航空图像压缩中双正交小波提升设计

利用小波消失矩与其对应的滤波器在z=1处零点阶数的关系,提出了一种设计最佳提升系数的迭代算法.该算法克服了用提升格式方法时求解高阶导数计算复杂的缺陷,通过求解一组简单的线性方程组来设计基于任意双正交小波的提升系数,从而实现了根据具体要求动态地、迭代地设计小波的目的.该算法可以用于设计对称和非对称的小波,并在航空图像压缩中取得压缩倍数为49.913 2,峰值信噪比(PSNR)达46.279 61的良好效果.     

HVS在图像压缩中的应用

基于小波变换与人眼视觉的相似性,在小波域内结合人眼视觉特性对图像进行处理,以达到提高压缩比的目的,是目前较为热门的研究方向。文章综述了目前基于人眼视觉特性和小波变换的压缩算法进行优化的几种典型算法,并对其性能进行了评价和比较,在全面分析和比较的基础上,对其进行综合分类。     

无线传感器网络中的分布式三维小波图像压缩

由于无线传感器网络（WSN）资源极其有限,本文提出了一种新型的分布式三维小波图像压缩（3DWIC）算法,用来节省环境监测时通信所消耗的能量.无线传感器网络用于环境监测时,节点所采集的图像常常具有变化少、相关性强等特点,故引入了简单的变化检测算法（LCDA）和位置估计/补偿算法（PE＆CA）,用较低的代价来检测并压缩图像的活跃区域,消除各节点所采集的图像之间的信息冗余,节省无线传输能耗.仿真结果表明,该算法在保证图像重构质量的前提下节省了大量能量.     

图像压缩中小波基的选择研究

分析了小波基的正交性、正则性、紧支撑性、消失矩和对称性等对图像压缩的影响,并选出数种典型小波基进行实验比较,对图像压缩中小波基的选择问题进行了研究。     

自适应提升小波变换在心音信号预处理中的应用

通过构造提升小波变换的预测滤波器和更新滤波器,将自适应提升小波变换用于心音信号的预处理,提升小波变换不仅保留了小波变换在信号处理中的优势,而且可以提高信号处理的速度,可以在心音信号的实时处理中起到很好的去噪效果.通过仿真实验对实际采集的几十组心音数据进行了去噪处理,结果表明,该方法在去噪效果和处理速度上都有着明显的优势,在心音的实时采集中有很重要的应用价值.     

提升小波变换在振动信号去噪中的应用

振动信号存在不同形式的波形特征,传统小波去噪中,小波分解的结果与所采用的小波基函数有关,选用不适当的小波基函数会冲淡振动信号的局部特征信息,从而造成原始信号的部分有用信息丢失。为了克服上述缺陷,介绍了提升算法和基于该算法的小波变换快速算法,探讨了如何利用提升小波变换对信号进行去噪一通过对实际信号去噪处理．得出了提升小波算法能够较好地应用于信号去噪的结论。     

小波提升算法在JPEG2000中的应用

描述JPEG2000静止图像压缩标准产生的背景、特点,所涉及的重要概念和关键技术,讲述了作为JPEG2000标准中首选算法小波的提升算法,用程序实现了简单的基于小波提升算法的JPEG2000的编解码系统,并将压缩后的图像在质量及大小两方面与JPEG图像作了比较。     

提升小波变换在轴承故障诊断中的应用

提升小波变换可以通过设计预测系数和提升系数获得具有某种特性的小波基函数,因而对信号的适应能力更强.介绍了提升小波变换的原理,提出了一种自适应阈值小波去噪方法,并将其应用于轴承故障诊断中.     

基于提升算法的自适应小波变换及应用

为了克服传统小波变换的不足,提出了一种用样本相关性检测信号特征的自适应小波变换降噪方法。该方法以第二代小波变换为基础,用变换样本与相邻样本之间的相关性,来检测信号的局部特征。并根据相关系数的大小,来确定每一尺度上的每个样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征。在信号相关性强的情况下,采用了最优插值估计的改进算法。模拟实验和工程应用的结果表明,该方法克服了传统小波变换降噪方法丢失原始信号局部信息的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征。     

应用DSP实现图像压缩存储

提出了应用DSP处理器实现二维离散小波变换,进行图像的压缩存储的解决方案;讨论了系统软硬件设计中提高实时性的方法。     

基于提升方案与SPIHT算法相结合用于图像的无损压缩

研究了基于提升方案的CDF(m,n)双正交小波变换结合SPIHT应用于图象无失真压缩编码的方法.实验结果表明,基于提升方案和整数运算的CDF(m,n)变换是整-整可逆变换,CDF(2,n)的无失真压缩性能好于流行的Huffman、WinRar、Raw+WinZip、JPEGLS.压缩比分别比上述编码方法提高了62%,47%,44%,32%左右.运算速度快,便于硬件实现.     

