一种小波树分类和合成编码结合的图像压缩方法

针对传统小渡变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题，提出了一种小波树分类和合成编码结合的图像压缩方法．该方法首先对纹理丰富的图像进行3级小波变换，再对高频子带通过小波树分类器分为低频树和高频树．最后对最低频子带进行差值脉冲编码调制（DPCM），对低频树和高频树分别进行SPIHT和多阶段矢量量化（MVQ）．仿真结果表明，该方法在峰值信噪比和编解码时间均优于SPIHT算法．在0．125b／s下，Boat图像峰值信噪比（PSNR）比SPIHT算法提高了0．8dB．     

一种改进阈值的邻域小波系数图像去噪方法

为了能更好地恢复出原图像,对基于邻域小波系数收缩的NeighShrink法进行研究。对小波域图像去噪模型加以分析,指出原方法因其阈值不能适应尺度分解所得小波系数中噪声的强弱特性,故难以保证原图像的恢复效果,随之对原方法给出一种改进,通过修正NeighShrink法中的阈值,建立起一种用指数函数调节阈值的自适应方式来匹配小波系数的幅度特性。在不同强度高斯噪声条件下的实验结果表明,改进后的方法在有效去除噪声的同时能够更好的保留原始图像信息,且相对于原方法,改进后的方法能提高峰值信噪比。     

基于小波变换和矢量变换的数字水印技术

数字水印技术是数字产品产权保护的有效手段之一。根据小波变换和矢量变换的特点，利用人眼视觉特性，对原始静态图像的水印嵌入进行了研究，提出了一种水印嵌入算法，实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印，水印检测为恢复性检测。实验结果表明，该方法能很好地保持图像质量，并且在抗常规的信号处理如加噪、滤波及有损压缩方面表现出良好的稳健性。     

一种基于小波变换的地形自动分类方法

利用数字高程模型(DEM)分析地表复杂程度,自动进行平地、丘陵、山地等地形的分类,是地形分析的重要任务,传统的地形分类方法只能根据高程、高差和坡度等信息进行粗略分类,效果并不理想.基于分数布朗运动模型可以定量地描述地形复杂程度,但无标度区间的确定是其难点所在.为避免这些困难,借鉴纹理分割的思想,将小波变换应用于地形分类问题,该方法主要包括小波变换、特征提取和分类等步骤,在真实DEM与模拟地形数据上进行实验,取得了良好的效果.     

一种新的基于平衡阈值的小波去噪方法

小波阈值去噪在信号处理中提供了一种新的去噪方法，然而，软阈值和硬阈值在信号去噪方面存在各自的局限性．为了能在软硬阈值两种方法结合之间找到折衷的方法，提出了一种平衡阈值处理方法．它不仅有效地去除噪声，而且去除噪声后的信号较为光滑．仿真结果表明，平衡阈值方法在信号去噪中要优于软硬阈值方法．     

基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取

基于双Haar小波提出了一种新的去噪方法．尽管Donoho对软阈值去噪提出了一个计算阈值的公式，但它并不适合双haar小波，针对这一问题提出了一种适于双Haar小波变换以及其它非正交小波基的阈值选取方法，实验证明此阈值的选取是有效的。     

一种基于改进阈值函数的小波图像去噪算法

在Dohono D L提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数.与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义.实验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性.     

一种新的基于小波变换的语音消噪方法

提出一种新的语音消噪处理方法:二次小波分解全局阈值法.该方法不同于传统阈值消噪方法,首先对语音信号高频部分做了二次分解,然后应用阈值消噪的方法对信号进行消噪处理.该方法在MATLAB上进行了模拟实验.试验结果表明该种方法鲁棒性很好,提高了信噪比,去除了大部分噪声,同时有效信号的能量也相当完整地保留下来,能够很好地解决噪声对语音信号的干扰问题.     

