图像多小波域矢量量化策略

提出一种基于多小波变换结合矢量量化的图像编码算法(MDWT VQ)。首先对图像进行多小波分解,然后对高频系数用改进后的LBG算法形成的码书进行VQ编码。算法充分利用了多小波域不同分辨率层间各方向子图像的相似性,仅对最高分辨率层进行码书地址索引,低级分辨率层的系数按照一定的组织形式直接套用最高分辨率层的地址索引信息。对比实验的结果验证了该算法在提高图像的重建质量以及在降低位码率方面均比传统的单小波图像编码算法有一定的提高。     

基于小波变换的多分辨率锥束CT图像快速三维重建算法

为了解决FDK重建算法在锥束CT重建中运算量大,耗时较多,以及针对不同的应用环境提供不同分辨率的3维医学图像问题,该文提出一种基于小波变换的多分辨率锥束CT图像快速3维重建算法。首先对采集到的投影图像进行相应尺度的小波变换,得到各尺度小波分解系数,选择相应尺度的小波系数进行FDK重建,可以得到相应低分辨率的3维图像数据,还可根据需要由得到的低分辨率重建数据分别沿着径向取断层图像,进行相应的小波逆变换,进而得到高分辨率的3维图像数据。实验数据表明,该方法不仅能够得到不同分辨率的3维图像数据,而且相较于传统的FDK算法生成分辨率相同、精度相近的高分辨率3维图像数据,重建速度可以提高1倍以上。     

数字助听器中单通道语音增强算法的研究

传统多通道补偿算法忽略保护语音特征,容易造成语音结构变形和识别率低等问题。为了解决上述问题,本文提出了一种基于多分辨率小波的单通道语音增强算法。利用多分辨率小波对信号进行分解与重构,提取出语音信号的频谱包络,得到特征点出其信息并依此计算补偿增益,再利用插值算法计算出整个频谱的增益并对其进行响度补偿。仿真实验以及主观性能测试的各项结果均表明该算法能够在对语音进行补偿的同时有效地保护语音特征,提高言语识别率,达到比较理想的效果。      

基于光流法的多分辨率电子稳像算法

针对动载体摄像系统中视频序列受载体姿态运动及抖动的干扰而出现的不稳定现象,提出一种基于光流算法的多分辨率电子稳像算法。首先,通过划定有效的运动估算区域取代对整帧图像的计算以降低计算量;然后,利用基于光流算法的多分辨率分层运动估计快速并精确地计算出包含平移、旋转以及缩放运动的相邻帧间仿射变换参数;最后,采用固定帧补偿算法,利用求得的仿射变换参数,对图像进行运动补偿,消除或减轻图像序列帧间的随机抖动,达到稳像的目的。实验结果表明,针对包含运动目标的动态场景,该算法可以精确地检测出视频序列帧间平移、旋转以及缩放等复杂的抖动,水平和垂直方向的稳像精确度小于1pixel,保证视频序列的稳定输出,可应用于目标跟踪系统中。     

一种有效的图像复原方法

图像超分辨率复原技术是由一序列低分辨率变形图像估计一幅或多幅较高分辨率的非变形图像,同时还能够消除加性噪声以及由有限检测器尺寸和光学产生的模糊,是图像融合领域中的一个重要分支。先把高分辨率图像变换成低分辨率图像,然后对低分辨率图像进行运动估计和运动补偿计算,最后再把低分辨率图像映射灰高分辨率图像。     

基于小波融合的图像残差金字塔超分辨率研究

提出了基于小波融合的残差金字塔超分辨率方法.算法包括2部分:1) 通过残差金字塔分别估计多幅低分辨率图像的高频信息;2) 对获得的多幅高分辨率图像进行小波融合.图像的低频部分采用能量加权法融合,高频部分采用最大值规则融合,融合后经过小波反变换得到最终的高分辨率图像.研究结果表明,该算法避免了大量的迭代运算,降低了计算复杂度,使大尺寸图像的超分辨率成为可能.     

多分辨率多上下文的脑磁共振图像自动分割

文章提出了一种新的脑磁共振图像自动阈值分割算法,该算法综合多分辨率和多上下文的思想,具有更好的抗噪声能力。多分辨率阈值法只考虑了多尺度下灰度级的一致性,不能兼顾图像各局部之间的不均匀性,而多上下文方法恰好弥补了这方面的不足。临床脑磁共振图像实验的结果表明,多分辨率多上下文的算法(MRMC)改进了分类精度,抗噪声能力优于单上下文的方法。     

多分辨率CS-LDP及其人脸识别应用

提出了一种基于多分辨率的中心对称局部二阶微分模式(multi-resolution center-symmetric local derivative pattern,CS-MLDP)的人脸图像识别算法。CS-LDP算法仅仅从4个方向上提取图像纹理特征,不能充分描述图像纹理细节特征。在CS-LDP算法的基础上,通过插值运算得到更多的近邻点,再提取局部二阶微分特征,从而得到多分辨率CS-LDP算法(CS-MLDP)。     

