光学小波变换及其数值模拟

以二维光学小波变换为例,对小波变换过程进行数值模拟,分别选取不同的小波基函数,模拟结果显示了光学小波变换对图像边缘的增强效应,同时对实际的实验可行性进行了具体的分析.     

提高时域乳腺光学层析成像质量的方法

时域乳腺光学层析成像技术可以有效重建乳腺组织的光学参数,实现乳腺癌的早期检测.为了提高重建图像的性能,针对图像重建过程中吸收系数和约化散射系数的雅克比矩阵间的量级差异,提出了一种有效的雅克比矩阵标定方法;为了克服不适定性因素对重建图像质量的影响,引入了图像分割技术实现对雅克比矩阵有效降维.实验数据的相关验证表明,上述两种方法可有效提高重建图像的质量.     

基于光学小波变换的机器人视觉传感器设计

针对视觉系统处理速度慢的问题,利用光电信息技术设计出基于光学小波变换的机器人视觉传感器。该传感器用4 f光学处理系统实现光学小波变换滤波,以计算机编程加载滤波器,因此兼有光学信息处理的二维、高速、并行和大容量的优点,以及计算机控制灵活的优点。图像特征提取仿真实验结果表明:效果理想,处理速度快,方案可行。     

空频域量化误差最小的光学小波滤波器设计

通过理论分析和仿真计算,研究利用不同小波基构造的光学小波滤波器的量化误差,分析交换分解和重构滤波器对光学小波滤波器量化误差的影响.实验结果表明不同小波基的量化误差通常是不同的,具有最小空、频域量化误差的小波基是交换分解和重构滤波器后的5/3 小波.根据光学小波滤波器的空、频域量化误差最小原则,基于提升算法,构造出空、频域量化误差最小的最优小波.     

波段相关性判定和SPIHT的MODIS图像无损压缩

提出一种结合波段相关性判定和SPIHT编码的方法对MODIS多光谱图像进行无损压缩.首先计算各波段间的相关性,选择相关性强的波段进行预测以去除多光谱图像的谱间冗余;然后对预测后的残差图像进行整数小波变换以去除空间冗余,并用SPRIT算法去除小波系数间的冗余,最后进行算术熵编码.实验结果表明,该方法可对MODIS多光谱图像进行高效无损压缩,优于未进行相关性判定的压缩算法和流行的WinRAR压缩软件.     

基于IHS变换的多光谱遥感图像有损压缩算法

提出了一种有效的多光谱遥感图像有损压缩算法,该算法根据多光谱遥感图像的数据特点,将IHS变换和整数小波变换相结合进行数据压缩.采用IHS变换去除谱间相关性;采用整数小波变换去除空间相关性,依据各个子带的重要程度,用自适应阈值进行量化,并分别对量化后的数据和重要图表采用固定比特平面编码和游程编码.实验结果表明,算法在保证平均PSNR≥33dB时,获得了较高的压缩比,并且算法硬件实现简单,对内存的需求低.     

小波光学混合处理系统

小波光学滤波理论分析在不同尺度下的“小波子谱罔”还可以进行不同的存储和处理,可根据具体情况来选择小波母函数。而适当的选择小波基函数,使其在空域有限,在空频域也比较集中,则更有利于得到谱图的瞬态和局部的特殊点。对小波光学混合信号处理系统进行的仿真实验表明,小波光学混合信号处理系统能够成功实现可编程实时处理和局部信息处理。针对实际情况,选择不同的母小波或相应地调整小波参数,原始图像的各种所需信息都能被成功提取。     

基于分形小波变换的MEMS动态模糊图像亚像素检测技术

基于机器微视觉的微机电系统（MEMS）动态测试系统,提出了一种分形小波变换亚像素检测技术提取MEMS运动轨迹算法.该算法结合电耦合器件（CCD）成像机理,利用图像的分形参数进行随机分形插值对图像边缘进行重建,通过小波变换实现重建后图像亚像素精度的边缘检测.在连续光照明条件下,对MEMS平面微运动模糊图像进行检测处理,提取和分析了MEMS运动轨迹.将该方法和在频闪条件下测得的MEMS器件的平面微运动幅值的结果进行了比对分析和讨论.由实验结果可以看出,本方法有较高的测量精度,其测量绝对误差小于0.02像素.     

一种基于模型的光学层析图像重建方法

光学层析图像重建是个病态问题,测量误差会在重建过程中被放大,对此,提出一种以广义高斯马尔可夫随机场模型为先验信息的光学层析图像重建方法.重建过程是对目标函数的优化过程,目标函数关于光学参数的梯度计算是算法中的难点,因此,提出一种基于梯度树的梯度计算方法.文中分别给出了吸收系数和散射系数的重建结果,并引入三个指标因子衡量重建图像的质量,进而列出不同重建算法下,重建图像的指标值.最后通过对重建结果和指标因子取值的比较,分析基于模型的重建算法的有效性.     

JPEG2000中可逆整数5/3小波变换及其在DSP上的实现

JPEG2000中的可逆小波变换利用整数到整数的小波变换技术。这种变换通过一维双通道完 全重构通用极大值滤波带实现,对图像块进行5/3滤波,获得的低通信号进行再滤波,得到的系数通过组合就成为JPEG2000文件数据。通过TMS320VC5402芯片实现这种滤波并优化汇编程序设计。该技术可实现对图像的有损和无损压缩,在其他图像处理领域也可以直接利用。