基于点锐度法和小波变换的图像融合方法

小波变换在图像融合中已有广泛的应用,但在进行小波塔形分解后通常是直接将低频分量简单替换或者均值加权,不能很好地利用多源图像的低频信息。针对这一现状,对基于小波变换的图像融合方法作了改进,对低频分量融合提出点锐度法进行处理,并对高频部分融合采用的区域能量法进行改进。仿真实验结果表明,融合的图像在保持细节和光谱信息方面都有一定的提高,评价指标较好。     

FOUrier变换和小波变换一般形式一线调频小波变换和多普勒小波变换

Fourier交换，窗口Fourier变换与小波变换在许多领域得到广泛的应用，该文回顾了Fourier变换和小波变换的发展；介绍了两种新的处理非平衡信号的方法，线线调频小波变换和多普勒小波变换；分析了线调频小波变换是短时Fourier变换和小波变换的时频分析的统一时频表示形式，Fourier变换，小波变换以及线调频小波变换都是多普勒小波变换的特殊情况，线调频小波变换和多普革小波变换比Fourier变换和小变换更具灵活性，为图像，信号处理提供了新的方法和工具。     

基于小波变换的散乱点数据处理方法

散乱点数据处理在科学可视化研究、逆向工程、计算机视觉等领域有广泛应用。本文根据小波变换的基本原理和多维小波变换算法,设计了一种基于小波变换的散乱点数据处理方法。通过对散乱点的分层处理,将图像视频的三维小波变换应用于散乱点。在满足后期可视化显示要求的基础上,按照需要约减表示细节的高频子带,可应用于三维可视化数据的前期处理方面。     

一种利用自相关法和三点法检测信号频率的方法

电力系统的频率测量在工业和生活中有很重要的作用,提高频率的测量精度至关重要。生活中常见的信号都带有很多噪声,测量时因为噪声影响结果往往存在很大的误差,所以测量频率的关键就是减少噪声带来的误差影响。采用自相关法可以有效地去噪声,再通过改进的三点法进一步测量信号频率,可大大提高信号测量的精度。     

Fourier变换和小波变换一般形式 —线调频小波变换和多普勒小波变换

Fourier变换、窗口Fourier变换与小波变换在许多领域得到广泛的应用。该文回顾了Fourier变换和小波变换的发展;介绍了两种新的处理非平稳信号的方法,即线调频小波变换和多普勒小波变换;分析了线调频小波变换是短时Fourier变换和小波变换的时频分析的统一时频表示形式,Fourier变换、小波变换以及线调频小波变换都是多普勒小波变换的特殊情况。线调频小波变换和多普勒小波变换比Fourier变换和小波变换更具灵活性,为图像、信号处理提供了新的方法和工具。     

基于小波变换多尺度Harris角点检测算法

提出一种新的基于小波变换的Harris多尺度角点检测算法,可以在不同的尺度下获取角点,克服了单一尺度的Harris角点检测算法可能存在的角点信息丢失和易受噪声影响而检测出伪角点等缺点,测试实验表明,与传统Harris角点检测方法比较,本方法有角点检测率高,不易受噪声影响,检测到的角点具有较高的重复率等优点.     

基于Hough变换的图象检测对偶点法

提出了图形边界对偶点的概念,证明了对对称图形对偶点的存在性及其关于平移、缩放和旋转组合变换的不变性;结合Hough变换,建立了一种快速的图象检测方法,详细给出圆和椭圆检测的对偶点算法,并补充了文献[1]中公式的不足,实验结果表明,该对偶点法除保留了Hough变换法的容错性和鲁棒性外,还具有很快的计算速度,而且可以灵活地应用于解决一些较难的图象检测问题。     

小波变换在油气预测中的应用研究

通过对小波变换算法的研究,实现了小波油气预测算法.首先对给定的数据进行小波特征参数的提取;其次进行小波参数值的分析和比较,优选油气识别之用的小波特征参数;然后进行小波特征参数的综合,并根据已知井位的油气属性,确定归类的门阀值.     

小波变换点对称边界延拓问题研究

比较了几种小波变换的边界延拓方式,对小波变换的点对称延拓进行了边界点的光滑性分析,提出基于奇数长对称小波变换的点对称延拓方式,并证明了它在保持信号数据量不变的情况下是可以完全重构的。对一段有限信号分别采用对称延拓和点对称延拓进行小波分解重构计算,结果表明点对称延拓的重构精度比对称延拓的高。     

基于小波变换的多方向小波变换

方向小波变换(SAWT)是小波变换(WT)的多方向扩展,它的基是各向异性的,具有多尺度、多方向的图像表示特性。SAWT不能恒保持多分辨率尺度关系,不能较好地表示图像中的平滑区域,因此利用WT和SAWT构造了一种新的多尺度、多方向且能保持多分辨率尺度关系的小波方向波变换。为了验证该变换的有效性,利用其进行了图像去噪实验。实验结果表明,所提方法能够很好地表示图像中的平滑区域和细节信息,并且能获得更高的峰值信噪比和结构相似性。     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

