改进Bubble函数的多分辨率边缘提取方法

在数学上,通常用Bubble函数来描述神经系统的侧抑制现象.Bubble函数在频域里相当于一带通滤波器,它可以反映不同的时域、频域特性,但它不具有调节带宽的功能.因此对Bubble函数进行改进,改进后的Bubble函数能够通过调节参数来获取不同时域、频域响应和滤波效果.最后,用改进的Bubble函数将小波和侧抑制有机地结合,构造出多分辨率侧抑制网络,该网络利用小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边缘,从而可以准确、有效、快速地提取出图像边缘.     

信息流中的隐形信息提取和还原技术研究

提出基于变化域的信息隐藏检测算法和基于彩色静止数字图像的信息隐藏提取算法,将小波变换的放大信息与显示隐藏信息及其相反过程的功效挖掘出来,基于信息隐藏对载体特性影响的模型,建立通用的隐藏信息提取的数学模型和面向"信息隐藏对载体特性影响"集合的正变换函数和逆变换函数,对信息进行标识、分析、提取和还原,使之能破除还原隐藏信息,达到较好的信息识别与分析效果,从而实现快速提取隐藏数据电子证据.     

基于感兴趣区域及LOD模型的图像压缩算法研究

感兴趣区域ROI(Region of Interesting)模型和层次细节LOD(Level of detail)模型是静止图像压缩及网络传输技术中两个重要模型.采用基于认知心理学的图像感兴趣区域提取模型,通过显著图法自动地得到与人眼视觉较吻合的ROI区域,并使ROI区域获得比背景区域更好的图像效果.同时通过将图像网格化,并在图像网格上进行B样条细分小波变换,实现了图像在不同分辨率下LOD压缩算法.     

基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2~5 dB。     

基于小波变换的舰船辐射噪声调制特征分析

舰船辐射噪声在不同频带上的调制是有差异,利用多子带技术可以得到不同频带上的调制谱.研究了多子带分析技术以及利用小波包分析获得不同频带上的调制谱技术,利用最小信息熵准则对小波包分解进行了优化.双比两种方法,得到了一些有益的结论.试验表明,多子带分析技术对识别工程应用有指导意义.     

基于HVS的抗统计分析的小波域密写

针对通过分析小波系数直方图特性的变化能侦测到小波域图像密写信息的存在性这一问题和人眼对图像强纹理不敏感的特征,提出了一种基于HVS的抗统计分析的小波域密写方法。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行基于提升策略的整数小波变换。根据符号和奇偶值将非零小波系数分为2类,分别表示1和0。如果嵌入的秘密比特与小波系数表示的信息不同,修改小波系数使它变为另一类,否则不变。在强纹理块,2层以上的小波系数用来嵌入更多的秘密信息以保证良好的视觉隐蔽性。最后,通过小波逆变换获得载密图像。实验结果表明,该密写方法不但能有效地保持小波系数直方图的特性,而且具有良好的视觉质量。     

强干扰下LFM信号的检测与参数估计

强干扰下ＬＦＭ信号的检测与参数估计在雷达信号处理领域具有重要的应用。本文首先分析了强干扰下ＬＦＭ信号的特点,对ＬＦＭ信号的检测与参数估计方法进行了总结和比较;随后研究了ＷＨＴ法的检测性能,绘制了ＷＨＴ检测器的接收机性能曲线（ＲＯＣ）。最后,提出一种基于ＷＨＴ的抑制强干扰和进行ＬＦＭ信号检测与参数估计的方法,并给出了实验结果。     

小波阈值技术在图像降噪中的应用研究

通过对图像的小波变换系数进行阈值操作，可以有效降低噪声，同时又较好地保持图像细节。在文章中详细讨论了这种小波阈值降噪技术，并给出了在此种降噪方法中阈值选取的几种方法。由实验结果可以知道此种小波阈值方法是一种有效的图像降噪方法。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度