自适应提升小波变换与图象去噪

引入了基于提升法的自适应离散小波变换，根据LMS自适应法确定伯恩斯坦预测算子的权重系数，使其自适应匹配特定的数据序列，而且应用该方法结合软域值可实现信号去噪，最后扩展该方法应用于二维图象的去噪，数值实验表明自适应提升小波变换有效地实现了图象的去噪而且保持了图像的边缘和纹理特性，提升法的优点在于其设计上的灵活性和计算简便。     

基于离散插值样条的提升小波变换

文中引入了一种对信号递归滤波的提升方法,该方法与通常的提升方法不同之处是使用IIR滤波器.探讨了空间域中基于离散插值样条的预测算子和更新算子的设计.提出的方法以插值为基础,只涉及信号的采样,不要求使用正交公式,更适合信号的处理.最后由数值仿真验证了该算法的性能,对于软阈值法小波系数去噪,提升小波变换T12同B9/7相比,前者略优于后者,提升方法的优点在于其设计上的灵活性和计算花费少.     

基于自适应提升小波信号去噪算法的改进

引入了基于提升法的自适应离散小波交换,使伯恩斯坦预测算子自适应匹配特定的数据序列,并将其应用于改进的信号去噪方法中.仿真实验表明,基于自适应提升小波变换的改进方法同一般的小波变换相比,去噪后的信号信噪比更高,且提升方法的设计灵活、计算简单.     

离散小波变换域LMS自适应消噪

本文按照自成体系的离散小波变换正交分解框架,直接从离散域出发,得出离散小波变换域ＬＭＳ（ＤＷＬＭＳ）,变换的正交性与采样率无关,并可使用Ｍａｌｌａｔ快速算法。方法可减小自适应应滤波器输入向量自相关阵的谱动态范围,提出了传统ＬＭＳ算法的收敛速度和稳定性。     

基于小波变换阈值的信号去噪

对基于小波变换的信号检测方法进行深入的研究,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成份。用非线性小波阈值的方法去噪声,使有用信号能从噪声中检测出来,提高信号的分辨率,信噪比。     

基于提升框架的一种自适应滤波方法研究

Haar小波和CDF(2,2)小波都可用提升框架的形式表示,该文把它们与无更新算子的Haar小波有机结合到一起,形成了自适应小波变换,随着信号的变化可以自动地选择合适的小波基。仿真结果表明,自适应小波变换对于含噪声的突变信号和光滑信号都有良好的去噪性能,兼具了Haar小波和CDF(2,2)小波各自的优点,适用范围更宽。     

基于小波变换的一种去噪方法

介绍信号奇异性以及它的小波描述，基于B样条理论推出一种多尺度小波变换，采有软阀值判决方式，提出一种简单，实用的小波去噪方法。     

基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究

针对实际拍摄的背景复杂、目标对比度和信噪比低的图像,在综合考滤图像去噪平滑效果、图像清晰程度和时间复杂度的基础上,提出一种基于提升小波变换和中值滤波的图像去噪方法.首先对含噪图像进行提升小波分解,再在图像高频部分进行中值滤波以改善图像的消噪效果,最后采用信噪比(SNR)与均方根误差(RMSE)和图像灰度曲面图作为图像去噪效果的评估,将提升小波变换和中值滤波相结合的图像去噪方法与小波去噪、小波与中值滤波结合消噪等进行对比实验.实验结果表明,该方法既能消除图像噪声又能达到保持其图像边缘要求,且时间度较低.     

基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法

提出了基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法 （WT-AL）。首先利用正交小波变换降低含噪兰姆波信号的自相关性,然后利用自适应阈值方法自适应地对不同尺度的正交小波变换系数进行阈值处理,最后利用小波重构获得重构信号。实验结果表明：该方法去噪后信号信噪比明显提高,均方误差明显降低。     

小波变换域的局部自适应Wiener滤波器设计方法研究

小波阈值去噪方法被广泛地用在信号去噪中,这个方法在很多信号空间上是近似最优的。但在MSE意义上最优的信号估计是Wiener滤波器,鉴于传统小波变换域Wiener滤波器的缺点,本文设计了小波域局部自适应Wiener滤波器。实验仿真验证本方法具有较好的去噪效果。     

基于DSP Builder的二维提升小波变换实现

离散小波变换在图像压缩处理中有着重要的作用,并得到了广泛的应用.与传统的基于卷积的架构相比较,基于提升的架构具有需要较少的硬件资源,占用较少的芯片面积等优点.在DSP Builder中实现了基于提升的一维离散小波变换,并通过构造相关的存储器控制逻辑,完成了二维离散小波变换架构的设计.利用该架构对图像进行离散小波变换,与软件变换的结果相比较,并计算出图像的峰值信噪比,验证了其正确性.     

