基于JPEG2000的DEM数据无损压缩

研究了小波技术在DEM数据无损压缩中的应用，采用JPEG2000标准对DEM数据进行无损压缩。实验结果表明，该方法与传统方法相比，不仅具有更高的压缩效率，而且具有更好的编码传输特性。     

高维小波网络及其在丙烯腈收率预测中的应用

针对基于单尺度小波框架的高维小波网络，提出一种系统化的设计方法．首先在小波框架内提出一种小波基初始化方法；然后根据样本的分布特点，提出一种改进的小波基粗选方法；最后将自适应投影算法与AIC准则相结合，对小波基进行精选，同时完成网络参数的辨识．将该方法应用于丙烯腈收率的预测，研究结果表明了该方法的有效性．     

一种多进制小波变换DEM数据简化方法

通过对DEM数据的二维多进制小波变换系数特征的讨论，针对三维地理景观的动态、实时绘制问题，提出了一种基于多进制小波变换的数字高程模型数据压缩方法，给出了DEM数据多进制小波系数编码压缩算法及其算法实验结果。     

基于并行小波算法的DEM数据多分辨率模型构建

由于离散小波的多分辨率分析特性和DEM数据多分辨率模型的一致性,可以采用离散小波算法来构建DEM多分辨率模型,同时针对现有的基于小波的DEM数据多分辨率模型构建中运算量过大的问题,采用了基于并行的小波算法来进行多分辨率模型构建.由于DEM数据等价于二维的灰度图像,可以作为二维信号来进行处理.首先给出了二维离散信号小波变换的Mallat算法,进行了算法的可并行性分析;然后描述了各处理机中的局部数组的数据结构并讨论了并行算法中多处理机逻辑拓扑间的数据传递.实验结果证明,小波算法适宜于并行,且将其应用于DEM数据多分辨率模型构建时能获得理想的加速比,基于并行的小波算法能极大地加速多分辨率模型的构建速度.     

一种基于等高线生成DEM的方法

文中分析了常用的插值方法，通过对等高线生成DEM数据方法的研究，提出了分量内插方法生成DEM数据的算法，对实现过程进行了详细分析，并对DEM网格精度作了进一步探讨，该算法已用VC＋＋6．0编程实现。通过实际使用，证明该算法执行速度快，能够满足精度要求。     

基于微分算子小波显式表示的分布参数系统最优逼近控制

基于微分算子在紧支撑正交小波基下的精确显式表示，给出了一种分布参数系统最优控制的逼近计算方法．将微分算子投影到小波空间，利用其矩阵表示形式，将分布参数系统的最优控制转化为集中参数系统最优控制问题．该方法不需要为边界条件重新构造基函数，在将偏微分方程转化为其常微分方程近似形式的过程中，不需要考虑边界条件的影响，因此计算方便、适用范围广，同时具有很高的精度和计算效率,可以对计算误差进行预测．利用该方法进行了基于Daubechies (db1)小波的仿真计算，并对计算结果进行了验证．     

多尺度小波分析用于DEM网格数据综合

数字高程模型(DEM)虽已广泛应用于地学、景观以及区域规划等工作，然而在不同尺度下，不同的系统对其数据量的要求是不同的，且数据量将影响系统运行及分析的速度；其次等高线的制图综合也可直接通过数字高程模型数据的综合来实现，为了加快DEM数据综合的速度和保持综合前后DEM数据特征一致性，提出了一种采用小波多尺度分析的方法来进行DEM网格数据综合的方案，并给出了数字高程模型网格数据的综合基本模型。同时对综合以后的可靠性分别从数据量、断面图和曲面面积变化等方面进行了分析。具体实例说明，将多尺度小波分析用于DEM网格数据综合是有效的。     

一种图像纹理分割的小波-像素曲线演化方法

提出了图像纹理分割的小波—曲线演化方法，该方法运用二维小波对纹理图像进行分解，由四个小波系数描述纹理特征，并组成四维小波系数特征矢量图，然后采用最大后验概率模型的曲线演化方法，对特征矢量图进行分割和分类，从而获得原图像纹理分割结果．实验结果表明，与小波—FCM聚类纹理分割方法相比，该方法对双纹理图像能取得较好的分割效果，分割出的边界连续，并且具有较强的抗噪能力．     

数字高程模型数据整数小波水印算法

提出了一种高效、安全的数字高程模型(digital elevation mode,简称DEM)数据小波水印算法,以解决DEM数据版权保护和限制非法使用的问题.在理论上,基于提升理论构造了一种包含自由变量t的紧支撑小波,选取参数t=1的9/7整数小波基,只需要整数加法和移位实现,运算量低,便于硬件实现.提出可嵌入水印的小波系数集生成方法,扩展了基于视觉系统(HVS)小波域量化噪声的视觉权重(JND)分析方法,使其适用于DEM数据,并能够自适应地确定水印嵌入的强度.该算法在保证地形形状和起伏特征的前提下,提高了水印的鲁棒性.应用Rabin方法生成的单向Hash函数,水印算法可以完全公开.     

