Image Super Resolution Based on Interpolation of Wavelet Domain High Frequency Subbands and the Spatial Domain Input Image

In this paper, we propose a new super‐resolution technique based on interpolation of the high‐frequency subband images obtained by discrete wavelet transform (DWT) and the input image. The proposed technique uses DWT to decompose an image into different subband images. Then the high‐frequency subband images and the input low‐resolution image have been interpolated, followed by combining all these images to generate a new super‐resolved image by using inverse DWT. The proposed technique has been tested on Lena, Elaine, Pepper, and Baboon. The quantitative peak signal‐to‐noise ratio (PSNR) and visual results show the superiority of the proposed technique over the conventional and state‐of‐art image resolution enhancement techniques. For Lena's image, the PSNR is 7.93 dB higher than the bicubic interpolation.     

基于频域分析的图像匹配定位算法的研究

首先对基于频域的抗旋转匹配算法和相关函数傅里叶变换匹配算法做了研究和分析,然后在相关函数傅里叶变换匹配算法的基础上,研究讨论了基于快速傅里叶变换和积分图的匹配定位算法,从而证明了基于频域相关技术做图像匹配具有相关峰尖锐突出、精度高、抗噪、对局部灰度变化不敏感等优点。     

基于频域插值的信道化原型滤波器设计

针对信道化原型滤波器设计复杂度较高的问题,提出一种满足线性相位要求的原型滤波器频域插值设计算法。该算法采用无约束迭代优化办法获得了阻带衰减较高的低阶滤波器模型,然后根据所推导的频域插值模型构建满足线性相位特性的原型滤波器频谱,最后通过快速傅里叶逆变换获得了满足信道化滤波器组完全重构特性要求的原型滤波器。所提设计算法将频域插值与迭代优化相结合,有效地解决了设计高阻带衰减的原型滤波器时待优化参数数目较大的问题,并且不会产生镜像频谱,省去了镜像抑制滤波器的设计。仿真结果表明,所提算法相比传统的时域插值设计算法具有显著的性能改善,并且降低了设计复杂度。     

基于EM算法的SAI图像插值改进技术

提出了一种基于期望最大（Expectation Maximization,EM）算法对自适应二维自回归建模与软判决估计联合插值（SAI）算法进行改进的算法,它将插入像素的估计值反馈回分段二维自回归模型（PAR）参数的估计过程中,修正估计出的模型参数。实验结果显示：该算法能产生良好的视觉效果及较高的峰值信噪比（PSNR）。     

Two-Dimensional Adaptive Decimation and Interpolation Scheme for Low Bit-Rate Image Coding

A novel image compression scheme based on two-dimensional adaptive decimation is reported in this paper. In this approach, images are encoded with adaptive sampling along the horizontal and vertical directions, and decoded with an edge prediction interpolation algorithm. The method is capable of maintaining reasonable coding fidelity at low bit-rate with good visual quality. As only a small amount of computation is required in the encoding and decoding processes, the compression scheme can be implemented for real time operation with simple hardware and a small amount of memory storage. The proposed scheme had been applied in encoding images at bit-rates between 0.2 and 0.33 bpp and the results are encouraging.     

基于MATLAB GUI的信号抽取与插值的实验仿真

信号的抽取与插值是改变信号抽样率最基本的方法,是数字信号处理等相关课程的重点内容.在对抽取与插值理论详细阐述基础上,利用MATLAB的图形用户界面GUI设计了信号抽取与插值的实验仿真系统.实践表明,此设计能有效辅助课堂教学和实验教学,使学生能更好地理解该部分基本理论,并锻炼了工程应用能力.     

