基于图像绘制场景的压缩方法

基于图像绘制场景的压缩方法先采用光场方法、同心拼图完成真实场景数据的采集。再用块编码、参考编码和高维变换(小波)编码等三类IBR压缩系统对照片集图像数据进行压缩。块编码压缩光场和同心拼图中的区域块,用空间矢量量化重新编码。参考帧编码经RBC压缩比特流加快实时绘制。用高维小波变换压缩同心拼图达到最佳的压缩率。     

基于小波变换的图像压缩

给出了使用二维小波变换进行图像压缩的原理和实例，提出了结合小波变换零树压缩和量化编码的新方法，小波分解后，仅保留图像最有用的部分，即低频成分，对三个高频部分强制为0，然后再对低频部分量化编码。该方法简便易行，压缩比高，效果极显著。     

基于四叉树分割的小波域分形图象压缩算法

根据小波及分形理论的特性提出了一种小波域分形图象数据压缩方法，基本思路是利用小波变换实现图象的多分辨率分解，采用分形理论对具有相似性的小波分解图象进行编码，从而充分利用了两种理论的优点，提高了图象压缩系统的压缩率和容错率，最终提高重构图象的质量。     

一种面向环境扫描的彩色点云流实时压缩算法

随着数字孪生技术的不断发展，人们面临将大规模、高维度的点云数据进行压缩编码的问题，以提高传输效率。然而大多点云编码方式存在压缩实时性不强、压缩效率低、点云格式要求过高等问题。针对解决这些问题，提出了一种基于谷歌Draco几何压缩库的实时彩色点云流压缩(Real-time Color Stream Draco, RCS-Draco)算法。将算法集成到ROS框架内，借助ROS消息流，对点云流实时地进行编码和解码，提高了算法的实时性；通过建立优化裁剪模型，对点云进行裁剪和滤波，去除了漂移和离群点云，提高了压缩算法的压缩效率。建立量化预测模型，对点云的RGB颜色信息进行编码，解决了大多数点云压缩算法无法处理颜色信息的问题。对比试验通过调整压缩等级和量化参数，证明RCS-Draco算法的平均压缩率最高能够达到77%、平均压缩和解压时间小于0.035 s、位置平均误差小于0.05 m、属性平均误差小于35;并通过相融试验证明RCS-Draco算法在各项指标上优于Draco算法。试验结果表明，RCS-Draco压缩算法在压缩实时性、效率、点云格式方面均表现良好，能够有效地提升传输效率。     

基于奇异值分解和小波变换的图像压缩算法

针对基于图像处理的机械故障诊断和状态监测信息数据量大,不利于传输和存储等问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和小波变换的图像压缩算法。该算法利用奇异值分解和小波变换对图像进行两级压缩。首先对图像进行奇异值分解,通过设定能量比阈值自适应地保留部分数值较大的奇异值,舍弃其它数值较小的奇异值,实现图像初步压缩,然后对保留的奇异值对应的奇异向量矩阵采用小波变换进一步压缩。将所提算法与霍夫曼编码结合,对火炮炮膛疵病图像进行了压缩。试验结果表明,本文算法在保证图像重建质量情况下,可以有效提高图像压缩比。     

基于提升小波的超声信号降噪方法

针对经典小波在逼近信号时产生的细节信号会被当做噪声滤除的问题,提出了基于提升小波的超声信号降噪方法。该方法用剖分、预测、更新,把信号进行单层分解,然后把分解后的高频系数和低频系数同时进行阈值函数处理,再进行小波重构。相对于传统的一代小波,该算法不依赖于傅里叶变换,计算简单,可有效节约内存。仿真与实验结果表明:该算法可以有效地提高信噪比,降低原始信号中所含有的噪声,并可以起到数据压缩的效果。     

基于提升算法的3 阶Daubechies 离散小波变换的FPGA 实现

为提高小波变换的计算效率,研究基于提升算法的3阶Daubechies离散小波变换及其逆变换的FPGA实现。简要介绍提升算法的基本原理,给出3阶Daubechies小波变换及其逆变换的提升算法过程,对正变换与逆变换的硬件实现结构进行设计,该结构无需附加内存,且采用流水线技术实现小波系数的快速并行输出,大大节省了传统变换所需的存储空间并提高了计算速度。在Quartus设计软件中对提升算法结构进行仿真,验证了提升结构的正确性。分别使用传统的基于卷积的DB3小波滤波器和设计的DB3提升结构对包含噪声的模拟信号进行小波阈值滤波处理。结果表明:提升结构算法计算复杂度小,在可承受的信噪比范围内,能够快速实现信号的小波变换处理。     

基于小波变换的数字视频多分辨率编/解码及图像轮廓识别

基于小波变换和Mallat算法的数字视频编/解码及图像轮廓识别,编码端用小波变换将二维图像信号子带分解成1个低频分量和3个高频分量,并结合可编程量化和Huffman编码获得较大压缩比信号的数据比特流,实现数字视频编码.在接收端,用小波逆变换对4个子带信号重构,恢复出原始二维图像信号,实现视频解码.用小波变换的分辨率特性和二维子带谱分析法实现图像轮廓识别.     

