基于信噪比门限判断和小波变换的SAR干涉图滤波法

该文首先研究了一种基于离散小波变换(DWT)的干涉图滤波算法,对该算法的噪声模型和处理流程进行了详细的分析,并在其基础上做了基于静态小波变换(SWT)的改进。接着利用实测数据对这两种方法做了实验,通过对实验结果的分析,提出了一种高噪声环境下,在保证残点数降低率的同时,还能提高干涉条纹质量的滤波方法。在此滤波方法的基础上, 进一步提出了基于信噪比门限判断的干涉图两级处理滤波法,并对其处理流程做了详细的讨论。利用实测数据对该方法进行了仿真,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的盲图象恢复

提出一种基于小波分解的盲图象恢复算法。该算法根据图象小波变换各个子频段所具有的不同频率特性和不同的方向特性，对各子频段分别进行盲图象恢复；各子频段采用不同的正则化算子。实验结果表明该算法的盲图象恢复的性能优于空域算法。     

一种基于小波变换的遥感图象压缩方案

针对卫星遥感图象数据的特点，提出了一种基于小波变换的图象压缩编码方案。实验表明了本方案具有简便高效的特点。     

基于小波变换的激光干涉微位移变化量测量方法

为了克服传统快速傅里叶频谱分析方法不适用于非平稳信号的缺点,实现基于全光纤激光干涉微位移信号变化量的精确测量,研究了基于连续小波变换(CWT)非平稳信号分析的相位解调算法。分析了在信号的频带上如何利用小波脊提取数字信号的瞬时特征,并在提取的特征基础上,得到小波脊的相位,完成对信号相位的提取,进而得到物体的位移信息。根据处理方法,进行了理论分析、计算机模拟和相关的验证性实验,对采集的位移干涉信号进行处理得到待测位移量,并与傅里叶变换相位提取方法的测试结果进行了比较分析,证明该方法具有更高的精度,对各种信号处理都具有很强的稳健性。实验结果表明此算法精确度高、复杂度低,具有广泛的应用前景。     

基于小波变换的医学图象压缩编码

本文研究了医学图象小波变换系数的统计特征。根据医学图象的特点，提出了基于小波变换的医学图象编码方法。实验表明，这种方法具有较好的压缩编码性能，优于JPEG标准。同时，它支持逐次浮现式传输，从而能满足医学图象存储、通信、检索的需要。     

小波变换在图象压缩中的应用

文章从实际应用角度出发,提出了一种基于小流变换和改进LBG向量量化的有损图象压缩算法。该算法首先利用小波变换对图象进行分解,然后根据各子带（子图象）特点对小波系数进行相应的改进LBG向量量化编码,从而实现图象压缩目的。实验结果表明：该图象压缩算法的使用,可以在图象质量几乎不下降的条件下,极大地提高压缩比,改善恢复图象质量。     

基于二维连续小波变换的干涉条纹图相位的提取

在光学测量领域中,干涉法具有极其重要的意义。针对干涉条纹图相位的提取,提出了一种基于二维连续小波变换的干涉条纹图相位提取的新方法。在文中提出的算法中,为了降低计算时间,在计算过程中引入快速傅里叶变换,并提出将传统二维连续小波变换中的连续的尺度因子和旋转角用离散的尺度因子和旋转角代替,这样就解决了二维连续小波变换算法计算耗时的问题。通过仿真和实验发现,该方法可以快速准确的提取出干涉条纹图的相位,对于有缺陷的干涉条纹图,可以实现缺陷的修复并获得其相位图,并收到了比较不错的效果。     

基于小波变换的红外图象多尺度边缘检测

本文讨论了小波变换及其应用于多尺度图象边缘检测的原理，对一幅红外图象给出其多尺度边缘检测的计算机仿真结果，而且与传统的边缘检测方法进行比较，从而得出基于小波变换的多尺度边缘检测是一种较好的方法     

基于解析图像的小波变换光学载频干涉全息图相位重建方法

将解析图像和实数小波变换(WT)相结合应用到光学载频全息图分析中。首先对载频全息图进行希尔伯特变换构造解析图像,然后对解析图像进行WT,提取小波脊处对应的WT系数的相位信息即可得到载频全息图的相位信息。由于母小波优秀的空域局部化能力,使得因全息图边缘不连续引入的误差被限制在局部区域。同时,由于不需要人工滤波操作,所提方法一定程度上解决了载频全息图的频谱混叠问题。给出了严格的理论公式推导、计算机模拟和实验验证。     

基于小波变换的多方向分形预测图象编码方法

小波图象编码属于子带编码,但是,与通常的子带编码不同,图象经过小波变换后,不但分解成不同频带（即分辨率）的子带图象,而且,同分辨率的子带图象还进一步分解成不同空间方向的子带图象。同方向的各个子带图象之间具有相似性,利用这种相似性进行图象编码可以提高压缩比。不同方向的各个子带图象之间虽然不具有相似性,但是,原图象的特征在这些子带图象中的空间位置具有不变性,利用这种空间位置的不变性进行图象编码,可以进一步提高压缩比。本文提供了这方面的理论分析和实例验证。     

