小波级数变换的一种离散小波变换算法

小波文献中，离散小波变换多由子带分解或拉普斯塔形分解等引出，本文从连续小波变换及小波级数变换出发，通过对采样过程的分析导出了离散小波变换的定义，离散小波变换是唯一便于Ｘ数值计算的小波变换，本文提出了一种以离散小波级数变换的算法，该算法较之Ｏ＇Ｒｉｏｕｌ的类似算法相比，可取得更好的计算精度。     

小波变换在储粮害虫图像压缩中的应用

介绍了小波变换的基本理论以及基于小波变换的图像分解和重构过程.对储粮害虫图像实现了2种图像压缩方法.通过实验结果表明,小波变换用于粮虫图像压缩有很高的实用价值.     

基于小波变换方向信息的奇异值图像去噪研究

提出一种基于小波变换方向信息的奇异值图像分解去噪方法.由于图像噪声主要集中在小波域中的高频子图部分,且系数较小,可以利用奇异值分解后较大的奇异值和对应的特征向量重构出去噪图像,然而由于奇异值分解固有的行列方向性,对于高频对角线子图重构出的图像去噪效果不理想,故采取旋转至行列方向后再进行常用的奇异值滤波.低频子图仅作简单维纳滤波,最后将去噪后的低频和高频子图进行小波反变换重构出最终的去噪图像.实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好地保留了原有的高频细节信息.     

数字图像的一种小波滤波算法

提出了一种用于图像增强的小波平滑滤波算法．该算法可根据测试图像特点改变小波变换的尺度，在区域平滑的过程中使图像的边缘锐化，较好地处理了平滑噪声和锐化边缘这对滤波技术中的矛盾．实验结果表明，该算法具有良好的滤波性能和实时性．     

基于小波变换的滤波反投影算法

滤波反投影算法是Ｒａｄｏｎ 逆变换最常用的一种数值计算方法,在ＣＴ技术和信号处理中得到了广泛的应用。本文把小波变换应用于滤波反投影算法中,给出了一种用小波变换对投影数据作滤波处理的方法,这种方法与常规方法比较,具有精度高,抗噪能力强,参数易于选取等优点。文中给出了模型和实际地震资料处理实例,证明了该方法的有效性。     

由小波变换极大值重构信号的一种简单算法

在Ｈｉｌｂｅｒｔ空间多个凸集迭代投影（ＰＯＣＳ）方法中，本文根据压缩映射原理构造迭代投影算子，实现由小波变换极大值重构信号。算法形式简单、不需要小波逆变换，易于计算机（和ＤＳＰ芯片）实现。仿真结果理想。     

Haar小波变换在图像处理中的应用

简述了小波变换的基本思想,着重叙述了使用Matlab软件小波工具包中的Haar小波对原始图像进行分解,并对不同分辨率的子图系数进行相应的运算,从而实现对原始图像的压缩、消噪、增强等处理的过程.得出了Haar小波变换用于图像处理具有速度快、处理方便、图像压缩比高、去噪效果好、图像特征保持性好等优点的结论,为进一步研究基于小波变换的图像处理技术提供了一定的依据.     

小波变换技术在指纹图像预处理中的应用

介绍了小波变换技术,并采用小波分解与重构方法对指纹图像进行小波压缩、去噪和增强处理．实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行处理能够获得较满意的结果．     

一种改进的基于小波变换的图像去噪算法

提出一种改进的多参数小波阈值算法,通过调节因子k和r可以适应阈值λ的变化,与传统的硬阈值和软阈值法相比较,新算法去噪效果明显,尤其适用于去除强高斯噪声。以源图像和去噪后图像的峰值信噪比最大为依据,采用粒子群优化算法来选择自相应的调节参数,对新算法进行实验验证,仿真结果表明,新算法不仅可以有效去噪,而且可以避免高频信息的...     

