子波滤波技术在信号分割中的应用

子波滤波技术在信号分割中的应用王文陆，严瑛白，金国藩，袁弋非（清华大学精仪系，北京１０００８４）近年来，子波变换技术的发展极为迅速，已被广泛应用于计算机视觉、地震信号勘探、数据压缩等方面。对于一个信号的子波变换，在频谱域中就是信号频谱与一系列子波谱的...     

子波变换及其在光信息处理中的应用

子波变换及其在光信息处理中的应用杨罕，李爱民，聂守平，卞松龄（南京理工大学４３２教研室南京２１００９４）子波变换是光信息处理中的一个重要工具，与常用的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换、Ｇａｂｏｒ变换相比在分析瞬态信号方面有很多优点。本文详细介绍了子波变换的基本原理...     

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。     

光学子波变换（2）实验结构及技术

本文描述了子波变换在频谱域中的表达，讨论了光学子波变换的特性。着重介绍了一维的和二维的光学子波变换实验系统和实验技术。并报道了我们用光学子波变换方法对一维信号的分割和对二值图象特征提取的实验结果。     

子波变换理论及其在信号处理中的应用

详细论述了子波变换理论的发展状况，对子波变换的定义、性质、与傅立叶变换的关系、时频分辨率及对非平稳信号的分析能力作了剖析，给出了子波变换在信号处理中的应用情况，最后指出了其发展方向。     

图像子波／分类矢量量化及其在指纹识别中的应用

提出了适用于子波变换系数的矢量量化方法－－子波／分类矢量量化（Ｗ／ＣＶＱ）。以子波变换系数中对应于图像边缘信息的零交叉片段的具体情况为依据，将子波变换图像矢量分为不同的类别，然后为各类矢量建立码本。初步实验结果表明，该方法能克服传统矢量量化编码子波交换系数不能准确恢复有关边缘信息的缺点，此结果在光学实时指纹识别系统中的应用表明，它能够充分保留原因图像的信息，保证识别系统的准确识别。     

数字信号处理中的子波变换技术

子波变换技术是当今世界数字信号处理等学科领域研究的热点之一。本文介绍了子波变换技术的发展概况，论述了子波变换的基本原理和基本方法，并分析了该技术在信号时频分析中的优越性。     

基于视觉生理的子波变换及在图象处理中的应用

本文主要分析了初级视觉中神经节细胞的感受反应将其感受响应函数作为基本子波函数(子波母函数),由此得出一对应视觉生理特性的二维子波变换,并且分析了这一子波变换在图象多分辨率轮廓提取中的应用。     

用计算全息法实现二维Morlet子波变换

应用计算全息制作子波匹配滤波器实现光学Morlet子波变换，并给出了Morlet子波变换计算机模拟结果和光学实现的实验结果，两者相一致.     

一种二维离散子波变换的滤波器结构

子波变换具有良好的时间（空间）频率局部化性能，在图象子带编码中二维离散子波变换是一种接近理想的子带分析／综合子系统．本文提出一种利用一维离散子波变换实现二维有限长离散子波变换的方法，同时给出了二维离散子波正变换（DWT）和反变换（IDWT）的滤波器实现结构．实验结果表明新的方法具有良好的重构性，完全适用于图象压缩编码系统中的分析／综合子系统．     

基于小波域的模糊化区域竞争模型的图像分割方法

本文中提出了一种基于小波变换的模糊化区域竞 争图像分割算法。该算法利用小波变 换在纹理分类 的优越性,在模糊化区域竞争算法的框架下对图像实施非抽样小波变换,建立起基于小波域 的统计特征参 数,并根据此特征参数构造能量函数。在算法求解过程中,通过采用快速迭代算法加快算法 求解的速度。 本文提出的图像分割算法可以有效地降低信噪比的敏感性,有效地解决模糊图像分割问题。 实验结果表明, 本文提出的分割方法在分割质量和速度上比经典的主动轮廓模型和模糊化区域竟争分割算法 更具有优越性。     

Color image segmentation using adaptive color quantization and multiresolution texture characterization

