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．     

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。     

利用子波变换的图象压缩编码技术

从1988年Malial将子波交换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法，开创了子波变换在图象处理中的应用．于波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计在1996年将会高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世．本文将综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。     

基于小波分解红外雷场目标提取方法的研究

为提取低信噪比红外雷场图象中的目标,采取了一种基于小波分解和能量特征的目标提取方法.根据目标与环境背景在图像小波变换域能量分布特性的不同而对小波分解得到的各变换域通道能量特征值进行计算,并以此为依据提取出目标.实验结果表明,该方法对红外雷场图象有较好的处理效果.     

小波变换在语音基音周期提取中的应用

近年来，小波分析得到了迅速发展，尤其在数字通信、计算机图象处理等领域中得到广泛应用。目前基于数学严密性和完善性的小波分析不仅应用于理论研究方面，还应用于实际问题的解决方面。分析了小波变换在语音信号基音周期提取中的应用及其具体解决方案。     

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。     

基于小波变换的红外图象多尺度边缘检测

本文讨论了小波变换及其应用于多尺度图象边缘检测的原理，对一幅红外图象给出其多尺度边缘检测的计算机仿真结果，而且与传统的边缘检测方法进行比较，从而得出基于小波变换的多尺度边缘检测是一种较好的方法     

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。     

小波理论及其在图象处理中的应用

小波分析被认为是现代分析学的一个重大突破,它正在科学技术界引起一场轩然大波。短短几年里,它已成为信号分析、图象分析、量子物理等众多领域的研究热点。本文介绍了小波理论的发展历史,综述了小波理论的研究现状,讨论了小波理论在图象处理中的具体应用,展望了理论的发展前景。     

DCT变换在多媒体数据处理中的应用及仿真实现

论文介绍了离散余弦变换在数字图象处理中的应用,并使用MATLAB软件就离散余弦变换在音频、图象信号处理中的具体应用进行了仿真实现.通过仿真实验验证,离散余弦变换能够对图象等多媒体数据进行压缩处理,压缩处理之后的数据对原图象或音频信号的重建效果好,对多媒体数据的处理研究具有一定理论指导意义.     

基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测

红外图像序列中弱小目标的检测是图像处理应用的一个重要研究领域。由于弱小目标很难从背景杂波中分离出来,所以弱小目标的检测是一个难点。介绍了一种基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于累积量的自适应滤波器对高频小波系数进一步处理,使得图像信噪比大大提高,同时保留了目标信息。最后应用一些序列处理方法来进一步提高检测的性能。利用实测数据所做仿真实验结果表明该方法的有效性。     

小波变换在数字图像处理中的应用

小波变换在数字图像处理中的应用是小波变换典型的应用之一。由信号分析中傅里叶变换的不足引出小波变换,然后简单介绍了小波变换的定义和种类,分析了小波变换的性质和Mallat算法,总结了小波变换在数字图像处理中的四种应用：基于小波变换的图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合,分析了四种应用的过程及特点,同时进行了相应的Matlab试验与仿真。试验结果表明,小波变换在数字图像处理中的应用切实可行、简单方便、效果好、有很强的实用价值,有较好的应用前景。     

基于FPGA的小波图像实时处理方法

基于小波变换的滤波方法应用于红外图像处理中可以在降低噪声的同时提升图像细节,有效改善图像画质.介绍了一种采用FPGA的小波图像处理方法及其硬件处理架构.通过合理有效地进行算法硬件设计,在单片FPGA芯片上实现了图像的实时处理,有利于红外机芯的小型化.     

小波分析在图像处理中的应用

小波分析应用在图像处理中是小波分析较常见的应用之一，在小波分析的理论基础上。简要介绍了小波分析在图像处理中应用，重点介绍了在图像压缩中的应用。结果表明，小波分析应用在图像压缩中，压缩效果较好。     

基于小波和Context模型的海面红外弱小目标检测

红外图像中弱小目标的检测一直是图像处理领域的热点和难点.介绍了一种基于小波变换和Context模型空间自适应滤波的红外弱小目标检测算法.该方法首先利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于Context模型的空间自适应滤波器对高频系数做进一步处理,提高信噪比,最后采用基于Bayes分类算法的迭代门限进行图像分割.实验结果表明,与高通滤波相比,该方法能够更有效地检测出弱小目标.     

提升多小波变换及其在图像编码中的应用

多小波是一种新的小波．他在理论上所表现出来的优势以及他在应用领域所具有的潜力．使其受到高度重视。在短短的几年时间内，他在图像处理方面的应用已取得了一定的成效。提升方法不仅是现存小波变换的一种快速算法．而且是构造新的小波变换的一种工具。根据提升方法和多小波变换的特点，介绍了一种实现多小波变换的提升方法．并把这种提升多小波变换应用于图像处理，结果表明有很好的效果。     

RAPID PROTOTYPING - Framework for FPGA-based discrete biorthogonal wavelet transforms implementation

The discrete wavelet transform has taken its place at the forefront of research for the development of signal and image processing applications. These wavelet-based approaches have outperformed existing strategies in many areas including telecommunication, numerical analysis and, most notably, image/video compression. The authors present an investigation into the design and implementation of 1-D and 2-D discrete biorthogonal wavelet transforms (DBWTs) using a field programmable gate array (FPGA)-based rapid prototyping environment. The proposed architectures for DBWTs are scalable, modular and have less area and time complexity when compared with existing structures. FPGA implementation results based on a Xilinx Virtex-2000E device have shown that the proposed system provides an efficient solution for the processing of DBWTs in real-time     

Statistical properties of bit-plane probability model and its application in supervised texture classification

The modeling of wavelet subband histograms via the product Bernoulli distributions (PBD) has received a lot of interest and the PBD model has been applied successfully in texture image retrieval. In order to fully understand the usefulness and effectiveness of the PBD model and its associated signature, namely, the bit-plane probability (BP) signature on image processing applications, we discuss and investigate some of their statistical properties. These properties would help to clarify the sufficiency of the BP signature to characterize wavelet subbands, which, in turn, justifies its use in real time applications. We apply the BP signature on supervised texture classification problem and experimental results suggest that the weighted L(1)-norm (rather than the standard L (1)-norm) should be used for the BP signature. Comparative classification experiments show that our method outperforms the current state-of-the-art Generalized Gaussian Density approaches.     

Performance comparison of masking models based on a new psychovisual test method with natural scenery stimuli

Various image processing applications exploit a model of the human visual system (HVS). One element of HVS-models describes the masking-effect, which is typically parameterized by psycho-visual experiments that employ superimposed sinusoidal stimuli. Those stimuli are oversimplified with respect to real images and can capture only very elementary masking-effects. To overcome these limitations a new psycho-visual test method is proposed. It is based on natural scenery stimuli and operates in the wavelet domain. The collected psycho-visual data is finally used to evaluate the performance of various masking models under conditions as found in real image processing applications like compression.     

The dual-tree complex wavelet transform

The paper discusses the theory behind the dual-tree transform, shows how complex wavelets with good properties can be designed, and illustrates a range of applications in signal and image processing. The authors use the complex number symbol C in CWT to avoid confusion with the often-used acronym CWT for the (different) continuous wavelet transform. The four fundamentals, intertwined shortcomings of wavelet transform and some solutions are also discussed. Several methods for filter design are described for dual-tree CWT that demonstrates with relatively short filters, an effective invertible approximately analytic wavelet transform can indeed be implemented using the dual-tree approach.