高广春[1]2004年在《第二代小波变换理论及其在信号和图像编码算法中的应用》文中指出小波分析于八十年代末取得突破成就——Daubechies提出构造具有紧支撑的光滑小波和Mallat的多分辨分析及快速小波变换。目前在小波领域研究的热点问题是提升格式，其不仅具有通用性和灵活性，而且具有高效的实现方法。信号和图像是人们认识世界的主要信息源，如何用较少的系数的系数来表示信号和图像信息，是许多研究领域需要解决的问题。在本文中，主要研究了基于提升格式的小波变换(第二代小波变换)理论，并分别提出了应用于信号和图像的基于提升格式的双自适应小波变换，而且研究了所提出的小波变换算法JPEG2000静态图像压缩标准中应用。 由于双正交小波的线性特性，其广泛应用于图像处理领域。为了获得快速提升小波变换的系数，根据双正交小波的特点，提出了求解提升系数的方程组解法。因为该方法没有采用采用欧几里德算法，所以算法简单，易于实现，且与其它方法获得的提升系数相同。 提升格式是构造第二代小波的关键技术。本文提出了一种新的提升格式的设计方法，仿真实验说明该算法具有较好的能量集中特性。在JPEG2000系统中，采用此种小波变换，图像的压缩质量有一定的提高。 众所周知，小波的线性近似(只用低频系数而不采用高频系数进行重构的方法称为线性近似)能非常有效的近似初始的光滑信号。然而对于非光滑信号，例如具有跳变点的分段连续信号，标准小波的线性近似就不能获得如光滑函数那样好的结果。为了解决信号的突变问题，本文提出了不仅预测过程自适应且更新过程也自适应的小波变换算法。 图像中的突变信号对于图像压缩效果有重要影响，为了减少图像中突变信号在小波分解过程引入的振荡现象，提出了应用于图像的基于提升格式的双自适应小波变换。仿真实验证明其具有能量集中性，将其应用于JPEG2000算法中，压缩图像的峰值信噪比得到了提高。 根据率失真优化算法，JPEG2000可以获得灵活的码流，本文提出了一个改进的率失真算法，仿真结果表明该算法可减少程序运行时间和节省内存消耗。 小波分级视频编码算法是小波领域研究的新方向，本文对视频编码中的运动补偿算法进行了研究。
郭兰英[2]2005年在《第二代小波基本理论及其在图像压缩中的应用》文中提出目前,小波分析的应用范围极广,遍历自然科学、应用科学乃至经济领域等诸多方面,而提升格式以其灵活、简单、应用更广的等优点已经成为现今小波分析的研究热点,对其基本理论的挖掘以及应用层面的探索是数学和信息科学领域一个重要问题之一。 论文分析了传统小波变换的一些重要理论,如多分辨率分析、Mallat算法以及双正交小波滤波器组等。接着引入了构造第二代小波的提升格式,将传统基于滤波器的第一代小波和基于提升格式的第二代小波作了比较。给出了用提升格式实现传统Mallat算法的过程,以及自适应的选择提升系数来构造新的小波的方法,分析了提升格式在算法复杂度和小波构造方面的优势。 文章构造性的证明了改进提升系数能增加小波函数的消失矩,而消失矩的增加意味着能获得更好的能量集中特性。本文将haar小波和增加消失矩后的haar小波分别用于图像压缩,并给出了对比实验分析结果,表明后者有更好的压缩效果。最后论文讨论了编解码系统中的小波分析技术及其实现,小波变换作为JPEG2000算法的核心,在实际应用中采用了提升实现,提高了算法的效率。另一方面,可以用基于提升格式构造新的小波基代替JPEG2000中用到的小波以满足特殊的应用要求。 熟悉和理解提升格式可以更灵活的应用小波进行信号分析。在信号和图像分析中,利用提升格式的原理,可以进一步的研究新的图像压缩算法,从而获得更好的压缩效果。
