图像边缘检测算法的对此分析与研究

边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,介绍了近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析和比较.     

用小波变换和奇异指数表征蔡氏混沌信号键带

计算了蔡氏电路混沌信号的离散二进小波变换及奇异指数，结果发现，当尺度2∧5上的小波变换结果的模大于某一阈值时，其所对应的信号段就是键带，在混沌信号的键带处，奇异指数限大的正值，而在非键带处，奇异指数取负值或小的正值。     

基于三维扫描技术检测针织物的起毛起球特征值

利用三维扫描仪获取了针织物表面坐标数据,在等间距网络规整预处理和小波分析降噪处理后,研究了毛球与背景分离的方法,并通过相关算法和计算机处理获取了毛球的个数、面积和体积等特征值.试验结果表明,该方法可以自动检测针织物起毛起球特征值,具有较高精度和较好可视性,并且不受针织物色彩及纹理的影响.     

广义正交双向小波包的性质及频域表示

将正交双向小波包推广到广义正交双向小波包,研究广义正交双向小波包的性质、频域表示及其分解算法。     

瞬态位移干涉仪信号处理新方法

利用短时傅里叶变换计算速度快的特点,先对瞬态位移干涉仪信号进行预处理,得到速度的轮廓范围.据此估计小波变换中尺度因子的范围,然后用连续小波变换的方法对信号再次进行处理,用此方法分析计算机模拟出的位移干涉信号,恢复的速度相对误差小于2％.对高速爆轰实验中的位移干涉信号分别采用短时傅立叶变换、小波变换和二者相结合的方式进行...     

小波变换的应用综述

小波分析是近年来迅速发展起来的新兴学科，由于它在时间域和频率域里同时具有良好的局部化性质，因而同时具备理论深刻与应用广泛的双重意义。小波分析已经基本形成了一个完整的理论体系，并且在很多领域内有了比较深入的研究。本文讨论了小波变换的特点，完整地总结了小波变换在各个方向的应用，最后对小波变换的应用进行了总结和展望。     

基于小波分析的WiMax网络业务流长相关性

为了精确有效地检测WiMax网络业务流的长相关性,利用自相似随机过程和小波变换都具有尺度不变性的特性,建立了表征长相关性的Hurst参数和小波系数的统计量.研究了业务流长相关性的小波估计法,反复选择小波消失矩和优化尺度参数的范围,减小这些因素对检测结果的影响.利用ON/OFF模型仿真WiMax网络中5种不同类型业务流,然后使用小波估计法对trace文件进行分析.检测分析结果表明:实时业务流的长相关性比较小,非实时业务流的长相关性相对较大;随着网络负载的增大,业务流的长相关性会略有变化,聚合业务流的长相关性的检测值与理论值基本吻合.     

基于多尺度小波变换的PET影像肿瘤边界的研究

在医学图像三维显示技术中,需要得到单像素的清晰轮廓,为了满足这种需求,在传统的小波边缘检测的基础上,提出了一种新的基于PET影像的边缘算法,它是基于小波变换的模极大值检测边缘的算法。采用模糊算法构造相应的隶属函数,再对得到的极大值做进一步筛选,最终能够得到单像素的边缘。     

基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法

针对火灾图像纹理识别问题,提出了基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法,并根据火灾图像纹理识别特点进行了优化。首先用不同尺度和方向的Gabor滤波器对待识别图像滤波,得到其特征图像,然后将特征图像转化成特征向量作为ICA的输入,得到基矢量子空间,再将测试图像经过Gabor滤波器的特征向量投影到ICA子空间中得到系数向量作为目标识别特征,最后用支持向量机进行识别。通过与Gabor滤波器法和ICA方法的对比实验,表明该算法可以在火灾纹理图像的识别率上比传统方法提高5%以上,为火灾图像识别提供了一种新思路。     

基于SPEI的华北平原近55年干旱时空特征分析

基于华北平原53个站点1960—2014年逐日气象数据,利用标准化降水蒸散指数(SPEI)、Mann-Kendall趋势分析、小波分析等方法,对华北平原的干旱年际变化趋势、干旱频次变化特征、干湿周期变化、干旱四季变化趋势、干旱频率等进行分析,从而揭示出华北平原干旱的时空特征变化.结果表明:近55年华北平原及表现出干旱化趋势.干湿变化存在3年、5年以及10年的振荡周期,且未来几年干旱趋势为偏旱.四季干旱趋势变化具有明显差异性,秋旱范围最广,具有较明显干旱化趋势.春旱频率分布呈北多南少,东多西少的特点;夏旱频率以河北省西部和河南省最高;秋旱高频区较夏季少,频率大都在32%~34%间;冬季干旱频率在河南省北部、山东半岛以及河北省西部较高.