独立的.只有当积分变量有联系时,相应的数值积分才具有高分辨特性,并且在逆变换中,积分变量出现在被积函数的分母上,这样会影响数值积分的精度,阻碍了连续小波变换的应用.为此构造了一种新型的连续小波变换,不论对积分变量如何剖分,任何一种数值积分方法都具有高分辨特性,且积分变量不出现在被积函数的分母上,进而给出了相应的数值解法.最后,给出了基于新型连续小波变换的滤波方法,对同时带有白噪声和脉冲噪声的信号进行处理.无需噪声的先验知识,就可以彻底地去除信号中白噪声和脉冲噪声,重建原有信号,与传统的小波去噪方法比较,可获取更高的信噪比.     

一种基于新阈值函数的小波图像去噪算法

提出一种新的阈值函数,有效地克服了小波硬阈值函数不连续,小波软阈值函数出现恒定偏差的缺陷,具有优越的数学特性和清晰的物理意义,实验结果表明本文算法在峰值信噪比和均方误差的框架下均取得较好的去噪效果,同时在视觉上也取得了令人满意的结果.     

A Construction Method of Wavelet with Linear Phase

ＡＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｏｆＷａｖｅｌｅｔｗｉｔｈＬｉｎｅａｒＰｈａｓｅＫＵＡＮＧＺｈｅｎｇＬＩＹｕｎｈｕｉ（匡正）（李云晖）（Ｄｅｐｔ．ｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１...     

一种基于小波包分析的图像压缩方法

讨论小波包的基本原理,并把其运用于图像压缩、提出一种新的编码和量化的方法:在最低频部分采用DPCM编码,在高频部分,根据能量分布的不同,采用不同的量化编码方法.实验结果标明该方法精细度高,具有很强的局部分析能力和自适应性强的特点.     

一种基于小波的奇异信号检测方法

介绍了小波二进制变换的基本原理，简述了小波变换奇异性和信号突变的关系。基于小波变换，给出一种结合3δ准则、软硬阚值折衷法的奇异信号小波检测方法。仿真结果表明此法既能有效地消除噪声，又能较好保留奇异信号,从而改善信号中奇异性信息的提取效果；在对信号奇异程度和奇异点位置的确定上，较以往的处理方法有明显的改善。     

一种基于小波矩的图像识别方法

研究了一种基于小波矩的图像目标平移、缩放和旋转不变特征提取算法,将不变特征提取算法与BP神经网络结合,组成一个图像识别系统.目的在于提高图像处理的质量,这种方法有更好的实用性.在这个系统中,利用小波矩不变量不仅可以得到图像的局部特征,还增加了对图像结构精细特征的把握能力强的优点,把提取的图像目标平移、缩放和旋转不变特征馈人BP神经网络,完成有监督的不变性模式识别.在实验中,利用该方法对无噪、有噪图像,特别是相似物体图像进行识别,可获得98％的正确识别率;并且将其与一般不变矩特征的算法获得的实验数据进行了对比分析.实验结果表明,该方法在图像识别准确率和抗噪性能上都有较大的提高.     

一种基于小波的结构损伤识别方法研究

各类复杂结构在其服役期内,由于受到设计荷载以及各种其它突发因素的作用,使结构发生损伤,从而威胁整个结构的安全。为了保证结构的安全和减少结构的维护成本,采取有效方法对现役的工程结构进行损伤识别工作就显得尤为必要和迫切。本文通过小波变换方法提取模拟响应信号的模态频率,以达到对结构进行损伤识别的目的。模拟结果显示,基于小波变换的结构损伤识别方法将信号变换到时间—频率空间域上,较以往仅在时间或频率域识别方法更能准确地识别结构的模态频率。     

基于小波变换的混沌同步

对变量反馈微扰混沌同步方法进行了改进,在发送端,将系统的部分信号进行小波变换去掉细节信息后发送,在接收端重构出低频信号,然后将其与接收端信号的差进行离散反馈,可以使两个结构相同的混沌系统达到同步,并讨论了反馈因子、噪声、参数失配对混沌同步的影响.应用本同步方法可将发送信号压缩后传送,节约系统资源;滤去发送信号中的高频成分,减小干扰对同步信号的影响.文中给出了仿真验证结果.