Mallat算法的光学实现方法

现有的光学小波变换方法均基于连续小波变换,基于离散信号的小波变换算法（Mallat算法）的光学小波变换还没有出现,这阻碍了光学小波变换应用的发展。针对这一问题,分析利用光学4f系统实现Mallat算法的基本原理,提出Mallat算法的光学实现方法。针对空间光调制器只能实现非负的实函数,且CCD只能记录光的强度,给出一种应用于光学4f系统的光学小波滤波器的设计方法。使用该种光学小波滤波器,利用光学4f系统实现Mallat算法的小波分解部分,并通过数值计算实现Mallat算法的小波重构部分。仿真分析和光学实验结果验证了方法的正确性。     

基于图形显示算法的小波变换在机械故障诊断中的应用研究

针对广泛应用的Mallat快速算法在小波变换中存在的随分解层数增大数据长度成倍减小,使得对信号进行精细分析、提取微弱故障信息受到限制的问题,研究应用图形显示算法与Mallat算法相结合解决这一问题的方法。介绍了图形显示算法的基本原理,推导了正交小波的图形显示算法。给出了应用该算法对斜轴式柱塞泵振动信号进行分析,在强振动背景下提取微弱故障特征的实例。方法可有效地用于信号的深层信息处理和微弱故障信息的提取。     

Mallat算法的光学实现

提出了Mallat算法的光学实现方法.针对振幅型空间光调制器只能实现非负的实函数,且CCD只能记录光的强度,提出一种应用于光学4f系统的光学小波滤波器的设计方法.根据采样间距,基于张量积方法由一维小波滤波器系数构造二维小波滤波函数.然后通过拆分、傅里叶变换与归一化,得到非负的实函数形式的频域小波滤波器.最后,给出相应的光学小波变换后处理方法.使用该种光学小波滤波器及其相应的后处理方法,利用光学4f系统实现Mallat算法的小波分解部分,并通过数值计算实现Mallat算法的小波重构部分.仿真实验结果表明,通过本文提出的方法在理论上能够高精度地重构输人图像;在引入光学器件量化误差的条件下,平均重构PSNR为54.27 dB.利用实际的光学4f系统进行光学实验,也能以良好的质量重构输入图像.仿真分析和光学实验结果验证了方法的正确性.     

提升小波变换在图像压缩中的应用

利用第二代小波变换--提升小波变换,为第一代小波变换提供了一种新的更快速的实现方法,使得其构造不再依赖于Fourier 变换构造,可以实现所有的第一代小波变换,提升方案把此变换过程分为分裂、预测和更新3个阶段.基于提升算法的小波变换是新一代静止图像压缩标准--JPEG 2000的核心算法之一.在研究小波提升方案的基础上,分析了它在JPEG 2000应用,最后将小波提升和Mallat算法进行分析比较,试验证明提升方案的小波变换算法计算时间比Mallat 算法减半.     

小波分析在模拟电路故障特征提取中的应用

针对模拟电路故障特征提取,提出了在小波变换Mallat算法的基础上,结合快速傅里叶变换的方法.该方法选用dbN小波,利用Mallat算法将信号分解,得到一系列高频和低频子带,分别对各子带进行快速傅里叶变换,从而得到各子带上信号的频谱.文章给出了采用该方法的基本步骤和应用实例,应用表明该方法可以有效辨别模拟电路参数型故障,准确得到故障特征.     

适于硬件实现的低复杂度图像压缩

对于高速图像压缩应用,普通压缩算法和基于DSP或PC机的实现已不能满足高速和小体积的要求。能否获得一种专为硬件实现设计,并具有较高性能的图像压缩算法,成为用VLSI或FPGA硬件实现高速图像压缩的关键。为此,本文提出一种基于5/3小波变换的低复杂度图像压缩算法。该算法首先采用3级二维小波变换去除图像相关冗余,并根据小波子带的变换增益对其进行最佳量化,再对量化后的LL子带进行二维预测,最后针对小波系数概率分布特点采用自适应零游程编码联合指数哥伦布编码实现图像压缩。该方法在保证较高压缩质量的同时,具有低复杂度和硬件易实现的特点,若通过FPGA最快可实现高达175Mpixel/s的超高速图像压缩。     

一种基于图像平滑的近无损编码方案

提出了一种新的基于图像平滑、精确度可选的近无损图像编码方案.首先根据指定的精度对原始图像进行相应的平滑处理,然后使用整数小波变换和分层树集合分割算法进行编码.仿真结果证明了该编码方案的有效性.     

小波变换自适应算法的主动振动控制

将小波分析理论和最小均方(least mean square,简称LMS)算法相结合,用分解LMS算法对薄板进行自适应振动控制,并采用了Mallat快速算法,以提高小波自适应算法的实时性。仿真分析和试验结果表明,该方法与传统的LMS算法相比,有效地减小了输入信号自相关矩阵的相关性,且收敛速度和稳定性能均有显著提高。     

一种新的实时小波分析

叙述了多分辨分析的定义后 ,分析了Mallat塔式算法的特点及不能用于实时分析的不足。针对Mallat算法的结构及小波函数有限支撑的特点 ,提出了对Mallat算法进行改进的垒墙式算法。新算法的信号处理不再是自底至顶进行 ,而是按信号顺序进行 ,从而可实现信号的实时处理。     