一种基于小波域的运动估计方法

提出了一种基于多尺度边缘检测(MED)与连续小波变换(CWT)相结合的运动目标估计方法。首先,利用多尺度边缘检测算法,得到抗噪性好、边缘连续清晰的运动目标边缘图像。然后,利用连续小波变换把目标序列图像映射到运动状态参数空间。该方法同时拥有MED和CWT的优良特性。实验表明,该算法是对旋转、遮挡和有噪等复杂运动目标进行运动估计的有效方法。     

改进的图像多分辨率零树小波编码算法

本文在研究Ｓｈａｐｉｒｏ零树方法进行小波图像编码基础上，提出一种改进型多分辨率零树编码算法。本算法从客观信噪比的角度出发，以码流中增加单位码字平均所能减少的系数量化误差为依据，确定各部分小波系数参加编码的顺序，同等码率下可提高ＰＳＮＲ０．１～０．５ｄＢ，同时改进后的算法可以使编码产生的码流在原来支持多码率解码的基础上，支持多分辨率图像解码     

基于小波多分辨分析的线性预测

提出了一种对非平稳时间序列预测的新方法。通过小波多分辨分析把某些非平稳时间序列分解为若干层近似意义上的平稳时间序列，然后再用自回归模型对每层的单支重构信号进行预测，最后综合每层的预测值可得到原时间序列的预测值。仿真实验表明了该方法的优越性在于比传统的方法精度高。     

小波分析在陀螺信号滤波中的研究

介绍了小波分析进行滤波法，建立了陀螺随机漂移的数学模型，使用了4种典型的小波基对陀螺的输出信号进行多尺度的小波分解，通过软阈值法消除了由噪声产生的小波系数，通过小波重构实现了滤波，试验数据验证了方法的有效性。     

多分辨子图扩充块预测

在塔式子带分解中，一幅图像分解为一系列尺度、方向、空间局部化的子带．相同方向的子带之间存在相似性，我们利用这种相似性设计了一种图像编码方案一子图扩充快预测．为了预测子图I中的块，我们把同一方向较低分辨率的子图扩充成为一幅新的图像I，I与I具有相同的象素点数．对于子图I中的块γv今γi为I中位置相同的块，我们用γi预测γl。从而，避免了块的搜索，编码和解码时间大大减少，编码和解码过程非常简单。文章中给出了令人满意的实验结果．     

一种基于多分辨率下小波变换的体数据场表示法

以体数据场为分析处理对象,研究了一种利用小波的多分辨率来对体数据有效表示的新方法;同时结合了八叉树结构来对体数据进行编码,存储与重构,起到了压缩数据的作用。实验表明在较小的数据量下(12.5%或者更少)可以体现数据场内部的层次与结构关系,适用于频繁选择的交互式图像处理系统。     

多小波变换及其在信号滤波中的应用

多小波拥有对称性、正交性、有限支撑等这些信号处理中十分重要的特性,从而弥补了单小波的不足,具有更为广阔的应用前景.本文从滤波的角度,重点分析并设计了多小波预滤波与多小波分解系数处理方法.仿真表明多小波分析方法的优越性.     

Multiresolution coding techniques for digital television: A review

Multiresolution decompositions for video coding are reviewed. Both nonrecursive and recursive coding schemes are considered. In nonrecursive schemes, it is shown that pyramid structures have certain advantages over subband or wavelet techniques, and a specific spatiotemporal pyramid coding of HDTV is discussed in some detail. It is shown that recursive, DPCM like schemes will incur a slight loss of optimality due to a restricted form of prediction if multiresolution decomposition with compatible decoding is required. Compatibility and transmission issues are also discussed. Multiresolution transmission for digital broadcast TV is introduced. This, when combined with multiresolution source coding, achieves spectrum efficiency, robustness and graceful degradation under channel impairments.Invited PaperWork supported in part by the National Science Foundation under grants ECD-88-11111, MIP-90-14189 and Bell Communications Research.Work supported by the National Science Foundation under grants ECD-88-11111. K.M. Uz is now with David Sarnoff Research Center in Princeton, NJ 08543.     

灰度图像的多分辨特征信息度量

基于多分辨分析,从特征的统计分布、特征能量以及特征变化方向等方面给出了图像的特征信息度量方法。理论分析表明,该方法具有科学性。实验结果显示,该方法不仅对遥感和医学类图像是可行的,而且对于自然图像,当特征信息保持较好的情况下峰值信噪比下降6～7dB时图像的视觉效果仍不会降低。     

用于红外图像处理的多级滤波器VLSI结构设计

提出了一种多级滤波器的VLSI硬件实现结构。通过增加多分辨率处理,改善了多级滤波器的滤波效果;使用并行流水结构设计,提高了该滤波器数据运算的吞吐率。使用SMIC的0.35μm单元库设计,芯片面积为6万等效门,工作频率为50MHz,满足红外序列图像的实时滤波要求。     

基于小波变换的信号去噪技术及实现

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声，然后利用Matlab软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号噪声抑制和非平稳信号的去噪仿真分析。仿真结果表明小波变换去除噪声的效果比传统的Fourior变换方法具有极大的优越性。