一种改进的基于小波变换的图像融合算法

提出了一种改进的基于小波变换的图像融合算法。对待融合图像进行小波变换,从而得到低频和高频分量,然后针对低频分量和高频分量采用不同的融合策略。对于低频分量,提出一种根据相关系数进行加权平均的融合策略;对于高频分量,采用局部方差最大的融合策略。最后,利用熵、平均梯度等评价融合效果。仿真实验表明,该算法有效地提高了熵、平均梯度值,在较好保持原始图像信息的情况下丰富了图像的细节信息。     

基于小波包变换的自适应线性均衡算法

在分析小波包和传统自适应线性均衡的基础上,提出了一种基于小波包变换的自适应均衡器结构,并结出了相应的自适应均衡算法,与通常的基于小波变换的自适应均衡算法相比,该算法利用了小波包对小波空间的进一步划分,因此其对信号的去相关能力比小波变换更强,仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且计算量增加较少,易于实时实现。     

改进的小波阈值语音去噪算法

小波阈值去噪算法简单,计算量小,但是硬阈值函数的不连续性会造成信号的振荡,软阈值函数太过光滑会造成信号高频信息丢失.基于两种阈值函数存在的缺点,在小波变换理论基础上研究了一种改进的小波阈值语音去噪算法,提出了一种改进的阈值函数,同时也提出了修正阈值的修正系数.最后通过MATLAB仿真结果证明该方法在一定程度上可以去除噪声,减少信号的振荡,保留原信号的特征尖峰点信息,降低了信号的失真,更好地估计原始信号,明显改善了语音质量.     

基于小波变换的光声成像算法

为了进一步提高光声重建图像的质量,利用小波变换的多维多分辨率特性对光声图像进行消噪,将小波包的分解和重构理论与统计差值相结合对光声图像的细节部分进行增强。由仿真和实验结果表明,重建图像经过小波降噪和图像增强后,其对比度相对滤波反投影算法的光声像得到了明显的提高,其分辨率由0.55 mm提高到0.48 mm,该算法将为病变组织的正确诊断与治疗提供了更高的精度和准确度。     

一种基于标准正交基的小波分解与重构的计算方法

提出了基于标准正交基的小渡分解与重构的计算方法，并给出了正交小波分解与重构的推导过程．与传统方法相比。该方法具有相同的结论，但推导方法简单，易于理解。     

基于双正交小波变换的自适应图像水印算法

提出的基于双正交小波变换的盲水印算法,综合利用小波域中频各子带系数分布特点,选取重要边缘位置嵌入水印,水印强度可根据所处的嵌入位置自适应调节。实验结果表明：该算法能够有效抵抗附加噪声、裁剪和压缩等常见攻击,具有较强的不可见性和鲁棒性。     

一种基于小波变换的白噪声消噪方法的改进

传统的小波变换软阈值消噪方法是基于分布不均匀的信号和白噪声在小波变换下具有不同的传播特性,该方法比较简洁,并在一定程度上是有效的。在这种方法的基础上,提出了一种估计小波系数的模平方处理改进方法,它可以促使信噪分离。与原有的方法相比,脸用改进方法明显地提高了信号消噪所得信噪比增益。     

基于小波变换的静音与语音分割新算法

含噪语音信号的静音与语音分割,即端点检测问题是语音识别至关重要 的一步,为了提高语音分割对环境的适应性,提出了一种利用小波变换分割含噪语音信号中静音与语音的新算法,该算法首先将语音信号进行小波变换,利用小波系数去噪,然后选择小波部分子带跟踪信号的能量变化以分割语音与静音,仿真实验表明该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

一种基于小波变换域的数字水印算法

水印的鲁棒性是目前数字水印研究的热点,设计鲁棒水印的重要性在于,即使含有水印的多媒体信息遭到了试图去除水印的攻击,例如压缩和加噪,也能够完全检测出其中所嵌入的水印,因而鲁棒水印在数字产品版权保护中具有十分重要的意义,文中研究了基于小波变换域的数字水印算法,通过将原始图像进行3级小波分解,然后选取中频带嵌入数字水印,通过定义小波系数与水印嵌入强度因子之间的函数关系,提出了一种自适应于原始图像特征的数字图像水印算法,实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、中值滤波、加噪等具有较好的鲁棒性。