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谱图小波变换在图像压缩编码中的应用研究

谱图小波变换在图像压缩编码中的应用研究

作者：宋星西安理工大学

学位级别：硕士

目前,有关多尺度几何分析理论及应用的研究已经成为了一个新的热点。基于各类多尺度几何分析的编码方法都在一定程度上获得了优于小波编码器的性能。这类方法均借用或改进了小波编码中的部分方法,如零树、方向树结构、重要系数块等,但... 详细信息

目前,有关多尺度几何分析理论及应用的研究已经成为了一个新的热点。基于各类多尺度几何分析的编码方法都在一定程度上获得了优于小波编码器的性能。这类方法均借用或改进了小波编码中的部分方法,如零树、方向树结构、重要系数块等,但缺少对各种变换系数本身更为密切关系的研究。因此,从变换系数的分布规律寻找一种新的多尺度几何分析方法具有重要的意义。本文主要工作如下:(1)首先系统地总结了应用于图像压缩的图像变换方法,详细地介绍了多尺度几何分析理论及其在图像编码中的应用,分析了一些具有代表性的基于多尺度几何分析的压缩编码方法,并指出其各自的优缺点和面临的问题。(2)研究谱图小波的多尺度几何分析特性和稀疏表示特性,结合系数特性改进已有的SPECK编码算法,利用谱图小波变换本身的优点提高了算法的准确性和适用性,为图像压缩系统提供更多灵活的应用选择。(3)基于谱图小波的压缩编码方法,首先将图像转化成图,利用谱图小波变换分解图得到谱图小波系数,这些系数的能量随着尺度的增加而衰减。然后通过改进的SPECK算法对谱图小波系数进行量化编码,并在图像数据量压缩的同时从稀疏系数中恢复原始图像。基于谱图小波变换的编码方法,不仅继承经典小波变换的许多优良性质,同时具备从图的角度分析信号谱特性的能力。实验结果表明该编码方法对图像的压缩具有高效性,相比小波变换的压缩方法,重建图像的PSNR有所提高且变化平稳,与此同时还得到更大的压缩比。

关键词：压缩编码谱图小波变换 SPECK算法多尺度几何分析稀疏表示

基于谱图小波的神经精神疾病患者脑功能网络多尺度分析

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山西电子技术 2024年第3期 55-58页

作者：贾亦非太原学院计算机科学与技术系山西太原030032

基于图信号处理,针对神经精神病患者的脑功能网络展开研究,采用谱图小波变换对脑功能网络进行多尺度分析,根据实验数据构建图拉普拉斯矩阵,从中选取最大特征值对谱图小波变换滤波器进行设计。之后结合血氧水平依赖对比度信号计算出受试... 详细信息

基于图信号处理,针对神经精神病患者的脑功能网络展开研究,采用谱图小波变换对脑功能网络进行多尺度分析,根据实验数据构建图拉普拉斯矩阵,从中选取最大特征值对谱图小波变换滤波器进行设计。之后结合血氧水平依赖对比度信号计算出受试者各脑区的谱图小波系数,对其进行多尺度组间差异分析,发现脑功能网络在不同频段下的能量分布存有异常,并对对应的异常脑区予以明确。所采用的谱图小波变换是目前针对不规则数据域中信号展开多尺度分析的最有效方法之一,对其他疾病患者脑功能网络多尺度分析研究具有重要的现实意义。

关键词：脑功能网络图信号处理多尺度分析谱图小波变换

谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用

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机械工程学报 2020年第11期56卷 96-107页

作者：董鑫李国龙何坤贾亚超徐凯李彪重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030 重庆工商大学机械工程学院重庆400067

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理... 详细信息

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。

关键词：谱图小波变换阈值降噪滚刀主轴振动信号

基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合

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红外技术 2022年第7期44卷 676-685页

作者：田立凡杨莘梁佳明吴谨武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081

由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个... 详细信息

由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个高频子带;对于低频系数,将多个互补的低层特征结合起来,提出了一种适合人眼视觉特征的多显著性融合规则,对于高频系数,充分考虑邻域像素的相关性,提出了一种区域绝对值取大规则;最后,应用了一种加权最小二乘优化(weighted least squares,WLS)方法对谱图小波重构的融合图像进行优化,在突出显著目标的同时尽可能多地保留可见光的背景细节。实验结果表明,与DWT(Discrete Wavelet Transform)、NSCT(Non-down Sampled Contourlet Transform)等7种相关算法相比,在突出红外目标的同时还能保留更多的可见光背景细节,具有较好的视觉效果;同时在方差、熵、Qabf和互信息量4个客观评价上也均占据优势。

关键词：图像融合谱图小波变换多显著性加权最小二乘优化

基于谱图小波自适应阈值降噪的滚动轴承早期故障诊断

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噪声与振动控制 2023年第6期43卷 117-122,281页

作者：梁伟龙马萍王小荣张宏立新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830017 新疆大学工程训练中心乌鲁木齐830017

