基于能量分解的影像纹理多尺度分析

按照地维Ｃａｂｏｒ函数的特点和视觉机制，提出了用来捕捉纹理基元的纹理检测器函数。基于纹理检测器和扩展的小波变换，提出了基于能量分解的影像纹理多尺度分析方法，并按照神经动力学的测抑制和端点抑制理论，实现了对多尺度纹理特征的融合，这一多尺度分析方法直接将影像纹理能量在时间－尺度空间分解，包含了相位信息，避免了基于线性变换多尺度分解引起的能量与相位分离，为纹理分析提供了一个层次性的框架，有效提高了纹理的     

基于纹理特征的图像检索

基于内容的图像检索是数字图书馆和多媒体数据库的重要研究内容。文中主要针对图像处理,特别是运用图像的纹理特性来查找或检索图像数据库。运用Ｇａｂｏｒ 变换进行纹理分析是比较成功的方法。小波变换尽管在这方面也取得了较好的效果,但在许多情况下,不如用Ｇａｂｏｒ滤波器效果好。文中就是在Ｇａｂｏｒ 滤波器的基础上生成Ｇａｂｏｒ 小波,对图像进行多分辨率分析,提取纹理特征,提供了一种基于图像纹理的图像检索方法,并对此给出了一些实验结果。     

变窗Gabor变换理论及其在图像处理中的应用

基于Ｇａｂｏｒ变换和小波变换提出了变窗Ｇａｂｏｒ变换，讨论了它它的若干优良特性。变窗Ｇａｂｒｏ变换包含了Ｆｏｕｒｉｅｒ变换，Ｇａｂｏｒ变换，波变换的一般化，基于上述变换对变窗Ｇａｂｏｒ变换提出了不同的快速算法。     

临界抽样Gabor展开的非局部性分析

Ｇａｂｏｒ展开是一在时－频混合空间描述信号的非正交展开。由于展开的非正交性，使得展开系数的计算较为困难。现有的关于Ｇａｂｏｒ展开的文献大都集中在讨论Ｇａｂｏｒ展开的计算，而对临界抽样Ｇａｂｏｒ展开的非局部性问题没有给予足够的重视。本文将证明当临界抽样Ｇａｂｏｒ展开的窗函数为连续或对称函数时，Ｇａｂｏｒ展开不仅存在非局部性问题，而且收敛性也得不到保证。同时我们还将给出临界抽样Ｇａｂｏｒ展开非局部性的     

实值离散GABOR变换的最优双正交分析窗函数

Ｇａｂｏｒ变换在信号图像处理中是一非常有用的工具。本文首先回顾了作者曾提出的实值离散Ｇａｂｏｒ变换方法,然后着重讨论了在已知综合窗函数条件下,双正交分析窗函数的最优解问题,指出在许多情况下,这些最优解（如最小范数解与最似正交解）都是相同的,并讨论了采用奇异值分解（ＳＶＤ）理论求解双正交分析窗函数的方法。文末还给出了求解了实例。     

基于Gabor小波滤波器的红外图像多尺度识别

讨论了Ｇａｂｏｒ小波滤波器理论,并利用Ｇａｂｏｒ小波滤波器的多尺度特性进行了外图像识别,还进行了计算仿真实验,实验结果表明本文算法是可行的和有效的。     

纹理图像检索的不同相似性度量方法的比较研究

图像特征和相似性度量方法的选取是基于内容图像检索的一个关键环节。针对该问题，提出一种基于整数小波包分解的纹理特征检索方法。通过连接小波包分解后各尺度内和尺度闯不同频带的小波系数，提取标准方差和均值信息描述纹理。此外，对8种相似性度量方法进行了分析和比较。通过对纹理库的检索实验表明，与传统的距离测度相比，Canberra和Bray—Curtis距离测度能有效地提高图像的检索性能。     

用Gabor展开进行地震数据的滤波

Ｇａｂｏｒ展开是用一组在时域及频域都局部化且具有能量集中性质的函数来展开信号、这种特征使得Ｇａｂｏｒ展开适于处理那些时间无关或非平稳的信号，利用框架理论，类似于ＳＶＤ特征映像滤波技术。本文用Ｇａｂｏｒ展开滤波方法来进行地震信号的去噪处理，仿真结果显示出Ｇａｂｏｒ展开滤波方法的优越性。     

连续Gabor展开离散化后的混叠问题

为能进行数值计算，需对连续Ｇａｂｏｒ展开离散化有限化。本文就时域与频域两种情况，给出了在过采样率的一般情况下，有限离散化后的Ｇａｂｏｒ展开系数与原连续Ｇａｂｏｒ展开系数之间的关系，并由此推出了离散Ｇａｂｏｒ展开系数不产生混叠的条件——连续Ｇａｂｏｒ展开离散化的采样定理。最后给出了一个计算实例     

一种新的快速自适应小波包图像压缩算法

提出了一种基于推广的Shannon熵代价函数的快速自适应小波包算法。该算法在小波包分解过程中,先对图像数据的边界进行对称延拓,最后提出了一种与零树编码、自适应算术编码相结合的小波包图像压缩算法。     

