采用小波系數(shù)極大值跟蹤法去除圖像噪聲,建立了尺度間小波系數(shù)極大值跟蹤矩陣,標識出小波系 數(shù)極大值的信噪屬性,剔除了噪聲部分對應小波系數(shù)極大值,從而抑制了噪聲污染
標簽： 極大值 小波系數(shù) 圖像 分
上傳時間： 2014-01-04
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基于多分辨分析的遞階逼近思想,采用正交小波網絡研究了輸入樣本空間分布非均勻時非線性系統(tǒng)的 辨識問題. 重點討論了樣本非均勻時網格系的設計問題,并給出了基于該網格系的在線遞階辨識算法. 最后利用正 交小波網絡分別對非線性靜態(tài)和動態(tài)系統(tǒng)進行了仿真辨識.
標簽： 遞階 正 樣本 網格
上傳時間： 2014-11-26
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L4_1.m: SVD轉換(程式) L4_2.m: 影像轉換的能量集中能力(程式) L4_3a.m: 小波轉換之多重解析架構(程式) L4_3b.m: 小波轉換係數(shù)與影像的方向性(程式) energy.m: 能量集中(函式) L4_1.bmp: 影像檔 L4_2.bmp: 影像檔 L4_3b.bmp: 影像檔 woman.mat: Matlab的矩陣變數(shù)檔
標簽： 程式 SVD en 多重
上傳時間： 2013-11-28
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MATLAB小波分析 是張德豐 編著的那本黃色書上的源代碼
標簽： MATLAB 小波分析
上傳時間： 2013-06-01
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目前，小波分析在信息技術和其他學科方面的應用是眾多科技工作者關心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進一步的改進。 經典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨特的優(yōu)勢。本文介紹了經典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構算法，最后研究了小波基的數(shù)學特性，分析了它們對實際應用的影響和作用。進而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經將高頻系數(shù)強制置零去噪后重構的信號會使信號丟失一些細節(jié)，且小波基的選擇亦有相當?shù)碾y度，只有靠經驗來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據；對小波閾值去噪方法的幾個關鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進，利用均值逼近與閾值去噪相結合的方法來實現(xiàn)信號的處理，并通過實驗仿真實現(xiàn)。實驗結果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨應用閾值去噪的方法。 在空域相關去噪算法的基礎上，進行了改進，利用閾值濾波與相關去噪算法相結合的一種組合去噪算法，仿真試驗結果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準確率高，而且易于重構信號。 本文分別對這四種方法進行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現(xiàn)，并對實驗結果進行了分析。實驗仿真結果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關
標簽： 小波分析 信號去噪 中的應用
上傳時間： 2013-07-19
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針對目前光照補償后人臉圖像的識別率仍不夠理想這一問題，提出了一種基于模糊增強和小波包變換相結合的非均勻光照下人臉識別方法。將人臉圖像在對數(shù)域中計算二維小波包變換，通過舍棄部分子帶圖像中的系數(shù)來實現(xiàn)人臉
標簽： 模糊 變換 人臉識別方法
上傳時間： 2013-04-24
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本課題設計和完成了一套基于DSP+FPGA結構的小波變換實時圖像處理系統(tǒng)。采用小波算法對圖像進行邊緣提取、圖像增強、圖像融合等處理，并在ADSP-BF535上實現(xiàn)了小波算法，分析了其運行小波算法的性能。圖像處理的數(shù)據量比較大，而且運算比較復雜，DSP的特殊結構和性能很好地滿足了系統(tǒng)實現(xiàn)的需要，而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統(tǒng)實時性和穩(wěn)定性的需要，所以采用DSP+FPGA來實現(xiàn)圖像處理系統(tǒng)是可靠的，也是可行的。系統(tǒng)的硬件設計以DSP和FPGA為平臺，DSP實現(xiàn)算法、管理系統(tǒng)運行、并實現(xiàn)了系統(tǒng)的自啟動；FPGA實現(xiàn)一些接口、時序控制等，簡化了外圍電路，提高了系統(tǒng)的可靠性。結果表明，在ADSP-BF535上實現(xiàn)小波算法，效果良好，而且滿足系統(tǒng)實時性的要求。最后，總結了系統(tǒng)的設計和調試經驗，對調試時遇到的一些問題進行了分析。
標簽： FPGA DSP 小波變換 實時圖像
