基于小波变换条纹修补和条纹自相似性干涉条纹极值提取

提出了基于小波变换的条纹修补方法和利用干涉条纹自相似性的条纹灰度极值自动判读方法基于小波变换的条纹修补方法包括滤除噪音、多尺度小波变换、模极大值检测滤除奇异区域、近似信号自动修补,在此基础上进行多项式拟合,首先实现最外层条纹灰度极值的自动提取基于干涉条纹自相似性的条纹灰度极值自动判读方法是通过逐渐平移拟合区域,准确地提取了内层条纹的灰度极值位置,从而可以处理整幅图片的干涉条纹.此方法的特点是自适应、无需人为设定参量、处理速度快实验结果表明,该方法有很好的可靠性和准确性,并且处理区域大、用时少,仅需对图片扫描一次即可提取全部条纹的灰度极值.     

含裂纹结构可靠度的多尺度求解

针对环境作用下金属结构从微观损伤到宏观失效的复杂过程,选用具有局部细化特征的CAS小波,先对疲劳裂纹扩展方程进行离散处理,将微分方程转化为代数方程组,然后用完全积分可靠性分析模型,对一般环境中和引入环境系数的含裂纹结构的可靠度进行求解.最后,验证了利用CAS小波多尺度方法求解复杂环境中结构疲劳破坏过程是可行的,并能很好地解决短裂纹与长裂纹扩展的光滑过渡.     

基于经验小波变换和卷积神经网络的水泵水轮机无叶区流态特征提取及识别研究

监测和识别原型水泵水轮机无叶区的流动状态,对于保证抽水蓄能电站的运行安全性和稳定性有非常重要的意义。本文提出了一种基于经验小波变换、散布熵和卷积神经网络原理的流态特征提取和识别方法,首先使用经验小波变换对压力脉动信号进行分解,然后通过计算各分量的散布熵提取流态相关特征,最后通过利用特征–标签对训练卷积神经网络得到的智能识别模型,实现了无叶区流态识别。利用从国内某水泵水轮机采集到的发电、抽水和空转工况下实测压力脉动信号对该方法进行了测试,测试的平均准确率达到了94.84%,证明了该方法的有效性。

     

自适应小波包图像压缩感知方法

该文提出一种自适应小波包图像压缩感知方法。该方法选用小波包变换分解图像,基于数学期望和信息熵分析各个小波包系数块的属性,自适应地将其划分为低频信号、无价值信号、特殊处理信号和压缩感知处理信号等4种信号类型,再针对不同的信号类型设计对应的处理方法,适应不同特征的图像。通过此种方法,在图像压缩感知过程中,可以根据不同图像和小波包系数块自适应地选取采样值,来提高压缩感知质量。实验结果表明该文提出的自适应小波包图像压缩感知方法在相同采样值的前提下,不仅提高了图像的重构质量,同时也降低了算法的计算复杂度和所需存储空间。     

基于微多普勒效应和多级小波分解的轮式履带式车辆分类研究

短驻留时间条件下的轮式和履带式车辆目标分类对于战场侦察雷达系统目标识别功能的引入具有应用价值。该文基于微多普勒效应对轮式和履带式车辆的雷达回波进行了分析,针对这两种车辆的雷达回波中包含的微多普勒信号的差异,提出一种基于多级小波分解的分类方法。该方法首先使用多抽样率信号处理减轻了目标平动速度变化对分类结果的影响,其次通过对目标的平动和微动分量进行分离,提取了较好描述类间目标差异性的特征。基于实测数据的实验结果表明该方法具有较好的分类性能,同时对目标速度的变化具有稳健性。     

