基于感兴趣区的虹膜定位算法

快速虹膜定位是实现虹膜自动识别系统的基础.利用小波变换后LL频带是图像内容的抽样缩略的性质,只对LL频带的图像进行虹膜定位,基于图像光斑特性选择定位感兴趣区域,用Hough变换定位虹膜内圆,单行梯度最大值方法定位虹膜外圆,然后按比例还原所有的参数值.试验结果表明这些参数与在原始图像中进行虹膜定位得到的参数一致,定位时间大大缩短,说明了该定位算法的有效性.     

离散小波变换和零树编码在数字水印中的应用研究

采用小波变换和零树编码对图像进行水印嵌入和提取,通过对原始图像和水印图像分别进行不同级别的小波变换,选取原始图像小波的重要系数,将水印图像小波系数以一定的方式嵌入进去,使图像具有很好的稳健性及抗压缩性.     

基于最佳门限消噪语音增强一种新方法的研究与实践

针对软门限对信号噪声的滤除方法,在分析小波变换消噪原理和方法的基础上,具体分析了阈值对小波变换消噪的影响.提出了改进阈值的阈值函数,给出更好的滤波结果.实验表明这种改进的算法有效地提高了增强效果.     

一种基于小波变换的脉搏波速度测量方法

动脉脉搏波速度变化是动脉血管病变的指示剂,因此脉搏波速度的检测对血管疾病的预防和治疗有很大的帮助作用.脉搏波中夹杂的各种噪声干扰会影响测量结果精度.利用小波变换可以去除脉搏波中的各种干扰,实现波形的平滑重构,为提高测量精度打下基础.脉搏波波速的测量精度在很大程度上取决于波速参考点的提取,首次采用二次差分峰值点作为波速参考点,提高了测量精度.临床实验证明,新方法能够有效地分析出脉搏波速度,有助于动脉血管弹性程度的辅助诊断.     

一种基于像素域的改进的SPIHT算法

分层树的集分割算法是一种简单、有效的嵌入式零树编码算法.在算法的基础上提出了一种基于空域的改进方法.首先将图像的偶数裂像素减去相邻两奇数列的均值,形成分裂图像.然后将分裂图像的奇数列提取出来作为主图像,将偶数列提取出来作为幅图像.最后将主幅图像以合适的权值分别进行压缩.解码时,将主幅图像分别解码,再恢复分裂图像,最后再恢复原图像.对标准图像进行测试时,并把结果与原算法进行比较.实验表明,在相同的比特率条件下,重构图像的峰值信噪比远高于原算法.     

基于中心与邻域系数均值关系的盲水印算法

为了能够更好的满足水印的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于关系的DWT域盲水印算法,首先对原始图像进行二级小波变换,在小波系数的中频子带中,根据比较中心系数与邻域系数均值关系的方法来嵌入水印,水印嵌入前进行了最优置乩处理,使得修改的中频系数最少,从而保证了较好的不可见性.在水印的提取过程中无需参考原始图像,实现了全盲检测.通过对嵌入水印的图像进行加入噪声、滤波、压缩以及裁剪等大量图像处理实验,均能正确检测出水印,结果表明算法具有很好的感知效果以及较强的鲁棒性,可用于数字图像的版权保护.     

数字视频滤波方法研究

一般情况下所拍摄的视频图像往往由于多种原因存在着含有噪声的缺陷,使得图像质量下降,对人们正常使用数字视频造成了影响,对数字视频图像进行滤波处理是非常重要的.通过介绍中值滤波和自适应时域递归滤波的原理,针对两种滤波的局限性,将小波域内自适应中值滤波和自适应时域递归滤波方法相结合对数字视频图像进行滤波处理.经实验证明方法有效地克服了中值滤波和小波滤波的不足,能较好地实时处理数字视频图像,具有一定的工程应用价值.     

基于Haar小波变换高频特征的图像质量评价算法

在分析人类视觉系统(HVS)特性的基础上,提出一种基于Haar小波变换高频特征的图像质量评价算法(CSSIM)。此方法首先将图像进行小波变换得到不同方向和不同频率的4个频带划分,在3个高频频带比较边缘结构信息上根据人类视觉系统特性,赋予3个频带比较结果相应视觉权重值,最终得到归一化的图像质量评价指标CSSIM。通过非线性回归拟合分析,证明了提出的算法(CSSIM)相对图像结构相似度评价算法(MSSIM)及其改进算法(MGSSIM)更符合人类的主观视觉感受。     

基于小波神经网络的抄纸过程建模仿真研究

抄纸过程中水分定量控制是一种复杂的多变量耦合过程.它具有大滞后、非线性、时变、不确定等特性,因此一般采用常规方法很难准确建立其数学模型.神经网络是一种很好的非线性数学模型,运用多输入多输出的小波神经网络对抄纸过程中水分定量控制进行数学建模,并在小波神经的嘲络训练过程中采用了两种训练方法,加快了训练速度.结果表明,小波神经网络输出值与实际模型输出值的误差在允许范围内,可以很好的逼近抄纸过程的数学模型.     

基于EZW的牙颌模型三维数据压缩

针对牙颌模型深度数据的压缩处理问题,阐述了嵌入零树小波(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)编码算法的基本原理和算法实现,讨论了基于感兴趣区域的EZW算法及其实现,并在实验室进行了深度数据和三维重构图像的基于感兴趣区域的EZW编码实验.实验表明,EZW编码既能实现图像的有损压缩也可实现图像的无损压缩,并具有很大的压缩比.