基于小波包变换的脑电波信号降噪及特征提取

针对原始脑电波信号存在非平稳性且非常容易受到各种信号干扰等特点,对基于小波变换和小波包变换的脑电波信号的滤波降噪方法,和基于小波包变换的脑电波信号特征提取方法进行了研究。首先利用MindSet采集到原始脑电波数据,然后分别应用小波变换和小波包变换对其进行降噪处理,比较了两种方法的性能,验证了基于小波包变换的降噪方法的优越性和特征提取方法的有效性。     

二进小波变换的图像去噪

由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,基于二进小波变换的图像去噪效果会好于基于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,该文提出了DWID方法,将基于小波级数的图像去噪方法推广到基于二进小波变换的图像去噪,比较了DWID同基于小波级数去噪效果。实验表明,DWID比小波级数去噪效果有明显改善。     

小波变换图像编码的研究进展

基于小波变换的图像编码是当今十分流行的编码方法。文章结合小波变换的特点,介绍了小波图像压缩的基本原理及基于小波的图像多分辨率分析方法,阐述了小波图像压缩方法及其进展。     

基于Lifting的小波变换通用硬件实现方法研究

文章提出了一套完整的基于Lifting算法小波通用硬件实现的流程。该方法系统分析了目前基于Lifting算法小波实现过程中的有限精度分析,基本一维、两维小波变换结构设计以及常用优化算法,提炼出了一套小波设计的通用方法。该文将以6/10小波变换为例介绍该方法的具体实现过程,为设计者提供了一整套设计一个高性能小波可遵循的流程,它可以应用于小波变换的硬件设计以及相关的基于小波变换的信号处理系统设计。     

基于小波分析的海底石油管道缺陷超声检测信号去噪处理

针对海底石油管道超声检测信号的噪声消除问题,本文研究了基于小波分析的噪声消除方法.文中首先介绍了基于小波分析的噪声消除方法的基本原理,然后运用小波方法对实测超声信号进行了具体的处理.在信号处理中考虑了小波基以及小波分解层数对噪声消除效果的影响.信号处理结果表明:合理选择小波基和小波分解的层数,能有效去除超声信号中的噪声.     

基于小波表征的遥感影像的目标检测

指出了基于像素灰度值的影像表征方法在表达检测目标信息上的不足,提出了运用小波变换的方法对遥感影像进行信息提取和表达。为了增强表达检测目标信息的能力,采用H aar母小波作为影像小波变换的小波基。实验表明:基于小波变换的表征方法在遥感影像目标检测的诸多性能指标上都优于基于影像像素灰度值的表征方法。     

图像采集中基于小波变换阈值去噪算法研究

阐述了基于小波变换阈值去噪算法的相关概念与优点,介绍了小波变换基本原理,对基于小波阈值的图像去噪方法进行了深入探讨研究,并给出了仿真结果。     

基于遗传算法小波神经网络的电力变压器故障诊断

本文提出了一种基于遗传算法小波神经网络的变压器故障诊断方法。首先构造了基于Mexicohat小波的小波神经网络,其次利用遗传算法优化小波网络的参数,并将其应用到基于溶解气体分析的变压器故障诊断中,最后通过实例证明了本方法的有效性和可行性。     

基于多小波的煤矿井下动力电缆故障定位研究

针对基于传统小波变换的煤矿井下动力电缆故障定位方法由于小波函数不具有对称性而存在定位精度差的问题,提出了一种基于GHM多小波的煤矿井下动力电缆故障定位方法。分析了多小波理论的原理,详细介绍了GHM多小波在煤矿井下动力电缆故障定位中的应用。仿真结果表明,动力电缆故障电流信号经GHM多小波变换后各尺度的奇异点不会发生偏移,提高了故障定位精度。     

一种基于M带小波变换的多幅图像去噪算法

基于小波的图像去噪算法是目前图像去噪研究的一个热点。大多数的研究考虑的都是单幅图像样本的情况,在基于图像的多幅含不同均匀噪声拷贝的两带小波去噪方法的基础上,把多幅含噪图像拷贝的两带小波去噪方法推广到了M带,提出了一种基于M带小波变换的多幅图像去噪方法。实验结果表明该方法的去噪效果要优于相同条件下的两带小波的去噪效果。     

端到端优化的图像压缩技术进展

图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,其目的是减少图像数据中的冗余,从而用更加高效的格式存储和传输数据.传统的图像压缩方法中,图像压缩分为预测、变换、量化、熵编码等步骤,每一步均采用人工设计的算法分别进行优化.近年来,基于深度神经网络的端到端图像压缩方法在图像压缩中取得了丰硕的成果,相比传统方法,端到端图像压缩可以...     

