导读:本文包含了复数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:复数,小波,图像,复合材料,降噪,模型,结构。
复数小波论文文献综述
张瞳[1]（2011）在《复数小波与椭圆窗维纳滤波结合图像去噪方法》一文中研究指出本文提出一种基于复小波与带有方向窗维纳滤波结合的新图像去噪算法。针对普通小波域维纳滤波去噪的方向性差,去噪后图像的容易产生哑铃效应。而采用具有较强方向性的复数小波域结合具有方向性的椭圆窗维纳滤波的方法对图像进行去噪,不仅有效地去除了噪声,而且更好地保存了图像的细节信息。实验表明:去噪后的峰值信噪比与视觉质量都较普通小波与方窗维纳滤波的效果有较大改善。(本文来源于《科技信息》期刊2011年26期）
邱雷,袁慎芳,苏永振,张逍越[2]（2010）在《基于Shannon复数小波和时间反转聚焦的复合材料结构多源冲击成像定位方法》一文中研究指出在飞机结构上,复合材料结构大量应用。该种材料结构容易受到外界冲击而产生内部脱层等损伤,所以对复合材料结构的冲击事件进行在线结构健康监测是十分必要的。为了克服信号在复合材料结构中传播存在的频散、多种模式及模式转换的现象给冲击定位带来的困难,研究了一种基于Shannon复数小波和时间反转聚焦的复合材料结构多源冲击成像定位方法。分析了信号的时间反转聚焦原理,在此基础上,提出了冲击响应信号时反合成成像方法。针对宽带的冲击响应信号,利用Shannon复数小波变换提取冲击响应信号中特定尺度下的信号成分参与到成像过程中。整套方法在碳纤维复合材料层合板上得到了验证。验证结果表明该方法能够正确地对冲击监测区域中的多个冲击源进行成像和定位,冲击定位误差不超过2cm。(本文来源于《航空学报》期刊2010年12期）
邱雷,袁慎芳,张逍越,王强,张炳良[3]（2010）在《基于Shannon复数小波的复合材料结构时间反转聚焦多损伤成像方法》一文中研究指出研究了一种基于压电传感器阵列和主动Lamb波的结构损伤成像方法,有助于克服Lamb波在板结构中、特别是在复合材料板结构中存在的频散、多种模式及模式转换的现象给结构健康监测带来的困难。分析了结构多损伤散射信号的时间反转聚焦原理,在此基础上提出了一种基于Shannon复数小波和时间反转聚焦的信号合成成像方法。该方法中,确定Lamb波响应信号的到达时刻是信号能够准确聚焦的关键因素之一。提出了利用Shannon复数小波变换计算Lamb波响应信号到达时刻的方法。在碳纤维复合材料板结构上对整套信号合成成像方法进行了验证。研究结果表明,该方法能够有效地对同一个监测区域中的多个损伤进行成像定位。相对于30 cm×30 cm的监测区域,定位误差不超过2 cm。该方法有助于结构健康监测技术的工程应用。(本文来源于《复合材料学报》期刊2010年02期）
严奉霞,成礼智,彭思龙[4]（2008）在《复数小波域的高斯尺度混合模型图像降噪》一文中研究指出由于复数小波变换具有近似平移不变性和良好的方向选择性,因此适用于图像去噪。为了取得更好的降噪效果,提出了一种基于复数小波的高斯尺度混合模型降噪算法。该算法首先对自然图像的复数小波系数建立统计模型,即将位于相邻位置和尺度的系数邻域建模为一个高斯尺度混合模型;然后用该模型对子带系数进行贝叶斯最小均方估计,以达到降低噪声的目的。由于这一模型很好地利用了复数小波系数幅值尺度间和尺度内的相关性,因此可以取得较好的降噪效果。实验结果表明,该算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉上都优于一些传统的降噪算法。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2008年05期）
