导读:本文包含了非分离小波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:可分离小波变换,非分离小波变换,模糊熵,亮度对比度
非分离小波论文文献综述
葛雯,高立群[1]（2009）在《基于模糊熵和非分离小波变换的图像融合算法》一文中研究指出针对传统可分离小波图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题,提出了突出图像细节和消减图像模糊性的融合算法。该算法在非分离小波分解框架下,对反映图像近似内容的低频分量采用局部模糊熵极大值融合规则,对反映图像细节特征的高频分量提出了区域亮度细节占优加权的融合规则。最后通过非分离小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该算法能在保留源图像信息的情况下,提高融合图像的清晰度,增强细节信息及亮度对比度。(本文来源于《计算机科学》期刊2009年09期）
葛雯,高立群[2]（2009）在《基于非分离小波的多模态医学图像融合算法》一文中研究指出针对传统可分离小波医学图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题,根据CT/MR I图像内容的互补性,提出整合及突出图像细节的医学图像融合算法。该算法在非分离小波分解框架下,对反映图像近似内容的低频分量采用区域信息熵加权融合规则,对反映图像细节特征的高频分量提出了区域亮度细节占优加权的融合规则;最后通过非分离小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该算法能在保留源图像信息的情况下增强融合图像的细节及亮度信息。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2009年05期）
邓志伟[3]（2008）在《非分离正交小波的一个新结果》一文中研究指出小波分析是80年代以来新兴的一门数学学科分支,在理论与应用上都有重大的研究价值。前人对一维正交小波理论的研究已经相当成熟,但是许多应用都涉及到多维情形,因此,多维小波成为目前小波理论研究的重点。目前,多维小波分为可分离小波和非分离小波。与可分离小波相比,非分离小波具有更大的设计自由度,在空间结构上具有等方性,且非分离取样更适合人体视觉系统,因此,其构造与研究已经越来越受到众多理论和应用领域专家学者的关注,成为当前小波理论及应用领域的热点。一般来说,非分离小波有两种构造方法:其一是构造滤波器组的相位矩阵,采用相位元素产生滤波器(系数面具)进而得到对应的小波;其二是给定取样矩阵,直接利用性质或定义构造具有特殊形式的小波。后者与前者相比,虽然在形式和取样矩阵上较为特殊,但是能够得到结构更灵活的尺度函数,且相关性质易于分析,因此本论文亦采用此类研究方法。本论文采用Wang等人(SIAM Journal on Mathematical Analysis, vol.30, pp. 678-697)构造二行非分离小波的基本方法,首先选定特殊的取样矩阵,将系数面具的正交条件和消失矩条件推广到叁行,并利用二次正交性条件求解出相应的系数面具的因式分解式,进一步利用线性的消失矩条件得到相关因子的初值条件。由于推导的复杂性,本论文仅构造了一类在满足消失矩充分条件下的叁行非分离正交小波,不过对其光滑性进行了详细的分析,并给出了大量的构造实例。Wang等人的方法推广到多行相当困难,但本论文经过复杂的推导构造的非分离小波不仅将系数面具推广到叁行,而且保留了任意光滑、高消失矩和正交性等尺度函数的优良性质。(本文来源于《湘潭大学》期刊2008-06-05）
买阿丽,孙国伟,姚喜妍[4]（2007）在《一类非分离二元正交小波的构造》一文中研究指出讨论两尺度方程(x)=2∑k∈Z2hk(Ax-k),在尺度矩阵A满足det A=2且尺度系数{hk}k∈Z2为特定排列方式的情况下尺度函数(x)的正交性和正则性问题,从而构造出了R2空间上的一类非分离二元正交小波.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2007年24期）
葛雯,高立群[5]（2007）在《基于非分离小波变换及形态学的遥感图像融合算法》一文中研究指出针对基于传统可分离小波遥感图像融合算法不能有效保留融合图像边缘信息的情况,本文利用非分离小波变换和形态学的各自优势,提出了一种注重边缘保护的遥感图像融合算法。该算法在非分离小波分解框架下,采用形态学边缘检测极大值和方差加权分析相结合的融合方法处理反映图像细节特征的小波系数;对反映图像近似内容的尺度系数利用加权法进行融合。最后通过非分离小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,采用提出的融合规则得到的融合图像能够更好地再现图像的边缘信息,有机地融合遥感图像之间的互补信息,最大限度地反映地物的特征信息,为遥感图像的信息分析和提取能力提供有利的支持。(本文来源于《2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（一）》期刊2007-12-01）
