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(jù)不同的應(yīng)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(guān)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(guān)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(zhì)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(yīng)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?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對目標(biāo)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(chǔ).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(yù)期的目的.
上傳時間： 2013-04-24
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隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域：圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大，要求處理速度快，但運算結(jié)果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準(zhǔn)則同時結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實驗表明，相比于其他幾種經(jīng)典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節(jié)，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應(yīng)的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現(xiàn)；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實現(xiàn)方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對各個系統(tǒng)模塊和整體進行了仿真驗證，結(jié)果表明本文設(shè)計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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隨著遙感影像數(shù)據(jù)量不斷增長，為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像，研究并提出了改進的基于小波分解的影像金字塔構(gòu)建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構(gòu)算法，參考影像金字塔構(gòu)建的一般方法，將圖像小波分解的不同級系數(shù)量化、編碼后，分別存儲于金字塔的不同層中。該構(gòu)建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數(shù)據(jù)冗余，減少總數(shù)據(jù)量和瀏覽時的數(shù)據(jù)流量，并能更好地支持嵌入式碼流和漸進式傳輸。
上傳時間： 2013-10-20
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在魚雷技術(shù)發(fā)展中，低截獲概率技術(shù)（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力，同時也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法，具體對有效的低截獲特征信號信號進行檢測，相比于短時傅里葉變換的基礎(chǔ)上，采用Daubechies5小波對信號進行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。
上傳時間： 2013-10-22
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為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ)，首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進行去噪。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號進行仿真，結(jié)果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號的信噪比。
上傳時間： 2014-12-23
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由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法，先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號的特征信息，然后對數(shù)據(jù)進行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入，由具有智能學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進行仿真實驗，結(jié)果表明該方法能快速、準(zhǔn)確的完成故障診斷。
上傳時間： 2013-11-11
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EZW:基于小波變換的零樹編碼程序,matlab實現(xiàn)
上傳時間： 2014-02-01
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這是基于小波變換的數(shù)字水印代碼，在嵌入的水印加上一個pn尾隨機序列
上傳時間： 2013-12-04
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基于小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論文，來自期刊網(wǎng)
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 論文
上傳時間： 2014-11-27
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基于小波變換的零樹編碼對靜止圖像進行壓縮與解壓
上傳時間： 2015-03-24
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