基于小波变换与形态学运算的ECG自适应滤波算法

针对ECG信号常用滤波算法存在的缺陷,提出了基于小波变换与形态学运算的自适应滤波新算法。该算法利用形态学滤波器去除基线漂移信号,用小波滤波器去除高频干扰信号,并将这两部分所得到的心电噪声分量作为自适应滤波器的参考输入信号,利用自适应滤波器调整对含噪ECG信号进行滤波处理。最后,经实验验证了本文算法的有效性。     

一种自适应整数小波变换方法

本文给出了一种自适应整数小波变换方法。构造整数小波变换的方法通常是由提升结构得到。本文也正是基于一种具有完全重构的自适应提升结构而得到自适应整数小波变换。G.Piella给出的自适应提升结构,由于它严格限制更新步骤中滤波器系数之和为1,使得不易于用它构造整数变换。为了得到整数变换,本文将它推广到更一般的情形。由这种自适应提升结构得到的自适应整数变换对图像中的边缘点和均匀区域有区别地对待,而且对整数信号进行变换没有舍入误差。这些性质在数字图像数据压缩中有重要应用。     

提升格式的小波变换及在视频压缩中的应用

提升方法是计算离散小波变换的有效手段，将提升三维小波变换用于视频信号压缩。时间方向小渡变换选用Haar滤波器组，空间小波变换则在常规的图像编码所常用的D9/7滤波器组基础上，对其参数进行调整，进一步减少运算量。实验表明这种调整取得了与D9/7双正交小波基本一致图像编码效果，但提高了运算速度。     

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．     

一种高性能图像多级小波变换的硬件设计与实现

为满足基于小波变换的高速图像处理技术需求,本文在研究小波分析数理基础上,以Le Gall (5/3)小波为例,设计了一种结构简单、易于硬件高速实现的二维多级小波变换硬件架构。该设计抛弃了传统二维图像在二维多级小波变换时需要先将图像行变换和列变换分开处理,以及不同级变换需要分层处理思路。本文架构设计理念充分利用图像变换时像素的运算规则,在读取面阵图像二行数据后,就开始行与列,不同级小波变换的也是同时并行执行。此外在不同级小波变换中插入多级流水线,有效地提高了整个变换的时钟频率,整个变换采用VHDL语言在FPGA实现。仿真结果表明该设计思路正确,所得到变换结果与理论计算完全一致。     

采用冗余提升的不可分离小波变换的点扩散函数估计

针对点扩散函数估计(Point Spread Function,PSF)不准确导致在气动退化图像盲复原处理后易造成振铃效应的问题,提出了一种改进的PSF估计方法,并将之应用于气动退化图像的复原处理中。具体做法是:构建平移不变的非下采样小波变换(NSWT),从而使之更易于处理图像奇异信息;基于小波变换模极大值和点扩散函数方差之间的关系,提出基于冗余提升NSWT的PSF估计方法;最后,将之应用于气动退化图像的盲复原中进行仿真验证。实验结果表明,使用改进后的PSF估计方法复原后的图像振铃效应等伪像程度显著减轻,图像质量明显改善,从而验证了构建的平移不变NSWT及改进PSF估计方法的有效性。     

基于子波变换的语音去噪方法

本文在分析了随机噪声的子波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与子波模极大值的关系后,提出了用一个尺度间变化的门限阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上噪声子波系数,从而实现在重构语音信号中消除噪声的目的。文中还给出了不同信噪比语音信号的子波去噪的计算机仿真结果,从结果上看出,本文的方法有较好的语音去噪、增强效果。     

适于硬件实现的97小波变换算术移位法

基于计算机的搜索分析，把CDF97双正交基的提升系数转化为两组移位寄存嚣的算术加减运算．利用移位算术操作代替结构复杂的浮点乘法运算，从而降低了系统的复杂度，提高了硬件处理速度，适合超大规模集成电路的实现。最后，对已有的几种简化算法进行了对比分析，并给出了算术移位法的硬件实现位宽建议和在nc_simulator下的仿真结果。     

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.