基于小波函数的预测函数控制方法研究

针对普通预测函数控制中选取的基函数为全局函数,对参考轨迹的逼近不能根据不同精度要求进行灵活设 置,影响了系统整体优化性能.提出一种基于小波函数的预测函数控制方法.该方法采用小波函数作为基函数,利 用小波函数的多尺度分析和紧支局部特性,在预测时域内灵活设置小波基函数的个数及位置分布,在保证整体性 能的同时又兼顾了拟合点的逼近要求.同时对小波基函数的不同分布情况进行了仿真比较.仿真结果表明该方法 在响应速度、控制精度、抗干扰等方面比普通PFC方法具有明显的改善作用.     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法。该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算。该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量。实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高。     

基于小波分析的图像压缩与去噪研究

介绍了图像小波分析的基本理论和基于小波变换的分解与重构原理,利用小波变换对二维图像进行分解,将原始图像分解成不同方向、不同频率成分的子图像.同时对含噪图像进行小波分解,通过选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,再对高低频系数重构,实现图像的去噪.最后运用MATLAB仿真平台进行仿真验证,仿真结果表明:利用小波分析对图像进行压缩和去噪可以得到非常好的压缩效果和去噪效果,对工程应用具有一定的借鉴意义.     

一种新的基于小波变换的边缘检测算法

提出了一种新的基于小波变换的图像边缘检测算法。该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行多尺度二进制小波变换,提取3个方向的小波系数。然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,提取小波系数乘积的极大值点。最后将这3个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘。仿真实验表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力,边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法.     

基于小波变换的图像融合算法

图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。     

小波多尺度分析不同融合准则的算法研究

在分析小波多尺度变换的基础上，对图像进行小波分解，在不同频率域，针对低频部分和高频部分的不同特点，采用不同的融合策略，保留其轮廓，增强其细节信息。在高频部分分别建立不同的融合算法（基于局部方差融合、基于局部能量融合、基于边缘算子融合），对不同聚焦的可见光图像以及红外图像进行融合实验，并且应用客观评价指标信息熵、交叉熵、标准差对融合结果进行分析比较。研究结果表明，基于边缘算子融合的效果优于基于局部方差融合和基于局部能量融合。     

一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法

作为一种新的多尺度分析方法,曲波（Curvelet）比小波更适合提取图像中的细节信息,能够更好的表达边缘信息。提出了一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法。首先对原图像进行曲波变换,然后在高频和低频域分别采用不同的融合规则融合曲波系数,最后通过重构得到融合图像。从信息熵、空间频率及光谱扭曲程度方面对融合效果进行了客观评价,并与基于Brovey变换、PCA变换与小波变换的融合结果进行了比较。结果表明,该算法在保留原始图像光谱信息能力方面优于其他变换算法。     

基于软阈值的图像增强

图像增强技术是数字图像处理的的一个重要分支,提出了一种小波软阈值的图像增强算法,首先对原图像进行小波分解,得到分解后的小波系数,对给定的阈值,应用局部小波软阈值方法对小波系数处理,再将处理后的图像进行小波逆变换,得到增强后的图像.该方法在增强图像的同时,有效地抑制图像的噪声,较好地保持图像的边缘结构.     

基于小波描述子的水果果形分类

水果果形是水果分级的重要指标之一,该文提出了一种基于小波描述子的水果果形分类方法.通过提取水果轮廓计算出半径序列,并进行归一化处理,对归一化后的半径序列进行小波变换提取小波描述子;分别截取小波描述子12、20、36和67个系数点对水果边界进行重建.结果表明:用36个系数点就可较好地重建果形,匹配率为98.64%,用67个系数点可达相当高的精度,为99.96%;选取36个系数点作为果形特征,并运用核主成分分析(KPCA)提取分类所需的7个主要特征输入径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行分类,发现该方法分级准确率可达90%,效果优于傅里叶描述子,是一种有效地描述水果果形的方法.     

