一种新的M通道提升小波变换的图像处理算法

本文利用M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点,实现了M通道小波变换的提升分解,并给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。此算法只要有分解算法,立即可以得到合成算法,而且将运算结果取为最接近的整数,就可实现整数到整数的小波变换。数值实验结果表明,该方法对图像压缩行之有效。     

Construction for a class of smooth wavelet tight frames

From the inequality |P(z)|2 + |P(-z)|2 ≤1, assuming that both of the low-pass filters and high-pass filters are unknown, we design compactly supported wavelet tight frames. The unknowing of low-pass filters allows the design more freedom, and both the low-pass filters and high-pass filters have symmetries or anti-symmetries. We give the algorithm for filters with odd and even lengths separately, some concrete examples of wavelet tight frames with the length 4, 5, 6, 7, and at last we give the result of decomposing Lena image with them.     

基于静态小波变换的提升框架分解

静态小波变换的最大优点是具有平移不变性。该文基于小波变换的多相表示,利用多采样率滤波器理论中上(下)采样算子与滤波器的等效易位关系,提出了将传统的静态小波变换由懒惰小波变换经过有限步交替的提升和对偶提升结构来实现的方法。由于提升框架容易实现逆变换,故在处理边界中具有更大的灵活性。分析表明,与标准算法相比,通过提升分解,可减少一半计算量。     

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果,提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适应提升小波变换时,通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数,在系数量化时运用整数量化方法。实验结果显示该方法具有较好的压缩效果。     

应用于图像的基于提升方法的双自适应小波变换

由于小波具有良好的时频特性,对于平滑图像,利用固定尺寸的小波滤波器滤波可以获得良好的分解结果.然而对于具有较多突变点的图像而言,采用固定尺寸的小波滤波器进行滤波并不是一个理想的选择.基于Heijman等人提出的2维自适应更新提升格式,本文提出了一种双自适应的小波变换算法,在更新与预测过程均采用自适应算法.最后,对标准图像进行测试分析,实验结果表明该算法在图像精确重构不需要额外的附加信息,且可以提高图像的峰值信噪比（PSNR）.     

基于提升小波的自适应阈值图像去噪

介绍了提升方法(Lifting Scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法.在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阈值的图像去噪方法--AdaptThr Shrink去噪法.这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阐值.结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且使图像更加清晰.基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好.     

基于提升小波的自适应阈值图像去噪

介绍了提升方法（Lifting Scheme）的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法。在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阚值的图像去噪方法——Adapt Thr Shrink去噪法。这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值。结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比（PSNR）,而且使图像更加清晰。基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好。     

基于提升格式的数字水印算法

小波提升格式因其优势在图像处理领域得到了广泛应用。提出了一种基于Haar小波提升格式S变换的图像水印算法,先将原始图像进行分块,再将每块子图进行S变换,最后将置乱后的水印嵌入到低频系数。实验结果表明,该算法不仅具有良好的隐蔽性,而且对JPEG有损压缩、旋转、剪切和噪声等攻击具有理想的鲁棒性。     

基于提升方案的小波变换原理与C＋＋实现

本文论述了提升方案的小波变换原理以及C++实现，并给出了实验结果，为进一步应用研究进行尝试。     

基于小波提升变换的边缘检测及应用

在分析了小波提升格式的基础上,提出了基于小波提升变换的图像边缘检测新算法.首先,通过小波提升分解获得水平、垂直、对角线细节子图和近似子图.然后,根据子图特性分别采用不同的算子进行边缘检测.最后,利用小波逆变换重构图像.通过在交通车流量检测的实验表明了该方法有效性.     

基于提升格式小波变换的涡街信号处理方法

提升格式是一种完全在时域上构造小波的方法,其基本思想是以一个简单的多分辨率分析为起点,通过提升或对偶提升,得到满足一定性质的多分辨率分析,同时能够减小进行小波变换的计算量,提高算法实现的运行速度。该文应用小波提升原理,研究了基于boirS／3小波滤波器的提升格式算法,并将算法应用于涡街流量信号的处理,提取代表流量信息的涡街信号频率,并且相比第一代小波变换,该算法具有计算简单、运算量小的特点。     

