基于多尺度小波变换角点特性的图像配准研究

针对传统单尺度角点检测算法易产生伪角点和在角点匹配过程中计算复杂,容易产生误匹配等缺点,提出一种基于多尺度小波变换角点特性的图像配准方法.该算法首先采用多尺度小波变换的二维图像角点检测算法采检测参考图和待配准图的角点信息,然后采用两图角点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两图角点对配准准则,利用改进的粒子群优化(Par...     

应用图像分析技术自动识别织物的组织结构

通过对机织物图像的表面形态分析,建立3种基本组织(平纹、斜纹和缎纹)的表面纹理模型,运用傅里叶变换技术得到3种基本组织的频谱模型,并建立表面纹理模型和频谱图模型之间的对应关系,从而为运用图像分析和人工智能技术自动测量织物的结构参数、识别机织物类型奠定理论基础.实验结果证明,这种方法是准确可靠的.     

二维随机变量函数的概率密度公式

为了简化二维随机变量函数的概率密度的计算,应用积分变换给出了二维随机变量的函数的概率密度的两组计算公式,为求解二维随机变量的函数的概率密度提供了新的方法。该方法较分布函数法简化了运算过程,降低了计算难度。     

采用 RWT的信号波达方向估计方法

针对宽带多线性调频信号波达方向（DOA）估计精度低的问题,提出了一种基于Radon-Wigner变换（RWT）和多重信号分解（MusIc）的信号DOA估计方法．该方法首先利用RWT在多目标环境下能够有效抑制交叉项干扰和噪声,具有很好的时频汇聚性特点,通过峰值搜索提取信号的初始频率和调频斜率;然后将信号阵列的时变方向矩阵...     

一种基于图像特征的小波域水印算法

为了更好地解决度规失真问题,提出了一种基于图像内容特征的鲁棒水印算法。该算法利用小波变换提取图像的特征信息,通过特征系数的选取和自适应嵌入策略,使得每个图像的水印相互独立,检测时不需要原始水印的先验知识,传递的副信息少。实验结果表明,该算法对原图像的影响极小,并且对于各种通用的图像操作具有极好的鲁棒性,有较高的实际应用价值。     

指针式仪表自动识别装置的设计

针对指针式仪表人眼读数效率低,不能转化成数字信号输入计算机,提出一种基于Hough变换的指针式仪表自动判读方法.该方法运用图像减影技术,通过调节图像分辨率实现指针的检出,再利用Hough变换做峰值检测、线检测和链接,通过转换偏转角度的基线位置,确定出仪表指针的读数.实验表明,该方法能快速有效地完成指针式仪表的自动判读,且最大不确定度明显优于人眼的识别,具有较高的精度.     

拉普拉斯域频变衰减常数波形反演方法

在地震数据处理中,拉普拉斯变换可以较好地解决频域波形反演中低频数据的不可靠问题,但是同时施加在高频数据的衰减作用会使速度反演的细部信息有所损失.为了克服拉普拉斯变换在处理高频数据上的不足,在考察衰减常数特性的基础上,提出了一种频变衰减常数的拉普拉斯域波形反演方法,利用随频率变化的衰减常数调节控制拉普拉斯的衰减作用,在低频部分提取可靠稳定数据同时,降低对高频部分数据的衰减作用,以使反演结果具有可靠轮廓又具有丰富的细部刻画,改进了固定衰减常数反演方法的不足之处.     

电力扰动信号的小波形态学去噪方法

电力系统运行中扰动现象对供电质量和系统的安全运行造成了极大的影响.为了找出各种扰动现象的规律,减少、避免扰动发生,通常采用小波变换方法从噪声中提取扰动信号,但有些扰动信号与噪声的小波变换系数值相近,且低于阈值被当作噪声去掉,导致信号失真.本文提出了一种小波形态学融合的去噪算法.仿真结果表明:该融合算法能有效消除噪声并能...     

基于二维DCT的电能质量监测数据压缩方法

为处理大量的电能质量监测数据,提出一种基于分块二维DCT算法的电能质量监测数据的压缩方法.该方法按周期倍数将电能质量监测数据进行截断和重组,构成二维表示的电能质量监测数据.对二维电能质量监测数据按照8×8矩阵进行分块,并对每个分块矩阵进行二维DCT变换.将所有分块矩阵中同一位置的元素提取出来构成分块重排矩阵,每个分块重排矩阵中的元素处在同一个能量级.根据分块重排矩阵的平均能量对重排矩阵进行量化,得到的量化矩阵和保留的分块重排矩阵作为压缩的结果数据.仿真结果表明:当均方误差为3.89%时,压缩比可以达到82.8%.     

γ能谱滤波方法比对研究

对现行各种γ能谱滤波方法进行比对研究,发现各种滤波方法对能谱数据均有一定压缩与展宽;能域滤波时,谱线展宽增加重峰出现几率;频域滤波时,应注意滤波器及其参数的选取;小波变换能很好地保持信号的高频突变成分不受破坏,相比较而言,改进阈值方法能很好地保留硬阈值与软阈值的优点,适于弱峰的检测.针对重心法滤波器的不足,提出一种1倍标准差检测滤波算法,该方法能很好地保留能谱突变成分,维持谱峰净面积基本不变,对平台滤波效果等同于5点重心法,且算法简单.