光电容积脉搏信号的峰值点自动识别直接关系到无创血氧饱和度测量与脉搏波峰-峰间期提取的准确率。 提出一种小波联合识别方法: 基于小波多分辨率分析原理校正影响脉搏波峰值点幅值的基线干扰, 再利用二次样条小波模极大算法自动识别峰值点。 将该方法应用到自行研制的光电容积脉搏波测量系统中, 对采集的信号进行了校正与峰值点识别, 通过在信号中增加随机噪声以评价方法的稳定性与可靠性, 然后利用10组实测数据, 对比本方法与传统差分阈值法的峰值点识别准确率, 进一步评价方法的有效性。 结果表明: 本方法在较好地消除了基线干扰的基础上, 在染噪的信号中仍然会较精确地检测出脉搏波主波峰, 具有较好的抗干扰能力, 有利于提高血氧饱和度检测及峰-峰间期提取的准确性, 从而有助于后期人体呼吸功能评价与心率变异性分析。

高光谱分辨率的高光谱图像与高空间分辨率的全色图像融合可以综合两类图像的优势。将全色图像与高光谱部分波段分别融合, 再合成假彩色图像是融合的有效思路。引进多分辨率分析框架, 首先对源图像进行小波变换, 得到低频系数与高频系数; 然后从中提取平均梯度特征和边缘特征分别作为两类系数融合的依据; 最后将融合后的系数经过小波逆变换还原为各波段融合图像, 进行假彩色合成得到最终的彩色融合图。实验结果表明, 与 PCA、HIS等经典方法相比, 本文方法不仅能够在保证融合效率前提下有效保持光谱信息, 提高融合图像的空间分辨率, 融合图像的标准差、平均梯度、信息熵等各项指标也均优于其他融合方法。

为提高从包含复杂天空背景的红外图像中检测出星点目标的能力,提出了一种基于小波变换及多尺度分析的星点检测算法。在对图像进行小波变换的基础上,利用多尺度分析方法,确定图像自适应阈值,实现图像小波域的去噪,达到星点目标检测的目的。实验表明,该方法能有效地检测出红外图像中的星点目标,检测能力较普通背景预测方法提高近40%。

将多分辨率分析融合方法和多尺度几何分析融合方法应用于气象卫星水汽图和红外云图的融合中，并用主观视觉、平均互信息和Xydeas-Petrovic指标对各种融合算法的性能分别进行了定性和定量评价。结果表明，与源图像相比，融合图像取得了更好的视觉效果，图像中包含了更多的信息量，云体清晰度和云的层次感得到了提高，纹理变得细致了。从平均互信息和Xydeas-Petrovic指标看，多尺度几何分析融合方法的效果较多分辨率分析融合方法更好。

提出了一种基于伪维格纳分布(PWVD)的融合方法。利用一维N像素的滑动窗口在各个方向上对各待融合图像进行伪维格纳变换,选择均方根最大的方向为各待融合图像的PWVD分解方向,分解形成待融合图像不同频段的能量谱图,然后,针对各待融合不同频段的能量谱图,融合原则是高频段取区域能量最大,低频段取能量方差最大,形成具有不同频段的融合能量谱图,最后,对能量谱图进行PWVD逆变换,形成融合图像。对红外与可见光图像、多聚焦图像、电子计算机X射线断层扫描(CT)图像与磁共振(MR)图像和红外与合成孔径雷达(SAR)图像进行了融合实验,并对融合图像和待融合图像进行了信息熵对比。实验结果表明,采用本文算法的融合图像保留了待融合图像的绝大部分信息。

提出了两种在相位轮廓术中使用离散小波变换提取条纹相位的方法：单次分解法和多次分解法。前者用多分辨率分析的多孔算法计算变形条纹解析信号的离散小波变换, 寻找每一位置的小波系数在尺度方向上的模极大值点, 通过提取该点的相位就可以得到原条纹的相位值; 后者是在前者的基础上, 通过插值改变条纹信号的抽样率, 再次进行多分辨率分析, 得到冗余的小波系数, 提取条纹相位。单次分解法适合处理正弦载频条纹图, 多次分解法抗噪性好, 可以处理带有高次谐波的准正弦载频条纹图。相对于使用连续小波变换的方法, 这两种方法较适合处理离散信号, 对于512 pixel×512 pixel的条纹图计算速度分别提高90%和50%。计算机模拟和实验验证了方法的有效性。

针对传统图像分割方法中初始化和鲁棒性两个问题,研究了基于活动轮廓模型和Contourlet多分辨率分析分割血管内超声斑块图像的新方法。该方法运用Contourlet变换将原图像分解为多分辨率低通分量和多分辨率带通分量方向性子带。对低通分量进行模板匹配,确定血管内腔边界和中-外膜边界的初始轮廓;对带通分量方向性子带进行扩散滤波,抑制噪声的同时尽可能保留有用边缘,并结合边界矢量场使轮廓演化得到最终分割结果,从而提高了分割算法的鲁棒性。对100幅仿真图像和120幅实际图像的分割结果表明,相对于传统活动轮廓模型,该方法分割实际图像的平均距离误差提高了3.04 pixel,面积差异百分比提高了6.30%。表明该方法能自动、精确地提取血管的两条边界。

提出了一种基于静态小波分解和能量函数优化的全景图拼接算法.该算法首先使用静态小波分解初始图像,并利用序贯检验法对高频图像快速搜索计算粗略匹配序列,在此基础上对初始图像细致搜索计算精确匹配点;对于传统图像融合处理中采用的线性加权函数通常引起的重叠区域模糊问题,采用包含图像梯度的能量函数计算高频图像的全局最优融合因子进行融合,而低频图像则采用线性因子融合.实验表明,该算法在降低匹配运算时间的同时又能获得满意的视觉效果.

针对光电经纬仪在飞机起飞着陆段跟踪角速度大、背景复杂的情况,根据小波多分辨率技术,提出利用小波分层组成低频图像金字塔,利用光流技术进行匹配解算,实现由粗到精的特征点匹配跟踪.通过对飞行试验视频图像进行事后自动跟踪试验,结果表明,该算法能够稳定可靠跟踪多特征点目标,具有鲁棒性.

提出了小波多分辨率分析方法对激光回波弱信号进行处理,从而突破了传统滤波处理方法,对于激光回波信号处理十分有效,提高了信号分析的准确性.结果表明,采用一台TEA CO2激光器进行实验,当采样速率达到120MHz时,对于S/N≥1.2的含噪信号能有效地去掉噪声,准确可靠地提取出有效信号,并保持了原信号的特征.采用该数字处理方法可以大幅度提高目前激光雷达的工作能力.