小波包域值法去除合成孔径雷达图像斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声使图像的解译能力明显降低,影响了SAR图像的应用,去除图像斑点噪声是SAR图像处理及应用的前提。去除的方法在图像域有很多,在频率域,也有基于FFT变换和小波变换的许多方法。文中根据沙漠地区的SAR图像的特点,对基于图像域和频率域的几种滤波方法进行了比较,提出了一种基于小波包变换的SAR图像斑点噪声去除方法,结果表明该方法既去除了斑点噪声,又保持了边缘特征信息。     

小波变换在图象压缩中的应用

文章从实际应用角度出发,提出了一种基于小流变换和改进LBG向量量化的有损图象压缩算法。该算法首先利用小波变换对图象进行分解,然后根据各子带（子图象）特点对小波系数进行相应的改进LBG向量量化编码,从而实现图象压缩目的。实验结果表明：该图象压缩算法的使用,可以在图象质量几乎不下降的条件下,极大地提高压缩比,改善恢复图象质量。     

Distributed Optical Fiber Sensor for Multi-point Temperature Measurement

The distributed optical fiber sensing technology is overviewed, which is based on Raman scattering light theory. Basic operation principle, structure, system characteristics and signal processing are discussed. This structure and method of the signal processing possess of certain spatial resolution, hence will ensure the practicability of system.     

一种基于小波变换的码元速率盲估计方法

小波变换对暂态信号具有较强的检测能力，根据这一性质可以通过提取数字信号码元变化处的暂态信息来估计码元速率。目前的算法存在尺度盲点、抗噪声性能低等弱点，本文针对这些问题作了分析和改进，提出了一种通过对信号基带形式进行二次小波变换来提取码元速率的估计方法，不仅能克服了目前算法的不足，而且所需要先验知识少，能达到码元速率的盲估计。仿真实验表明了该算法较其它算法具有较高的精确度和抗噪性能。     

基于小波变换的小目标检测

利用小波分析的多分辨率特性和时频局部窗特性能够克服传统方法的局限,实现小目标的精确定位检测.基于小波变换的小目标检测,先利用改进的小波变换选择合理的小波基和小波变换窗口对小目标图像滤波,后结合直方图阈值分割法分割阈值.实验结果表明该方法不仅能很好保存小目标的形状特征,还能将背景几乎完全消除.     

基于小波包分解的遥感图像压缩方法

基于小波包分解的遥感图像混合编码方法,首先将小波包分解后的低频和高频小波系数域值化为重要系数和非重要系数.低频重要系数采用无失真编码压缩.高频重要系数及其位置图,先用数学形态学方法进行聚类,再用标量量化和行程编码对重要系数和位置图分别编码.试验证明这种方法有效.     

基于小波的信号Lipschitz指数分析和应用

奇异信号往往带有一些重要信息,一般用Lipschitz指数来描述信号的奇异性。在Mallat等人的基础上讨论了奇异信号Lipschitz指数定义和相关理论基础,同时研究了小波变换与信号奇异性关系和Lipschitz指数的计算。利用信号和噪声奇异指数不同的特点应用于去噪声,文中提出了一种对噪声模极大值对应点周围的小波系数进行非线性压缩后重构信号新方法,仿真实验结果表明,这种方法有着较好的去噪效果。     

基于小波变换的图像边缘检测方法

基于小波变换的图像边缘检测,其图像平滑度与尺度增大成正比:尺度增大,高频受到强抑制,输出图像的信噪比提高,图像边缘平滑变粗,定位精度降低;反之边缘定位精度可提升.小波基函数的选取应保证检测精度,故用大尺度滤波器抑制原图像噪声.同时用小尺度滤波器为图像边缘精确定位,即依据边缘检测的小波母函数一般准则,构造二次B样条小波,并采用自适应阈值图像边缘检测法检测图像边缘.     

基于小波变换的超混沌系统同步

提出了一种基于反馈控制与小波变换相结合的超混沌系统同步方法。在发送端 ,将系统的部分信号进行小波变换去掉细节信息后发送 ,在接收端重构出低频信号 ,将其与接收端信号的差进行离散反馈 ,可以使两个结构相同的超混沌系统达到混沌同步。同时 ,参数失配和噪声对同步的影响被讨论。应用本同步方法可将发送信号压缩后传送 ,节约系统资源 ;滤去发送信号的高频成分 ,减小干扰对同步信号中的影响。文中给出了仿真验证结果。     

A Parallel-Based Lifting Algorithm and VLSI architecture for DWT

A novel Parallel-Based Lifting Algorithm （PBLA） for Discrete Wavelet Transform （DWT）, exploiting the parallelism of arithmetic operations in all lifting steps, is proposed in this paper. It leads to reduce the critical path latency of computation, and to reduce the complexity of hardware implementation as well. The detailed derivation on the proposed algorithm, as well as the resulting Very Large Scale Integration （VLSI） architecture, is introduced, taking the 9/7 DWT as an example but without loss of generality. In comparison with the Conventional Lifting Algorithm Based Implementation （CLABI）, the critical path latency of the proposed architecture is reduced by more than half from （4Tm ＋ 8Ta）to Tm ＋ 4Ta, and is competitive to that of Convolution-Based Implementation （CBI）, but the new implementation will save significantly in hardware. The experimental results demonstrate that the proposed architecture has good performance in both increasing working frequency and reducing area.