黄淑君[3]2006年在《第二代小波变换理论在图像去噪中的应用研究》文中指出科学技术的飞速发展使信息社会产生日新月异的变化,多媒体技术成为21世纪计算机技术发展的一个重大热点。人们通过语言、音乐、文字、图形、图像、电视等多种媒体进行信息的处理、传输和存储。而往往噪声与信号并存,噪声的存在将对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。因此,如何更好的去除噪声,是信号处理领域的一个经典问题。 小波分析于80年代末取得了突出成就,Daubechies提出构造具有紧支撑的光滑小波和Mallat的多分辨分析及快速小波变换。目前在小波领域研究的热点问题是提升格式,其不仅具有通用性和灵活性,而且具有高效的实现方法。本文主要研究了基于提升格式的小波变换(第二代小波变换)理论,并分别应用于信号和图像的去噪中,达到了理想的效果。本文主要包括以下几方面内容。 对几种经典的小波去噪处理方法进行了分析、比较,通过实验和数据讨论了它们各自的适用范围。 研究了提升小波变换理论,分析了提升小波变换的特点,实现了提升方法及其在传统小波构造中的应用,探讨提升方法用于传统小波构造具有的灵活性的本质。 本文将提升后的传统小波D4、9/7、Haar、5/3与相应的原始小波在不同噪声等级和象素大小的图片上,进行了去噪实验;并对图像的不同分解层次所耗时间、峰值信噪比、峰值误差参数方面进行了比较。理论分析和实验表明,基于提升小波的去噪方法在时间上优于传统的小波变换,同时信噪比得到了很大的提高。 另外本文还用提升小波实现了变换信号奇异点的检测以及基于加权融合策略的图像融合;实验表明,提升小波在图像处理的其他方面也有很好的处理效果。
姜明新[4]2005年在《基于第二代小波变换的彩色图像数字水印技术》文中研究指明本文提出了基于第二代小波变换的彩色图像数字水印算法。算法选择彩色图像的YIQ 色彩空间的Y 分量嵌入水印,利用人类视觉系统的特性,将二值水印图像预处理后嵌入到Y 分量的整数小波系数中去。算法以第二代小波变换为理论依据,利用小波的多分辨分析特性能有效的匹配人类视觉系统模型的特点,更好的兼顾了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾。采用第二代小波变换可以有效的避免运算过程中引入量化误差的缺陷,从而达到精度上的要求,满足图像的精确分解与重构。另外,整数小波是JPEG2000 的核心技术,在整数小波域嵌入水印,可以防止由于JPEG2000 有损压缩而造成的水印消除。经实验证明,该算法对锐化、JPEG2000 压缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力,复杂度较低,实用性较强,具有良好的鲁棒性和透明性。
陈玉春[5]2006年在《多源图像融合算法研究》文中认为多源图像融合是图像理解和计算机视觉领域中一项重要的课题，而基于小波分析的多源图像融合是该领域的研究热点之一。本文对小波域图像融合算法进行了较为系统深入的研究，主要工作如下：1．对多源图像融合的原理和方法进行了综述，分析了小波域图像融合的进展情况以及其中存在的问题。2．研究了基于塔型分解的多源图像融合。针对多光谱遥感图像，提出了一种动态尺度梯度调制融合算法。仿真表明，相比于传统的对比度调制或小波融合，该算法较好的保留了遥感图像不同谱段的主要特征。3．研究了基于M带小波，多小波的多源图像融合。综合考虑图像在M带小波变换域的多尺度和多方向性信息以及局部区域的相关特性，提出了一种新的基于尺度内多子带联合窗口(CBWI)特性的图像融合策略，并在多聚焦图像融合实验中进行了仿真验证。综合多小波分析和平移不变性质的优势，将多小波分析扩展到静态多小波的范畴，给出了一种基于静态多小波变换的图像融合方案。4．研究了基于二代提升小波的多源图像融合。