小波阈值函数算法的实现及比较

随着小波理论的日益完善,小波阈值降噪已经得到越来越广泛的应用.小波阈值降噪中,阈值函数的算法直接影响降噪效果.首先讨论了小波阈值降噪的基本原理;其次通过理论分析和MATLAB仿真实验,详细讨论了四种阈值函数算法.最后,对这几种算法的降噪效果进行了比较.     

VC＋＋调用Matlab实现图像处理的3种常用方法比较

在VC＋＋中调用Matlab实现图像处理是一种快捷高效的方法。针对利用Matlab引擎、利用MATCOM编译器和利用COM Builder工具这3种VC＋＋和Matlab混合编程常用的方法,从实现流程、数据交换及函数调用、运行速度、对图形图像函数的支持情况、程序发布等方面进行详细比较研究。最后根据研究结果对3种实现方法的优缺点进行了归纳总结。     

基于MATLAB engine的自动控制理论仿真实验设计

介绍了一种通过采用MATLAB engine函数进行数据传输的MATLAB与VC＋＋联合编程的方法,并给出在“自动控制理论”仿真实验中的应用。这种方法用VC＋＋设计前台用户界面,将MATLAB作为后台的计算与绘图引擎。因此无需学生掌握MATLAB语言的编程方法,就能达到仿真实验目的,掌握控制理论的关键知识点。     

基于LabVIEW的小波去噪算法的研究

近年来,小波理论得到了迅速的发展。小波分析是目前国际公认的信号信息获取与处理领域的高新技术,是多学科关注的热点,是信号处理的前沿课题。由于小波变换具有低熵性、多分辨性、去相关性、选基灵活性等特性,使它成为在信号去噪领域内的有力工具。本文应用小波变换算法,并将其结合LabVIEW虚拟仪器开发平台、MATLAB中小波去噪工具箱的小波去噪函数进行仿真,用模拟信号验证了其去噪算法的有效性。     

小波分析在微型光谱仪信号去噪处理中的应用

针对微型光谱仪光谱信号存在的噪声问题,利用小波变换在时频域具有多分辨率,能同时进行时频域局部分析的特性,运用Mallat分解和重构算法,通过C语言编程实现对光谱信号的噪声抑制.将程序应用到MS-Ⅱ明思微型生化分析仪系统中,对算法的有效性进行了验证.结果表明,用小波变换对光谱信号进行分析和处理,提高了光谱信号分析的精度,从而提高了系统测试的准确性和稳定性.     

基于VB与MATLAB的小波分析程序的实现

小波分析方法已被应用于故障诊断等许多领域,但其算法较为复杂,编程实现有一定难度.MATLAB在信号处理方面有着显著的优势,利用其提供的函数,科研人员能够快速而准确地分析和处理数据.结合VB编程简单、界面友好的特点及MATLAB强大的计算、图形表达功能,研究VB与MATLAB混合编程的方法,开发了效率高、使用方便的小波分析程序.利用此方法开发的分析程序应用于工程实践,结果表明此方法筒便可行、分析结果正确.     

点扩散函数的一维数值计算及其MATLAB实现

通过应用复指数函数与Bessel函数的展开关系和将径向对称的光瞳函数展开成方位角的Fourier级数的方法,可以将衍射受限光学成像系统的点扩散函数的二维Fourier变换的计算转换为一维Fourier变换和一维Hankel变换的计算。并借助MATLAB软件在计算机上实现了编程计算。与二维Fourier变换计算方法相比,一维计算可以方便而清晰地获得像平面上任一确定方向的点扩散强度分布。与Fortran、Basic和C等编程计算语言相比,应用MATLAB语言编程计算,程序语言简洁,且大大降低了使用者对数学基础和计算机语言知识的要求,是进行科学与工程研究的高效工具。     

基于MATLAB的红外/射线图像增强方法研究

无损检测(NDT)系统产生的图像通常存在着由随机干扰等因素引起的噪声,为了进行下一步的图像分析,图像增强是一步很重要的前期处理工作。图像增强的方法分为空域法和频域法两类,本文将灰度变换和小波变换的图像处理技术引入无损检测(NDT)图像处理中,运用MATLAB图像处理工具,对图像从空域和频域两方面进行增强,并在MATLAB语言环境下编程实现这两种方法。实验结果表明,应用MATLAB进行图像增强处理具有理想的效果和很高的工程价值。     

基于MATCOM的MATLAB与VC＋＋之间的混合编程

利用MATCOM与VC进行接口通信的优点,介绍了一种基于MATCOM的MATLAB与VC＋＋之间混合编程的方法、步骤及实例,文中以卡尔曼滤波器为实例来进行详细的说明。此方法以MATCOM为转换工具,将.m文件转化为C＋＋代码,而且还将MATCOM与VC＋＋相结合进行了图形绘制,以及利用VC＋＋中MFC可以生成良好界面的功能,通过对控件编程,利用按钮来显示出图形。这种串口通信的混合编程方法,不仅能充分发挥两种语言各自的优势,并且可以脱离MATLAB来独立运行,此方法既简便、方便又有很强的可操作性。     

基于小波变换的图像重构算法研究

小波变换是当前图像处理、应用数学和工程学科中一个迅速发展的领域,它具有多分辨率分析的特性,同时又在变换域有表征信号局部特征的能力,能有效地从信号中提取信息。本课题以MATLAB作为平台,研究小波变换的mallet算法,对一维离散采样信号进行滤波和重采样,并扩展到多维信号中。根据算法结果,对图像进行小波分解,重构其近似信...     