严奉霞[5]（2007）在《复数小波理论及其在图像去噪与增强中的应用研究》一文中研究指出非平稳信号的稀疏表示和高效处理算法是数学和信息科学研究的重要内容,其中,近年来建立起来的小波理论与算法已经成为信号稀疏表示的有效方法。但是,传统小波变换在处理信号和图像时存在平移敏感性和方向选择性弱等缺陷,因此,研究具有更好的近似平移不变性和奇异特征表示能力的新型小波变换,成为当前小波理论发展以及图像处理中非常重要的课题。由于图像获取方式的限制或在传输过程中受到干扰,通常导致观测的图像质量过低或被各种噪声所污染。图像去噪的主要目的是在保留图像原有重要信息的前提下降低或消除噪声,获得高质量的为人类视觉所接受的图像,从而为下一步的图像处理奠定基础。图像增强的目的是通过处理凸显原图像不够清晰的细节信息,使得处理后的图像更加便于人眼理解或机器识别。图像去噪和增强都是目前计算机视觉和图像处理领域最基本的且仍未很好解决的挑战性课题。针对传统离散小波变换(DWT,Discrete Wavelet Transform)的局限,本文深入研究了二元树复数小波变换(DT-CWT,Dual-Tree Complex Wavelet Transform)的相关性质,包括近似平移不变性、方向性和实现问题等,并在此基础上提出了构造二元树复数小波滤波器组的新算法;提出了一种新型复数小波变换—高密二元树离散小波变换(HD-DT DWT,Higher-Density Dual-Tree DWT),研究了其相关的性质及满足各种约束条件的滤波器组的构造方法;为更好的处理非平稳信号,初步研究了基于全变差模型和优化方法的信号和图像自适应分解问题;进一步深入研究了新型复数小波变换在图像去噪和增强中的应用,获得了比现有方法有显着改进的实验结果。本文的主要工作和创新如下:■研究了二元树复数小波中双正交Hilbert变换对的构造。对线性相位双正交小波的构造和二元树复数小波变换的相关性质进行了充分而详尽的研究,在此基础上提出了利用参数化技术和最优化方法构造二元树复数小波变换中的Hilbert变换对的方法。这种滤波器设计的优点在于,对参数作适当的调节就能得到有理系数的二元树复数小波滤波器组,对于提高变换速度和效率、降低计算复杂度都有显着意义。■针对传统DWT的缺陷,提出了高密度二元树离散小波变换这一新型复数小波变换的概念,系统深入的研究了高密度二元树离散小波变换的性质和构造方法,利用分数阶延迟滤波器、谱因子分解等技术构造出了具有紧支撑、消失矩、较高阶的光滑性、近似Hilbert变换对关系、中间尺度等优良性质的小波函数,为信号和图像等高维数据的分析提供了一种新的变换方法。■作为用小波变换对信号和图像进行分解的一种推广,本文还初步研究了基于优化方法的信号和图像自适应分解问题,根据信号自适应的得到其低分辨率近似和重构滤波器,使得重构信号与原信号之间的误差最小。为提高所得近似图像的视觉质量,我们进一步将全变差模型引入自适应分解方法中,为对信号或图像进行自适应分解提供了一种新思路。■基于理论研究的结果,进一步深入探讨了新型复数小波变换在图像去噪和增强中的应用,提出了叁种基于DT-CWT的图像去噪新算法:(ⅰ)复数小波变换域利用系数尺度间和尺度内相关性的图像去噪算法;(ⅱ)基于局部参数的二元树复数小波域隐马尔可夫树(HMT,Hidden Markov Tree)模型图像去噪;(ⅲ)复数小波域高斯尺度混合(GSM,Gaussian Scale Mixture)模型去噪。这些方法充分利用了复数小波变换的优良性质及其系数分布的统计规律,实验表明,在简化计算复杂度、提高计算效率的同时获得了比现有相关去噪算法有显着改进的的去噪效果。另外,我们还提出了一种基于尺度间和尺度内相关性SURE方法的正交小波阈值去噪方法,解决了最近提出的正交小波域去噪算法对含较多纹理的图像处理效果不佳的缺陷,成为目前非冗余小波变换域效果最好的去噪算法。■最后,我们还探讨了结合新型复数小波变换和最优视觉表示的统计特性的图像增强问题,提出了两种图像增强算法:(ⅰ)基于双密度二元树离散小波变换(DD-DT DWT,Double-Density Dual-Tree DWT)和视觉表示的图像增强算法,取得了非常好的视觉效果;(ⅱ)基于二元树复数小波和视觉表示的噪声图像增强算法,较好的缓解了带噪声图像增强中噪声抑制和细节保护之间的矛盾。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2007-10-01）
