导读:本文包含了小波系数融合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:癫痫小鼠模型,小波变换,特征融合,支持向量机
小波系数融合论文文献综述
肖文卿,汪鸿浩,詹长安[1]（2019）在《基于小波系数特征融合的小鼠癫痫脑电分类》一文中研究指出采集癫痫小鼠模型在常态与致癫状态下的脑电信号以研究其癫痫脑电的自动分类。对经过噪声和伪迹消除预处理的脑电信号进行小波变换,获得不同频率子带的小波系数,对脑电信号及与癫痫特征波相关的小波系数提取相应的线性特征(标准差)和非线性特征(样本熵);基于这些特征及其组合使用支持向量机分类器实现分类。实验发现基于小鼠脑电本身的标准差和样本熵的分类正确率分别为59.10%和58.00%;而融合各相关小波系数的标准差或样本熵,分类正确率分别达到86.60%和88.60%;融合全部相关小波系数的线性和非线性特征后分类正确率为99.80%。这些结果说明基于小波系数特征融合的分类算法性能有显着提升,能有效实现小鼠癫痫脑电的自动分类。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年14期）
任青[2]（2016）在《基于小波加权系数和平均梯度的医学图像融合》一文中研究指出针对医学CT图像和MRI图像的多模图像融合问题,论文提出了一种基于小波变换的改进算法。对于图像的低频部分,将小波低频系数乘以加权因子1/R,减少低频部分所占整个图像信息比例;对于图像的高频部分,利用图像质量评价中的评价因子——平均梯度绝对值取大来选取最终融合图像的小波高频系数。实验结果表明,该方法得到的融合图像体现出更强的融合性能。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2016年09期）
李立红,许元飞[3]（2016）在《曲波系数加权融合的光照变化人脸识别研究》一文中研究指出光照变化人脸识别一直是模式识别研究中的一个难题,为了提高光照变化人脸识别的鲁棒性和精度,提出一种曲波系数加权融合的光照变化人脸识别方法。首先收集光照人脸图像,采用曲波变换提取人脸的曲波系数,并进行曲波系数融合加权,然后采用独立分量分析对曲波系数进行处理,减少冗余信息、选择有效特征,最后采用神经网络对人脸类别进行划分,并应用于Yale B人脸库。结果表明,本文方法的Yale人脸库的识别率为97.15%,而且识别时间要少于其它人脸识别方法,验证了其有效性和优越性。(本文来源于《激光杂志》期刊2016年07期）
祝莹[4]（2016）在《基于多级小波系数加权和等频带融合的可公开敏感水印研究》一文中研究指出数字水印技术作为版权保护和完整性认证的重要方法,已成为信息安全领域的研究热点。传统的水印技术通常对水印算法的鲁棒性和不可见性较为关注,而对水印策略的安全性较少涉及；一些空域水印算法利用密钥打乱水印的嵌入位置或对水印进行置乱、加密,但空域水印通常将水印嵌入到不显着比特位且易于剔除；一些频域水印算法尽管对水印进行了一定程度的保护,但使用固定频域变换导致水印嵌入位置固定,易被攻击；经实验证实,参数化小波水印的敏感性在实际中难以应用；一些非盲水印算法尽管试图将水印嵌入到视觉质量贡献度最大的低频子带来提高水印嵌入环节的鲁棒性和安全性,但在提取水印时需要原始载体；此外,现有的水印算法通常与载体或水印图像属性无关,不同的载体或水印图像均经历相同的水印嵌入和提取环节,由此导致水印嵌入的安全性普遍较差。针对以上问题,所完成的工作如下：1)提出了一种结合多级小波系数加权和量化的可公开敏感数字水印算法。在嵌入阶段,该算法将载体图像的MD5值,用户密钥及初始参数与混沌映射进行绑定,用于产生2值伪随机矩阵对2值水印进行异或加密,并生成嵌入阶段用于随机选择各级小波系数的中间参数,通过调整多级小波系数加权均值嵌入水印。在提取阶段,利用孤立点滤除策略来提高水印提取质量。同传统水印算法相比,所提算法为盲水印嵌入算法,提取水印时无需提供原始图像且不同的载体图像MD5值,用户密钥或初始参数均对应为不同的水印加密、嵌入和提取环节。实验表明,所提算法具有较好的密钥和载体敏感性,即使公开水印算法所有策略,水印也难以被提取或篡改,且依然对随机噪声、JPEG压缩、剪裁、覆盖及涂鸦等攻击具有鲁棒性。