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相對于JPEG中二維離散余弦變換(2DDCT)來說，在JPEG2000標準中，二維離散小波變換(2DDWT)是其圖像壓縮系統(tǒng)的核心變換。在很多需要進行實時處理圖像的系統(tǒng)中，如數(shù)碼相機、遙感遙測、衛(wèi)星通信、多媒體通信、便攜式攝像機、移動通信等系統(tǒng)，需要用芯片實現(xiàn)圖像的編解碼壓縮過程。雖然有許多研究工作者對圖像處理的小波變換進行了研究，但大都只偏重算法研究，對算法硬件實現(xiàn)時的復雜性考慮較少，對圖像處理的小波變換硬件實現(xiàn)的研究也較少。 本文針對圖像處理的小波變換算法及其硬件實現(xiàn)進行了研究。對文獻[13]提出的“內嵌延拓提升小波變換”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法進行仔細分析，提出一種基于提升方式的5/3小波變換適合硬件實現(xiàn)的算法，在MATLAB中仿真驗證了該算法，證明其是正確的。并設計了該算法的硬件結構，在MATLAT的Simulink中進行仿真，對該結構進行VHDL語言的寄存器傳輸級(RTL)描述與仿真，成功綜合到Altera公司的FPGA器件中進行驗證通過。本算法與傳統(tǒng)的小波變換的邊界處理方法比較：由于將其邊界延拓過程內嵌于小波變換模塊中，使該硬件結構無需額外的邊界延拓過程，減少小波變換過程中對內存的讀寫量，從而達到減少內存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和運算速度的特點。本算法與文獻[13]提出的算法相比較：無需增加額外的硬件計算模塊，又具有在硬件實現(xiàn)時不改變原來的提升小波算法的規(guī)則性結構的特點。這種小波變換硬件芯片的實現(xiàn)不僅適用于JPEG2000的5/3無損小波變換，當然也可用于其它各種實時圖像壓縮處理硬件系統(tǒng)。
標簽： JPEG 2000 FPGA 二維
上傳時間： 2013-06-13
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在衛(wèi)星遙感設備中，隨著遙感技術的發(fā)展和對傳輸式觀測衛(wèi)星遙感圖像質量要求的不斷提高，航天遙感圖像的分辨率和采樣率也越來越高，由此引起高分辨率遙感圖像數(shù)據存儲量和傳輸數(shù)據量的急劇增長，然而衛(wèi)星信道帶寬有限。為了盡量保持高分辨率遙感圖像所具有的信息，必須解決輸入數(shù)據碼率和傳輸信道帶寬之間的矛盾。所以星載高分辨率遙感圖像數(shù)據的高保真、實時、大壓縮比壓縮技術就成了解決這一矛盾的關鍵技術。FPGA器件為實現(xiàn)數(shù)據壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實現(xiàn)的一個理想的平臺。FPGA器件集成度高，體積小，通過用戶編程實現(xiàn)專門應用的功能。它允許電路設計者利用基于計算機的開發(fā)平臺，經過設計輸入，仿真，測試和校驗，直到達到預期的結果，減少了開發(fā)周期。小波變換能夠適應現(xiàn)代圖像壓縮所需要的如多分辨率、多層質量控制等要求，在較大壓縮比下，小波圖像壓縮質量明顯好于DCT變換，因此小波變換成為新一代壓縮標準JPEG2000的核心算法。同時，小波變換的提升算法結構簡單，能夠實現(xiàn)快速算法，有利于硬件實現(xiàn)，因此提升小波變換對于采用FPGA或ASIC來實現(xiàn)圖像變換來說是很好的選擇。本文針對衛(wèi)星遙感圖像的數(shù)據流，主要研究可以對衛(wèi)星圖像進行實時二維小波變換的方案。針對提升小波變換的VLSI結構和FPGA設計中的關鍵技術，從邊界延拓、濾波器結構、整數(shù)小波、定點運算、原位運算等方面進行了研究和討論，并且完成了針對衛(wèi)星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實現(xiàn)。采用VerIlog語言對設計進行了仿真驗證，并將仿真結果同matlab仿真結果進行了比較，比較結果表明該方案能實現(xiàn)對衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據流的二維提升小波變換的功能。同時QuartusII綜合結果也表明，系統(tǒng)時鐘能夠工作在很高的頻率，可以滿足高速實時對衛(wèi)星圖像的小波變換處理。
標簽： FPGA 提升機 二維 離散小波
上傳時間： 2013-06-15
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磁共振成像（MRI）由于自身獨特的成像特點，使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點，首先對與噪聲和邊緣相關的小波系數(shù)進行建模，然后利用最大似然估計來進行參數(shù)估計，同時利用連續(xù)尺度間的尺度相關性特點來進行函數(shù)升級，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進一步提高圖像的質量，最終取得了一定的效果.與此同時，該文對MRI圖像的進一步的分析與應用展開了一定研究，提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點，同時考慮鄰域對分割結果的影響，對目標函數(shù)加以改進，用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響，達到魯棒分割的目的，為進一步圖像處理和分析打下基礎.通過實驗，我們發(fā)現(xiàn)，無論是針對模擬圖像還是實際圖像，該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果，達到了預期的目的.
標簽： MRI 小波分解 圖像去噪 分割
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