基于CCD拼接的航空相机小波自动调焦方法研究

为精确地进行航空相机调焦,获取高清晰度的航空影像,结合CCD拼接的特点,提出一种新的航空相机调焦方法,便于航空成像设备进行自动调焦。考虑人类视觉系统的特点设置权值,利用图像的小波分解系数构造清晰度评价函数;分析小波基函数的性质,对不同频率成分的影像进行清晰度评价,从而使评价函数对图像的变化具有适应性,通过比较得出了利用symlet2小波进行3层分解获得的评价函数的效果最佳。为了提高清晰度评价函数的灵敏度,选取了细节丰富的区域作为评价区域,详细地阐述了航空相机利用CCD拼接结构的特点进行调焦的算法实现过程。试验证明,该方法获得的评价函数比传统的小波方法灵敏度高,可以满足航空相机的需要,大大提高了地物目标的识别和提取的精度。     

一种基于视觉特性的小波包图像编码压缩方法

针对图像能量分布特点及人眼对图像特殊区域敏感程度的不同,提出利用小波包对图像的低频子带和高频子带都进行多分辨率分解,并充分利用人眼的视觉特性和不同子带间小波包系数的相关性对系数进行编码。实验结果表明在保证优先编码视觉上最重要系数的同时,能够进一步提高图像复原质量。     

基于二维经验模态分解与小波变换的农作物图像去噪

将小波自适应阈值去噪引入二维经验模态分解（bidimensional empirical mode decomposition,BEMD）中,提出一种自适应图像去噪算法,该算法首先对农作物噪声图像进行二维经验模态分解,获得具有不同尺度特征的固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）子图像序列;然后将该序列中前3个子图像分别进行3层小波变换,引入一种新型自适应小波阈值去噪函数模型分别进行噪声抑制,实现小波系数重构;最后,对去噪后的固有模态函数子图像与剩余固有模态函数进行重构,获得去噪后的农作物图像。对实地拍摄的农作物图像进行去噪试验,结果表明,自适应图像去噪算法与均值滤波算法、小波阈值去噪算法相比,性能有较大幅度的提升。     

音乐信号小波阈值去噪模型及其应用

利用小波阈值滤波的原理,建立了阈值滤波去噪模型,解决了小波基和小波分解层数的选择以及阈值和阈值函数的选取这2个关键问题。小波基的选取应该均衡考虑光滑性与紧支性。采用数值仿真方法,通过一段音乐信号,分析了小波基的不同选取方式、不同阈值选取方法、不同分解层数对去噪效果的影响:选择不同的小波,分别利用全局阈值和分层阈值去噪法来观察不同的小波选择对去噪结果的影响;选择一个固定的小波,利用全局阈值和分层阈值来比较这2种去噪方法的优劣。研究结果表明,选择db4小波基、分层阈值、分解层数为4~5层时,去噪效果最好。     

一种基于小波变换的边缘检测算法

目的 利用小波变换,完成图像边缘的检测,提取能表征图像概貌的重要特征.方法 学习并比较几种边缘检测方法,结合小波变换的多尺度特性,对小波变换分解的近似系数和高频系数进行处理,构建模值和幅角图像,提出一种基于小波变换的图像边缘检测算法.结果 在MATLAB R2018b环境下,首先以屋顶图像为例,将算法与Roberts算...     

探讨小波系数对图像质量的影响

小波系数是图像进行小波分解后得到的系数,小波系数的分布、大小、多少直接影响着图像的质量。本文主要探讨含有统计噪音的数字仿真图像Logan_Sheep图像,利用硬阈值法对正交小波分解系数处理的前后,高频域中的小波系数的多少对图像特征的保留的影响。试验表明只要有很少的大的小波系数就能保留图像的特征。     

基于Haar小波的高斯函数拟合研究

利用了Haar小波基函数对高斯函数进行拟合,并同时用Haar小波尺度函数也进行了拟合的尝试。     

基于形态学和小波变换的图像边缘检测方法

电力机房图像边缘提取是实现电力机房三维重建的重要辅助环节,机房图像边缘提取越精准,三维重建将会更准确.本文提出一种融合小波变换模极大值和多尺度多结构形态学的图像边缘检测算法对电力机房图像进行处理.首先,对原始电力机房图像进行小波分解得到高频图像和低频图像;然后,采用小波变化模极大值算法提取高频图像的边缘信息,多尺度多结构数学形态学算法提取低频图像的边缘信息;最后,通过叠加运算融合高频和低频的边缘信息,得到原始图像的边缘信息.通过仿真实验表明,本文提出的边缘检测算法在抗噪性能、边缘连续性、定位精度上综合实力最强.     

基于小波变换的IRS与TM遥感卫星影像融合

本研究在整体小波变换融合方法基础上，提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法，并以多光谱TM和高空间分辨率IRS-1C全色波段图像为例，与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时，增强了影像的纹理信息。     

噪声图像分析及小波阈值去噪

不同的噪声图像经小波变换后系数分布是不一样的,针对图像特征和噪声特征,采取灵活的去噪策略会取得更好的去噪效果。本文通过实验对噪声图像及噪声的小波分解系数进行系统分析,提出小波阈值去噪中阈值的选择策略,并用实验验证了方法的有效性。