融合小波变换和形态学差分的图像边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种融合小波变换和形态学差分算法的边缘检测方法。将源图像进行小波分解,高频分量利用小波模极大值算法进行边缘检测,可有效提取高频边缘;低频分量采用形态学差分算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;采用一定的融合规则将两个边缘检测图像融合在一起。实验结果表明,该方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

基于小波变换和LS-SVM的事件检测算法

根据高速公路有事件发生时交通流将产生突变这一原理,提出一种基于小波变换和最小二乘支持向量机的事件自动检测算法。首先用小波变换提取特征数据,然后用最小二乘支持向量机进行分类,仿真实验表明该算法具有检测时间短、检测率高和误报率低的优点,它为事件检测提供了一种切实可行的新思路。     

基于小波变换Mallat算法的电网谐波检测方法

针对传统的傅里叶变换方法在分析非平稳运行电网的电量信号时误差较大的问题,提出了一种基于小波变换Mallat算法的电网谐波检测方法。该方法根据不同的分辨率将电量信号分解到不同的子频段,然后分别对子频段进行多次重构,得到原始信号的基波,最后将采样得到的原始信号与重构的基波信号相减,得到谐波信号。Matlab仿真结果表明,该方法能够有效地将电量信号中的基波与谐波成分分离,谐波检测精确度较高。     

基于小波变换的心电信号综合检测算法研究

目前小波分析已经用于心电信号（ECG）的R波峰点检测,但是对QRS波群的具体形态和起止点位置的检测研究较少,P波和T波的分析也是心电图计算机自动分析的难点.为解决心电信号各波形成分的综合检测问题,基于小波变换技术构建一系列检测方法、检测准则和阈值参数,检测和识别QRS波群、P波、T波的具体形态和位置.实验结果表明,所提出的综合检测算法具有较好的鲁棒性,能够较好地抑止或消除基线漂移、高频干扰等外部因素,以及大T波、大S波、高U波、波形融合等自身病态因素对波形综合检测产生的影响.     

改进的形态学和小波变换边缘检测算法研究

针对传统数学形态学边缘检测算法存在的图像噪声干扰、边缘分辨率较低等问题,提出了一种基于数学形态学与小波变换方法相结合的边缘检测改进算法。在小波域中,对图像分解的弱边缘进行适当的加强,对低频系数采用模极大值法进行边缘处理,对边缘细节比较多的高频系数采用基于多尺度的双结构元素数学形态学算法进行边缘检测,最终得到图像的完整边缘。实验结果表明与传统的小波变换边缘检测法以及数学形态学边缘检测等方法相比,此种算法更能有效提取准确的边缘信息,而且又具有很强的抗噪性,是一种有效的边缘检测方法。     

一种基于静态小波变换的图像融合算法

给出了一种基于静态小波多尺度边缘检测的图像融合算法,是一种适用于微光和红外图像融合的多分辨率方法。该方法选择á trous多孔算法为基础,并选取不同尺度参数的LOG算子作边缘检测,利用了图像的多尺度边缘信息确定图像的边缘位置进行融合。在小波域中,对高频信息依据边缘检测的边缘点进行融合,对低频信息利用取加权法进行融合,再进行小波逆变换重构融合图像。通过红外和微光图像的融合实验结果表明,该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

基于小波变换和正交质心算法的人耳识别研究*

提出了一种新的快速对人耳图像进行特征提取的方法,先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后使用正交质心算法对小波分解后得到的低频信息进行降维,进而获得图像的特征向量。实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的Fisherfaces方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效手段。     

基于离散小波变换的织物疵点检测方法

提出了一种基于离散小波变换的织物疵点检测新方法。首先通过对采集织物图像进行小波变换,然后把子图分割为相互连接、互不交叠的子窗口,计算每个子窗口小波系数的标准差作为特征值,最后对这些特征值再次计算标准差与极差,以此作为依据与正常织物进行比较,实现对织物疵点的检测。通过对不同疵点进行检测实验,证明了该算法是可行有效的,检测的正确率平均可达90%以上。     

一种基于小波变换的图像融合新算法

给出了一种基于小波变换的图像融合方法,对小波分解后的低频分量通过度量其图像块空间频率和对比度来确定融合图像的低频分量,对分解后得到的高频分量,选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行一致性验证,最后重构得到融合图像。从仿真结果可以看出,给出的方法很好地保留了多幅原图像的有用信息,融合图像清晰度和对比度都较好,是一种有效的图像融合算法。