2)针对结合多级小波系数加权和量化的可公开敏感数字水印算法所存在的以下问题：①各级小波系数的性能差异导致提取的水印质量下降；②需通过孤立点滤除策略来提高水印的抗攻击能力；③水印算法的各环节仅与载体图像属性相关,而与嵌入水印属性无关,易导致同一载体图像嵌入不同水印经历相同的水印加密和嵌入过程,提出了一种结合非重迭分块和等频带小波系数融合的可公开敏感水印算法。该算法首先通过载体图像SHA-1值,水印图像SHA-1值和用户密钥产生水印加密环节的初始值、参数以及水印嵌入环节随机非重迭分块的起点坐标。再对每个分块进行l级小波金子塔分解,将HL_l和LH_l频带系数进行等权重加权融合形成融合系数,通过调整融合系数的量化值来嵌入水印,避免了将不同级小波系数融合所带来的短板效应,同时也避免了对提取水印进行2次调整的孤立点滤除策略,且水印算法的各个环节不仅与载体图像属性相关,还与水印图像属性密切相关,具备更高的安全性和更好的实际应用价值。实验表明,所提算法依然能提供足够的安全性,并可利用原始水印对含水印图像进行认证且对随机噪声、JPEG压缩、剪裁、覆盖及涂鸦等多种攻击具有较高的鲁棒性。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2016-06-01）
张丹,隋文涛[5]（2016）在《基于子小波布置和系数融合的轴承故障诊断》一文中研究指出针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于子小波布置策略和小波系数融合的故障诊断方法。首先,布置子小波并进行小波变换;然后,根据峰度指标对多尺度小波系数进行融合集成;最后,运用自相关谱抑制噪声,突出故障信息。通过仿真信号和实际信号对该方法进行了验证,结果表明,该方法能够提取出微弱的故障特征,实现滚动轴承的早期故障诊断。(本文来源于《振动.测试与诊断》期刊2016年01期）
吉训生,沙威杰[6]（2015）在《基于曲波系数加权融合的人脸识别》一文中研究指出为了提高人脸识别率和缩短识别时间,研究了基于曲波变换的人脸识别技术。考虑到传统曲波变换无法将多尺度多方向的曲波特征进行最优表示且其特征维数过大的缺点,提出了一种基于自适应加权融合的曲波变换和独立分量分析(ICA)的人脸识别算法。该算法通过曲波变换提取原始人脸图像的最优尺度和方向上的曲波系数,并对这些特征系数进行多方向上的融合,根据类别可分离性的判据原则对融合后的系数进行加权,以减少特征数量,提高处理速度;通过独立分量分析降维,将这些特征投影到更具表达力的空间,以获取有效特征,减少冗余信息,便于最近邻分类器进行人脸识别。基于在奥利维帝研究实验室(ORL)人脸库、Yale B人脸库和AR人脸库对该算法进行了测试,结果表明,其识别率分别达到98%、97%和98.57%,单幅图片的识别时间分别为65.43,158.94和20.37ms,从而验证了其实用性。(本文来源于《高技术通讯》期刊2015年05期）
黄海[7]（2013）在《基于小波系数相关性的图像融合算法》一文中研究指出图像融合是二十世纪七十年代后期提出的新概念,是将多元信道所采集的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自信道的信息,最后综合成统一图像或综合图像特征以供观察或进一步处理。本文在小波变换的理论基础上,给出了一种基于小波系数的相关性的融合方法并对其发展趋势做了展望。(本文来源于《电子世界》期刊2013年15期）
闫利伟,任小康[8]（2011）在《应用相关系数的小波变换图像融合算法》一文中研究指出多聚焦图像融合的关键问题是如何保持原始图像的边缘和细节信息,由此本文提出了一种基于相关系数的小波变换图像融合策略。针对小波分解的不同频率域,设计了两种选择高频系数和低频系数的原则。选择高频系数时,采用绝对值最大、平均与选择相结合两个原则;选择低频系数时,基于平均与选择相结合、相关系数两个原则。最后将提出的算法用于多聚焦图像的融合,并利用客观评价指标对该融合方法的性能进行了评价和分析。实验结果表明,本文方法可以更好地保留多幅原图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的融合图像,并且各项融合评价指标均有所提升,说明本文算法有一定的有效性和实用性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2011年11期）