易翔,王蔚然[6]（2004）在《复数小波统计模型在图像降噪中的应用》一文中研究指出复数小波变换具有平移不变性和多方向选择性,适用于图像去噪。对自然图像复数小波系数统计分布进行建模,提出了一种新的概率密度函数。在此先验分布的基础上,通过运用最大后验概率估计方法从含噪系数中恢复原始系数,来达到滤出噪声的目的。数值实验表明本方法在去除噪声的同时保留了图像的细节信息,取得了很好的降噪性能,其峰值信噪比(PSNR)在高噪声水平下(n=30),较其他常见方法至少高1.9dB左右。(本文来源于《光电工程》期刊2004年08期）
刘伟,何琴[7]（2003）在《复数小波变换在天蓝色链霉菌凝胶图像压缩中的应用(英文)》一文中研究指出小波变换等多分辨分析方法能够处理图像配准中图像的全局和局部变形 .小波变换在配准的同时还可以进行图像压缩 .作为新近发展起来的多分辨分析方法 ,复数小波变换提供了移动不变性和方向选择性滤波器 .在压缩比为 4 0∶1时 ,复数小波变换所实现的天蓝色链霉菌蛋白组凝胶图像压缩结果与离散小波变换结果十分接近 .(本文来源于《郑州大学学报(理学版)》期刊2003年04期）
江汉平,王建敏[8]（2000）在《复数小波变换在图像匹配中的应用》一文中研究指出本文介绍了一种新的基于多分辩率的层次分配方法，即利用复数小波变换作为分层的手段，小波变换的聚焦作用，可以分析到图像的任何细节，而复数小波变换所具有 Gabor变换的特性，可以考察经分层后的信号的各个方向的细节。(本文来源于《江西教育学院学报(自然科学)》期刊2000年06期）
复数小波论文开题报告
（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：
在飞机结构上,复合材料结构大量应用。该种材料结构容易受到外界冲击而产生内部脱层等损伤,所以对复合材料结构的冲击事件进行在线结构健康监测是十分必要的。为了克服信号在复合材料结构中传播存在的频散、多种模式及模式转换的现象给冲击定位带来的困难,研究了一种基于Shannon复数小波和时间反转聚焦的复合材料结构多源冲击成像定位方法。分析了信号的时间反转聚焦原理,在此基础上,提出了冲击响应信号时反合成成像方法。针对宽带的冲击响应信号,利用Shannon复数小波变换提取冲击响应信号中特定尺度下的信号成分参与到成像过程中。整套方法在碳纤维复合材料层合板上得到了验证。验证结果表明该方法能够正确地对冲击监测区域中的多个冲击源进行成像和定位,冲击定位误差不超过2cm。
（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。
复数小波论文参考文献
[1].张瞳.复数小波与椭圆窗维纳滤波结合图像去噪方法[J].科技信息.2011
[2].邱雷,袁慎芳,苏永振,张逍越.基于Shannon复数小波和时间反转聚焦的复合材料结构多源冲击成像定位方法[J].航空学报.2010
[3].邱雷,袁慎芳,张逍越,王强,张炳良.基于Shannon复数小波的复合材料结构时间反转聚焦多损伤成像方法[J].复合材料学报.2010
[4].严奉霞,成礼智,彭思龙.复数小波域的高斯尺度混合模型图像降噪[J].中国图象图形学报.2008
[5].严奉霞.复数小波理论及其在图像去噪与增强中的应用研究[D].国防科学技术大学.2007
[6].易翔,王蔚然.复数小波统计模型在图像降噪中的应用[J].光电工程.2004
[7].刘伟,何琴.复数小波变换在天蓝色链霉菌凝胶图像压缩中的应用(英文)[J].郑州大学学报(理学版).2003
[8].江汉平,王建敏.复数小波变换在图像匹配中的应用[J].江西教育学院学报(自然科学).2000
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