一种基于三维小波变换的视频压缩方案

本文提出了一种新的基于三维小波变换的视频压缩方案.该方案采用的是含运动补偿的三维小波编码方法,运动补偿时域分析技术可以有效地去除视频序列帧间的时间冗余,本文对其中的核心部分运动估计方法进行了深入研究,并提出了一种改进的六边形搜索法.最后根据小波系数的特点,采用SPIHT算法对三维时/空子带进行编码,经实验结果证明,本文的方案可以获得较好的性能.     

一种基于三维小波变换的视频压缩方案

本文提出了一种新的基于三维小波变换的视频压缩方案。该方案采用的是含运动补偿的三维小波编码方法,运动补偿时域分析技术可以有效地去除视频序列帧间的时间冗余,本文对其中的核心部分运动估计方法进行了深入研究,并提出了一种改进的六边形搜索法。最后根据小波系数的特点,采用SPIHT算法对三维时/空子带进行编码,经实验结果证明,本文的方案可以获得较好的性能。     

结合H.263与SLCCA的新的极低比特率小波视频编码

小波对于静止图像编码取得了巨大成功,但对于视频编码只有少数较为成功的尝试,提出一种针对极低比特率应用的新的结合H.263与SLCCA的混合小波视频编码算法,在提出的算法中,首先,用基于H.263的微调运动估计减少时间冗余,用无遗漏覆盖块运动补偿保证运动补偿误差帧的连续性;第2,对运动补偿误差帧进行小波变换得到全局能量压缩;第3,用SLCCA组织和表示小波变换后的数据;最后,运动向量的水平和垂直分量分别用自适应算法编码,算法在A级测试序列Akiyo和B级测试序列Foreman（QCIF）上测试取得了良好效果。     

重叠块运动补偿在小波视频编码中的应用

在基于小波变换的混和视频编码方案中,为了消除传统块运动补偿带来的块效应,采用了重叠块运动补偿的方法,比较了不同的重叠窗对于重叠块运动补偿后编码效率的影响.实验表明,相对传统的块运动补偿,重叠块运动补偿有效的去除块效应,提高了小波视频编码的编码效率.参与比较的3种重叠窗中,升余弦窗在不同块大小情况下表现出一致的最优性能.     

基于小波系数块的运动补偿

提出基于小波系数块的运动补偿算法.所谓小波系数块是指图像的部分小波系数,它 们只与图像的某个局部相关.该文提出的算法先在时空域进行运动估计,得到预测块的运动矢 量.然后利用小波系数的局部空频特性,在小波变换域用参考块的小波系数块对预测块的小波 系数块进行补偿.在时空域进行运动估计,可以充分利用视频编码多年来在运动估计方面的研 究成果.在小波变换域上进行运动补偿,则避免了产生额外的频率成分.文中的理论分析和实验 结果都表明,所提出的算法要优于常用的小波视频编码算法.     

基于多变换的细粒度视频编码算法

针对现有细粒度视频编码算法计算复杂度大或视频恢复质量有各种效应的缺点，提出了一种基于联合小波变换和MP变换的细粒度编码算法。该算法在运动估计与补偿的基础上，用小波变换来消除帧间冗余，然后对变换结果根据不同帧的数据特征分别进行二维小波变换或MP变换。算法还提出了新的运动估计和像素调整策略、基于人眼视觉特性的MP原子分配策略和基于能量查找的原子搜索机制。实验表明，该算法可同时兼顾视频恢复质量、计算复杂度和控制粒度。     

水下视频图像高效编码算法

提出了一种水下视频图像高效压缩编码的算法。该算法主要由水下图像预处理、全局运动估计、全局运动与局部运动混合补偿三部分组成。图像预处理模块采用基于小波变换的方法,可以有效去除水下图像中的视觉冗余;全局运动估计采用基于特征点的快速、鲁棒估计算法;提出的全局运动与局部运动混合补偿方案简单易行。实验结果表明,提出的水下视频压缩算法在保证视觉质量的前提下,具有较高的压缩效率,特别适合于海底视频图像在甚低比特率下的压缩传输,以满足有限带宽水声信道的要求。     

运动补偿时间滤波技术研究

基于运动补偿时间滤波的可伸缩视频编码因其能有效去除时间相关性,而成为视频标准组织目前研 究的热点。描述和分析了运动补偿时间滤波技术及其发展状况,对运动补偿时间滤波的图像组大小的选择、 小波提升更新技术的优化及自适应时域分解级数技术进行了研究和探讨;最后给出了运动补偿时间滤波技术 的展望。     

RDWT域全相位子带运动补偿视频编码方法

当前小波视频编码技术的一个研究热点是如何提高运动补偿的效率．提出了一种基于RDWT（冗余离散小波变换）域的奎相位子带运动补偿视频编码方法．运动补偿过程在参考帧和当前帧的RDWT域进行，使用提出的RDWT小波块结构，利用RDWT域的全相位子带信息提高运动补偿效率．在RDWT域形成预测数据后变换到空域得到预测帧和残差帧，对残差帕进行DWT变换，SPECK小波系数编码．实验表明提出自寺方法获得了较好的编码效率．     

一种基于小波变换的视频对象分割算法

新一代视频编码标准MPEG－4提出了基于内容的视频编码的概念，它充分考虑到视频场景的特点，对不同对象用不同方法进行编码，这样视频对象分割就成为该标准的关键技术之一。该文提出一种利用小波变换分割视频序列中运动对象的算法。算法的主要思想是通过对视频序列在时间轴上作小波变换提取视频对象的运动信息进行视频对象的分割。实验结果证明，本算法能比较准确地分割出运动视频对象。     

