基于二进小波阈值决策的血管内超声图像噪声抑制

针对血管内超声图像中血液散射引起的斑点噪声,提出了一种基于小波多尺度分析的非线性去噪算法,在二进小波变换域分别采用软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行非线性处理,并根据二进小波分解结构提出了一种局部阈值估计方法.实验结果表明,该方法在抑制血流斑点噪声的同时也较好地保留了图像边缘,有助于识别管壁和周围组织.     

基于小波分解的模极大值算法在钛合金超声检测信号去噪中的应用

本文针对钛合金超声检测信号中普遍存在的噪声过大、信噪比过低的现象，结合钛合金超声检测信号与材料散射噪声信号的产生特点，构造了一组数学模型，并提出了基于小波分解的一种改进的模极大值去噪算法。该算法利用小波分解中的低频系数来确定信号位置，在高频各尺度系数的对应位置寻找相应的频率信息。以达到提取信号去除噪声的目的。实例分析表明：该模型能基本反映超声检测信号的特点，而且此算法对钛合金超声检测信号去噪效果比较理想。     

一种小波变换图象无失真编码方案

提出一种基于小波变换的图象数据无失真压缩编码方法，基本思路是利用小波变换实现图象的多分辨率分解，然后再对变换后的小波图象进行动态Ｈｕｆｆｍ ａｎ 编码，从而在不影响整个系统运行深度的前提下，最终实现压缩比较大的图象无失真压缩编码。     

时空域相关自适应小波包声发射信号降噪方法

现有的小波变换方法在对受强噪声干扰的声发射信号降噪时,由于忽略了小波系数之间的相关性,容易造成信号失真。针对该问题,提出了一种基于时空域相关性的自适应小波包声发射信号降噪方法。算法采用自适应冗余小波变换,最大限度保留了信号的时域空域特征,并利用小波系数在时域空域上存在的相关性,提高对声发射信号及噪声的甄别能力,提升降噪效果。同时利用小波系数在空域上的相关性寻找最佳分解层数,进一步提升了算法的适应性。为了验证本文提出算法的有效性,分别在模拟声发射信号和断铅信号上添加不同程度的噪声,并进行降噪实验。实验结果表明,与其他算法相比,经过本文算法处理的信号信噪比大大提高,均方根误差也有一定程度的降低。     

基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快     

三维CT图象自动分割法

计算机断层扫描图象（ＣＴ）和核磁共振图象（ＭＲＩ）是诊断疾病和制定治疗方案与手术方案的主要依据之一，而分割ＣＴ和ＭＲＩ图象是定量分析其平面与三维信息的关键之一。本文先采用三维自适应滤波，在保留图象细节的前提下滤除高斯分布噪声和脉冲噪声，然后根据ＣＴ或ＭＲＩ各断层多阈值二值化图象采用区域自动增长算法实现了三维ＣＴ图象和ＭＲＩ图象的自动分割。最后给出了腹部ＣＴ图象的分割结果，该方法分割精度高，速度快，具有广泛的临床应用价值     

一种自适应的DWT域数字视频水印算法

提出一种基于小波变换域的自适应视频水印算法。算法先对视频信息进行场景分割,然后从各场景中选取待插入水印的帧序列,对各帧图象进行3D—DWT,并对低频子带进行小波块的划分,据小波块的分类结果自适应地调整嵌入水印的强度。     

基于Contourlet域SOT结构的SAR图像相干斑抑制算法

把SOT结构引入到能够最优表示图像的Contourlet变换中,结合Contourlet系数域的结构特点和SAR图像相干斑乘性噪声模型提出了一种新的相干斑抑制算法。对基于小波系数域SOT结构的相干斑抑制算法中固定在一个低频尺度中选择根系数的方法进行了改进,根据SAR图像的匀质性条件自适应地在两个不同低频尺度中选择根系数。把该算法应用到实测SAR图像中取得了很好的目视效果,各项指标得到了有效提高。     