讨论了近几年迅速发展的基于提升机制小波变换的基本理论，并利用其算法简单、易实现、需要内存小的优势应用于SAR与光学图像的融合。提出了一种基于提升机制小波变换的SAR图像与光学图像融合算法，并对海滨、临海区域和平原地区的SAR图像与光学图像进行了融合仿真实验，取得了较好的融合效果。5．研究了异类多传感器图像融合问题。由于成像机制的差异，传统的融合算法往往会使融合后的图像物理意义混淆不清，给进一步的图像理解和应用带来困难。本文提出了一种基于HSI空间的伪彩色异类多传感器图像融合方法，并以热红外图像和微光图像为例进行了融合试验。实验结果表明，该方法得到的融合图像，空间分辨率和基于多分辨率的融合算法性能相当，且充分保留了异类传感器图像包含的目标和环境的物理特性(如热能信息、光谱信息等)，有利于人眼的判读和机器的识别。6．对小波域图像融合的前景进行了展望，对小波系数模型、M带多小波系统以及脊波和曲线波理论在多源图像融合领域的应用前景进行了分析。
冯彬[6]2010年在《基于小波理论的图像非线性处理研究》文中进行了进一步梳理传统的图像处理技术由于与人类的视觉处理方式的差别很大,影响了图像处理的质量。小波分析与人类视觉的相似性使其在图像处理方面具有独特的优势。作为一个重要的时频分析工具,小波分析在信号处理方面有着非常广泛的应用。本文着重对小波变换理论在图像的非线性处理方面进行了研究。论文在详细讨论小波分析的基本理论的基础上,介绍了连续小波变换、离散小波变换和多分辨率分析,Mallat快速分解与重构算法,提升小波变换理论、整数小波变换以及多进制小波变换理论。分析了这些理论在图像处理中的作用。针对传统的图像插值算法造成的图像边缘锯齿和模糊效应以及传统多聚焦图像融合算法在各种客观图像融合质量评价标准下的表现,结合人类视觉原理引出基于小波变换的图像非线性处理算法,对该算法进行了详细的分析设计,并通过实验证明了算法的有效性。小波变换能够保持图像丰富的细节信息,结合实验并通过分析比较,算法不仅获得了很好的客观评价数据,也在主观上获得了良好的图像质量,继而验证了本文算法的有效性,基本达到了实验设计预期的效果。最后,针对整数提升小波变换的FPGA实现,分析了算法流水线特征,有效简化了小波变换的实现方法,提高了硬件利用率。
徐荧[7]2007年在《LDPC码及其在压缩图像传输中的应用研究》文中研究说明低密度奇偶校验LDPC码是一类可以用非常稀疏的奇偶校验矩阵或二分图定义的线性分组纠错码，由Gallager博士于1962年首先提出，但直到多年后才真正被人们所重视。它的性能接近香农限，具有编码增益高，译码简单快捷，码字灵活等优点，在信息可靠传输中的良好应用前景已经引起众多研究学者的高度关注，成为当今信道编码领域备受瞩目的研究热点之一。本文首先简述了通信系统中信道编码理论的基本发展状况，重点介绍了LDPC码的定义，码字构造方法，并对LDPC码典型译码置信传播BP算法以及几种简化译码算法作了深入的分析和研究。SPECK算法是目前嵌入式小波图象压缩编码中性能较好的一种。本文充分考虑SPECK算法和改进LDPC码的特性，提出了根据信源编码后数据在重建时的重要程度进行不同等纠错保护的信源信道联合编码方案。实验表明，该方案有利于压缩图像在噪声信道上的可靠传输，提高系统整体纠错性能。最后，本文构建了LDPC和OFDM相结合的第四代移动通信简化基带处理模型，结合WOFDM技术仿真了LDPC码在移动信道中的性能，并得出一些重要结论，探讨了LDPC码在4G中的应用前景。