一种基于移动向量估计的图像配准技术

图像配准在遥感图像处理,计算机视觉,模式识别,医学图像处理等领域有着广泛的应用。配准的目的就是将同一场景的不同图像对齐或匹配,消除:配准的目的就是将同一场景的不同图像对齐或匹配,消除存在的几何畸变。介绍一种基于移动向量估计的图像配准技术,它利用复小波变换相对传统小波的一些优点,如位移不变性、多方向选择性,对移动向量进行估计。实验结果表明,使用这种方法对消除几何畸变有很好的效果。     

Image denoising using statistical model based on quaternion wavelet domain

Image denoising is the basic problem of image processing.Quaternion wavelet transform is a new kind of multiresolution analysis tools.Image via quaternion wavelet transform,wavelet coefficients both in intrascale and in interscale have certain correlations.First,according to the correlation of quaternion wavelet coefficients in interscale,non-Gaussian distribution model is used to model its correlations,and the coefficients are divided into important and unimportance coefficients.Then we use the non-Gaussian distribution model to model the important coefficients and its adjacent coefficients,and utilize the MAP method estimate original image wavelet coefficients from noisy coefficients,so as to achieve the purpose of denoising.Experimental results show that our algorithm outperforms the other classical algorithms in peak signal-to-noise ratio and visual quality.     

基于小波变换的改进AMMC去隔行算法

为提高图像的分辨率,提出一种改进的AMMC去隔行算法。基于小波变换的可逆性,利用相邻像素间的空间和时间相关性,通过自适应加权小波系数,保持图像边界平滑以及减小运动补偿插值后的误差。实验结果表明,改进算法能降低图像边缘的模糊度,具有较高的画面质量。     

小波变换的语音去噪方法

提出一种改进的语音去噪处理方法：二次小波分解全局阈值法。该方法不同于传统阈值滤波方法,首先对语音信号的高频部分进行二次分解,然后应用阈值滤波的方法对信号进行去噪处理。该方法在MATLAB上进行了模拟实验,实验结果表明该方法提高了信噪比,去除了大部分噪声,相当完整地保留了有效信号能量,很好地解决噪声对语音信号干扰的问题。     

基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性，提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用Adhoc算法求出信号的模极大值，再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域，从而得到信号的小波系数，然后逆变换得到信号。实例分析表明：该算法能有效消除噪声，与交替投影模极大值算法相比，该算法在原理上更简单，程序实现更容易，去噪速度更快，能满足在线监测的要求。     

基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计

稀疏傅里叶变换时延估计具有较低的运算时间复杂度,但在低信噪比时无法准确估计出时延.针对稀疏傅里叶变换时延估计在噪声干扰下时延估计精度下降的缺点,提出了基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法.算法利用小波降噪方法处理接收到的信号,再对降噪后的信号进行稀疏傅里叶变换广义相关,通过检测相关函数的谱峰得到估算的时延值.实验仿真以及对实测数据的验证均表明,在低信噪比条件下,基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法在保证数据高处理速度的同时,具有较好的抗噪性以及较高的时延估值精确度.     

小波变换结合盲源分离的EEG情感识别

由于脑电信号独立源数目的不确定性以及其他噪声的干扰,使得采集的脑电信号各导信号之间产生串扰、源信号难以估计以及噪声混杂等问题,严重影响了对脑电信号的分析研究。将小波变换与盲源分离算法相结合,并对盲源分离算法中维格纳分布存在的交叉项干扰现象进行重排处理。主要思路是首先将每一导信号进行小波变换,提取出特征波β波,然后对这些β波信号进行基于重排光滑伪维格纳分布的盲源分离,分离出关联性极大的β波成分。实验结果表明,所用方法分离出了各导信号中关联性大的脑电信号成分,并在一定程度上解决了源信号难以估计等问题,使识别结果有明显的提升。     

一种基于提升小波分解图像融合方法

提出一种新的基于自适应提升小波变换的图像融合方法。基于信号局部结构特征的相关性和方向性,采用自适应提升策略构造小波;利用提升小波对图像的低频和高频分量进行分解,在两幅图像配准的前提下,将小波系数合并,进行小波逆变换,得到融合后的图像;引入融合对称度来判断融合方法的性能。比较融合后图像的熵、相关函数和融合对称度性能指标,提升小波变换方法优于直接平均法和Symmlets小波变换方法。     

基于互相关模糊长度估计的图像复原

为提高含噪运动图像的复原质量,提出一种基于互相关原理的运动模糊长度估计算法。根据图像的Radon变换得到运动模糊角度,提取模糊中心各模糊路径上的像素灰度值,通过互相关计算确定模糊长度,采用Lucy-Richardson迭代算法对观测图像进行复原。实验结果表明,该算法的抗噪性较好,迭代收敛速度较快。     

Adaptive colour constancy algorithm using discrete wavelet transform

The colours of chromatically homogeneous object surfaces measured by a sensor vary with the illuminant colour used to illuminate the objects. In contrast, colour constancy enables humans to identify the true colours of the surfaces under varying illumination. This paper proposes an adaptive colour constancy algorithm which estimates the illuminant colour from wavelet coefficients at each scale of the decomposition by discrete wavelet transform of the input image. The angular error between the estimated illuminant colours in consecutive scales are used to determine the optimum scale for the best estimate of the true illuminant colour. The estimated illuminant colour is then used to modify the approximation subbands of the image so as to generate the illuminant-colour corrected image via inverse discrete wavelet transform. The experiments show that the colour constancy results generated by the proposed algorithm are comparable or better than those of the state-of-the-art colour constancy algorithms that use low-level image features.