小波分析及其在视频编码中的应用

小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,理论深刻,应用十分广泛.它被认为是傅立叶分析方法的突破性进展.作为一种技术工具和方法,小波变换在各个领域得到很好的应用.小波分析用于信号与图象和视频压缩是小波分析应用的一个重要方面.它的特点是压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图象的特征不变,且在传递中可以抗干扰.本文就小波变换的概念、视频编码的基础知识以及小波变换视频压缩的基础理论作了简单的介绍.     

小波变换在红外图象处理中的应用

小波变换近年来在图象处理中的应用日益受到人们的关注。小波变换可能同时在时间（或空间）和频率域对信号进行分析，是多分辨率分析的有力工具。本文介绍了小波变换在红外图象处理中的应用，例如红外／可见光图象的配准与融合，红外图象增强，红外图像中的微弱目标探测等。     

小波变换在侦察图象中的应用

文中分析了几种侦察图象的数据特点,介绍了基于小波变换的图象压缩编译码在军事侦察图象压缩中的应用。     

小波理论及其在惯性导航系统中的应用前景

本文首先简要叙述了小波理论产生的实际背景及其在信号压缩与编码，计算机视觉与图象处理，地震信号的分析中的应用，然后介绍了小波变换的基本知识及惯导系统的基本原理和误差分析，最后介绍了小波变换在惯导系统中的应用前景，包括系统的故障诊断，陀螺漂移的建模等。     

基于提升小波的数字图像压缩编码

小波分析是对短时Fourier分析的重要补充和改善。它发展了短时Fourier变换的局部化思想。在时域——频域内具有良好的局部分析特性。文章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、压缩编码过程。实验证明，小波变换在图像压缩中的应用可以有效提高压缩效率和重构后图像的质量。     

图象多通道小波分析的实现

小波变换是近年来兴起的一种时频城信号分析理论，是信号分析处理的一种强有力的新工具．本文根据小波变换的特点，在Mallat多分辨分析的基础上，将小波的“多通道”多分辨分析，推广到了“多通道”多分辨分析、讨论了多通道小波分析的理论和实现方法，并将这一理论应用到了图象处理，实现了图象的多通道小波分析．     

基于小波变换的医学图象压缩编码

本文研究了医学图象小波变换系数的统计特征。根据医学图象的特点，提出了基于小波变换的医学图象编码方法。实验表明，这种方法具有较好的压缩编码性能，优于JPEG标准。同时，它支持逐次浮现式传输，从而能满足医学图象存储、通信、检索的需要。     

基于双正交小波变换在灰度图像压缩中的应用

小波变换是数学领域的一个新数学的分支，他在图像领域得到了广泛的应用。本文首先介绍了小波变换的基本原理，然后采用双正交小波对图像进行压缩，并对结果进行分析。     

探地雷达回波信号小波压缩方法研究

介绍了多分辨分析和小波变换的基本理论以及常用小波变换压缩数据的三种方法：只保留近似信号；全部保留近似信号及细节信号中的较大值；保留近似信号及细节信号中的较大值。将紧支集小波（Daubechies)和正交三次B-样条小波压缩探地雷达数据进行了对比，计算表明正交三次B-样条小波变换方法效果较好，而在全部保留近似信号及只保留细节信号中数值较大的系数时，压缩比大而重建雷达数据与原始雷达数据间的均方差较小。     

一种新的小波变换零树图象编码

本文在对图象的小波变换进行讨论的基础上，充分利用了小波变换后各子图象的系数对重构图象的重要程度和人眼的视觉特性，对“嵌入式零树编码”进行改进，提出了一种更加实用的图象压缩方案。该方案可获得具有较高压缩比、信噪比和较好视觉效果的恢复图象。     

基于提升小波变换对音乐信号压缩的研究

用提升方法构造传统小波,并将构造后的提升小波用于音乐信号压缩中。对一段音乐信号通过提升小波分解。并分别基于提升格式下的haar,dbN,symN小波对音乐信号进行压缩。观察仿真结果,对比基于提升小波进行压缩后的效果．得出压缩的较佳方案。再通过小波变换对音乐信号的压缩,得出基于提升小波变换的优点。     

基于双Haar小波的软门限去噪

小波变换是用于信号多尺度表示的非常有用的工具。在一些实际问题的应用中,如何选取最佳的小波,是一个非常重要的问题。本文首先提出了一种双Haar小波,它可以看作是Haar小波在三通道小波变换的推广。然后,给出了该小波在信号去噪中的应用。实例表明与Haar小波相比较,双Haar小波在信号去噪中可以给出更好的结果。     

小波变换用于信号突变点的检测

小波分析的形成是傅里叶分析发展史上里程碑式的进展，小波分析优于傅里叶变换的地方在于它在时域的频域同时具有良好的局部化性质。本文在简单介绍小波变换的基础上，着重介绍了小波变换用于信号突变的检测原理。计算机模拟结果表明，小波变换理论在信号突测中是非常有效的。     

小波分析在语音信号处理中的应用

本文介绍了小波变换及小波变换在语音信号处理中的应用,效果显著。这里主要介绍运用小波变换对语音信号的压缩和增强,给出了仿真结果并进行了分析。     

基于小波零树的图像压缩

在信号处理领域，利用小波变换进行多分辨率分解是非常实用有效的方法。由于表现一个图像最主要的部分是低频部分，因此利用小波在时、频域良好的局部定位特性，在金字塔结构小波变换的基础上对信号进行多分辨率分解，提取其低频成分进行压缩，就可以得到合适的具有一定压缩比的处理图像。再将压缩后信号进行阈值量化编码，就可以得到更高质量和压缩比的图像。     

基于小波变换和广义有限自动机的视频压缩

为了改进视频编码的比特率,提出基于小波变换的位平面模型和广义有限自动机(GFA)的视频压缩.该算法是把一个连续画面中(GOP)的视频序列作为整体做小波变换,然后对小波系数的自适应量化及位平面模型.帧间,频带间,位平面间都类似成为相同位平面模型.这样可以更好地使用广义有限自动机(GFA)来压缩位平面.最后用熵编码方式编码GFA描述的节点信息为可分级的比量流,它是一个高效可分级视频编码方案.以前多数不切实际的多媒体通信应用将可能实现.     

利用小波分析来抑制合成孔径雷达图象的相干斑噪声

本文利用小波变换来对合成径雷达图象做多分辨率分析，说明了相干斑噪声对图象的不同频率成份的影响程度是不同的，同时也说明了相干斑噪声与图象在小波变换下具有截然不同的奇异性，因此，本文提出了用小波分析来抑制相干斑噪声，实验证明了，小波分析除了能够对相干斑具有很好的抑制效果外，还保留了尽可能多的原图象的目标特征，利用小波分析来抑制相干斑噪声是一个十分吸收人的新方法。     

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...     

三维小波多分等级树视频压缩编码

提出了基于三维小波多发等级树视频压缩编码方法。通过将原始图象序列进行帧分组,并对每个图象帧组在时间、水平和垂直三维空间上进行小波变换。然后,对变换域的各个空间－时间频率了带按照其方向的不同。构成多个小波等级树,并对每个等级树分别进行ＳＰＩＨＴ编码算法。仿真实验表明了该方法的有效性。     

基于小波变换与FPGA/CPLD的视频采集压缩系统的设计

介绍了一种基于小波变换及FPGA／CPLD的视频采集压缩系统的实现方案，他适用于多种图像处理及相关领域。文中给出了硬件实现框图，具体讲述了FPGA／CPLD对双帧缓存的读写控制，以及基于小波变换的视频压缩算法DSP实现。