郭利[8]2005年在《基于第二代小波变换的心电信号处理算法研究》文中提出小波变换是80年代后期兴起的一种新的数学分析工具,它克服了Fourier变换的不足,在时域和频域均有良好的局部化特性,因此在很多领域获得了广泛的应用,1996年,Sweldens提出了小波提升方案即第二代小波变换,它是一种构造小波与实现小波变换的新方法。本文详细阐述了小波的提升技术,比较了传统小波变换与第二代小波变换的不同,讨论了双正交样条小波的提升步骤并提出了两个算例-双正交样条小波bior1.3与bior4.4的提升方案,进而研究了提升小波在心电信号处理领域的应用。 心电信号(ECG)中包含了人体心脏的丰富信息,它的分析与处理的好坏对于临床诊断有着重要的意义,随着信息技术的进步,利用计算机进行ECG的自动准确分析与处理一直是国内外学者所关注的话题,在总结前人工作的基础上,本文主要从以下两个方面做了进一步的研究: 首先,QRS波群检测:本文依据双通道滤波器组的网络结构,设计了一组双正交样条小波滤波器,并给出了它的提升格式,运用小波多尺度分析的特性以及跨尺度分析方法,将双正交样条小波bior1.3的提升格式应用于R峰值检测,并确定了QRS波的起点和终点。与基于经典小波变换的QRS波群检测算法相比,该算法提高了程序运行效率同时保证了较高的R波识别准确率。经过美国MIT标准心电数据库验证,效果较好。 第二,心电数据压缩:本文采用db9/7小波的提升格式对心电信号进行整数小波变换,运用多级树集合分裂算法(SPIHT)对系数进行编码,通过选择MIT数据库中部分病例进行实验,该算法比基于经典小波变换的心电数据压缩算运算复杂度有所降低,压缩性能更好。 本文提出的算法经过初步的试验,可以实现心电信号的QRS波检测与压缩,这为今后实现基于提升格式的心电信号处理算法的实际应用提供了宝贵经验。
李强[9]2008年在《机械设备早期故障预示中的微弱信号检测技术研究》文中进行了进一步梳理早期故障具有两方面含义,一是指处于早期阶段的故障、微弱故障或潜在故障;二是从物理意义上讲,某一故障是另一故障的早期阶段。故障发现得越早,越有助于设备的安全可靠运行。但是,设备早期故障的特征信号很微弱,往往被强噪声所淹没,信噪比很低,极大地影响了设备运行状态信息的准确获取。论文以机械设备为对象,研究了早期故障预示中的微弱信号检测与实用诊断技术。针对传统的绝热近似小参数随机共振难以满足工程实际大参数条件下的微弱信号检测问题,本文提出了变步长随机共振数值算法。在深入分析近似熵用于度量信号复杂性性质的基础上,本文提出了基于近似熵测度的自适应随机共振方法,解决了限制随机共振在工程实际中推广使用的参数调节问题。金属车削过程的振动信号分析和滚动轴承故障诊断的成功应用表明上述方法的有效性。基于混沌振子的微弱信号检测是通过“观察”待测信号加入后振子是否发生相变来实现的,但是这种“观察”缺少一个衡量标准,具有一定的主观性。尤其当噪声很强时,这种“目测”振子状态的办法就会失效。本文突破近似熵仅用于描述一维信号复杂度的局限性,提出了适合度量混沌振子二维相图的二维近似熵概念。在此基础上,本文提出了基于混沌振子和二维近似熵的微弱信号检测方法,并将其应用于旋转机械的状态监测和滚动轴承的故障诊断,取得了很好的效果。工程信号中无效分量的干扰会使得微弱信号检测显得异常困难。独立分量分析可以从实测信号中分离出各个独立的源信号,是一种有效的微弱信号检测方法。针对混合信号时间延迟(或相位差)和噪声干扰对独立分量分析结果的影响问题,本文提出一种故障源信号的频域盲分离方法。涡流传感器失效检测和转子早期碰磨故障的成功诊断表明该方法广阔的应用前景。支持向量数据描述是一种新的单值分类方法,能够只利用一类学习样本(或正常状态样本)建立分类器,其应用有望解决制约设备早期故障预示向智能化方向发展的故障数据缺乏问题。本文提出一种基于经验模式分解和支持向量数据描述的设备早期故障混合智能预示方法,并将其应用于滚动轴承和齿轮箱故障的智能诊断,取得了很好的效果。作为本课题关键技术的载体,本文总结了作者在开发基于LabVIEW的远程监测诊断系统过程中运用的一些实用技术,提出了基于频域积分的振动参量转换修正算法,为设备动态信息的完整性和准确性提供了技术上的支持和保障。