对称化处理图像的频域误差分析

对图像的不同对称化处理方法进行分析,采用峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和人眼视觉效果作为衡量图像重建质量的标准,找出了图像进行不同对称化处理后的频域误差范围。理论和实验结果均表明,采用一、三象限对称,同时二、四象限补黑和调整频域系数后的四个象限全对称这两种对称化处理方式,重建图像最优,且频域误差在2×10-4范围内,均能较好地重建图像。     

Adaptive Reduced-Rank Processing Based on Joint and Iterative Interpolation, Decimation, and Filtering

We present an adaptive reduced-rank signal processing technique for performing dimensionality reduction in general adaptive filtering problems. The proposed method is based on the concept of joint and iterative interpolation, decimation and filtering. We describe an iterative least squares (LS) procedure to jointly optimize the interpolation, decimation and filtering tasks for reduced-rank adaptive filtering. In order to design the decimation unit, we present the optimal decimation scheme and also propose low-complexity decimation structures. We then develop low-complexity least-mean squares (LMS) and recursive least squares (RLS) algorithms for the proposed scheme along with automatic rank and branch adaptation techniques. An analysis of the convergence properties and issues of the proposed algorithms is carried out and the key features of the optimization problem such as the existence of multiple solutions are discussed. We consider the application of the proposed algorithms to interference suppression in code-division multiple-access (CDMA) systems. Simulations results show that the proposed algorithms outperform the best known reduced-rank schemes with lower complexity.     

基于空域和频域处理的红外图像细节增强算法

高精度高动态红外图像具有对比度低和有效灰度范围窄的特点,因此为了提高红外图像细节纹理的显著性,避免空域处理中噪声和盲元对弱对比度细节纹理的影响,同时利用频域处理的全局性,提出了一种基于空域和频域处理的红外图像细节增强算法.首先在空域内对红外图像进行高频细节和低频背景的分离,然后将其转换到频域内并利用伽玛变换对细节的高频分量进行增强,同时对背景的高频分量进行抑制;将处理后的高频细节和低频背景在空域中以给定的权重值进行重建;最后利用直方图统计拉伸处理实现红外图像有效灰度范围的扩展和细节对比度的增强.实验结果表明,不论是人眼的主观评价还是客观评价,本算法都具有较强的细节增强能力和较佳的图像视觉表现,且具有实时处理的前景.     

图像插值空间完全可逆可分离密文域信息隐藏算法

密文域可逆信息隐藏技术在医学、云服务、军事、商业等众多领域有着广泛应用,针对现有密文域信息隐藏算法的可逆性不能完全保证、嵌入率低、不能完全分离等不足,提出一种完全可逆可分离密文域信息隐藏算法,首先,给出了适合图像加密遍历矩阵所需满足的条件和构造方法,载体图像拥有者设置密钥1构造遍历矩阵,并对明文图像进行加密,然后将加密图像传送给信息嵌入者,信息嵌入者设置密钥2,以期望插值为目标,根据插值区间大小确定嵌入位数,再由差值修正因子和秘密信息共同确定最终插值,使最终插值最大限度接近期望插值,确保载密图像高质量,整个过程无附加信息、无数据溢出、且均可保证可逆性,密钥1拥有者和密钥2拥有者两种权限互不干涉,是完全可逆可分离算法,平均嵌入率可达到3 bit/pixel,通过与8种优秀算法的实验比较,表明算法在嵌入容量、可逆性、可分离性率等方面相比于对比算法均有一定优势.     

基于频域分析的UWB系统与GSM兼容性研究

通过频域的方法对UWB的信号进行分析,可以看到它们的功率谱中都存在着离散谱线.通过仿真分析表明,由于离散谱线导致了UWB功率谱的不平坦,使得UWB对不同中心频点的GSM信号的抗干扰能力差别很大,适当地对UWB所传输的数据和扩频码进行编码和优化可以平滑其功率谱线,从而提高UWB对GSM的抗干扰性能.     

基于时频图像处理方法的多分量信号分离

针对传统时域或频域分析方法对时域、频域交叠但时频域不交叠的多分量信号分离能力不足的问题,提出了一种基于图像处理技术的分离方法.首先对多分量信号进行短时傅里叶变换(STFT),在获取多分量信号时频图像的基础上,引入图像处理技术,实现时频图像二值化,得到多分量信号的二值图像,并利用连通区域标记法对各分量进行定位;最后利用透分量消除法,将定位后的各分量依次提取出来,从而实现时频平面上的各分量分离.仿真实验表明,该方法能够实现多分量信号的有效分离,为后续信号的识别和参数估计奠定了基础.     