朱康,贺新光,杨波[9]（2011）在《一种基于小波系数局部特征的选择性遥感图像融合方法》一文中研究指出提出了一种基于小波变换系数局部特征的自适应选择性遥感图像融合方法,方法的基本思想是根据多光谱和全色图像融合过程中小波分解后的低频和高频部分融合目的的不同,对分解得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用3×3的移动模板逐一计算相应区域小波系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的阈值,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在小波域内进行选择性融合,最后通过小波和IHS逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。对比实验结果表明:本文的方法在较好地保留空间细节信息的同时,图像的光谱信息也得到了最大限度地保持。(本文来源于《遥感信息》期刊2011年05期）
谢志华,孙俊杰[10]（2011）在《基于简化血流图小波包域DCT系数决策融合的红外人脸识别》一文中研究指出本文提出了一种基于简化血流图小波包域DCT系数融合的红外人脸识别方法。首先,基于人体的皮肤温度分布和温度调节机理,结合红外成像原理及生物传热学知识对人脸的血流模型进行简化,把红外人脸温谱图转换成简化血流图,然后将人脸简化血流图进行叁级小波包分解,得到小波包分解树,选取其中识别率最高的若干个节点分别进行DCT变换,得到每个节点的特征矩阵,再通过欧氏距离和叁阶近邻分类器得到各选中节点的识别结果,最后将这些结果进行决策融合,得到最终的识别结果。实验结果表明,对血流模型的简化可以在几乎不降低识别的同时,减小时间的复杂度,而在小波包域进行DCT系数融合的方法能提取更加有效的人脸特征,从而提高了红外人脸识别的性能。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2011年09期）
小波系数融合论文开题报告
（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：
针对医学CT图像和MRI图像的多模图像融合问题,论文提出了一种基于小波变换的改进算法。对于图像的低频部分,将小波低频系数乘以加权因子1/R,减少低频部分所占整个图像信息比例;对于图像的高频部分,利用图像质量评价中的评价因子——平均梯度绝对值取大来选取最终融合图像的小波高频系数。实验结果表明,该方法得到的融合图像体现出更强的融合性能。
（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。
小波系数融合论文参考文献
[1].肖文卿,汪鸿浩,詹长安.基于小波系数特征融合的小鼠癫痫脑电分类[J].计算机工程与应用.2019
[2].任青.基于小波加权系数和平均梯度的医学图像融合[J].计算机与数字工程.2016
[3].李立红,许元飞.曲波系数加权融合的光照变化人脸识别研究[J].激光杂志.2016
[4].祝莹.基于多级小波系数加权和等频带融合的可公开敏感水印研究[D].陕西师范大学.2016
[5].张丹,隋文涛.基于子小波布置和系数融合的轴承故障诊断[J].振动.测试与诊断.2016
[6].吉训生,沙威杰.基于曲波系数加权融合的人脸识别[J].高技术通讯.2015
[7].黄海.基于小波系数相关性的图像融合算法[J].电子世界.2013
[8].闫利伟,任小康.应用相关系数的小波变换图像融合算法[J].计算机工程与科学.2011
[9].朱康,贺新光,杨波.一种基于小波系数局部特征的选择性遥感图像融合方法[J].遥感信息.2011
[10].谢志华,孙俊杰.基于简化血流图小波包域DCT系数决策融合的红外人脸识别[J].计算机工程与科学.2011