针对滚动轴承早期故障信息微弱,被强大噪声干扰的问题,基于谱图理论在图谱域构建小波系数以分析图信号中包含信息的思想,提出一种谱图小波自适应阈值降噪(Spectral Graph Wavelet-adaptive Threshold Denoising,SGW-ATD)的滚动轴承早期... 详细信息

针对滚动轴承早期故障信息微弱,被强大噪声干扰的问题,基于谱图理论在图谱域构建小波系数以分析图信号中包含信息的思想,提出一种谱图小波自适应阈值降噪(Spectral Graph Wavelet-adaptive Threshold Denoising,SGW-ATD)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,将一维振动信号转换为路图信号,引入谱图小波变换将路图信号分解。其次,保留低频尺度系数,构建自适应阈值对高频系数进行阈值处理,通过谱图小波逆变换得到降噪信号。最后,为进一步抑制噪声,求取降噪信号的自相关函数,通过对自相关函数进行包络谱分析实现故障特征提取。将所提方法与其他几种经典降噪方法进行对比;结果表明,所提方法得到的降噪信号信噪比更高,可以更有效地实现滚动轴承早期微弱故障诊断。

关键词：故障诊断路图滚动轴承谱图小波变换自适应阈值降噪自相关函数

基于谱图小波阈值的机床主轴振动数字信号降噪研究

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制造技术与机床 2023年第10期 164-168,183页

作者：张新文周苗苗李金辉河南交通职业技术学院汽车学院河南郑州450005 郑州旅游职业学院机电工程学院河南郑州451464 河南科技大学车辆与交通学院河南洛阳471003

通过数控机床运行过程中数据特征采集获得的实际信号存在噪声成分,无法根据信号特征判断机床实际运行状况。为了提高对特征参数提取对信号实施降噪能力,根据谱图小波转换理论与实际应用过程,构建了一种对一维数字信号分析的谱图小波阈... 详细信息

通过数控机床运行过程中数据特征采集获得的实际信号存在噪声成分,无法根据信号特征判断机床实际运行状况。为了提高对特征参数提取对信号实施降噪能力,根据谱图小波转换理论与实际应用过程,构建了一种对一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪(spectral wavelet threshold denoising,SWTD)算法,再通过仿真信号与机床主轴振动信号降噪方式验证了谱图小波阈值降噪可靠性。研究结果表明:机床主轴振动信号包含的有用频率基本都处于400 Hz范围内的低频区。完成降噪后,SWTD降噪信号形成了稳定幅值,已经接近初始信号,包络谱内超过400 Hz的高频段已被消除,形成了由主轴自转频率与滚切频率构成的主体成分,观察到明显主轴自转频率特征,表明该方法相对小波阈值降噪结果具备更优性能。

关键词：谱图小波变换阈值降噪机床主轴振动信号

基于图信号处理的神经精神疾病患者脑功能网络研究

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基于图信号处理的神经精神疾病患者脑功能网络研究

作者：杜超宇武汉科技大学

学位级别：硕士

神经精神疾病是脑功能网络的紊乱,可以通过复杂网络指标的变化来度量。然而,在相同的复杂网络指标上对相同神经精神疾病患者的脑功能网络进行的不同工作会得到不同的结论,在某些情况下,结论甚至截然相反。此外,现有文献仅从神经精神疾... 详细信息

神经精神疾病是脑功能网络的紊乱,可以通过复杂网络指标的变化来度量。然而,在相同的复杂网络指标上对相同神经精神疾病患者的脑功能网络进行的不同工作会得到不同的结论,在某些情况下,结论甚至截然相反。此外,现有文献仅从神经精神疾病患者的脑功能网络的拓扑结构方面进行了分析,并未考虑脑区上的信号。本文基于新兴的图信号处理（Graph Signal Processing,GSP）,对多种神经精神疾病患者的脑功能网络进行了研究。本文的主要贡献如下:（1）本文发现连接密度的选取会影响神经精神疾病患者和健康受试者的组间差异,并且一些指标存在反转现象,解释了在相同的功能网络指标上对相同神经精神疾病患者的脑功能网络进行的不同工作会得到不同甚至相反结论的原因,此外,本文还给出了进行各类神经精神疾病患者脑功能网络研究的最优连接密度范围。（2）基于8个复杂网络指标对多种神经精神疾病患者和健康受试者的组间差异进行分析,并给出了在最优连接密度范围内每组样本各网络指标的平均结果。（3）采用SGWT对神经精神疾病患者的脑功能网络进行多尺度分析。设计谱小波变换滤波器,根据各受试者的图拉普拉斯矩阵以及各受试者的各脑区上的血氧水平依赖（Blood Oxygenation Level-Dependent,BOLD）对比度信号计算各个尺度下每个脑区对应的谱图小波系数。通过在不同尺度下分析组间差异,本文发现精神分裂症患者脑功能网络在不同频段下的能量分布均存在异常,并给出了各频段下具体的异常脑区。

关键词：脑功能网络功能磁共振成像复杂网络指标图信号处理谱图小波变换