正交频分复用系统中的频域插入导频算法

OFDM(正交频分复用)技术是第三代、第四代移动通信的关键技术之一,而移动信道是极为复杂的一种信道,信号通过无线信道时,会遭受各种衰落的影响,信道估计技术就是使得信道对输入信号的影响减至最小化的估计算法.在介绍了OFDM系统相干检测下信道估计方法的基础上,着重讨论和仿真了利用导频插入的方式对OFDM系统进行信道估计的算法.     

频域图像数字水印技术

数字水印技术作为一种新型的数据隐藏技术,它通过在宿主数字媒体中嵌入一定的数字信息,实现数字产品的版权保护、安全传输等作用。本文在介绍水印技术的基本要求之后,重点讨论几种典型的数字水印嵌入和检测算法。     

基于小波域的红外图像序列噪声分析与去噪

由于相同的去噪方法对不同噪声类型的去噪效果不一样,采用基于小波域的图像噪声类型识别方法,利用小波高频子带系数的直方图识别了图像的两类主要噪声：高斯噪声和椒盐噪声.对红外图像系列的噪声进行了分析,长波红外图像主要受到高斯噪声干扰,中波红外图像主要受到椒盐噪声干扰.提出了一种改进的小波全局阈值去噪方法.仿真实验表明,该方法较传统方法的PSNR提高了2~3 dB,处理速度较快.     

一种空频域结合的多维混沌系统图像加密方案

研究了一种基于二维Logistic映射和三维混沌的图像加密系统.首先利用二维Logistic映射产生加密模板对小波分解的低频系数进行调整,接着由Chen系统对小波重构之后的图像进行异或操作,进一步使加密性能得到了很大的提高.通过试验比较分析,该方案不但密钥空间大,而且对密钥和明文相当敏感,具有更优良的扩散性和扰乱性能,并能抵抗各种攻击.     

基于线性插值的图像分割算法

图像分割是一种特殊的图像处理技术,也是一种重要而关键的图像分析技术。得到广泛运用的全局阈值法和局部阈值法由于各自的缺陷使得图像分割效果不理想,为此将全局阈值中的迭代法与局部阈值法相结合,利用线性插值,提出了局部阈值插值分割算法,并通过仿真试验说明了该算法在分割图像时的有效性和可行性.结果令人满意。     

基于图像域的属性散射中心分析

属性散射中心模型使用一组富含物理意义的特征参数描述高频区目标的散射特性,其模型参数中具有的频率和方位依赖项为目标识别提供了重要的特征信息.但复杂的模型形式使得参数的提取只能在图像域中进行,其中一个关键的步骤就是图像分割.这需要对图像域中散射中心的表现形式有着深刻的认识和理解.本文在已有文献的基础上,将频率域中的散射模型转换到图像域,并对图像域中属性散射中心的分布特性进行充分地分析,由此为散射中心区域的划分和特征参数的提取提供有益的指导.     

基于内插法的频率校准系统

阐述了基于内插法的频率校准系统的工作原理、实现方法,与以前的频率校准系统进行了比较,并介绍了该系统的关键技术。     

联合小波域和频域的图像去模糊算法

提出了一种在小波域和频域上联合恢复模糊图像的算法。首先在小波域上对模糊图像去噪,提出按照贝叶斯公式估计出小波系数的收缩因子,恢复出模糊图像的小波系数值。此后,按照正则化反卷积图像恢复算法,对去噪模糊图像进行恢复。该算法使得反卷积时的正则化算子选取为较小的值,从而恢复的图像既滤除了噪声,同时降低了边缘模糊等振铃效应。实验结果表明,选择拉普拉斯正则化算子,该算法恢复的图像质量优于频域正则化反卷积算法,此外在同等噪声水平下,不同图像的最优正则化参数处在较小的相同动态范围之内,避免了恢复算法中的反复经验试值寻求最优。