随着信息技术日新月异的发展，工业过程控制以及重要部门的安全监控均要求实现图像监控。因为图像的数据量巨大，图像数据的传输就成为图像监控系统的关键环节。本论文就是以“衢州电力局变电站图像监控系统”项目为依托，针对图像监控中的图像压缩编码问题进行了研究，同时对基于图像信号的信号检测技术也进行了研究。主要内容有： 1．对小波变换中小波基与小波滤波器的正则性进行了研究，分析了小波基正则性与滤波器之间的内在关系。小波基是影响小波变换系数分布的重要因素，就图像压缩编码来说，对一般较为平滑的图像，应选用正则性较高的小波基，这样可取得较大的压缩比和较小的失真。但对纹理较多的图像，这个结论并不成立，因为对纹理较多的图像，在正则性较高的小波基下，小波分解后，低频分量减小，高频分量增大，从而使压缩比相应减小，恢复图像的失真加大。 2．对小波变换中信号的边界处理进行了研究，提出了在分解(重构)时应采用向前(向后)的周期延拓，这样经过小波变换后，数据量不扩大且信息不丢失。结合周期延拓，提出了一种滤波方法，可使信号在小波变换后相位得到完全补偿。 3．对基于小波变换的图像压缩编码方法进行了探讨，介绍了嵌入小波零树的编码方法和矢量量化编码方法。结合静止图像压缩标准JPEG2000，研究了小波变换图像压缩编码技术在工程中的应用，对其中的一些技术细节进行了分析和仿真。 4．图像分形压缩是一种建立在分形几何理论基础上的图像压缩方法，它最大的特点就是具有较高的压缩比，但它的算法复杂，程序运行效率较低。本文对图像分形编码理论进行分析和研究，提出了一种基于遗传算法的图像分形压缩算法，改进了遗传算法中搜索空间的构造机理，这种算法可以减少程序的运行时间，并保持图像的恢复质量及压缩比与常用算法相当。 5．控制系统中信号检测技术是其关键，传统的基于传感器的信号检测方 浙江大学博士学位论文 摘要 法在有些场合难于凑效，基于图像信号的信号检测方法随着图像处理技术和 计算机技术的发展而日益受到重视。小波分析是一种时频局部分析方法，被 誉为“数学显微镜”，它对信号中的奇异点检测具有很好的效果。本文对基于 小波变换的信号检测技术进行了分析和研究，探讨了信号奇异点性质与小波 变换模极大值之间的内在联系，提出了一种新的基于小波变换的焊缝检测技 术，仿真结果表明具有较好的效果。