基于Gabor幅值特征和相位特征相融合的ISAR像目标识别

该文提出一种基于Gabor小波变换幅值特征和相位特征相融合的ISAR像目标识别算法。首先将ISAR像进行Gabor多尺度分析,对不同尺度、不同方向的Gabor幅值图像划分为若干矩形不重叠的子块,分别计算每个子块的直方图分布,将其联合起来作为Gabor的幅值特征;然后结合象限二进制编码和局部异或算子提取Gabor相位信息的局部相位模式,对得到的局部相位模式同样提取分块直方图特征;再把提取的幅值特征和相位特征相融合作为ISAR像最终的Gabor特征;最后在2统计量作为不相似度量计算的特征空间里,采用最近邻分类器完成5类目标的分类识别。通过使用Greco电磁软件仿真的5类目标的ISAR数据对该方法进行目标识别的验证,并与目前已有的几种Gabor特征提取方法进行了对比,结果表明,该方法是可行且有效的,能够明显地提高识别率。     

基于小波域热红外降质图像滤波增强方法研究

随着现代网络传输和视频通信技术的快速发展,大大拓宽了热红外图像的应用领域.提出了一种基于小波变换的热红外将质图像滤波增强方法.该方法以受到不同强度高斯白噪声和脉冲噪声构成的混合噪声模型的热红外降质图像为研究对象,首先对其进行二维小波变换,从而获得高频和低频小波分解系数;鉴于低频小波分解系数包含图像大部分信息,基本不受噪声干扰的特点,引入直方图均衡化法进行增强处理,以改善图像低频信息的对比度;根据各方向的小波高频分解系数中噪声的分布特征,对经典数学形态学滤波算法进行研究,分别设计出几类多尺度多方向的结构元素,实现对各高频小波分解系数中噪声的三级串联滤波处理,在此基础上进行自适应同态滤波增强,以最大限度改善滤波后图像质量.最后进行小波分解系数重构.实验结果表明,该算法对于热红外将质图像的处理效果优于单纯进行经典数学形态学滤波和已有的改进数学形态学滤波,为该类降质图像的滤波增强处理提供了一条可供借鉴的思路.     

一种小波域改进双边滤波的水果图像去噪算法

采用机器人实现水果的自动化精确采摘是现代水果采摘技术发展的基本趋势之一。但由于成像条件以及机器人自身电子电路等因素的影响,使得所获取的图像或多或少存在大量噪声。将小波变换与双边滤波算法有机结合,提出了一种针对水果图像中颗粒噪声的滤波算法。该算法首先对噪声图像实现小波分解,对于各高频子图像,给出了相似像素的基本定义并分别设计出尺寸为5的多方向的相似像素检测窗口;然后根据检测窗口中相似像素的个数与检测窗口全部像素点个数的比值大小,分别采用自适应双边滤波算法和改进加权中值滤波算法加以处理。最后实现小波系数重构。实验仿真结果表明,该滤波算法性能优于双边滤波算法以及小波域双边滤波算法,对于农产品视觉图像、基于流媒体技术设施现场采集的图像处理等领域也具有一定的参考价值。     

结合小波模极大值和改进Hausdorff距离的电路板红外图像配准

电路板红外图像具有背景区域灰度单调、元器件发热区域轮廓模糊、噪声高、对比度低等特点,对配准精度和稳定性有很大影响。针对这些特征,提出了结合小波模极大值和改进 Hausdorff 距离的红外图像配准方法。首先用小波模极大值的算法提取边缘曲线;然后对传统Hausdorff距离进行改进,边缘曲线分段,并建立匹配基本单元;其次对基本单元粗匹配,压缩搜索空间,再进行精匹配,找出最优变换。最后采用 Matlab 进行仿真,实现图像精确配准。对比实验结果表明：该方法明显提高了配准精度,显著改善了配准稳定性。     

一种基于场强测量的辐射源定位方法

提出了一种基于车载监测系统移动测量场强值的未知辐射源定位方法.从消除电波非视距传播影响出发,利用场强中值算法和小波分析有效去除了多径快衰落噪声和地形遮蔽引起的慢衰落噪声.根据测试数据针对不同测试环境使用带有自适应偏差补偿因子的传播模型.通过遗传算法迭代计算残差的目标方程,较准确地实现了辐射源的定位.对算法进行计算机仿真与实测数据验证,证明了该定位算法的有效性.