基于形态学的SAR图像相干斑抑制算法的改进

在抑制相干斑噪声的同时应尽量保持图像的边缘和纹理特征。基于数学形态学方法的几何滤波算法在有效去除相干斑的同时，能较好地保留图像的边缘特征，但是运算量较大，处理速度较慢，将不利于数据的实时处理。为了克服此缺点，本文应用形态学中平滑方法对该算法作了改进。并对真实SAR图像进行处理并与几何滤波算法及Lee滤波算法处理结果作比较。结果验证了改进算法与几何滤波算法相比在达到同样的处理效果的情况下．减少了一半以上的运算量，大大地缩短了处理时间。     

基于二进小波变换的磁共振图像去噪新算法

针对传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像边缘的缺点,提出了一种基于二进小波变换的噪声抑制新算法.利用小波系数的区域相关性,将要处理的小波系数置于由它周围的系数组成的可变窗口内,由窗口内所有小波系数的值来决定该系数的处理方式.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,本文采用了具有平移不变性的二进小渡变换.实验结果表明,该方法较之传统去噪方法有更高的去噪精度,可以有效降低噪声,同时较好地保持图像细节和边缘信息.     

二维小波变换及其在医学图像处理中的应用

介绍了二维离散小波变换的一般形式，在图像分解的基础上．分析了二维小波变换在医学图像消噪和图像增强中的应用，同时给出应用实例。结果表明，应用小波分析进行医学图像处理，能够有效地改善图像质量，有利于医生对病情的诊断和治疗。     

整数小波变换在数字水印中的应用

数字水印技术是实现数字产品产权保护的一种有效手段。本文提出了一种基于整数小波变换的数字图像水印算法。首先将原始图像进行分块,逐一对每块子图进行整数小波分解,然后将置乱后的二值图像嵌入到低频系数。实验证明该算法具有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

一种基于纹理特性的自适应彩色图像水印方法

根据人眼的视觉系统特性,结合二维离散小波变换的多分辨率分析特性,纹理特性,提出一种小波零树结构的自适应彩色图像水印嵌入算法。该算法精选小波零树,对重要小波系数进行分类。并根据人类视觉特性和纹理特性,对不同类采用不同的嵌入方法。实验结果表明:该文提出的算法有较强的抵抗JPEG压缩攻击能力,并且对噪声、滤波、剪切等图像处理操作也取得了良好的鲁棒性。     

序列图像背景重建方法

研究了基于Kalman滤波理论的有色噪声滤波,探讨了其在序列图像背景重建中的应用。首先针对光线变化对背景的影响,建立背景的二阶滤波方程和观测方程,然后给出有色噪声滤波模型,利用Kalman滤波器对背景进行预测更新。试验结果表明,该方法能迅速更新背景,对光线变化具有良好的适应能力。     

一种新颖的无人机侦察图像分区域压缩算法

针对无人机侦察图像及其在军事运用上的特点,分析并证明了基于小波变换的压缩技术在无人机侦察图像压缩方面是一种很好的解决方案,根据某型无人机侦察图像设计了一种基于小波变换的分区域压缩算法,取得了良好且满意的图像压缩效果和实时传输效果.最后,阐述了基于小波变换的侦察图像压缩的关键技术.     

基于树形小波变换的断口图像识别

断口图像的识别是进行失效分析的一个重要组成部分,本文提出一种基于小波的断口识别方法,该方法采用树形小波对金属断口图像进行二级小波变换,剔除近似分量,对其余的各个频带输出的标准差作为断口识别的特征,并采用最小距离分类法进行分类,实验证明,此方法对细节丰富的断口的识别率很高。     

基于局部Neymark分解的混沌信号与噪声的分离方法

从动力系统和几何的观点出发，提出了基于局部Ｎｅｙｍａｒｋ分解的混沌信号与噪声的分离方法。该方法在一个局部的轨道空间内进行Ｎｅｙｍａｒｋ分解，重构时消除由噪声引起的在某些方向上的错误分量，接着进行反嵌入，使得这一由于噪声影响而发生畸变的局部轨道得以纠正，达到混沌信号与噪声分离（以下简称混沌滤波）的目的，并对其中的反嵌入问题作了较为深入的讨论，仿真实验表明了本方法的有效性。     

基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法

提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法，与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较，该方法有如下特点；利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维，进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数，构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。