基于提升方法的整数小波在DSP上的实现

在理论上探讨了基于提升框架的整数小波变换(IWT)及其硬件实现问题,并在TI公司的TMS320C6000DSP上实现了图像处理中两种常用滤波器LEGall(5,3),Sweldens(13,7)提升结构的整数小波变换,同时在DSP上对上述滤波器实现了滤波器组(FBS)方法的离散小波变换(DWT).将提升方法的IWT同FBS方法的DWT在硬件上的运行时间作了比较.结果表明,IWT的运行速度比DWT的运行速度快.本结果可用于评价DSP在图像编码中的运行情况,也可估计出采用此种算法每秒能处理的图像数目.理论和实验均表明,基于提升方法的整数小波变换是一种运行速度快,易于硬件实现,并能实现图像无损压缩的算法.     

一种小波变换与矢量量化结合的图象压缩编码算法

本文提出了一种新的小波变换与矢量量化相结合的图象压缩编码算法.首先根据小波图象中各子带系数的带间相关性对其进行四叉树分类,然后利用同一子带内高频系数的兄弟相关性采用变换的方法进行系数重排,以产生新的树结构.最后,根据系数的重要性,利用剪枝算法从每棵树中提取一个矢量,进行矢量量化编码.试验证明,在较高压缩比的情况下,使用此方法得到的重构图象质量（视觉效果和峰值信噪比）比通常的小波压缩算法有了较大的提高.     

基于三维整数小波变换的高光谱图像编码方法

高光谱图像是一种数据量很大的三维图像,在存储和传输之前必须对其进行有效的压缩。本文提出了一种基于三维整数小波变换的高光谱图像压缩编码方法,首先利用三维整数小波包变换去除高光谱图像的空间和谱间冗余,然后对变换后的每个子带的小波系数构造子带重要性树,通过子带重要性树的分裂对小波系数进行三维嵌入零块编码,最后为了进一步提高编码性能,把编码输出的二进制符号送入算术编码器并结合高效的上下文模型进行熵编码。对4组场景的AVIRIS高光谱图像进行测试,结果表明该方法的编码性能略优于3DSPIHT和3DSPECK算法,同时该方法还支持高光谱图像从有损到无损的渐进传输。     

基于小波变换的图像数据融合方法

提出一种基于小波变换的图像数据融合方法.原始图像经过小波变换,分解成亮度子图像和边缘子图像,对分解后的子图像进行分块处理,根据局部区域方差准则计算融合系数,对每个子块图像进行数据融合,最后重建图像.实验结果表明,本文方法具有很好的一致性.     

基于快速方向预测的高分辨率遥感影像压缩

针对传统的自适应方向提升小波变换(ADL-DWT)算法在高分辨率遥感影像压缩中计算复杂度过高的问题,提出一种新的基于方向预测的提升小波变换(DP-LWT)算法,实现了高分辨率遥感影像的快速、高效压缩.新算法首先将高分辨率遥感影像分为若干不重叠子块,然后采用梯度算子快速预测遥感影像中每个图像块的最佳提升方向,并沿着最佳预测方向插值完成方向提升小波变换,最后进行多级树集合分裂(SPIHT)编码.实验结果表明,新算法有效削弱了遥感影像各子带中非水平与非垂直方向的高频系数;与传统自适应方向提升小波变换相比,在重建高分辨率遥感影像峰值信噪比基本相同的情况下,有效减少了小波变换中方向预测的计算复杂度.     

基于HVS的静止彩色图像小波压缩编码

为了寻求更有效的针对静止彩色图像的小波压缩编码方法，本文简述了能用于工程实践的人类视觉系统（HVS）模型；着重讨论了适合压缩的亮／色彩色空间和彩色对比敏感度函数（CSF）。结合HVS对彩色图像处理的有关特性，研究了一种静止彩色图像小波编码方法。该方法与其他基于小波的彩色图像编码方法相比，编码效率高、算法简单，提高了主观质量。