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小波变换点对称边界延拓问题研究 总被引:1,自引:0,他引:1
比较了几种小波变换的边界延拓方式,对小波变换的点对称延拓进行了边界点的光滑性分析,提出基于奇数长对称小波变换的点对称延拓方式,并证明了它在保持信号数据量不变的情况下是可以完全重构的。对一段有限信号分别采用对称延拓和点对称延拓进行小波分解重构计算,结果表明点对称延拓的重构精度比对称延拓的高。 相似文献
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针对合成孔径雷达 (SAR)图像固有的斑点噪声 ,提出了基于自适应收缩因子的去噪方法 .该方法首先将图像分解至平稳小波域 ,利用与信号相关小波系数的空间及尺度相关性 ,自适应地得到收缩因子 ,修正小波系数 .与基于Mallat分解的阈值去噪及Wiener滤波相比 ,该方法在有效抑制SAR图像噪声的同时 ,较好地保持了图像边缘细节 ,达到了理想的去噪效果 相似文献
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针对一维对流扩散方程的数值解,利用勒让德多项式的微分性质及矩阵张量积性质,提出一维对流扩散方程问题的勒让德神经网络方法.主要采用勒让德神经网络构造微分方程的近似解,重点研究了神经网络模型中网络拓扑结构对数值结果的影响.数值实验结果表明,对给定的样本,计算精度及运行时间受隐层神经元数影响. 相似文献
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基于谱间预测和码流预分配的高光谱图像压缩算法 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决高光谱图像数据量巨大带来的传输和存储问题,提出一种波段预测去除谱间冗余和码流预分配的高光谱图像压缩算法。由于波段预测后各波段残差图像分配的码流长度关系到该波段的清晰度,同时该波段作为预测波段对后面波段的预测编码产生影响,因此必须设计一种合理的分配各波段码流长度的算法。首先用DPCM预测求出各波段的预测残差图像的标准差,然后根据标准差的大小对该波段进行SPIHT编码需要分配的码流长度预测。最后基于均方差最小的线性预测器对图像各波段进行预测,根据事先分配的码流长度对各波段预测残差图像进行SPIHT编码。该算法在波段间采用最佳线性预测,有效的去除了高光谱图像的谱间相关性。同时设计的分配码流长度的算法能够根据各波段信息量大小,以及和相邻波段的相关性来分配码流长度。实验表明,重建图像平均PSNR高出3D-SPIHT算法0.9~2.5db。因此该算法对高光谱图像有损压缩非常适用。 相似文献
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一种自适应整数小波变换方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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在制导工具的系统误差的分离中,主成份估计得到了大量的应用.针对主成份估计进行改进,提出把主成份估计的后p-r个主成份不是取消,而是进行一个非均匀的压缩估计.可以证明,改进之后得到的估计在MSE和SSE的意义下均优于主成份估计,从而在预报性能和参数估计的准确度上都得到优良的结果. 相似文献
8.
基于最佳线性预测器的高光谱图像无损压缩算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高光谱遥感图像细节丰富纹理复杂,空间相关性弱,难于压缩的特点,本文充分利用了高光谱遥感图像的谱间相关性,设计出对相邻谱段进行预测并将预测残差均方降为最小的一种最佳线性预测器。最后利用整数小波变换,并结合SPIHT算法,有效的去除空间相关性。实验表明该算法可以收到良好的效果,优于3D—SPIHT算法和WINRAR压缩软件。 相似文献
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针对高光谱遥感图像细节丰富纹理复杂、空间相关性弱、难于压缩的特点,充分利用高光谱遥感图像的谱间相关性,使用多个波段的像素来自适应预测当前波段的像素。因为待预测像素的最优预测是其条件期望,用分段积分的方法将条件期望转化为可计算的表达式,并与其它波段的像素关联起来。选取与待预测像素有较强因果关系的相邻像素自适应地估计出各参数的值,得到残差图像,消除了大部分的谱间冗余和空间冗余,再用JPEG-LS进一步去除残差图像的空间相关性。实验表明,该算法能有效去除高光谱图像间的相关性,较其它压缩算法压缩比有很大提高,且算法简单,便于硬件实现。
相似文献
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二元双正交梅花小波结合SPIHT的图像压缩方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了研究不可分小波在图像压缩中的应用,利用陪集构造方法构造了一种特殊的二元不可分双正交小波:梅花小波,并将其和SPIHT编码相结合研究了其在图像压缩中的性能。该算法可以实现无浮点的乘法运算,运算速度快,易于硬件设计。 相似文献