边界处理对解压图像质量的影响

基于小波变换的图像压缩编码是一种很有前景的图像压缩方法。用该方法对图像进行压缩时，在小坡变换中要对边界进行处理。在本文中给出一种小波变换的边界处理方法，使用该方法可使解压图像的质量有明显的改善。     

基于B样条小波变换的矢量地图数据压缩及边界处理

在离散小波变换的快速Mallat算法基础上，根据小波滤波器的特点，提出了一种基于B样条小波变换的矢量数据压缩的边界处理的方法，该方法经袂现可以保证压缩后的数据能如实的反映原数据的特性和规律性。     

基于第二代小波变换的脉搏信号去噪处理

小波变换在信号处理中有着广泛的应用,但是传统小波变换依赖于傅立叶变换,有大量的卷积运算,运算速度较慢。本文介绍了第二代小波变换的基本原理,并用其处理脉搏波信号。在滤除噪声时采用了一种新的阈值函数,消除了软阈值法和硬阈值法的局限性,第二代小波变换的结果与传统小波变换的结果对比表明第二代小波变换的处理效果优于传统的小波变换。     

基于B样条小波变换的矢量地图数据压缩及边界处理

在离散小波变换的快速Mallat算法基础上,根据小波滤波器的特点,提出了一种基于B样条小波变换的矢量数据压缩的边界处理的方法,该方法经实验可以保证压缩后的数据能如实的反映原数据的特性和规律性.     

基于小波系数统计特征的SAR图像恢复

基于小波系数统计特征，提出了一种SAR图像恢复方法。首先将对数变换后的SAR图像进行平稳小波分解，基于小波系数统计特征，用α—stable分布分别对纯净信号和噪声建模，估计出各部分模型参数后，用MAP估计器对处理后的SAR图像进行非线性处理来恢复出纯净图像。实验结果表明，该方法能在抑制噪声的同时最大程度地保持纹理细节。     

基于小波变换的图像阈值化去噪算法研究

鉴于传统的去噪方法难以在各频域得到很好的兼顾,本文提出一种基于小波变换的去噪方法.通过对图像进行2维离散小波变换(DWT),再根据噪声和图像信号的不同特性,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,最后进行小波重构(IDWT),得到去噪后的图像.实验表明,该算法具有很好的效果.     

流域分割方法在遥感图像中的应用研究

将流域分割方法用于遥感图像的处理过程,实现地物目标的精确分割。对普通流域分割方法、基于标记的流域分割方法和基于小波变换的流域分割方法等3种方法进行比较分析。结果表明,经过基于小波变换的流域分割方法处理后的遥感图像分割边缘精度更高,过分割现象少,是一种有效的遥感图像分割方法。     

结合模平方的双树复小波变形监测数据滤波

针对变形监测数据的去噪问题,该文在分析离散小波变换去噪不足的基础上,提出了一种基于模平方的双树复小波变形监测数据滤波方法。该方法利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等特点,通过最小尺度空间的小波系数得到噪声强度,并结合模平方处理法确定各层的阈值,经重构阈值处理后的各层小波系数即得到去噪后的信号;经算例,并与传统离散小波变换对比分析。结果表明:双树复小波变换的分解效果优于传统离散小波变换,能较好地表现出细节部分的频率信息,使变形信号的周期性变化特征更为明显。该方法去噪更彻底,进一步提高了消噪的精度和可靠性,可作为变形监测数据降噪处理的新方法。     

顾及有色噪声的光纤陀螺信号的抗差谱分析

在惯导系统中，对光纤陀螺仪的零位漂移一般采取滤波的方法对其进行补偿或削弱。本文针对信号中含有低频有色噪声，在Kalman滤波和小波变换消噪不理想的情况下，提出一种新的处理零位漂移的方法。首先对信号中的有色噪声进行拟合和预报，然后对信号进行抗差谱分析，以期将有用信号、有色噪声以及周期噪声分离开。利用模拟数据对该方法进行验证，发现该方法能够剔除信号中的周期噪声，并能够削弱有色噪声的影响。     

受外界随机干扰影响的光纤陀螺信号分析与处理

针对受外界随机干扰影响的光纤陀螺信号进行分析并作了相应处理。分别比较了小波变换和建立在AR模型基础上的Kalman滤波两种滤波方法,并用实测数据进行验证。结果表明,相对于小波变换,建立在AR模型基础上的Kalman滤波不仅能够削弱有色噪声的影响,还能够部分削弱高频噪声的影响,滤波效果较好;将小波变换和Kalman滤波两种方法的优点结合起来,可以获得更好的滤波效果,有效地削弱了信号中各种干扰噪声的影响。     

基于KLT／TW和谱特征矢量量化三维谱像数据压缩

提出了基于ＫＬＴ／ＷＴ和谱特征矢量量化（ＳＦＣＶＱ）三维谱像数据压缩的新方法。在对多光谱图像数据进行Ｋａｒｈｕｎｅｎ－Ｌｅｏｖｅ变换（ＫＬＴ）消除谱相关性,再应用小波变换（ＷＴ）对ＫＬＴ后的多光谱图像数据进行消除空间相关性。采用ＳＦＯＶＱ编码对每个谱像数据进行压缩,获得较高的压缩性能。实验结果表明：ＫＬＴ／ＷＴ／ＳＦＣＶＱ方法和ＫＬＴ／ＷＴ／ＶＱ压缩方法比在同样压缩比（ＣＲ）条件下,峰值信噪比（Ｐ     

