导读:本文包含了冗余小波论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:冗余,小波,自适应,频带,阈值,图像,算法。
冗余小波论文文献综述
杨艳春,李娇,党建武,王阳萍[1]（2018）在《基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合》一文中研究指出针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年02期）
董佳鹏,何建忠[2]（2015）在《基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合方法》一文中研究指出为弥补Mallat算法正交变换的缺陷以及获得更为有效的图像融合方法。文中给出了一种基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合算法进行图像融合,选取不同焦点的灰度源图进行冗余小波变换。根据高低频系数特点,分别引入区域向量范数和局部对比度的概念,构建新的融合规则的算法。实验证明与其他融合算法相比文中算法具有更好的有效性与准确性。(本文来源于《电子科技》期刊2015年12期）
李庆忠,刘小彤,黎明,牛炯,李瑞芹[3]（2016）在《基于冗余小波变换的高频地波雷达目标检测算法》一文中研究指出为了从高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR)信号生成的复杂距离多普勒(Range Doppler,RD)图像中准确提取运动点目标,提出了一种基于冗余小波变换(Redundant Discrete Wavelet Transformation,RDWT)的RD图像点目标检测算法.该算法根据点目标与海杂波、电离层杂波等特征的差异,首先在距离方向进行自适应RDWT以去除海杂波和地杂波,并在多普勒方向进行自适应RDWT以去除电离层杂波;然后利用图像形态学运算对背景噪声进行了抑制;最后进行阈值自适应分割以得到点目标.实验结果表明:该算法能有效抑制RD图像中的海杂波、电离层杂波和背景噪声,能从复杂的RD图像中实现点目标的有效检测,其检测性能优于改进的恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法.(本文来源于《电波科学学报》期刊2016年03期）
魏振春,王婿,徐娟[4]（2014）在《基于改进阈值自适应冗余小波的振动信号去噪》一文中研究指出由电主轴动不平衡引起的振动信号在采集的过程中会混入大量强干扰噪声,引起机床主轴系统稳定性差。自适应冗余第二代小波的降噪方法可有效的去除噪声。针对上述方法中存在的传统阈值函数造成小波系数不连续或恒定偏差的问题,引入双变量改进阈值函数,提出了一种改进的自适应冗余第二代小波的振动信号消噪方法。将改进的方法应用于仿真信号及实际采集的电主轴动不平衡振动信号消噪中,结果表明,改进方法融合了自适应冗余第二代小波信号和双变量改进阈值函数的优点,在低信噪比的仿真信号和振动信号消噪中,能很好的保留原信号的特征并且有效的去除噪声,消噪效果更优。(本文来源于《计算机仿真》期刊2014年11期）
罗荣,田福庆,冯昌林,丁庆喜,李万[5]（2014）在《冗余小波包改进及其在齿轮箱故障诊断中应用》一文中研究指出针对小波包分解广泛存在频率折迭、频带重迭与频带错位缺陷,分析了其产生的根源,并以此提出了一种改进的冗余小波包分解算法。该算法通过交换偶数位置子带小波包分解后的两子带顺序来消除频带错位缺陷,通过引入两算子依据傅里叶变换滤波原理分别从频域滤去低、高频子带理论频率范围外的频率成分来避免频带重迭缺陷。分别使用仿真信号与某直升机中减速器疲劳试验的故障数据对该算法进行了仿真验证与试验验证。分析结果表明:相对于Mallat小波包算法和通常的冗余小波包算法,改进的冗余小波包分解算法确实成功消除了频率折迭、频带重迭和频带错位等叁类缺陷,因此该算法能更有效地提取淹没在强噪声和其他强干扰背景下微弱故障特征,具有一定的工程应用价值。(本文来源于《机械工程学报》期刊2014年15期）
