基于小波变换的多尺度图象边缘检测

边沿作为图像视觉的最主要特征 ,成为图像信息获取的重要内容 .而小波变换具有检测局域突变的能力 ,而且可以结合多尺度信息进行检测 ,因此成为图像信息边缘检测的优良工具 .基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征 ,利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征 .实验结果说明这种特征提取方法不仅有效地降低了噪声 ,而且也能较准确地提取图像的边缘及降低计算量 .     

基于小波变换的语音基音周期实时检测算法

针对基音周期检测实时性的要求,提出了基于小波变换的语音基音周期实时检测算法。该算法利用小波变换极值与信号突变点之间的关系,将小波域波形与时域波形相结合,采取自适应基准、多特征参数提取小波系数极大值,并在2.5 ms时间内捕捉并检测到新的基音脉冲位置。实验表明,该算法对语音和残差信号取得了较好结果。     

一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数模不同的变化特征,提出了一种边缘检测方法,该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引起的小波变换系数模进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提取出图像的边缘。     

非正交多脉冲调制信号的非相干解相关多用户检测

介绍了在同步信道中对非正交多脉冲调制信号的非相干解相关多用户检测方法。首先建立了系统 模型，然后，对非正交多脉冲信号进行解相关变换，将多用户信道分解成多个单用户信道，在每个单用户信 道中，信号波形是相关的，并且信号能量不等，用最佳检测器或GLRT检测器进行了检测，最后对GLRT 检测器的性能进行了分析和仿真。仿真结果表明GLRT检测器比常规检测器要好得多。     

微弱信号检测的一种改进小波分析方法

针对小波变换去噪时对微弱信号不敏感,特别是在信号分类检测时检测效果不理想的问题,提出了采用小波熵应用于信号检测的技术.该技术的主要原理是利用小波分析矩阵相应稀疏程度去抑制信号的无关成份,其中小波系数熵确定噪声阈值,小波相关系数熵确定边界轮廓,实现信号准确定位.最后通过数值试验证明其效果好于常规小波变换模极大值的信号检测法,证明了该方法检测微弱信号边缘特性更切实有效.     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法.该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,R波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值.该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT-BIH数据库中典型14条ECG (...     

基于小波脊的超声信号处理

根据超声信号通常是单频载波脉冲信号,具有渐近信号的特性,提出了一种基于小波脊的超声信号处理算法．首先利用渐近小波变换提取超声信号的小波脊,计算小波脊的移动熵,然后通过移动熵实现缺陷信号与噪声的分离和缺陷定位,最后利用小波反变换重构出缺陷信号．该算法充分利用了超声信号的时域、频域和相位信息,不仅消噪性能好,而且缺陷定位准确     

一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

基于Zoom-FFT变换域的坦克被动式毫米波探测识别方法

为了准确识别目标,在对坦克毫米波辐射特征进行分析的基础上,提出了一种基于变换域的模板匹配识别方法.利用信号在Zoom-FFT变换后特征谱线集中、易于与噪声分离的特点,在变换域制作坦克毫米波辐射特性模板;将经过滑动加窗处理的待检测信号序列,进行Zoom-FFT变换后,与变换域模板进行匹配,实现目标的识别.该匹配方法综合利用了信号的波形信息,抗干扰能力强,鲁棒性好,实时性强.对168组坦克目标特性和干扰信号的仿真结果表明:该模板匹配方法能够有效识别坦克目标.     

信号瞬变成分检测与提取及其在故障诊断中的应用

研究基于小波变换的信号瞬变成分检测与提取方法及其在机械故障诊断中的应用 .在分析信号的连续小波变换的模极大值理论的基础上 ,指出连续小波变换系数的模与信号瞬变成分的关系 ;通过分析小波函数的性质 ,分析小波函数对信号的连续小波变换的影响 ;在信号瞬变特征的提取过程中 ,提出基于门限值的特征重建方法 .将该方法应用于齿轮箱振动信号中瞬变成分的检测与重建 .结果表明基于连续小波变换方法能有效检测到信号中的瞬变成分 ,瞬变成分的重建结果有效地表示了机械的故障状态 .     

基于自适应小波变换的QRS波检测算法

提出了一种新的心电ＱＲＳ波检测算法,该算法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出ＱＲＳ波．用ＭＩＴ心电数据库对该算法进行了评估,并与其他几种算法的结果进行了比较,表明此算法在ＱＲＳ检出率和计算速度上都有一定的改善．     

基于小波变换和数学形态学的航空图像边缘检测

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于小波变换和数学形态学相结合的图像边缘检测算法进行了改进,将小波分解后的高频和低频子图分别进行边缘处理。对分解后的低频系数图像采用小波边缘检测方法,而对包含细节较多的高频系数图像则选取合适的结构元素,提出一种新的梯度算子,采用基于小尺度的数学形态学方法进行边缘检测,最后对2种边缘图像采用小波重构方法得到新的边缘图像。     

基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法

针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足，提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法．该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换，提取三个方向的小波系数，然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声．再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测，最后将这3个方向上的极大点进行融合，形成图像的边缘．     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.     

基于小波变换的心阻抗血流图特征点提取

以小波变换的极大值在多尺度间的变化与信号的瞬变有直接关系为基础,由小波变换的奇异点(过零点、极值点等)来观测心阻抗微分波形,在感兴趣的尺度上找到模极值点和特征点的对应关系,从而完成对特征点的自动检测。采用临床医学ICG数据对算法进行了检测,实验结果表明:心阻抗微分信号中B点、X点的漏检率与采用传统的相干平均法相比有明显降低,说明小波变换技术是心阻抗微分信号分析与处理的又一可行有效的方法。     

一种线性提升小波的方向断面边缘检测法

提出了一种基于线性提升小波的方向断面边缘检测法．构建了一组提升小波预测函数，并推导了一个线性更新函数．通过对原始影像进行“分裂”、“预测”与“更新”运算，实现影像的小波分解，并利用分解后的小波系数构成影像的小波梯度图和方向图．在小波方向图和梯度图的引导下，根据方向断面检测原理实现影像的边缘提取，也利用方向图实现了边缘的跟踪与准确定位．结果表明，由于方向图对于线性特征更加敏感，所提出的方法对于线性目标的检测更加有效．     

炭素制品X射线图像的小波边缘提取

针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

多结构元素多尺度的数学形态学图像边缘检测算法

边缘检测是图象处理与模式识别的一个重要图象预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel,Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点,但大多算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理。因此我们提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图象以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后把各方向边缘融合得到图象边缘。实验结果表明,提出的算法不仅有很强的抗噪性,而且很有效的提取图象的边缘。