基于稀疏度自适应化的DEM压缩采样与重构方法

地形数据量的日益增长迫切地需要高效的存储和传输策略。提出了一种基于稀疏度自适应化的DEM压缩采样与重构方法,并给出了方法具体的实现及详细流程。该方法首先利用小波变换对原始DEM进行稀疏处理,然后利用QR分解后的随机高斯矩阵对稀疏处理结果进行降维观测,实现DEM的压缩。最后针对CoSaMP算法必须提供稀疏度和重构时间长的缺点提出一种稀疏度自适应化的改进算法,利用改进的CoSaMP算法进行重构和小波反变换等步骤获得DEM的重构结果。在保证相似重构精度的前提下,提出的改进的CoSaMP算法与传统的CoSaMP算法相比,在实现稀疏度自适应化的同时有效地提高了收敛速度。仿真实验结果表明与JPEG2000方法相比,提出的方法实现了更高压缩比的数据压缩和高峰值信噪比的数据重构。     

数字高程模型数据的信息伪装和信息隐藏技术

提出了一种结合信息伪装和隐藏技术来保护数字高程模型(digital elevation model,简称DEM)数据的方法,保证了DEM数据的安全传输和存储.设计了DEM数据极低比特率压缩方法,压缩数据隐藏在伪装数据中.应用带参数整数小波变换,提出可嵌入隐藏信息的小波系数集合生成方法.扩展了只针对图像的基于视觉系统(human visual system,简称HVS)小波域量化噪声的视觉权重(just noticeable distortion,简称JND)分析方法,使其适用于DEM数据,自适应地确定信息     

基于小波变换和快速矢量量化的InSAR图像压缩

提出了一种基于小波变换和快速矢量量化的InSAR图像压缩编码方法。在小波变换域内，根据InSAR图像的统计特征进行非线性量化后，再进行小波树快速矢量量化压缩编码；并应用门限技术抑制图像噪音。实验结果表明：该方法对InSAR图像压缩效果明显优于EZW和SPIHT方法。     

基于小波分解和ROI的数字高程模型表面建模

将小波多尺度分解和ROI应用于数字高程模型(DEM)的表面建模中,首先用非均匀B样条曲面进行数字高程模型地形表面建模,然后用小波多尺度的特征将地表曲面进行压缩和光顺处理.对复杂地表曲面,可能只对某些局部区域感兴趣,因此在小波多尺度分解过程中要结合感兴趣区域(ROI)的方法.本文阐述了地表曲面小波分解和ROI多分辨率表示的原理,给出了具体曲面的小波分解算法和实现结果,有效减少了曲面存储所需的空间并提高了曲面的光顺程度.     

基于小波多分辨率分解的图像压缩技术及分析

阐述了小波变换理论,分析了小波多分辨率分解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,并表明小波变换是实现图像压缩的一种十分有效的工具。     

基于小波分析的DEM数据多分辨率表达研究

在研究三维地形的数字模型中,针对现有DEM数据的多分辨率模型构建中存在的问题,为提高精度,减少失真,结合DEM数据的特点,提出了一种简化的基于小波的DEM数据多分辨率表达算法,通过改变多分辨率分解时高频信号的获取方式,使得DEM数据的多分辨率重构可以以一种相对简单的方式进行,从而使得多分辨率模型的重构效率得到了较大的提高。分析了由于分块小波变换而带来的边界失真问题,并根据滤波器系数的长度不同,提出了相应的解决方法,经试验证明重构效果有较大的提升。     

变深度嵌入小波零树自然图像压缩算法

为了提高小波嵌入压缩算法的速度，提出了可变深度嵌入小波压缩算法。由图像小波变换能量聚集和子带间的幅度衰减性等特性，在小波分层嵌入编码过程中，对不同的重要图，部分小波子带的系数幅度不会超过当前的阈值，从而可以忽略不计，即小波树的深度随着重要图的不同而改变，也就是变深度嵌入编码。实验结果显示，对于自然图像来说，不需要考虑的层中的小波系数幅值几乎全部小于当前的阈值，从而和EZW算法相比，编码不会影响压缩率（或图像质量），而编解码过程中的运算量明显下降。     

用立体影像匹配和数学形态变换自动生成DEM

数学形态学已经成为计算机图象处理的一个重要研究领域 ,并在遥感影像分析中得到了卓有成效的应用 .将数学形态学的理论方法引入了建立数字高程模型 (DEM)的研究 ,提出了一种利用立体象对 ,自动匹配识别同名点并提取地表三维坐标 ,继而用数学形态变换建立 DEM的方法 .该方法首先利用正交小波变换对影像进行分解、重建、特征提取 ,并利用影像与特征结合的匹配方法进行亚像素匹配 ;然后根据匹配得到离散的地面点数据 ,用形态变换的方法构建泰森多边形、Delaunay三角网 (TIN) ;最后内插成格网 DEM.试验证明 ,该方法具有数据结构简单、运算速度快、精度好等优点 .     

模拟电路故障特征提取的小波基选取方法研究

小波技术在高维故障特征数据的压缩及敏感信号提取已被广泛应用,但小波基的选取没有一个统一的标准;通过实际采样信号数据的小波分解、特征向量计算、波动性函数比较等技术对小波基函数的选取进行了研究;最后通过综合小波分析、神经网络等技术的模拟电路故障诊断系统的诊断实例验证了所提选取方法的有效性;使用9种常用小波基函数,分别对采样信号进行分解并计算波动性函数,并在模拟电路故障诊断系统进行验证;小波基函数bior2.2的波动较小且与诊断结果一致。     

基于MATLAB的AVI视频影像分解与压缩

为了实现对AVI(Audio Video Interleaved)文件中视频影像的分析和处理,提出了一种根据AVI文件的存储结构、利用Matlab中的音视频处理函数aviread等编程的方法,将AVI文件中的视频数据流读出并存储为一系列BMP文件,再进行小波变换压缩后写入AVI文件.利用该方法,实现了AVI视频影像的分解、合成及压缩,编程简单、数据处理可靠、程序运行高效.