拟正交Gabor展开的构造

利用Ｚａｋ变换和框架作为数学工具，本文给出了一种在整数倍过抽样时构造拟正交Ｇａ－ｂｏｒ展开的方法。由于拟正交Ｇａｂｏｒ展开的窗函数及对偶窗具有相同的形式，使得Ｇａｂｏｒ展开的计算特别简单。由于所构造的窗函数具有良好的时频局部特性，在计算机视觉和信号处理等领域有着广泛的应用前景     

基于最优小波包基的自适应数字水印算法

提出了一种新的基于最优小波包基的数字水印算法，该算法充分利用了小波包的优点．对图像低频子带和纹理细节丰富的高频子带同时实施分解处理，并结合与人类视觉特性，采用自适应水印嵌入算法。实验证明该算法在保持嵌入水印图像具有良好视觉质量的同时，对常见的水印图像攻击方法具有较强的鲁棒性。     

基于小波粒子群混合算法的图像压缩技术

在小波包变换的图像压缩技术中,小波包基以及阈值的选择对图像的压缩效果有很大的影响,且软硬阈值各有其缺陷。文中提出了一种基于PSO(Particle Swarm Optimization)和小波包变换的图像压缩算法,算法中的适应度函数根据原图像和重建图像间的均方根误差与小波包分解的节点熵值之和设计,该函数被用来选择最佳小波包基并为小波包分解中的细节分量选择单独的阈值,解决了小波包变换设计的结构优化以及自适应阈值问题。实验结果表明,该算法加快了压缩速度,提高了自适应阈值图像压缩算法的适应能力,有较好的压缩性能。     

基于DSP的最优小波包基算法的实现

小波包分析能够为信号提供一种更加精细的分析方法,它将频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,并能够根据被分析信号的特征,自适应地选择相应频带,使之与信号频谱相匹配,从而提高时-频分辨率。为了能在DSP嵌入式设备中应用小波包分析方法进行信号处理,首先讨论小波包分解的过程和最优基及代价函数的选择方法,然后提出一种在DSP上实现香农熵代价函数的小波包分解算法的方法,并在浮点型DSP TMS320C6713B上实现了此算法。最后针对具体的数字信号进行小波包分解和最优基选择的实验,实验结果证明了该方法的正确性和高效性。     

用于纹理检索的多尺度复杂性纹理描述子

提出了基于复杂性度量和图像多尺度分析的纹理特征提取方法,提取后的特征用于纹理检索.使用的复杂性度量为一维和二维CO复杂性.采用的图像多尺度分析方法有金字塔分解、小波分解(Haar小波与Db2小波)和二维经验模式分解.实验结果表明:提出的基于Db2小波分解的一维和二维CO复杂性特征是适于纹理检索的特征.它们均取得了和Ga...     

离散Gabor展开及其关系

Ｇａｂｏｒ 展开是一种分析非平稳信号的工具。为了能进行数值计算,需要对连续 Ｇａｂｏｒ展开进行离散化和有限化。在过采样的一般情况下,给出了有限离散时域 Ｇａｂｏｒ 展开系数与有限离散频域 Ｇａｂｏｒ 展开系数之间的关系,并给出了一个计算实例。     

基于最优小波包的SPIHT图像编码算法

提出了一种基于最优小波包的改进SPIHT图像编码算法.分析了各种代价函数的特点以及构建最优小波包基的算法.实验结果表明:基于最优小波包的SPIHT图像编码算法能自适应的量化小波包分解后的不同子带的系数,其峰值信噪比和重建图像质量均优于标准的SPIHT编码算法.     

基于小波包变换与RBF网络的大地目标辨识

利用正交小波包变换的高信号时频分辨特性引入小波包能量特征提取法，用于五类典型大地目标的特征提取和距离可分性测度计算。结果显示，小波包能量特征提取法提取的五类典型大地目标特征具有更好的可分性。将小波包能量特征提取法与径向基函数网络相结合，提出了一种大地目标辨识算法。仿真实验表明，对于分解层次m＝5，信噪比SNR≥0dB，五类典型大地目标能完全辨识。表明该大地目标辨识方法在一定条件下是可行的，具有强的抗噪声干扰能力。     

基于小波包分解的声信号特征提取方法

论文提出并论述了一种基于小波包分解的特征提取方法，介绍了小波包分解的原理及其实现过程，并将其应用于超低空声目标识别系统中的特征提取过程。通过对几种典型的超低空飞行目标声信号的实验，验证了此基于小波包分解的特征提取方法的有效性。     

条纹图像瞬时频率的估计及其在相位展开中的应用

相位法是采用正弦投影光和移相技术的一种非接触测量方法。其中的关键总是是从主值相位恢复绝对相位,即相位展开问题。这是一个不适定问题。国内外的研究者进行了大量的研究工作,至今尚无满意的一般解决方法。本文利用相位法条纹图像的纹理特性,利用多频道Ｇａｂｏｒ小波滤波估计条纹图像的瞬时频率。通过检测瞬时频率幅值和方向的不连续来定位条纹纹理的边界,从而把相位场分割为一致的一区域。