基于小波变换的跳频编码信号模型辨识

跳频编码信号是新型的脉压雷达信号类型，如何有效地对其截获和识别具有重要的现实意义。文中依据小波变换理论和对跳频编码信号的分析，提出了一种快速辨识跳频编码脉冲压缩信号模型的新算法。进行了计算机仿真，仿真结果证明了此算法的有效性。     

低信噪比下相位编码信号脉内特征提取的新方法

利用小波脊线法可以实现相位编码信号脉内特征的提取,但低信噪比下噪声幅度将淹没小波变换的尖峰,误差较大,严重影响识别效果．为改善低信噪比下相位编码信号脉内特征提取的准确性,提出一种基于小波分析去噪和小波脊线法相结合的改进算法,首先通过小波分析对相位编码信号进行去噪,改善信噪比,在此基础上再进行其脉内特征的提取．仿真结果证明该方法有效,具有一定的参考价值．     

基于小波变换的弹载图像压缩编码算法

针对弹载视频图像在战场中的应用背景，通过对SPIHT算法和LZC算法的研究，在LZC算法的基础上，改变小波系数扫描方式，提出基于小波变换的弹载图像压缩编码算法NLZC。实验结果表明：在相同的压缩比下，新算法性能更优，并且降低了内存的需求，有利于硬件实现。     

声/地震动目标融合识别

根据声／地震动目标信号的特点，提出运用小波变换对信号进行特征提取，并对数据进行统一的FOBW子带编码，在此基础上，运用D－S证据理论对目标进行融合识别，对比单一传感器的识别结果表明，该方法能明显提高识别能力，同时降低识别的不确定性，提高识别的实时性。     

基于DWT的数字图像盲水印算法

一种基于DWT的数字图像水印算法：先将1幅作为宿主图像的灰度图像进行分块，再利用Haar小波函数对分块分别进行二维离散小波变换，将水印信息嵌入到小波低频系数中，最后对嵌入水印信息的分块进行逆小波变换重构图像获得含水印图像。提取水印时不需要原始图像。通过Matlab进行仿真，实验结果表明该算法有很好的不可见性，并且对JPEG压缩、高斯噪声、高斯低通滤波等操作有较好的鲁棒性。     

Pautomatic Sea Target Detection Based on Wavelet Transform

An effective automatic target detection algorithm based on wavelet transform, which takes advantage of the localization and the orientation of wavelet analysis, is proposed. The algorithm detects the target in the vertical component of the wavelet transformation of the image. After mutual energy combination and sea clutter suppression through spatial weighting and thresholding, the target is located through maximum energy determination and its size is indicated through similarity measurement function of two overlapping windows. Experiment results show that the target can be detected by the algorithm in a single image frame and the better efficiency can be obtained also under the complicated backgrounds of existing the disturbances of cloud layer and fish scale light.     

Method of Infrared Image Enhancement Based on Stationary Wavelet Transform

Aiming at the problem,i.e.infrared images own the characters of bad contrast ratio and fuzzy edges,a method to enhance the contrast of infrared image is given,which is based on stationary wavelet transform.After making stationary wavelet transform to an infrared image,denoising is done by the proposed method of double-threshold shrinkage in detail coefficient matrixes that have high noisy intensity.For the approximation coefficient matrix with low noisy intensity,enhancement is done by the proposed method based on histogram.The enhanced image can be got by wavelet coefficient reconstruction.Furthermore,an evaluation criterion of enhancement performance is introduced.The results show that this algorithm ensures target enhancement and restrains additive Gauss white noise effectively.At the same time,its amount of calculation is small and operation speed is fast.     

基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法

针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,提出了一种基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法(WT-FSE-GA).该算法通过对分数间隔均衡器的输入信号进行正交小波变换,以降低信号的自相关性,并利用遗传算法全局随机搜索的特性,对均衡器权向量进行优化,以降低CMA陷入局部收敛的可能性.与...     

基于BP神经网络的N80钢CO2腐蚀预测方法研究

采用灰度数据矩阵统计、小波变换和二值化等方法对N80钢CO2腐蚀图像进行特征提取。结合BP神经网络技术,以腐蚀图像的各向异性和小波变换后子图像的能量参数作为腐蚀类型判据,建立基于BP神经网络的孔蚀速率诊断模型,实现了CO2腐蚀类型和腐蚀程度的预测。诊断结果与实验结果较好吻合。     

自适应小波阈值去噪算法及在图像处理中的应用

针对图像去噪的问题,提出一种基于自适应小波阈值去噪的算法.该方法根据噪声在小波变换下的特性自适应确定小波分解的阈值,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,采用中点法进行寻优,得到最优的阈值参数.该方法具有自适应性强、算法简单、去噪效果好等特点.通过实例表明,该方法比原有的阈值去噪算法去噪效果更佳,使图像达到更良好的视觉...     

Infrared Image Small Target Detection Based on Bi-orthogonal Wavelet and Morphology

An image multi-scale edge detection method based on anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet is given in theory. Convolution operation property and function as a differential operator are analyzed,which anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet transform have. An algorithm for wavelet reconstruction in which multi-scale edge can be detected is put forward. Based on it, a detection method for small target in infrared image with sea or sky background based on the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet and morphology is proposed. The small target detection is considered as a process in which structural background is removed, correlative background is suppressed, and noise is restrained. In this approach, the multi-scale edge is extracted by means of the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet decomposition. Then, module maximum chains formed by complicated background of clouds, sea wave and sea-sky-line are removed, and the image background becomes smoother. Finally, the morphology based edge detection method is used to get small target and restrain undulate background and noise. Experiment results show that the approach can suppress clutter background and detect the small target effectively.