基于KLT/WT和谱特征矢量量化三维谱像数据压缩

提出了基于KLT/WT和谱特征矢量量化 (SFCVQ)三维谱像数据压缩的新方法。在对多光谱图像数据进行Karhunen Leove变换 (KLT)消除谱相关性 ,再应用小波变换 (WT)对KLT后的多光谱图像数据进行消除空间相关性。采用SFCVQ编码对每个谱像数据进行压缩 ,获得较高的压缩性能。实验结果表明 :KLT/WT/SFCVQ方法和KLT/WT/VQ压缩方法比在同样压缩比 (CR)条件下 ,峰值信噪比 (PSNR)没明显变化 ,而速度提高了 30倍 ,比KLT/WT/FSVQ也提高了 5倍 ,整体压缩性能有较大的提高。     

离散小波变换的快速算法

在离散正交小波变换的快速Mallat算法的基础上,根据小波滤波器的特性,提出一种小波变换及逆变换的快速算法,用该算法进行小波变换及逆变换,对容量为N的一维离散信号样本,可节省N次浮点乘法运算。     

城市地区多尺度遥感影像融合研究

本文从实际应用的角度出发,以城市地区的Landsat7ETM+影像和QuickBird影像为例,对小波法(WT)、Gram_Schimdt法(GS)、合成变量系数法(SVR)以及基于平滑滤波的亮度变换法(SFIM)四种融合方法在不同尺度的遥感影像之间的融合效果进行了研究,通过定性和定量评价指标对融合结果进行了评价。结果表明:在不同尺度遥感影像的融合中,SVR变换法具有最好的空间信息保留效果,GS变换法、SFIM法以及WT法分别次之;GS变换法具有最好的光谱信息保真效果,SVR法、WT法和SFIM法分别次之。     

基于ETM+影像的绿地信息提取方法研究

文中以ETM+影像为数据源实现对贵阳市某城区的绿地信息提取。对获取的影像进行预处理,分别通过不同的方法:原始波段组合法、主成分分析法(PCA)、独立分量分析法(ICA)、归一化植被指数法(NDVI)及基于第一独立分量的实验室波段组合法,获取研究区的假彩色合成影像。将以上方法得到的影像数据进行对比分析,表明植被景观目视效果最好的是原始波段组合法。将得到的影像数据进行监督分类,通过目视解译的方法进行精度评价,结果表明,基于第一独立分量的实验室波段组合法绿地信息提取精度最高,是一种有效的绿地信息提取方法。     

Automatic Region Building for Spatial Analysis

High‐resolution spatial data have become increasingly available with modern data collection techniques and efforts. However, it is often inappropriate to use the default geographic units to perform spatial analysis due to unstable estimates with small areas (e.g. cancer rates for census blocks or tracts). Regionalization is aggregating small units into relatively larger areas while optimizing a homogeneity measure (such as the sum of squared differences). For exploratory spatial analysis, regionalization may help remove spurious data variation through aggregation and discover hidden patterns in data (such as areas of unusually high cancer rates). Towards this goal, this research introduces several improvements to a recent group of regionalization methods – REDCAP ( Guo 2008 ) and conducts evaluation experiments with synthetic data sets to assess and compare the capability of regionalization methods for exploratory spatial analysis. One of the major improvements is the integration of a local empirical Bayes smoother (EBS) with the regionalization methods. We generate a large number of synthetic data sets with controlled spatial patterns to evaluate the performance of both new and existing methods. Evaluation results show that the new methods (integrated with EBS) perform significantly better than their original versions and other methods (including the EBS method on its own) in terms of detecting the true patterns in the synthetic data sets.     

FFT-enhanced IHS transform method for fusing high-resolution satellite images

Existing image fusion techniques such as the intensity–hue–saturation (IHS) transform and principal components analysis (PCA) methods may not be optimal for fusing the new generation commercial high-resolution satellite images such as Ikonos and QuickBird. One problem is color distortion in the fused image, which causes visual changes as well as spectral differences between the original and fused images. In this paper, a fast Fourier transform (FFT)-enhanced IHS method is developed for fusing new generation high-resolution satellite images. This method combines a standard IHS transform with FFT filtering of both the panchromatic image and the intensity component of the original multispectral image. Ikonos and QuickBird data are used to assess the FFT-enhanced IHS transform method. Experimental results indicate that the FFT-enhanced IHS transform method may improve upon the standard IHS transform and the PCA methods in preserving spectral and spatial information.     

ALOS全色与多光谱影像融合的土地覆盖分类

利用Brovey、HighPass Filter和Gram-Schmidt 3种融合方法,对ALOS卫星全色与多光谱影像进行融合,并对融合后影像进行土地覆盖分类研究,从定性分析和比较融合后影像的分类精度2个方面综合评价了3种融合方法的效果。结果表明,3种融合方法都提高了影像的空间分辨率,Gram-Schmidt和HPF融合后影像光谱保持性好,同时3种融合方法不同程度上提高了影像的总体精度和Kappa系数,Gram-Schmidt最高,Brovey次之,HPF最弱,但对于不同地物分类精度又不尽相同,从整体分类结果来看,Gram-Schmidt最优。     

Comparison Between Four Methods for Data Fusion of ETM＋ Multispectral and Pan Images

Four data fusion methods, principle component transform (PCT), brovey transform (BT), smoothing filter-based intensity modulation(SFIM), and hue, saturation, intensity (HSI), are used to merge Landsat--7 ETMq- multispectral bands with ETM panchromatic band. Each of them improves the spatial resolution effectively but distorts the original spectral signatures to some extent. SFIM model can produce optimal fusion data with respect to preservation of spectral integrity. However, it results the most blurred and noisy image if the coregistration between the multispectral and pan images is not accurate enough. The spectral integrity for all methods is preserved better if the original multispectral images are within the spectral range of ETM pan image.