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。     

小波图象编码中的对称边界延拓法

在小波变换图象编码中,由于图象信号是有限长信号,在子速分解过程中信号边界将外延,因此为满足完全重构条件,且不增加信号的样本总数,必须对信号边界进行延拓,该文对小波变换图象编码中的对称周期延拓法进行了论述,并叙述了其原理及实现方法,还讨论了如何根据滤波器长度为奇数或偶数的不同,相应地延拓输入信号,并恰当地截取出所需长度的子带信号,同时,讨论了综合时如何对子带信号进行延拓的问题。     

基于对称延拓的纯二维双正交偶对称小波变换

研究了对称延拓在纯二维双正交偶对称小波变换中的应用,由纯二维小波滤波器组和对称延拓的性质推导出了小波分解后4个子带的公式。这些公式归纳了多级分解时,任意起点和任意长度的原始数据进行分解后,4个子带的周期和对称关系。最后给出了纯二维5/3小波变换的一个实例来具体说明其应用方法。     

互为Hilbert变换对的双正交小波构造

证明了两个双正交小波滤波器组构成Hilbert变换对的充要条件,并从理论上说明了两个线性相位双正交小波系统构成Hilbert变换对的必要条件是它们的长度分别为奇数和偶数．在此基础上通过选择合适的小波消失矩和优化过程中的目标函数,提出了一种构造这类Hilbert变换对的新算法．采用该算法不但可以得到系数对称的线性相位小波滤波器组,而且在性能基本相当的条件下,滤波器长度较已有算法大幅度减小（以13／19和12／16小波为例,可以降到约为原来的1／2）．通过适当调整设计参数,还可以得到全为有理系数的小波滤波器,从而进一步减少计算代价．实验表明上述构造得到的Hilbert变换在用于复数小波进行图像去噪时,处理时间可以降低为原来的2／3左右．     

可逆双正交小波变换在图象压缩中的应用

本文的重点在于研究双正交小波变换在图象压缩中的应用,分析了浮点型滤波器在无失真压缩中的可行性,同时通过对小波变换和边界问题进行的具体分析,提供了该小波变换的另一种算法,使之适合于快速的,渐进性的直至无失真的图象压缩。     

基于正交小波变换的信号降噪算法研究

提出了一种基于正交小波变换的信号降噪方法,深入研究了小波变换中的信号分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以取得较好的去噪效果。     

小波变换在图像压缩领域中的应用

小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,同时具有理论和应用的双重意义。由于小波变换具有传统的DCT正交变换的能量紧致性,同时还具有与人类视觉系统很相似的特性,因此在图像压缩领域受到关注。文章介绍了小波理论及正交小波变换的快速算法（Mallat算法）,分析了小波变换的统计特性,讨论了小波变换在图像压缩领域内的应用。     

Labview环境下Mallat正交小波变换快速算法的实现

分析了动态连接库(DLL)的工作原理,介绍了Labview环境下动态连接库(DLL)的构建和调用方法,在分析Mallat正交小波变换快速算法的基础上,构造了小波变换动态连接库,借助于Labview的高级语言编程接口功能,通过进一步设计,将Mallat算法引入到Labview环境中,扩充了Labview的功能,并对Labview下的Mallat小波变换算法进行了实验验证。     

非线性小波变换在图像去噪中的应用

本文基于一种非线性小波变换阈值改进法,结合离散正交小波变换系数分解计算和阈值处理,实现二维图像去噪,并用Mallat算法对加噪图像进行了验证。     

一种基于双正交小波变换的图像数字水印算法

利用双正交小波变换在图像处理中的良好性质，提出了一种图像数字水印嵌入算法。在此算法中，对水印信号进行了置乱和逼近两个步骤的预处理，所生成的两个密钥确保了水印的安全；在嵌入水印时由于采用了取代的方式，使得提取水印时不需要原始图像的参与。实验表明，该算法能够抵抗诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何裁剪以及滤波等常见的攻击，具有较强的鲁棒性，是一种行之有效的水印方法。     

一种基于精确度的降分辨率视频转码运动矢量合成算法

针对现有的降分辨率视频转码运动矢量合成算法没有考虑输入运动矢量的精确度,从而使得合成误差较高的问题,提出了一种基于精确度的降分辨率视频转码运动矢量合成算法。该算法分为两次合成,首先基于绝对差值和（SAD）对转码输入流中的运动矢量进行平均合成,然后再基于率失真函数,对转码输出流中的相邻运动矢量和第1次合成得到的运动矢量进行选择合成。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法在保持较低计算复杂度的情况下,显著降低了运动矢量合成的误差。     

两种整数可逆双正交小波变换的渐进性无损图象压缩性能的比较研究

整数CDF(2,2)、CDF(2,4)可逆双正交小波变换可以由加法和移位完成,运算速度快,便于硬件实现。CDF(2,2)结合SPIHT编码的无损图象压缩比与ARJ,JPEGLS,整数Haar变换结合DPCM相比分别平均提高了40%,30%,15%左右。而CDF(2,4)与CDF(2,2)的对比研究结果表明,CDF(2,4)的渐进性直至无损图象压缩性能好于CDF(2,2)。     

基于小波变换的医学图像压缩技术

分析了医学图像压缩的必要性,简要介绍了二维离散小波变换和Mallat算法,在此基础上探讨了基于小波变换的医学图像压缩技术。实验结果表明,小波变换算法具有较高的压缩比和较好的图像恢复质量。     

小波变换技术及其在图像压缩中的应用分析

小波变换是一项重要的变换编码技术,它采用多分辨率分析方法,克服了傅氏变换的缺点,解决了时间和频率分辨率的矛盾,具有很好的局部化时频分析特性。多分辨率分析及Mallat算法为小波基的构造和快速变换提供了理论基础。该文阐述了小波变换原理,并实现了在MATLAB环境下图像小波变换压缩的模拟仿真。     

一类双正交小波构造及其压缩性能分析

在应用提升框架构造一类双正交小波中,W.Sweldens等给出了预测算子和更新算子的一种求法。论文从时域角度出发,应用多分辨率分析理论、完全重建条件和脉冲函数给出了预测算子和更新算子的另一种求解方法,进而得出了对偶小波函数、对偶尺度函数、主小波函数和主尺度函数的显式表达式,与W.Sweldens等的方法相比,该文的方法更为简单易行。仿真结果表明,论文构造的小波具有优良的压缩性能。     

结合小波变换的独立元心电信号增强

论文应用小波变换的Mallat算法从一路带噪心电信号构造了另两路观察信号,从而满足独立元分析要求的观测信号向量维数不小于独立信号向量维数的条件;在此基础上,采用FastICA算法对三路心电信号进行独立元分解,分离效果理想。     

小波分析及其应用

小波分析是传统傅里叶分析发展史上里程碑式的发展，近年来成为众多学科共同关注的热点。文章在小波变换的基础上，介绍了小波变换的一种快速算法-Mallat算法。在此基础上将其应用于信号分析与处理，对故障信号进行分解与重构，通过分析实验结果可知，高频部分能够清晰地反映信号的转折点，而这些点正是故障诊断所需的重要信息，通过对这些信息的分析可以得出故障点的位置。因此，可以推断小波分析在信号的奇异性位置检测方面是有效的。