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提出了一种自适应提升小波变换算法,该算法是根据待分析信号的局部特点,自适应的选择更新器,自适应更新器的选择,主要是保持图像边缘不被平滑,防止出现大的小波系数。为确保系统的稳定性,又提出了采用先更新后预测的提升结构。在此结构中,预测过程不影响更新过程,这也为自适应算法的重构提供了有利条件,由于稳定性高、高频系数小以及能够完全重构,使得此方法有利于压缩性能的提高。通过实验证明了该算法的有效性。 相似文献
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提出一种基于分块的图像编码方向自适应提升小波变换( DA-LWT),在每级变换中采用固定的方向块大小,仅保留一、二级变换所产生的方向信息,更高级别的方向由其前两级预测获得,从而减少边信息的开销。根据图像块的最小预测残差能量自适应选择滤波器的滤波方向,有效消除图像相邻像素间的冗余,降低高频系数能量。采用基于分数像素插值方案,提高方向分辨率。实验表明,DA-LWT的变换系数具有更好的“零树”特性,可取得比传统提升小波变换更好的编码效率和视觉效果。 相似文献
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为解决传统的提升法小波变换容易模糊掉很多局部结构信息的缺陷,提出了一种自适应提升算法,该算法运用提升法的灵活性,通过引入局部的梯度信息G和一个决择算子D,并根据梯度信息来产生不同的决择输出,不仅能够自适应地选择不同的滤波方式,而且可使其具有自适应处理信号局部信息的能力.实验结果表明,运用此算法进行小波分解比传统的提升法小波分解的效果要更好.另外,该自适应提升算法在信号降噪和图象的边缘检测方面亦有广阔的应用前景. 相似文献
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自适应提升小波变换与信号去噪 总被引:4,自引:0,他引:4
文章引入了基于提升法的自适应离散小波变换,根据LMS自适应法使伯恩斯坦预测算子自适应匹配特定的数据序列,而且应用该方法于信号的软域值去噪,数值仿真实验表明自适应提升小波变换同经典的小波变换相比,去噪后信号的信噪比效率相近,提升方法的优点在于其设计上的灵活性和计算简单。 相似文献
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由于小波具有良好的时频特性,对于平滑图像,利用固定尺寸的小波滤波器滤波可以获得良好的分解结果.然而对于具有较多突变点的图像而言,采用固定尺寸的小波滤波器进行滤波并不是一个理想的选择.基于Heijman等人提出的2维自适应更新提升格式,本文提出了一种双自适应的小波变换算法,在更新与预测过程均采用自适应算法.最后,对标准图像进行测试分析,实验结果表明该算法在图像精确重构不需要额外的附加信息,且可以提高图像的峰值信噪比(PSNR). 相似文献
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对局域网和广域网上大量突发网络流量的分析结果表明,网络流量普遍存在着自相似性和长相关性,其中赫斯特指数是表征网络流量突发性的重要参数。以小波提升框架为基础,结合相关系数分析法,给出了自适应的赫斯特指数估计方法,与传统的小波估计法相比,该法执行原位计算,使计算复杂性减少了约一半,同时该方法在一般意义上是无偏的。分形高斯噪声和真实突发网络数据的仿真结果均表明,自适应方法比传统估计方法具有更高的估计精度,能够自适应地选择最优尺度区间,因此可望应用于高速网络的网络管理和实时控制。 相似文献
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二维离散小波变换计算量较大,并要求相当大的缓存空间,使JPEG2000在星载图像压缩和小型便携式设备中的应用受到限制。基于行的小波变换能降低对存储容量的要求,后拉伸变换的提升算法能减少离散小波变换的乘法运算量。为此,提出了一种基于行的快速提升算法,该算法将行列运算操作结合起来进行,以累进方式完成列向小波的提升步计算,节省了内存;并且充分利用了后拉伸变换的优点,减少了乘法运算量。 相似文献
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分析了小波的消失矩特性对图像重构误差的影响,提出了利用提升算法提高双正交小波消失矩的改进算法。通过提升算法对传统小波提高消失矩,改善了小波的性能,使小波具有更好的振荡性,能够更好地捕捉图像的细节,从而提高了重构信号的精确度。根据磁共振图像的特点及其噪声的分布特性,提出了一种对小波系数进行分块处理的阈值去噪方法。通过对分解后每个层次上的各高频系数矩阵分为多个子矩阵分别进行不同阈值的选取,实现在不同的对比度区域选取不同的阈值的目的,从而使阈值的选取更具有自适应性。 相似文献
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针对经典和提升小波变换共同的缺陷,提出基于EMD和自适应提升小波分析的图像增强算法。对二维图像信息作EMD分解,提取出图像信息的IMF分量,对此IMF分量进行自适应提升小波分解并重构,得到增强图像。仿真及实验结果表明该方法具有有效性和实用性。 相似文献
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针对小波分析存在的边界问题,提出一种基于提升方案的冗余Haar小波变换(Haar_RLWT)。使用该方法得到的系数序列,在具备时移不变性的同时,消除了右侧边界存在数据畸变的现象,使小波分析技术结合神经网络等传统预测模型的方法应用于时间序列预测任务具备可行性。同时为进一步提高预测效果,引入神经网络集成技术以改善网络泛化能力。实验表明,该综合预测模型预测效果与稳定性优于传统预测模型。 相似文献
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图像融和是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像进行信息融合的过程,主要用于消除来自不同传感器图像中目标的位置差异。在分析常见算法的基础上,提出了一种新医学图像融合算法,新算法以提升格式小波变换为基础,利用图像多级小波分解后近似分量的轮廓相似性进行图像的快速融合。实验结果表明,新方法高效精确。 相似文献
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文章探讨了一种新的基于提升小波变换的图像融合算法。该算法能够有效地解决目前常用的多尺度分解方法所存在的运算速度慢、对内存的需求量大、不适于实时应用的局限性。同时,该算法可以最大限度地保留待融合图像的信息,提高了待融合图像的清晰度。实验结果表明,该算法在执行时间和融合后的图像质量上都优于传统的方法。 相似文献