基于小波变换的结构矩阵矢量量化压缩方法

提出了一种基于小波变换的结构矩阵矢量量化方法。该方法利用图像经过小波变换后,不同分辨率级子图像之间存在相似性,将已生成的第m级图像的分类信息传递给第m-1级图像,并利用各子图像的结构特性,对矢量量化后的编码结果采用结构矩阵的方法进一步压缩。实验表明该方法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比,和有关文献给出的结果进行比较,该算法具有较好的性能。     

基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取

基于双Haar小波提出了一种新的去噪方法 .尽管Donoho对软阈值去噪提出了一个计算阈值的公式 ,但它并不适合双Haar小波 .针对这一问题提出了一种适于双Haar小波变换以及其它非正交小波基的阈值选取方法 ,实验证明此阈值的选取是有效的 .     

基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的.通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高.     

飞机复合材料敲击检测信号的小波去噪新方法

为了利用小波阈值函数研究飞机复合材料敲击检测信号的去噪处理,在敲击检测简化力学模型中,推导出飞机复合材料表面受到瞬时激振的振动信号表达式.在硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数和两种改进阈值函数去噪法的研究基础上,提出了基于硬阈值函数和半软阈值函数线性结合的阈值函数去噪新方法.在时域和频域的振动信号去噪仿真和对比结果表明,新方法在函数连续性、波形平滑度、重构误差等方面的去噪效果都同时得到了较大的提高,去噪效果显著.为飞机复合材料敲击检测信号去噪提供一种技术方法.     

小波系数阈值估计的改进模型

讨论了小波阈值去噪中估计小波系统的软阈值和硬阈值方法,然后针对硬阈值法不连续和软阈值偏差的缺点,提出了3种改进方法,即多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法,并给出这3种估计器模型,它们都不同程度地克服了软阈值和硬阈值方法中固有的缺点。通过数值试验对这些方法比较,结果发现,这3种改进的小波系数阈值估计模型用于信号去噪时,比单纯的软阈值和硬阈值方法均获得了更高的信噪比增益。     

基于复小波变换的纺织品图案检索方法研究

针对海量数据中提取纺织品设计图案问题,引入面料视觉基础分类的横纹、竖纹、格纹等面料图像类概念,针对海量数据中提取纺织品设计图案问题,从而构建基于Dauchechies小波旋转变换和旋转复变换的多分辨率图像分解形成的特征表,代替传统方法下使用矩阵的均值和方差作为特征纹理数据的方法,除了尺度和位移两个参量外,增加了一个方向参量,具有更好的方向辨识能力,从而对图像的边缘,如曲线、直线等几何特征的表达有一定优势。研究结果可以为基于内容的面料图案图像数据库检索提供基础理论依据。     

基于整数小波变换和SPHIT的ROI医学图像压缩

本文主要讨论在整数小波变换和SPHIT（面向空间方向树）算法基础上对医学图像进行压缩的压缩技术,其压缩过程引人感兴趣区域（ROD．使用此算法进行压缩,不仅压缩比大,而且使ROI区域优先背景区域编码,即可获取较高的压缩质量．     

基于小波奇异性检测的电力系统故障检测算法

在应用小波变换信号奇异性检测理论进行故障检测基本判据的基础上,对其进行了补充,提出了电力系统故障检测的补充判据,提高了故障检测的准确性,同时使故障检测判据更具可操作性.并给出了10 kV系统单相接地故障的MATLAB仿真实例.     

基于小波变换的阈值语音信号去噪

介绍了小波变换在语音去噪方面的应用概况.详细阐述了阈值法中的软阈值和硬阈值方法及它们的不足之处,并针对其缺点提出了软硬阈值折衷法去噪算法.最后,通过实验证明了该算法的优越性.     

基于小波阈值的图像压缩

提出了一种基于小波阈值的图像压缩方法,研究了Haar小波在图像压缩中的应用.先对图像进行小波分解、重构,然后与Haar小波相结合,通过设定不同的阈值进行压缩,并将此方法与直接采用Haar小波和Sym5小波的压缩图像进行比较.实验结果表明,本文方法对图像的压缩比及峰值信噪比都有所提高.通过小波工具箱可以实现简单的设定阈值的图像压缩,但是为了达到更好的压缩效果,就需要对压缩方法进行改进.