基于二进小波变换阈值去噪方法的性能分析

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,提出基于二进小波变换的阈值去噪方法。为分析此方法的去噪性能,对同一图像在叠加不同水平的Gaussian噪声的情况进行了去噪实验,仿真实验结果发现,基于二进小波变换的阈值去噪方法不但有效抑制了图像边缘附近的Gibbs现象,而且使去噪后图像的峰值信噪比在不同噪声水平下都有很大程度地改善,在不同噪声水平间有很小幅度的波动,这表明基于二进小波变换的阈值去噪方法的去噪性能具有很强的稳定性。     

基于自适应二进小波变换的人脸检测方法

提出一种基于提升二进小波变换的检测人脸部位（如鼻子、眼睛和嘴唇等）的快速算法。在提升二进小波滤波器中的自由参数是学习的,从便使两个向量（其中一个向量的分量是提升二进小波滤波器系数,另一个向量的分量是人脸某部位像素）之间的夹角的余弦值最大化。学习得到的滤波器应用到测试图像中,可以检测人脸某些部位。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能够很好地解决复杂背景下的人脸检测问题。由于该方法实现的简单性,并容易由硬件实现,使得检测速度进一步提高,因此该方法在可视电话等领域有着广阔的应用前景。     

维吾尔语元音的声频特性分析和识别

维吾尔语属阿尔泰语系突厥语族,由于其构词法的特点,八个元音的声频特性在语音识别中,尤其是识别基元选取中有重要作用,其共振峰频率参数也是语音识别和语音合成的重要依据。运用实验语音学的基本理论和方法,在维吾尔语综合语音数据库的办公环境语料条件下,对维吾尔语八个元音进行了声频特性统计分析,给出了维吾尔语元音共振峰频率参数和分布规律,并通过八个元音的语音识别实验结果,验证了其共振峰频率分布规律的正确性。实验证明:维吾尔语在排除元音和谐情况下,其声频特性具有很强的可区分性,对于实现语音信息的传送接受正确性很高。     

基于二进小波的医学图像增强

在二进小波理论的基础上对图像的增强做了研究。经大量实验证明:提升二进小波滤波器处理的图像的信息熵和对比度改善指数与初始二进小波滤波器处理的图像相比有较大的提高,表明提升滤波器在图像处理中的有效性;在增强函数的选取上,将分段线性函数和连续非线性函数结合起来对图像进行增强,并根据不同分解层高频系数的特点选取不同的阈值与增强因子对图像进行增强,与使用单一的增强函数相比,图像的信息熵和对比度改善指数有了更进一步的提高。     

一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。     

综合颜色特征与形状特征的图像检索算法

由于小波变换具有良好的局部特性与多尺度特性,能多尺度逼近边缘,这使得它在图像奇异性检测和特征提取方面得到了广泛的应用。采用二次样条二进小波变换进行边缘检测,用边缘梯度方向直方图表示图像形状特征,用颜色直方图表示图像颜色特征,提出了综合颜色特征和形状特征的图像检索算法。实验结果表明,该算法不仅具有较好的检索性能,而且对图像中存在的光照变化和几何变化（尺度、平移、旋转等）具有较强的鲁棒性。     

基于二进小波变换的图像边缘检测

提出一种基于二进小波变换的图像边缘检测算法.二进小波利用模局部极大值来提取图像的多尺度边缘信息并具有平移不变性,因此二进小波图像边缘检测具有特征提取快和边缘检测精确等特点.图像边缘检测的对比实验结果表明,二进小波的边缘检测比文献[4]中的实验效果好,细胞边界明显,图像边缘更为清晰.     

改进小波阈值函数信号去噪研究

为解决信号去噪中白噪声的抑制问题,在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出一个双变量阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,该函数有优越的数学特性。仿真实验表明,新的阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于上述去噪方法,具有较高的实用价值。