小波变换在三维面形测量中的最佳小波的选择

在几种不同的复小波函数内优选出表现最佳的小波进行小波间比较,利用连续小波变换(CWT)对同一图像进行恢复处理。通过比较不同小波的频域分布、恢复图像的效果和在恢复不同图像所得到的数据表明,复Morlet小波中的cmor1-1小波相对于其它小波在恢复图像中更具有优势。计算机模拟和实验验证了该结论的正确性和可行性。     

小波变换在傅立叶变换轮廓术中的应用

从小波变换本质、原理出发 ,说明它在提取条纹位相方面的应用 ,通过阐述小波变换与傅立叶变换两者之间的内在联系 ,将小波变换应用到傅立叶变换轮廓术中 ,并着重用傅立叶变换的原理对小波提取位相的原理进行详细解释。模拟结果表明 :小波变换在傅立叶变换轮廓术中的应用是正确的、可行的。     

基于经验模态分解法的光学条纹图像处理研究进展

条纹图处理是光学测量技术中一个非常重要的步骤。从早期的经典傅里叶变换,到随后引入局部分析能力的窗口傅里叶变换、小波变换、S变换,再到近些年变分模型分解、经验模态分解(EMD)等,条纹图处理技术经历了长足的研究和发展历程。在这些优秀的技术中,EMD算法由于具有较强的自适应性和复杂信号处理能力而在近些年受到一定的关注。文中结合条纹图处理的关键内容和发展历程,重点分析和总结了EMD算法及其应用于条纹图处理的关键问题和研究进展,指出了该技术尚存的技术难点和主要问题,为相关技术的发展提供了理论和实践的参考。     

条纹投影动态三维表面成像技术综述

对条纹投影动态三维表面成像技术进行了总结,分析了典型方案的特点。首先介绍了该技术的基本原理,包括系统基本结构、三维表面成像原理及相移法和傅立叶变换法这两种典型的相位提取方法。接着介绍了动态成像方案,包括高速投影方案和采用速度相对低的相机进行动态三维表面成像的方案。然后介绍了动态三维成像中绝对相位获取方法,主要是模拟和数字编码法及区域统计特性编码法。最后介绍了高精度动态相位测量方案。     

一种用于分析条纹图案的自动相位测量法

本文提出一种以离散余弦变换(DCT)为基础的自动相位测量方法并以实验和模拟运算进行验证。     

基于小波变换的电力系统谐波分析

针对越来越严重和普遍的电力系统谐波问题,将小波变换技术应用到电力系统谐波分析上。以一典型的正弦叠加谐波信号为例,为了便捷高效实现谐波分析,以Matlab/Simulink为仿真平台,提出了采用Simulink模型建立谐波信号的方法,并结合小波分析工具箱对其进行小波分析。结果表明,该方法能将不同频率的信号分解到不同频率范围的频带中去,有效地分离出信号中的基波与谐波分量,进而为电力系统的谐波检测与补偿提供理论依据。     

基于小波变换的故障信号分析与检测

讨论了小波变换及其基本性质，探讨基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法，在不同尺度上分析和处理信号的各种频率分量，使信号的奇点，突变点放大，提高信号的分辨率，信噪比。研究小波分析在机械工程信号处理中的应用，提出通过二进小波变换检测信号奇异点的实用技术。利用介绍的模极大值多尺度小波变换的方法，较有效地检测出滚动轴承故障发生的起始点，对在线故障诊断进行了有益的探索。     

基于小波多分辨分析的图像融合方法

图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便更好地进行监视和侦察之类的视觉感知[1,2]。在阐述了小波变换多分辨分析的基本原理及其特点的基础上,提出了基于小波多分辨分析的图像融合的新方法。实验结果表明,该方法效果良好,可广泛用于各研究领域。     

基于小波变换的车门运行模态分析

高速列车车门是评价高速列车安全性的一个很重要的部件,它对高速列车的密封性及噪声控制有很关键的作用。模态分析是结构动态设计,振动和噪声控制及设备故障诊断的重要方法。传统的传递函数模态分析方法的特点是同时利用激励和响应信号进行参数识别,而基于环境激励下的模态参数识别方法仅根据系统的响应就可以进行参数识别。其中,基于小波变换的模态分析方法非常有前景,它利用其良好的时频分辨能力以及带通滤波性质可以使系统自动解耦,然后从自由振动信号的小波变换谱图的小波脊线出发识别模态参数。本文利用基于小波分析的运行模态分析方法,对高速列车车门进行模态参数识别,效果良好。     

基于数字条纹投影的三维形貌测量技术研究与实现

根据投影机和照相机的光学成像原理,借用双Ig测量系统的标定方法搭建了一套测量精度高、标定过程自动化的基于数字条纹的三维形貌测量系统,并采用最新的相位展开技术用较少的条纹图像完成相位展开,通过对人脸石膏像进行测量实验,验证了系统模型和测量方法的正确性。