半正交B样条小波及其在曲线曲面光顺中的应用

基于B样条基函数及其对应的小波不具有平移正交性,因而不能用现有Mallat快速算法进行小波分析的特点,从B样条基函数以及多分辨分析的定义出发,用严格的数学推导实现半正交B样条小波的分解重构算法。详细阐述该算法在准均匀三次B样条曲线中的运用,并给出一条复杂曲线及一个复杂曲面的分解重构实例,表明该方法能够在复杂曲线曲面的光顺中取得良好效果。     

基于上下文窗口中反向搜索的高光谱图像无损压缩

针对基于单波段预测的高光谱图像无损压缩压缩比低的问题,提出基于上下文窗口中反向搜索的高光谱图像无损压缩算法。首先,对待测像素设定上下文窗口,计算其预测参考值并进行反向搜索预测得到待测像素的候选预测值。然后,选取与预测参考值最接近的候选预测值作为待测像素的最终预测结果。最后,对预测残差图像进行一阶算术编码完成压缩过程。利用提出的算法对AVIRIS 1997高光谱图像进行了实验,结果显示,提出的算法通过对上下文窗口、等效系数和有效像素阈值的优化取值,使反向搜索预测的效果达到最好,经过算术编码器编码后,可以得到一个3.63倍的平均压缩比。该方法具有较低的算法复杂度和内存需求,优于当前已报道的基于单波段预测的其他各种高光谱图像无损压缩算法。     

一种特殊图像数据压缩存储及差错控制方法

针对工程中特定(尺寸固定、冗余度较高)图像数据的无损压缩存储问题,提出了一种基于行程的压缩编码方法以及简单的差错控制编码方法。简要介绍了问题的特点,探讨了应用几种图像压缩及容错编码方法的可能性;通过选择特定方法(类似JEPG的压缩方法和简单的二维奇偶校验编码)和进行具体地压缩编程实践,找到了较优的方法;最后对此方法作了简单分析并给出了结果。该方法具有效率较高、存取迅速、简单实用和可靠度高等特点。     

二维小波变换在JPEG2000图像编码中的应用

为研究小波变换的性能,本文运用Matlab编程语言对基于二维小波变换的JPEG2000图像编码器进行分层压缩仿真,测试分解层数与量化步长对图像编码的影响,和JPEG2000中不同小波基的选择对图像压缩效果的影响。实验结果表明小波的分层压缩可以获得任意压缩比的图像,要根据图像类型和所需压缩比选用小波基。实验结果对小波变换在图像编码领域的应用有理论价值及实际意义。     

脊波在工业CT图像裂纹边缘检测中的应用

在分析工业CT图像本身特点及小波变换检测点状奇异性的基础上，研究改进了一种基于脊波变换的边缘检钡0方法，并将其应用于实际工业CT图像裂纹检测中。首先利用脊波变换获得裂纹方向和大致范围，然后通过区域灰度均值比较定位裂纹区域，最后采用梯度算子检测出裂纹边缘并对其进行多项式拟合，得到定位准确、连续、独立的裂纹边缘图像。CT图像的旋转实验验证了该算法的鲁棒性，而与Earlace算子、Canny算子和Mallat小波方法的对比实验则证实该算法具有较强的抗噪声能力。     

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.     

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。     

数字X光医学影像压缩技术

针对数字X光影像仪(CR)影像的特点以及CR成像与成像板(IP)密切关系,提出一种基于图像阈值分割,并对分割的不同区域采用不同压缩方法的数字X光(CR)医学影像压缩技术.首先分割出暗背景区,进行中值滤波,然后行程编码,再根据IP板与X光曝光剂量的关系,将感兴趣区12bit像素降低量化级别降低为9.3bit来降低数据量,并采用嵌入式小波变换方法实现近无损压缩.实验结果表明,在高压缩比条件下,感兴趣区仍具有较高的峰值信噪比(PSNR),保征了感兴趣区的图像质量,具有良好的视觉效果.     

基于预搜索的高效双目分形视频编码

设计了基于预搜索的高效双目分形视频编码,并成功应用于立体视频编码之中.对基本分形双目视频编码进行了改进.利用了树状划分准则,起始帧采用块离散余弦变换(DCT)编码,简化了块搜索范围并提前减少了重复运算.在双目立体视频编码中,以左通道为基本层,采用单独的运动补偿预测( MCP)方式进行编码,充分利用了预搜索限制条件、改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法、去方块环路滤波和分数像素块匹配算法;以右通道为增强层,采用MCP加视差补偿预测(DCP)方式进行编码,选择误差最小的匹配块作为预测结果.在进行DCP编码时,充分利用视差分布约束条件,提出了快速的视差估计算法.实验结果表明,提出的编码方法在保证一定的峰值信噪比(PSNR)前提下,平均压缩时间是基本分形双目视频编码的18％～23％,压缩比提高了15.13～47.49,显著地改善了基本分形视频压缩算法的性能,使分形视频压缩的应用具有更大的灵活性和实用性.     

基于3D SPIHT的高光谱图像压缩技术

将三维多级树集合分裂(3D SPIHT)算法用于高光谱图像的压缩。根据高光谱图像的特点进行波段分组以得到处理单元,对各组分别进行三维小波变换,去除谱间和谱内冗余;利用3D SPIHT算法对变换后小波系数进行编码,去除系数之间的冗余。采用整数小波和浮点小波分别进行无损和有损压缩仿真,AVIRIS和OMIS实验结果表明,在bit/pixel为1的条件下,平均PSNR比准三维方法分别高0.91 dB和1.38 dB,且算法具有嵌入式、可伸缩性等优点,但无损压缩的平均bit/pixel比基于预测的方法高0.308和0.159。3D SPIHT算法用于高光谱图像压缩可以获得较好的有损性能,但无损压缩性能逊于基于预测的方法。