基于ROI的医学图像无损压缩

如何高效地压缩医学图像,以便减少存储空间和传输时间,已经成为迫切需要解决的问题。在分析现有的图像压缩方法和医学图像特点的基础上,针对医学图像有损压缩方法和无损压缩方法各自的不足,研究了一种基于ROI（Region of Interest）的医学图像无损压缩方法。     

多光谱影像星上压缩方法探讨

在星地数据传输信道带宽有限的情况下,为提高星载影像数据的单轨下传量,科研人员已开展卫星影像数据星上压缩方法的研究工作。区别于全色影像的压缩,多光谱或高光谱影像的星上压缩不仅需要考虑诸如JPEG等基于空间相关性的压缩算法,还需要结合如PCA等基于谱间相关性的方法,从而在数据压缩过程中保证空间和光谱两方面的信息保真度。因此,本文将回顾目前基于空间变换和谱间变换,以及基于内容的遥感影像压缩方法。进一步针对常规性监测和灾害应急监测两种需求,在考虑星上数据预处理和智能处理的基础上,提出了一种多光谱或高光谱影像星上压缩的理论框架及其对应的地面数据处理流程。最后,本文指出了多光谱或高光谱影像星上压缩研究工作中需进一步探讨的若干技术问题。     

一种基于四叉树分解的图像压缩方法

在信息社会高度发展的今天,图像成为可以传递信息的重要载体之一。由于未经处理的图像信息量非常大,大力研究和开发图像压缩编码技术就非常重要。论文主要探讨对于存在连续阴影或者大量连续相同像素的图像压缩,通过分析RLE算法的不足,提出了一种基于四叉树分解的图像压缩方法,实验表明运用这种方法实现静态图像压缩可以使压缩效率得到进一步的提高,该方法为实现静态图像压缩开辟了新的思路和途径。     

图像压缩方法综述

图像压缩是图像处理的重要组成部分,随着科学技术的不断进步,压缩方法也在不断涌现。论述了各个常用图像压缩方法的算法及应用情况,着重研究了预测编码和分形压缩方法。有机结合所介绍的压缩算法能解决很多图像处理问题,介绍的图像压缩方法也可供研究人员参考。     

一种基于CCD原始数据的网络视频压缩方案

研究分析了网络视频系统的基本原理和视频压缩方法,着重介绍了CCD成像原理和色彩还原的基本技术和方法,论述了JPEG压缩算法对彩色和灰度图像压缩不同,最后,提出了一种新型的基于CCD原始数据的网络视频压缩方案。并通过仿真将之与通常压缩方法进行比较,在传送同样质量的图像时,带宽减小1/3。     

引入视觉注意机制可变分辨率的遥感图像压缩

图像压缩是遥感图像处理的重要研究领域,现有的压缩方法要么丢失重要的细节信息,无法满足实际的应用需要,要么压缩率过低,难以达到实时处理的要求。将视觉注意机制引入到遥感图像压缩中,对不同的显著性区域采用不同的压缩率,这样不仅可以对整个遥感图像达到一个高的压缩率,而且还可以保持重要区域的高分辨率,实现了可变分辨率的图像压缩。实验结果表明在前几个显著性区域中,该方法得到的图像压缩性能指标优于传统压缩方法得到的性能指标。     

小波图像压缩进展

小波分析由于具有多分辨分析特性而在图像压缩中得到了广泛应用,产生了许多行之有效的方法和技术。文中综述了小波图像压缩方法及其进展,如零树编码、小波包图像压缩和多小波图像压缩等,并对这些方法的优缺点进行了总结和对比。实践证明,小波包、多小波的压缩性能都比传统的单小波优越。但是,小波包、多小波图像压缩方法还很不完善,具有自己的不足之处,需要对其进行改进和完善以提高运算速度,改进的方法之一就是和其它压缩方法(如分形)相结合。     

图像活跃度在图像分解中的应用

在综合分析当前图像压缩算法的基础上,提出新的基于分层变块大小分解的图像压缩构想。JPEG、JPEG2000、分形作为当前最为流行的3种静态图像压缩算法,在对不同的图像进行相同倍率的压缩时,表现出同样的性能趋势：视觉上越复杂的图像,恢复图像的质量越低。经过大量实验发现,3种算法的压缩性能均与同一个指标存在明确关系——图像活跃度量(IAM)。根据图像不同区域的复杂程度不同,采用IAM和相似度作为性能指标,利用粒子群优化(PSO)算法求解最优近似图像,实现对图像的分层变块大小分解（SVBD）,将图像中相同复杂特性的区块归为一类。该分解方式符合人类认知图像内容的特点,为提高压缩性能创造了有利条件。     

图像压缩编码方法综述

图像压缩编码在图像处理中起着至关重要的作用,该文首先介绍了图像压缩技术的发展历程和原理;然后对图像压缩的两代编码方法进行了汇总和分析,并根据图像压缩性能评价标准对图像压缩编码方法进行了展望。