分形信号的滤波算法

提出了分形信号的小波分解与重构的一种快速算法。针对分形信号的自相似和长时相关的特点，采用离散小波变换（DWT）对分形信号进行多尺度分解，使其成为各尺度上的近似平稳信号，从而可利用通常的Wiener滤波或Kalman滤波方法进行估计，然后再由DWT进行多尺度重构，估计出被噪声污染了的原始信号。重点对DWT的滤波过程进行算法设计，并估计了计算复杂度。     

分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

利用Hough变换实现目标检测与航迹启动

经典的目标检测方法是Ｂａｙｅｓ方法，通常为门限检测。本文将利用Ｈｏｕｇｈ变换推导一种通过非相参积累实现目标检测和航迹启动的方法。针对目标的信噪比不同的情况，讨论了两种非相参积累形式，一种是直接积累，另一种是二值积累。二值积累在检测微弱目标时有独特的优越性。本文还讨论了两种非相参积累方法的理论检测性能。     

一种基于广义Hough变换的遥感图像船舶横波自动检测与速度估计方法

从Kelvin横波航迹的形成原理出发,详细推导了Kelvin横波波峰模型,提出一种基于广义Hough变换的遥感图像船舶横波自动检测方法,取得了较好的检测效果,并依据检测结果对船舶速度进行了估计。所述方法对海上船舶运输和港口管理等具有重要意义。     

基于小波变换的心电图信号中QRS综合波检测算法

在心电图（ECG）数据分析中,其QRS综合波检测是关键。本文应用小波变换,首先对ECG信号进行数字滤波,提高信噪比,然后再通过自学习过程确定多个判据来实现QRS综合波的精确检测。经GKD－405A多导智能分析仪实测数据检测,QRS综合波正确检测率达98％以上。     

图像处理技术在消防灭火模拟训练中的应用

阐述了应用图像处理技术构建消防灭火模拟训练系统的方法,对其中的技术要点从原理上进行了说明。提出了一种基于目标信息特征的灰度Hough变换实用加速算法用于直线检测,使其运算量比传统算法下降了4个数量级。实验结果证明这种检测与提取灭火水柱中心线的方法快速、有效。用该方法构建的系统,经实际运行证明是图像处理技术在消防灭火模拟训练方面的一个成功的应用。     

基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法

在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。首先根据小波变换的内在特征,建立小波域的隐Markov树(HMT)模型,通过EM算法可以获得该HMT模型的参数估计。然后根据SAR图像的统计性质,将SAR图像的乘法斑点杂噪声在局部范围内近似为加性白高斯噪声,通过最小均方差(MMSE)估计可以获得信号的小波变换值。通过对真实SAR图像的应用,结果说明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。     

点数任意时的快速插值算法

本文建立了运算量级为O(nlog_2m) 的多项式快速除法(其中,m,n分别为除式与被除式的多项式次数),把点数n+1为2的幂次的多项式快速插值推广到n+1为任意数情形,提出了运算量级为O (n log_2~2n) 的快速插值算法。     

基于快速方向重叠变换的图像压缩

传统二维DCT无法稀疏表示除水平或垂直方向外的边缘,而具有强方向表示能力的方向预测离散余弦变换(DPDCT)计算复杂度过高.针对这些问题,快速方向重叠变换(FDLT)沿给定的方向模式进行变换,避免了DPDCT中的插值运算,并进一步集中分散在变换块间的能量,可以快速、稀疏地表示图像中各向异性边缘信息.此外,FDLT通过设计块边界提升,保证了算法完全重构.实验表明,FDLT计算复杂度不超过DCT的2倍.采用同样的编码方法,基于FDLT的压缩图像与基于DCT的压缩图像相比,峰值信噪比可提高0.5dB以上,而且图像边缘细节更加清晰、完整.     

基于小波Radon变换检测线性调频信号

对信号小波分析的结果进行Radon变换,简称小波Radon变换。通常情况下,线性调频信号小波变换的结果在时间尺度图上呈现曲线的形式,而在时频图上呈现直线的形式。通过Radon变换检测时频平面上的直线,可以精确地得到调频信号的参数。仿真结果表明,小波Radon变换是一种较好的线性调频信号检测方法。