石智,叶中华,张驰[6]（2007）在《长方形区域上非分离非均匀Haar小波》一文中研究指出定义了二维Haar尺度函数,构造了长方形区域上的二维非均匀Haar小波函数,给出了非均匀Haar小波的分解和重构公式,最后得到了单值重构算法.(本文来源于《纯粹数学与应用数学》期刊2007年03期）
张军,高协平[7]（2007）在《一种基于非分离小波的图像压缩算法的研究》一文中研究指出提出了一种基于非分离小波的图像压缩算法,构造了不同性质(正交性,对称性,消失矩等)的小波滤波器,利用这些滤波器实现了非分离小波域的图像压缩,比较研究了在采用不同性质的小波函数的情况下非分离小波变换和张量积小波变换在图像压缩中的应用。从实验结果可以看出,非分离小波在性质接近时,在很多情况下要优于单小波与多小波,是一类具有良好应用前景的高维小波。(本文来源于《计算机工程》期刊2007年11期）
赵艳粉,杨洪耕[8]（2007）在《改进非分离二维离散小波的数据压缩算法》一文中研究指出利用非分离的二维离散小波可把输入信号直接进行分解且小波中的4个滤波器矩阵间存在相互转换关系,提出了改进的二维离散小波算法。该算法用低频滤波器中的数据表示3个高频滤波器中的数据,使得在卷积过程中原算法重复计算的卷积被省去。采用改进算法后,计算每个小波系数时的乘法次数由原算法的l×(l-1)减少为ll×/2。再通过阈值法设置阈值进行数据压缩,使得压缩后的能量保留在99%以上,从而保证了重构信号的失真率很小且自适应地消除加在扰动信号上的噪声。仿真结果表明该方法在保证大的压缩率的情况下提高了运算速度,并对信号中的噪声干扰有很好的消除能力。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2007年05期）
张军,高协平[9]（2006）在《基于紧支撑和正交非分离小波的图像去噪算法》一文中研究指出提出了一种基于紧支撑、正交的非分离高维小波去噪方法．首先,根据非分离小波理论,构造了一个非分离、具有二阶消失矩的小波滤波器组,然后结合非分离小波变换与单小波去噪方法中的 VisualShrink方法进行图像的去噪,并与多小波、单小波的去噪效果进行比较．实验结果表明,该方法不但峰值性噪比的增幅值要明显高于CDF53单小波方法、GHM多小波、D4单小波的HeurShrink 方法,而且具有更好的视觉质量．(本文来源于《第十七届全国过路控制会议论文集》期刊2006-08-01）
张军,高协平[10]（2006）在《基于紧支撑和正交非分离小波的图像去噪算法》一文中研究指出提出了一种基于紧支撑、正交的非分离高维小波去噪方法.首先,根据非分离小波理论,构造了一个非分离、具有二阶消失矩的小波滤波器组,然后结合非分离小波变换与单小波去噪方法中的VisualShrink方法进行图像的去噪,并与多小波、单小波的去噪效果进行比较.实验结果表明,该方法不但峰值性噪比的增幅值要明显高于CDF53单小波方法、GHM多小波、D4单小波的HeurShrink方法,而且具有更好的视觉质量.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2006年S1期）
非分离小波论文开题报告
（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：
针对传统可分离小波医学图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题,根据CT/MR I图像内容的互补性,提出整合及突出图像细节的医学图像融合算法。该算法在非分离小波分解框架下,对反映图像近似内容的低频分量采用区域信息熵加权融合规则,对反映图像细节特征的高频分量提出了区域亮度细节占优加权的融合规则;最后通过非分离小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该算法能在保留源图像信息的情况下增强融合图像的细节及亮度信息。
（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。
非分离小波论文参考文献
[1].葛雯,高立群.基于模糊熵和非分离小波变换的图像融合算法[J].计算机科学.2009
[2].葛雯,高立群.基于非分离小波的多模态医学图像融合算法[J].计算机应用研究.2009
[3].邓志伟.非分离正交小波的一个新结果[D].湘潭大学.2008
[4].买阿丽,孙国伟,姚喜妍.一类非分离二元正交小波的构造[J].数学的实践与认识.2007
[5].葛雯,高立群.基于非分离小波变换及形态学的遥感图像融合算法[C].2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（一）.2007
[6].石智,叶中华,张驰.长方形区域上非分离非均匀Haar小波[J].纯粹数学与应用数学.2007
[7].张军,高协平.一种基于非分离小波的图像压缩算法的研究[J].计算机工程.2007
[8].赵艳粉,杨洪耕.改进非分离二维离散小波的数据压缩算法[J].电力自动化设备.2007
[9].张军,高协平.基于紧支撑和正交非分离小波的图像去噪算法[C].第十七届全国过路控制会议论文集.2006
[10].张军,高协平.基于紧支撑和正交非分离小波的图像去噪算法[J].东南大学学报(自然科学版).2006