连续小波变换VLSI实现综述

小波变换是信号处理、图像压缩和模式识别等诸多领域中一个非常有效的数学分析工具。然而，实时小波变换计算量大，需要专用硬件来实现。连续小波变换的VLSI实现在处理速度、功耗及适用频率范围方面部具有较明显的优势，且实现方法灵活。本文对近年来有关该领域的研究情况作了综合评述，讨论了其中存在的问题，并指出了今后的若干发展方向，特别是瞬时缩展电路技术是实现低电压低功耗小波变换芯片的重要途经之一。     

小波变换在图像压缩过程中的作用

介绍图像压缩原理,分析小波变换用于图像压缩的一般步骤,基于多分辨分析的理论基础,重点与详细的说明了小波变换在图像压缩中的数学计算过程所起到的作用,并用MATLAB给予模拟演示.     

基于小波收缩的噪声图像恢复新型算法实现与验证

小波变换技术是近20年发展起来的新的信号处理技术,但对小波的研究由来已久。随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。图像去噪是信号处理中的一个经典问题,传统的去噪方法多采用平均或线性方法进行,但是其去噪效果不好,本文基于此目的,采用了连续两次半软阈值去噪的方法,来去除含噪图像的噪声,最后通过MATLAB软件仿真此方法的去噪效果,并与其它去噪方法进行比较,得出本文提出的方法去噪效果更优越。     

利用基追踪算法实现图像压缩感知重建研究

压缩感知理论突破了奈奎斯特采样频率的限制,利用该理论研究和实现了二维图像的压缩采样和重建。该方案利用小波变换实现图像稀疏化,利用标准伪随机数均匀分布和二维中心傅里叶变换生成随机测量矩阵,并对小波变换后的高频子带进行加权采样,用改进的基追踪算法实现二维图像压缩感知重建。仿真实验结果表明,该方案重建图像的客观评价PSNR效果较好。     

一种高性能图像多级小波变换的硬件设计与实现

为满足基于小波变换的高速图像处理技术需求,本文在研究小波分析数理基础上,以Le Gall (5/3)小波为例,设计了一种结构简单、易于硬件高速实现的二维多级小波变换硬件架构。该设计抛弃了传统二维图像在二维多级小波变换时需要先将图像行变换和列变换分开处理,以及不同级变换需要分层处理思路。本文架构设计理念充分利用图像变换时像素的运算规则,在读取面阵图像二行数据后,就开始行与列,不同级小波变换的也是同时并行执行。此外在不同级小波变换中插入多级流水线,有效地提高了整个变换的时钟频率,整个变换采用VHDL语言在FPGA实现。仿真结果表明该设计思路正确,所得到变换结果与理论计算完全一致。     

图像的超小波稀疏表示

图像表示是图像处理领域研究的基础,对后继各种处理具有重要影响。寻找简洁有效的图像表示方法,对于推动图像处理领域的研究发展意义重大。针对二维可分离小波变换在稀疏表达图像中存在的问题,研究了各种超小波稀疏表示方法,并对未来发展进行预见性研究。     

基于空间屏蔽的M通道小波星图去噪法

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,在分析了小波变换的基本理论和小波变换的多尺度分析基础上,根据多尺度小波变换的多分辨特性,提出了M通道小波变换去噪方法;在该方法中,根据噪声信号小波变换的极大值随尺度的加大而显著减少的特点,将一种基于多尺度分析的空间屏蔽滤波法用于对小波系数进行处理。并将此方法用于星图降噪处理中,收到良好的效果。     

基于小波变换和数学形态学的激光成像雷达图像边缘检测

边缘检测是激光雷达图像处理的重要组成部分,其性能直接影响雷达系统的精度和性能。针对激光雷达图像的特点,提出了一种基于小波变换和数学形态学方法结合算法对激光成像雷达图像进行边缘检测。首先从小波理论出发,从小波多尺度分解入手,对图像分解的弱边缘信息适当加强,然后对加强边缘信息的的图像从灰度形态学的角度出发,对图像进行腐蚀或膨胀,进行边缘提取,而后得到其边缘。用Matlab进行仿真实验,结果表明:结合算法边缘算子对激光雷达图像检测效果优于仅用小波或仅用形态学进行边缘提取的效果;在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面,证明所提方法是有效的。     

哈特曼球差自动测量系统中的小波变换图像处理及实现

阐述了小波变换去除图像噪声的基本原理和方法,利用小波变换技术对球差自动测量系统中CCD测量的哈特曼(Hartmann)小孔光阑图像进行噪声抑制和去除.讨论了Hartmann光斑数字图像处理中小波分解与重构算法,小波分解得到的高频系数阈值量化处理,然后进行去噪.采用Visual C 6.0和Matlab混合编制程序调用Matlab的小波变换工具箱函数来实现Hartmann光斑数字图像噪声抑制和去噪分析.结果表明,小波变换去除噪声的效果比传统的傅立叶(Fourior)变换方法具有极大的优越性.