徐欣锋[10]2005年在《一种适应大数据量遥感图像的星上实时压缩方法》文中提出目前世界上星载遥感器己发展到第四代高分辨力时期,由于探测设备的发展,人类现在不论是对地观测还是深空探测,获得的数据量越来越巨大,这对星上数据压缩提出了更高要求。而我国在星上数据压缩领域的发展水平距世界先进水平还有差距,所以研究一种针对大数据量遥感图像的压缩方案和实现方法,具有重要理论意义和的实用价值。遥感图像的特点是信息多、熵值大、码速率高,对压缩技术的要求是高实时性、高重构质量、大压缩比。通过综合分析已有的多种国内外压缩编码方法,本文以具体工程目标为背景,探索了一种基于提升型小波变换、带置零区间量化和改进游程编码的变化编码压缩方案,并进行了以高端图像处理芯片TMS320C6416 DSP为核心的硬件平台的开发。首先,研究了连续、离散小波变换的理论基础和多分辨分析的有关性质,在第一代小波变换的基础上分析了第二代提升型小波变换的实现过程。简单介绍Shannon编码理论,分析了几种典型的已有编码方法的特点,为本文所采用的“改进游程编码(MRLE)”方法的提出做铺垫。然后,基于星上数据压缩实时性至关重要,是首先要满足的技术指标这一现实,通过本论文的研究工作,制定了一种新型的数据压缩方案(XDM压缩方案)。该方案包括:采用D9/7双正交小波基和叁级分解级数,以及提出带置零区间的量化策略和MRLE编码方法。计算了硬件实现所需的最佳字长,分析了采用定点DSP芯片来实现此算法的精度问题。最后,利用C6416 DSP开发板对XDM压缩方案进行实时特性分析,验证了其实时性满足“大视场航天相机”CCD像素输出的工程指标;随后通过大量实际遥感图像,对XDM压缩方案和广泛应用的JPEG标准进行压缩比和峰值信噪比的性能比较,证实了XDM的压缩性能。理论分析了XDM和JPEG的数据变换部分和编码部分的耗时情况,得出了XDM是一种耗时比JPEG少60%以上,而压缩比和峰值信噪比与JPEG相当的实用压缩方案。之后,根据工程项目中的数据接口,对XDM方案进行以TMS320C6416 DSP为核心的硬件电路系统开发。
参考文献：
[1]. 第二代小波变换理论及其在信号和图像编码算法中的应用[D]. 高广春. 浙江大学. 2004
[2]. 第二代小波基本理论及其在图像压缩中的应用[D]. 郭兰英. 武汉大学. 2005
[3]. 第二代小波变换理论在图像去噪中的应用研究[D]. 黄淑君. 武汉理工大学. 2006
[4]. 基于第二代小波变换的彩色图像数字水印技术[D]. 姜明新. 吉林大学. 2005
[5]. 多源图像融合算法研究[D]. 陈玉春. 西北工业大学. 2006
[6]. 基于小波理论的图像非线性处理研究[D]. 冯彬. 中南大学. 2010
[7]. LDPC码及其在压缩图像传输中的应用研究[D]. 徐荧. 合肥工业大学. 2007
[8]. 基于第二代小波变换的心电信号处理算法研究[D]. 郭利. 大连理工大学. 2005
[9]. 机械设备早期故障预示中的微弱信号检测技术研究[D]. 李强. 天津大学. 2008
[10]. 一种适应大数据量遥感图像的星上实时压缩方法[D]. 徐欣锋. 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）. 2005
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