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结点阈值小波包变换图像去噪新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有灵活的时频分析能力,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。提出一种应用结点阈值小波包变换的新型图像去噪算法。利用小波包变换对含噪图像进行分解,在图像信号的子带层次上进行结点阈值操作,采用软阈值的方法进行阈值处理,结点噪声采用谱熵法估计,并使用峰值信噪比评估去噪后的图像质量。实验结果表明,相比于使用其它阈值方法的小波包图像去噪算法,该算法具有更好的图像去噪性能。 相似文献
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小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有良好的时频局部性和正交性,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。利用图像小波包变换的系数矩阵,能够构造出不同的人脸特征向量。针对人脸识别过程中的图像匹配问题,采用计算人脸特征向量方差的方法,并通过方差与权值的对应关系,转换出用于相似度计算的权值。基于理论推导得到的权值具有很好的稳定性,由这些权值计算出的方差相似度也具有较强的适应性,能够减弱由图像噪声、变形等干扰带来的影响。实验表明,该方法识别率高、实时性好。 相似文献
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针对面阵CCD测温系统的复杂性及对波长的不可选择性,提出了一种利用线阵CCD进行温度测量的方法,并在2.5kW热处理炉上对其进行了实验研究。实验结果表明,该方法简单易行,可任意选择波长组合,利用CCD光谱响应及比色测温原理,得到了测量点的温度值。由于受波长等多种因素的影响,所测得的值之间偏差较大。为了减小误差,引入了加权实时数据融合算法。与传统的算术均值方法相比,该算法计算量小,精度较高,且无需任何先验知识,仅根据各传感器的输出信息就能使融合后的估计值得到优化。 相似文献
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在常温常压下,利用光电导天线式太赫兹时域光谱仪和自行设计的气室,在0.1~3.0 THz 范围内对甲醇气体进行太赫兹时域光谱测试,测试结果表明,甲醇气体在1.0~3.0 THz 没有明显的吸收峰,但是在0.1~1.0 THz波段存在明显的吸收峰。为了准确测定甲醇气体的浓度,根据甲醇气体在0.1~1.0 THz范围内的15处不同的位置处的特征吸收峰强度和甲醇气体浓度的关系,对十五组不同浓度的甲醇气体进行检测,获得了在特征吸收峰处的差异曲线。基于误差反向传播(BP)神经网络的函数逼近特点,并利用遗传算法(GA)收敛速度较快,不宜陷入局部极值的优点,采用GA优化BP神经网络的初始的权值和阈值,构建了以预测甲醇浓度为目的的数学模型。结果表明,该网络模型适用于体积浓度范围为0.0283~0.4246 m3·L-1的甲醇的浓度预测,两组样本的平均相对标准误差为1.7%,平均回收率为98%,神经网络误差精度10-1,实测值与期望值的相关系数为0.99677,基本达到理想预测结果。本成果不仅获得了甲醇气体在太赫兹频段的实验数据,而且发现太赫兹时域光谱法和 GA-BP神经网络相结合的方法能有效地检测甲醇气体的体积浓度,为检测甲醇气体浓度提供新的方法。 相似文献
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基于小波变换与小域特征模糊融合的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
小波变换是一种很好的图像压缩方法,利用小波变换对人脸图像进行三次小波分解,并将低频分量分割成为7个子图像。鉴于人脸上的各小域子图像信息的相互独立性。先利用小域子图像实现软分类,然后使用传统奇异值分解(SVD)法提取出各小域子图像的奇异值(SV),构造出小域奇异值特征向量,给出待识别图像对训练样本图像的隶属度,并采用模糊融合的方法对小域特征进行数据融合,获得识别结果。实验结果表明,该方法实现起来简单、识别速度快,具有很高的识别率。 相似文献
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