This paper presents a new hybrid color image segmentation approach, which attempts two different transforms for texture representation and extraction. The 2-D discrete wavelet transform that can express the variance in frequency and direction of textures, and the contourlet transform that represents boundaries even more accurately are applied in our algorithm. The whole segmentation algorithm contains three stages. First, an adaptive color quantization scheme is utilized to obtain a coarse image representation. Then, the tiny regions are combined based on color information. Third, the proposed energy transform function is used as a criterion for image segmentation. The motivation of the proposed method is to obtain the complete and significant objects in the image. Ultimately, according to our experiments on the Berkeley segmentation database, our techniques have more reasonable and robust results than other two widely adopted image segmentation algorithms, and our method with contourlet transform has better performance than wavelet transform.     

基于小波变换的图像分割技术研究

图像分割是一种重要的图像分析技术.近年来,对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点.介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值.实验结果表明,该方法具有较好的抗噪声性能.     

基于局部特征差异的异源图像融合算法

针对现有异源图像融合多以光学 图像为主、合成孔径雷达 (SAR)图 为辅和 光学图像 极易受 传播媒介 干扰 且 不 能同时保留纹理细节与颜色信息 等 问题, 提出一种新的基于局部特征差异的异源图像融合算法。 首先通 过 自适应分割 将 SAR 图像划分为规则特征区和不规则特征区两个区域;然后 进行 平移不变 离散 小波变换(SIDWT), 再根据 局部特征差异 性 设计 融合规 则,将 SAR 图像与全色遥感(PAN)图像的 小波系数 进行融合 , 以期保留图像的特征 信息与色彩信息 ;最后 通过 信息量 、 清晰度等 客观 评价指标 对 融合结果进行评价与分析 。 仿真实验 证明 了算法的有效性。     

基于改进的双水平集的MRI图像快速分割方法

针对MRI图像具有高噪声与灰度不均的特点,提出了结合小波变换与中值滤波的去噪预处理的双水平集的快速分割方法。对于MRI图像存在的多种噪声问题,利用小波变换去除高斯噪声,采用中值滤波去除椒盐噪声,对原始图像进行预处理。在传统的双水平集模型中增加一个自适应的加速因子,对去噪图像进行快速分割得到分割效果图。实验结果表明,改进的算法显著加快了图像分割速度,既有较强的抗噪性,又保留了图像的细节信息,且无需重新初始化,取得了良好的分割效果。     

实现图像光学微分的方法研究

光学图像微分（边缘增强）是光学信息处理中突出信息的一种重要方法。本文介绍了全息复合光栅和光学子波变换在实现图像边缘增强中的应用,并进行了实验研究和原理分析。实验结果表明这两种方法都是实现图像边缘增强的有效方法,相比较而言,光学子波变换更为快速和实用。     

分形维数与光学小波变换

用光学方法成功地进行了分形图像的小工测出其分形维数。分形维数值的测定可以推动分形动力学的研究与发展。实验证明,光学小波变换不失为一种实时分析分形图像的重要方法。     

Image segmentation using a texture gradient based watershed transform

The segmentation of images into meaningful and homogenous regions is a key method for image analysis within applications such as content based retrieval. The watershed transform is a well established tool for the segmentation of images. However, watershed segmentation is often not effective for textured image regions that are perceptually homogeneous. In order to segment such regions properly, the concept of the "texture gradient" is introduced. Texture information and its gradient are extracted using a novel nondecimated form of a complex wavelet transform. A novel marker location algorithm is subsequently used to locate significant homogeneous textured or non textured regions. A marker driven watershed transform is then used to segment the identified regions properly. The combined algorithm produces effective texture and intensity based segmentation for application to content based image retrieval.     

基于联合变换相关的光学小波实时图像边缘增强

提出了一种基于联合变换相关的光学小波实时图像边缘增强的方法.选用Mexican-hat小波,利用小波函数的多分辨率特性,用联合变换相关的方法实现了缩放后的小波母函数与待识别图像函数的互相关(即边缘增强图像),得到了较满意的实验结果.