基于提升的二维离散小波变换优化算法与DSP实现

二维离散小波变换是小波处理图像的关键算法。随着人们对多媒体信息需求的日益增长,处理速度正变得越来越重要,传统的先行后列式的二维离散小波变换计算方法具有变换速度慢,不能充分利用硬件设备的缺点。讨论了一种基于小波提升算法的、行列并行的二维离散小波变换改进算法,该算法具有运算速度快、占用内存少的特点,特别适用于嵌入式系统的需求。同时,基于TMS320C6000 DSP平台讨论了它的软件实现方法,经比较可比传统计算方法提高效率20%左右。     

基于小波提升的变模板视频多尺度目标识别*

为了快速有效地解决图像序列中移动目标的识别定位,提出了一种基于互相关的目标检测算法。该算法经小波提升建立低分辨率子图,通过快速的互相关检测,在高分辨率原图中建立紧凑ROI。为了适应运动目标变形,整个检测过程以互相关运算极大值为依据,更新目标模板。实验结果表明,在满足检测速度的同时,算法对目标的识别有较高的精度与鲁棒性。     

基于提升算法的图像小波特征提取分析

讨论小波变换以及提升小波变换的基本原理和变换过程。利用2种变换分别实现了对同一图像库的特征提取,并利用支持向量机（SYM）进行分类。结果表明,与传统的小波变换相比,提升小波变换对于图像特征的提取同样是有效的,另外由于其独特的变换构造,使得计算量大大降低,计算时间显著减少,具有很大的实用价值。     

提升小波构造方法的改进

提出了提升小波的改进构造方法。当he（z）和ho（z）因式分解为奇数个多相矩阵相乘,但是ge（z）和go（z）因式分解成偶数个多相矩阵相乘时,从ge（z）和go（z）入手,实现首先进行预测的多步提升;以及当he（z）和ho（z）因式分解成奇数个多相矩阵相乘时,仍然从he（z）和ho（z）因式分解入手可以采用的新方法,为求取小波滤波器组的提升方案提出了更全面的解决方法。提升小坡变换采用分裂、预测和更新三个过程的提升方案,应用范围更广,计算速度更快。     

提升小波变换及其在图像处理中的应用

提升算法是一种新的双正交小波构造方法,此方法大大降低了计算的复杂程度,因此该算法可以有效地减少程序运行时间.详细说明了提升算法的原理及实现步骤,并结合该算法介绍了它在图像处理中的一些应用.实验表明基于提升算法设计的图像处理系统有很好的性能.     

提升方案小波和DCT下的图像盲水印算法

在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上,提出一种基于提升方案小波和DCT的彩色图像盲水印算法．首先将宿主图像亮度分量进行基于提升方案的小波分解,然后对其较低频子带进行基于分块的DCT分解,最后将二值图像的水印信息嵌人到各分块DCT域的中频系数中．文中算法结合HVS的掩蔽特性,使得水印信息的嵌人能量具有自适应的特性,从而保证了所嵌人的水印在不可见性的前提下,对常见的一些图像处理操作具有很强的鲁棒性．实验结果验证了文中算法的有效性．     

Parallel Computation of Wavelet Transforms Using the Lifting Scheme

The lifting scheme [14] is a method for construction of biorthogonal wavelets and fast computation of the corresponding wavelet transforms. This paper describes a message–passing parallel implementation in which high efficiency is achieved by a modified data–swapping approach allowing communications to overlap computations. The method illustrated by application to Haar and Daubechies (D4) wavelets. Timing and speed–up results for the Cray T3E and the Fujitsu AP3000 are presented.     

基于小波提升框架的图像序列中运动目标检测算法

图像序列中运动目标的检测和跟踪是智能监测系统中的重要问题，为了提高运动目标识别的效率和准确性，同时解决日标运动中的形变造成的检测困难，首先针对传统的运动日标检测算法所存在的局限．把小波提升框架运用到运动目标的检测中，然后充分利用小波的多分辨率特性和提升框架可以直接在时空域内设计的优点，再结合可变模板方法，提出了一种新的基于小波提升框架的运动目标检测算法。实验结果表明，新方法较好地解决了目标运动中因形变造成的检测困难，并提高了检测效率和速度。     

基于AR模型的二维自适应提升小波变换算法

研究先更新再预测的经典自适应提升小波算法,提出一种基于自回归(AR)模型的二维自适应提升小波变换算法。根据图像局部特性选择自适应更新算子,利用更新后的系数位置关系给出基于AR模型的预测算子,使预测误差功率最小。实验结果表明,与使用最小均方误差标准的自适应预测算法相比,该算法能够降低高频系数能量,且峰值信噪比也有所提高。