基于小波滤波的民用飞机蒙皮表面波纹度分析方法

提出运用小波滤波技术分析飞机蒙皮表面的波纹度。实现了从实际轮廓线相对于理论轮廓线的波动中提取出基本波动并自动计算波纹度的波幅和斜率。选取了合适的小波函数,比较了不同小波的滤波结果,验证了方法的可行性。运用此方法分析了民用飞机蒙皮表面的波纹度。与传统方法对比表明,本文提出的方法分析结果准确,效率高。     

基于高斯滤波法剪切作用下节理表面形貌演化

选取2类岩石节理试样进行3种法向应力条件下的剪切试验,采用高精度三维激光形貌仪Talysurf CLI 2000获取节理表面三维形貌图,并基于高斯滤波法,将原始节理表面分离为波纹度表面与粗糙度表面,通过计算节理表面粗糙度系数比(S)与表面磨损度(Ds),研究剪切作用下节理表面形貌变化规律。结果表明:起伏体的破坏使得波纹度表面和粗糙度表面的整体粗糙程度均出现明显下降;波纹度表面磨损度随着法向应力的增大而增大,而粗糙度表面磨损度在首次剪切后最大,且大于波纹度表面磨损度;法向应力较低时原始节理表面形貌变化主要取决于粗糙度表面,法向应力较高时节理表面形貌变化则由波纹度表面控制。     

双正交的α尺度三维八向尺度函数和小波函数构造算法

研究三维八向小波的多分辨分析及三维八向尺度函数和小波函数正交与双正交的条件,提出一种构造双正交的α尺度三维八向尺度函数和小波函数的方法.     

若干理想表面的形貌参数特征

本文分别研究了若干理想不规则度表面和理想波纹度表面的形貌特征参数与它们的基本形貌参数之间的关系,在此基础上研究了含波纹不规则度表面的形貌特征参数与其不规则度和波纹度分量的形貌特征参数的关系,并研究了上述各类理想表面的形貌特征参数与采样间隔的关系。     

小波多分辩率分析在图像滤波中的应用

小波闲值滤波基本思想是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理。主要针对图像滤波,利用正交小波(db4)和双正交(9/7小波)对三种滤波函数尺度的相关性和滤波图形效果进行比较。由实验可以发现,正交小波(db4)时,半软阈值函数滤波效果较好;双正交小,波(9/7小波)软阚值函数滤波效果较好;正交小波(db4)相对于双正交小波(9/7小波)有效的滤波特性。最后,还通过中值滤波算法对硬阈值滤波函数进行改进。     

小波多分辩率分析在图像滤波中的应用

小波阈值滤波基本思想是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理。主要针对图像滤波,利用正交小波（db4）和双正交（9／7小波）对三种滤波函数尺度的相关性和滤波图形效果进行比较。由实验可以发现,正交小波（db4）时,半软阈值函数滤波效果较好;双正交小,波（9f7小波）软阈值函数滤波效果较好;正交小波（db4）相对于双正交小波（9/7小波）有效的滤波特性。最后,还通过中值滤波算法对硬阈值滤波函数进行改进。     

小波滤波在表面形貌评定和分析中的应用

为提高表面形貌评定的准确性,将小波滤波应用于表面形貌分析,提出根据滤波截止波长确定分解次数的方法.比较不同小波基对表面形貌评定基准及其参数的影响,并与国际标准建议的高斯滤波器进行比较分析.结果表明,小波基准线曲线光滑自然,形态完美,是一条算术平均中线,优于传统评定基准线.     

一种带钢表面缺陷检测的算法

为了准确快捷地对带钢表面缺陷进行在线自动检测,提出了一种小波提升格式的Mallat的表面缺陷检测方法。原始的Mallat算法滤波后的重构图像数据不再是整数,因此无法精确的实现无失真的小波重构图像。提出提升格式的双正交小波分解能够实现从整数到整数的变换,该算法首先利用小波变换的多分辨率的分析特点,对图像进行多尺度双正交小波提升算子的快速分解;然后再对重构后的图像进行二值化,提取出缺陷特征。实验结果表明,该方法能够明显检测出缺陷的存在。     

信号带子分解和重构的小波滤波器系统及边界处理

分析正交小波和双正交波分别通共轭滤波器及双正交滤波组实现信号的子带分解和完全重构,介绍有限长信号子带分解和重构的几种信号边界处理方法及其在多媒体图像压缩编码中的应用。     

基于层次聚类的飞机成型模具表面波纹检测技术

为解决飞机成型模具打磨后形成的表面波纹难以检测和分类的问题,本文研究了基于层次聚类算法的复杂曲面表面波纹检测技术。通过中值滤波和小波变换对表面波纹图像进行预处理,有效地消除了表面粗糙度和噪声的影响,采用图像灰度共生矩阵提取了表面波纹的能量、对比度、熵、逆差矩等作为特征参数,并建立层次聚类模型。实验结果表明：该预测模型的分类正确率达到90%,可满足飞机成型模具表面波纹检测要求。通过对比表面波纹实际特征,对层次聚类后的样本进行了分类和定义,并分析各类波纹产生原因,提出并验证了不同类别表面波纹的去除方法和工艺,有效地改善了飞机成型模具的表面质量。     

基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波

为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.     

双正交变换域扩频通信抗干扰技术

引入一种新的调制重叠双正交变换(MLBT)用于扩频通信窄带干扰抑制．与Malvar的MLBT相比,新的MLBT采用优化的窗函数生成基函数,其综合基函数具有更大的阻带衰减和更快的衰减速率,可更有效地将连续波干扰信号的能量压缩在有限的变换域子带内．仿真结果表明,基于这种MLBT的干扰抑制方法可有效抑制连续波干扰和窄带高斯干扰,其性能明显优于调制重叠变换．     

语音压缩感知及其重构算法

在研究语音信号在小波域的稀疏性的基础上,提出双正交小波变换的方法,与一维小波变换方法相比稀疏度提高10%～25%.此外,提出基于自适应次梯度投影算法(ASPM)进行压缩感知(CS)语音信号重构的方案.ASPM算法首先根据压缩感知重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用次梯度投影的思想将该凸集的投影转化...     

基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理,提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明:这种方法能够有效改善图像质量,较好地保持图像视觉效果,降低图像噪声;此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法,是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。     

互为Hilbert变换对的正交小波构造及其应用

提出一种互为Hilbert变换对的小波代数构造方法.这种互为Hilbert变换对的小波基的构造是从构造小波的充要条件入手,利用延迟滤波器的思想,把问题化为代数方程组求解.该方法可以避免进行谱分解.经实验证实:由基于本文构造的小波对的对偶树复小波变换可以得到比离散小波变换更好的特征提取效果.     

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分...