分片光滑函数沿圆曲线Radon变换的奇性

对于一类分片光滑函数,获得函数在支集内部的奇性与沿上半圆的Radon变换奇性的关系,并由函数沿上半圆Radon变换的奇性反演出函数的奇性,给出奇性反演的公式和例子.     

函数沿圆曲线Radon变换的奇性

对于一类分片光滑函数,获得函数的奇性与沿上半圆的Radon变换奇性的关系,并由函数沿上半圆Radon变换的奇性反演出函数的奇性.给出奇性反演的公式和例子.     

一维小波检测和反演二维空间中Radon变换的奇性

在二维空间中,基于Radon变换的理论,以小波变换作为工具,及利用此分片光滑函数积分线旋转变化时得到的、Ra-don变换的奇性传播规律,得到Radon变换的奇性反演公式。检测分片光滑函数Radon变换的奇性曲线,并根据原函数与其Radon变换奇性的关系;利用Legendre变换的对合性质来反演出原函数的奇性曲线。     

基于多尺度小波变换的图像边缘检测

图像边缘是图像中的重要信息,为了检测图像中的边缘信息,提出了一种基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法．该算法充分利用了图像边缘在多尺度下的信息,首先选用二次B样条小波对原始图像进行多尺度小波分解,提取出图像中的高频信息,包括真实的图像边缘和噪声,然后根据图像边缘和噪声在不同尺度下具有不同的传递性,抑制噪声分量,保留图像边缘分量．实验结果表明,该算法获得了较好的图像边缘检测效果．     

基于小波变换的图像边缘检测

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。实验结果说明了这种特征提取方法能够较准确地提取图像的边缘并有效地降低噪声。     

基于方向小波变换的图像边缘检测

研究了方向小波变换的原理和特点,提出一种基于方向小波变换的图像边缘检测方法。首先对图像进行多个方向的小波变换,再求小波变换结果的平均值,最后对平均值进行阈值处理得到边缘检测结果。实验表明,方向小波变换充分体现了图像的方向性,能检测出某一方向的边缘,具有良好的边缘检测效果。     

基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法．利用二次B样条小波和Mallat算法对图像进行了边缘检测．仿真结果表明：该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子．     

基于小波变换的信号奇异性检测

作者在该文中中介绍了基于小波变换的信号多分辨率分解,比较了信号和噪声在小波变换下的不同特性,给出了使用小波变换模极大化的信号奇异性检测算法。     

基于小波变换的X-射线图像边缘检测

讨论了小波变换在图像边缘检测中的应用，并且根据X－射线图像的特点，利用三次样条二进小波，采用Mallat快速算法进行小波分解，成功的检测出了X－射线图像的边缘。     

小波变换模极大值法在图像边缘检测中的应用

边缘检测是计算机图像处理的一个重要环节，但是常用的方法存在一些缺点。本文介绍了小波变换模极大值法进行边缘检测的原理。检测结果表明，小波变换方法能有效的检测出边缘，优于Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子。     

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。     

三维信号小波变换的整体奇异性检测

建立了三维小波变换,给出了三维信号整体奇异性检测应用中的一些定理和结论.     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科，它与傅里叶变换相比，是一个时间和频率的局部变换。它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元，而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分，这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具，在信号分析中，因为奇异点包含了比较重要的信息，因此信号的奇异性检测甚为必要。本文介绍了信号奇异性的小波变换检测原理，通过对仿真信号的分析表明在信号奇异性的检测中小波变换优于傅里叶变换。     

三维信号小波变换的局部奇异性检测

建立了三维小波变换,给出了三维小波在三维信号局部奇异性检测应用中的一些定理和结论.     

基于小波变换的电力信号奇异性检测

电力信号奇异性是分析事故时间和原因的重要依据,小波变换能在时域和频域上同时对信号实现局部化处理,能准确的定位信号的奇异点,因而在信号的奇异性检测方面有广泛的应用价值.本文介绍了小波变换对电能质量信号检测的基本原理和方法,并通过MALAB仿真实验验证.     

小波变换在图像边缘检测中的应用

目的 研究一种新的提取图像边缘特征的方法。方法 依据图象的多分辨率小波分解及其所表现出的多尺度特性、局部化分析特性及方向选择性等特点,通过二进尺度下小波变换局部极大值的检测提取图象边缘特征,结果 利用此方法在计算机上对２５６×２５６×８ｂｉｔｓ／像素的Ｌｅｎａ图像做了边缘提取,得到不同尺度下的连续、光滑、单像素宽的边缘链图象,结论 边缘提取准确,表明这种特征提取方法是有效、可行的。     

小波变换方法去除体表子宫电信号中母体心电干扰

母体心电干扰严重影响了EHG信号的质量，为了解决以往算法中不能有效区分MECG干扰和EHG信号的问题，利用MECG干扰的波形特点，采用了基于小波变换的奇点检测以及模型极大值信号重建的方法去除EHG信号中的MECG干扰．该方法对EHG信号无影响，经临床实验取得了很好的去噪效果．该算法计算简单，可以实现EHG信号的实时处理，该研究的结果还可以用于被ECG信号污染的其它生理电信号的去噪。