王建勋,于明,夏颖,陈冀川[6]（2013）在《基于冗余小波变换的运动目标检测算法》一文中研究指出针对传统运动目标检测方法帧差法、光流法等提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种新的基于冗余小波变换和DT网格的运动目标检测算法,即在冗余小波域提取特征点生成Delaunay叁角形网格,并自适应获得潜在运动区域,从而获得运动目标区域实现运动目标检测.实验结果表明,本文提出的算法可以有效地提取运动目标,效果要好于传统的运动目标检测方法,对于室外交通监控和室内监控的运动目标检测同样适用,取得不错的效果.(本文来源于《河北工业大学学报》期刊2013年02期）
谢洪途,高广珠,何智勇[7]（2011）在《基于冗余小波变换的自适应运动估计与补偿算法研究》一文中研究指出为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于冗余离散小波变换(RDWT)的自适应运动估计算法。该算法提出了一种自适应块匹配和用于划分块运动状况的自适应阈值的计算方法;对静止块不进行估计,只对运动块采用自适应搜索起点预测方法和自适应阈值算法进行运动估计与补偿。实验结果表明,该方法能在保持较高峰值信噪比的情况下提高运动估计效率,且重建图像主观质量很好,较现有RDWT域运动估计算法有明显优势。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2011年01期）
谢洪途[8]（2010）在《基于冗余小波变换的视频压缩运动估计与补偿算法研究》一文中研究指出视频压缩编码的研究是目前信息技术中最为活跃的领域之一。运动估计和补偿是消除视频信号时间冗余的主要途径,是视频压缩编码的关键技术之一。传统的视频编码标准均采用空域块匹配运动估计方法来消除视频信号的时间冗余。小波变换具有良好的时频局部化特点且符合人类的视觉特性,基于小波域的运动估计技术也成为了近来研究的热点。然而,离散小波变换不具有平移不变性,因此在小波域内难以获得精确的运动估计与补偿效果。而冗余小波变换具有平移不变性,在冗余小波域进行运动估计可以达到很好的效果,但是算法的计算复杂度过高。块匹配法是基于平移模型的,存在一定的局限性和不足。而叁角网格法是基于仿射变换的,它克服了块匹配法的不足,对作非平移运动的视频图像有较好的运动估计与补偿效果。本文的切入点是如何进一步提高运动估计与补偿的精度和重建图像的主观质量,降低运动估计算法的计算复杂度,提高运动估计的效率。本文首先对冗余小波域内块匹配运动估计与补偿进行了一些探讨与研究,然后针对非平移运动的视频图像,对冗余小波域内DT叁角网格运动估计与补偿做了相关研究。本文主要的研究内容和工作如下:(1)本文将空间域搜索起点预测方法和搜索方法引入冗余小波域的运动估计中,并进行改进,提出了一种基于冗余小波变换的快速自适应块匹配运动估计算法。该算法首先提出了一种用于划分图像块运动状况和提前终止搜索的自适应阈值的选择与计算方法,并利用自适应阈值提取潜在运动块;然后在冗余小波域内提出了一种自适应搜索起点预测方法,实现对潜在运动块搜索起点的精确预测;最后在空域搜索方法的基础上,在冗余小波域内提出了一种能根据图像块的运动剧烈程度自适应地调整搜索方向和搜索半径以及提前终止搜索的搜索方法,实现对潜在运动块的快速运动估计。实验结果表明,该算法能够在保持良好的运动估计精度的情况下,有效地减少运动估计所需时间,提高运动估计的效率,且重建图像主观质量很好。与现有冗余小波域块匹配运动估计算法相比,该算法在运动估计的质量与效率上有明显的优势。特别对不同运动特征的视频图像序列的运动估计,该算法有很强的适应能力。(2)针对块匹配法不适合非平移运动的视频图像的运动估计,在经典冗余小波域DT网格运动估计算法的基础上,本文提出一种基于改进SIFT特征提取的冗余小波域DT网格运动估计与补偿算法。该算法首先在冗余小波域内提出一种新的特征点提取模板,将SIFT算法引入到冗余小波域的特征提取;接着提出了一种具有抗旋转能力和低维特征描述符的改进SIFT算法,以及一种新的特征相似性度量和匹配准则;然后利用改进的SIFT算法和特征匹配准则对新的特征点提取模板进行特征点提取与精确匹配,并以匹配后的特征点为网格节点生成DT网格;最后在冗余小波域内提取潜在运动区PMA,并利用网格节点的运动矢量和仿射变换方法在潜在运动区PMA内对图像进行运动估计。理论分析与实验表明,该算法能快速有效提取视频图像稳定的特征点并进行精确的特征点匹配,能获得准确的运动矢量,提高运动估计的精度和效率,且重建图像主观质量很好。该算法较经典冗余小波域DT网格运动估计算法在预测精度与效率上都有较大提高,特别对非平移运动的视频序列的运动估计效果很明显。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2010-11-01）
