声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。     

数字高程模型数据小波压缩算法

针对海量DEM数据的存储和传输的问题,设计出一种高效的DEM数据的小波压缩算法。基于提升理论提出了一种包含自由变量t的紧支撑小波构造方法;通过选取合适的小波滤波器系数,基于提升的整数小波变换只需要整数加法、整数乘法和移位实现,运算速度快,便于硬件实现;选取参数t=1的整数9-7小波变换,其运算量接近整数5-3小波,但DEM数据压缩质量接近浮点的CDF9-7小波。实验证明该压缩算法对DEM数据有极佳的压缩效果,在保持地形形状和起伏特征的前提下,DEM数据可以压缩4096倍,PSNR>34DB。     

基于小波技术的校园网流量分形特性研究

网络流量特性是人们深刻理解整个网络体系的架构及网络控制机制的切入点,所以有必要深入探究网络流量的特性。通过小波技术对某校园网络流量数据进行全面分析,细致地刻画了流量到达过程的自相似性与多重分形特性。     

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。     

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.     

基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法.该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.该方法被成功地用于模糊图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.     

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.     

基于小波网络的雷达目标识别方法

研究了小波网络的构造问题,提出了一种根据小波的局部时频特性,删除不包含任何目标识别样本数据的小波,初步确定网络隐层节点数的方法;采用本算法构造小波网络,可以减小网络的结构,加快网络的收敛速度.将构造好的小波网络作为雷达目标识别的分类器,获得了较好的识别效果.     

小波网络的雷达目标识别方法

研究了小波网络的构造问题,提出了一种根据小波的局部时频特性,删除不包含任何目标识别样本数据的小波,初步确定网络隐层节点数的方法;采用提出的算法构造小波网络,可以减小网络的结构,加快网络的收敛速度.将构造好的小波网络作为雷达目标识别的分类器,获得了较好的识别效果.     

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。