提出一种基于粒子群优化的多小波图像降噪方法。该方法首先根据图像降噪的特点，采用粒子群算法优化 CL多小波的前置滤波器 , 实现了图像多小波变换的自适应预滤波；接着对一幅含噪声图像进行多小波分解，根据多小波分解后的能量分布特性，对小波系数进行阈值处理；后经多小波反变换，得到重构图像。实验表明，本文方法的客观性能 (PSNR)和主观效果均优于传统小波去噪方法，同中值滤波和维纳滤波相比也有绝对优势。

提出一种采用压缩感知的云图融合方法.该方法针对传统轮廓波存在频谱混叠的缺点，结合抗混叠塔式滤波器组和方向滤波器组，构造出一种抗混叠的轮廓波变换，并将其引入压缩感知中的稀疏表示环节，将云图分解成稠密和稀疏两部分；对稠密成份采用传统方法进行融合，而对稀疏成份，则在压缩感知框架下，通过少数线性测量的融合，并采用二步迭代收缩的图像重构算法，在迭代时利用前面两个估计值更新当前值，得到融合结果.实验表明，该方法的融合结果无论在视觉质量及定量指标上都明显优于传统方法，有利于揭示全面的天气信息.

为了拓展压缩传感(CS)的应用潜力，提出一种结合双树轮廓波(DT-Contourlet)及CS 的多聚焦图像融合方法。该方法首先采用DT-Contourlet 对源图像进行分解，提取图像的多尺度信息及方向信息，克服传统轮廓波变换不具平移不变性的缺点。接着，在DT-Contourlet 域，将分解系数看成包含稠密和稀疏两部分；对稠密成份，根据散焦的表现形式，采用邻域梯度作为清晰度指标，用选择法实现融合处理；对稀疏成份，则在CS 框架下，通过少数线性测量的融合，依据L1 范数最小化，采用两步迭代收缩的重构算法，得到融合结果。实验表明，该方法重构时收敛速度比正交匹配追踪法快，且融合结果无论在视觉质量及定量指标上都明显优于传统方法。

为了解决视频流在不可靠网络上的错误传播问题，使用基于帧的多描述视频编码，提出采用预测的预处理和后处理过程方案，实现了描述间的冗余插入；实现了几种不同复杂度，不同性能的错误掩盖算法以适应多样化的网络传输环境.仿真实验结果表明，这种编码系统能有效控制视频流的错误传播，并且编码后的数据流更能适应各种网络传输状况.

研究了原始轮廓波变换的频谱混叠问题, 设计出能抑制混叠的多尺度分解方案, 结合方向滤波器组, 实现了 一种抗混叠的轮廓波变换.在此基础上, 提出了新颖的基于抗混叠轮廓波变换的图像融合算法.该算法通过邻域一 致性测度的计算, 实现了变换系数的局部自适应融合.实验结果表明, 所提出的方法在视觉质量及定量指标上都优 于基于小波变换和轮廓波变换的传统方法.

提出一种基于双树轮廓波变换的纹理图像检索方法。双树轮廓波由塔型双树方向滤波器组构建，它保持了轮廓波灵活的方向选择性，同时克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点。根据双树轮廓波系数的统计特性，本文利用广义高斯分布对各子带进行建模，采用矩估计法提取模型参数，并用KL 距离度量图像之间的相似度，实现纹理图像检索。为评价检索性能，从Brodatz 图库创建了包含800 幅纹理图像的数据库。实验结果表明，本文算法的平均检索率比基于小波和轮廓波的方法分别提高了10.46%和6.94%，而且保持了较高的计算效率。