王进,段晨东[9]（2010）在《一种基于冗余小波变换等效功率谱的故障特征提取方法》一文中研究指出为了提取信号中较弱的故障特征频率分量,以正交小波为基函数,在对振动信号实施冗余小波变换分解的基础上,提出了一种等效的功率谱分析方法。该方法利用冗余小波变换分解提供的多分辨信息,先剔除高频噪声分量,在获得其他尺度的功率谱后,对其进行归一化处理。由于每个分解频带的分析频率相同,因此迭加归一化的功率谱得到信号的等效功率谱,使被淹没信号中的微弱频率分量在功率谱上显现出来。采用这种方法有效地提取了烟汽轮机汽封与转子之间摩擦故障的特征信息。(本文来源于《振动与冲击》期刊2010年10期）
苗艳华,李建娜[10]（2010）在《基于冗余小波域的快速多分辨率运动估计算法》一文中研究指出由于冗余小波变换具有平移不变特性,在冗余小波域进行运动估计可以达到比较好的效果。针对基于冗余小波变换的运动估计算法时间复杂度过高的问题,本文提出了一种快速的基于冗余小波变换的多分辨率运动估计算法。在此方法中,首先在冗余小波域对图像块进行运动剧烈程度划分,之后根据块类型的不同,采取不同的搜索策略。运动估计的过程首先在低频子带进行,之后在高频子带以小的搜索范围细化。实验结果表明,本文方法较经典的基于冗余小波变换的运动估计算法在估计精度以及时间复杂度方面都具有优势。(本文来源于《科技信息》期刊2010年24期）
冗余小波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为弥补Mallat算法正交变换的缺陷以及获得更为有效的图像融合方法。文中给出了一种基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合算法进行图像融合,选取不同焦点的灰度源图进行冗余小波变换。根据高低频系数特点,分别引入区域向量范数和局部对比度的概念,构建新的融合规则的算法。实验证明与其他融合算法相比文中算法具有更好的有效性与准确性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
冗余小波论文参考文献
[1].杨艳春,李娇,党建武,王阳萍.基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合[J].计算机科学.2018
[2].董佳鹏,何建忠.基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合方法[J].电子科技.2015
[3].李庆忠,刘小彤,黎明,牛炯,李瑞芹.基于冗余小波变换的高频地波雷达目标检测算法[J].电波科学学报.2016
[4].魏振春,王婿,徐娟.基于改进阈值自适应冗余小波的振动信号去噪[J].计算机仿真.2014
[5].罗荣,田福庆,冯昌林,丁庆喜,李万.冗余小波包改进及其在齿轮箱故障诊断中应用[J].机械工程学报.2014
[6].王建勋,于明,夏颖,陈冀川.基于冗余小波变换的运动目标检测算法[J].河北工业大学学报.2013
[7].谢洪途,高广珠,何智勇.基于冗余小波变换的自适应运动估计与补偿算法研究[J].计算机应用研究.2011
[8].谢洪途.基于冗余小波变换的视频压缩运动估计与补偿算法研究[D].国防科学技术大学.2010
[9].王进,段晨东.一种基于冗余小波变换等效功率谱的故障特征提取方法[J].振动与冲击.2010
[10].苗艳华,李建娜.基于冗余小波域的快速多分辨率运动估计算法[J].科技信息.2010
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