基于MAS小波变换的数字图像轮廓提取算法

轮廓提取在许多智能视觉系统中(特别是在模式识别中),被认为是非常重要的过程。图像轮廓提 取首先要进行边缘检测,然后提取阶跃结构的边缘,这2个步骤一般情况下是分开进行的。介绍的尺度独 立算法是建立在多尺度分析与MAS小波变换理论的基础上,并结合数学上描述函数奇异性的Lipschitz 指数知识,它不仅能根据梯度方向上的局部最大振幅有效进行图像边缘检测,还能根据MAS小波变换后 的图像梯度向量振幅与变换尺度的无关性,提取出作为图像轮廓的阶跃结构边缘,并能有效消除噪声。     

基于MAS小波变换的数字图像轮廓提取算法

轮廓提取在许多智能视觉系统中(特别是在模式识别中)，被认为是非常重要的过程。图像轮廓提取首先要进行边缘检测．然后提取阶跃结构的边缘，这2个步骤一般情况下是分开进行的。介绍的尺度独立算法是建立在多尺度分析与MAS小波变换理论的基础上，并结合数学上描述函数奇异性的Lipschitz指数知识，它不仅能根据梯度方向上的局部最大振幅有效进行图像边缘检测，还能根据MAS小波变换后的图像梯度向量振幅与变换尺度的无关性，提取出作为图像轮廓的阶跃结构边缘，并能有效消除噪声。     

基于小波变换的数字全息再现像质量提高方法

数字全息再现像中存在的散斑噪声严重影响了数字全息的应用,通过分析边缘检测方法和小波变换阈值去噪方法的原理,提出了一种基于边缘检测的小波变换散斑噪声去除方法。首先利用高斯-拉普拉斯算法获得边缘图像,进而通过Neyman-Pearson准则获得自适应阈值,并采用改进折中阈值函数对边缘图像和非边缘图像小波系数进行处理,将两者处理后的小波系数相加,并进行反变换得到处理后的图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

基于curvelet变换的红外图像去噪方法研究

针对传统小波算法所生成的可分离小波只具有有限的方向，不利于图像去噪，本文采用curvelet算法对红外图像进行去噪处理.该方法以小波变换为基础对图像进行分解，在分解所得的一系列小波子带中，以定义的平滑窗函数对曲线边缘进行平滑分割，再对平滑分割处理的每个子块进行Ridgelet变换.最后将小波阈值范围外的系数置零，以curvelet逆变换对原始图像进行重构.红外图像的去噪实验表明，本文算法有效可行，相比传统的小波算法、SVD算法，本算法能获得更高的P_SNR数值，去噪效果更佳.     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究(英文)

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法。该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构。该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不足。通过与传统的二维离散小波变换边缘增强法和自适应调整系数的脊波变换方法作比较,实验结果表明本算法具有更好的手指静脉图像效果。     

图像边缘检测中小波系数的平移方法

从理论上分析了当低通函数或小波函数的对称中心偏离原点时，图像的小波变换系数所出现的偏移情况。依据分析结果，给出了纠正偏移的平移方法。实验结果表明，将该平移方法与基于小波变换的图像边缘检测算法相结合，检测出的边缘会更加理想，从而证实了该平移方法的正确性。     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法.该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构.该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不...     

光学小波变换在图像边缘特征提取中的应用

小波变换是一种有效检测图像边缘的方法,但由于变换中维数倍增,造成计算量十分大。介绍用传统的4f光学处理系统实现小波变换。它在光学图像的边缘特征提取中能够很好地得到应用。最后给出计算机仿真结果。     

基于Curvelet变换的煤矿监控图像降噪算法

为提高煤矿井下监控图像质量,更好地实现井下生产的实时监控,探讨基于小波变换和脊波变换的图像降噪的特点,提出将一种基于Wrapping快速离散的第二代曲波变换(Curvelet)图像降噪算法,用于煤矿井下监控图像的降噪处理。研究Curvelet变换的函数支撑区间满足各向异性的尺度关系,以及在表示图像的边缘特征时更具有稀疏性等性质。结果表明:该降噪算法在煤矿井下特殊环境中的图像降噪效果优于传统的小波变换图像降噪和脊波变换,对于煤矿安全监控的有效实施,具有重要的指导意义。     

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．     

n维连续小波变换的局部正则性

Ｈｏｌｓｃｈｎｅｉｄｅｒ和Ｔｃｈａｍｉｔｃｈｉａｎ讨论了一维连续小波变换的局部正则性，建立了一维不可微函数的Ｈｏｌｄｅｒ连续性与其小波变换绝对值衰退性之间的关系，本文将其结论推广到ｎ（≥２）维情形。     

基于改进随机减量法和小波变换的

基于改进随机减量法和小波变换提出了一种新的结构模态参数统计识别方法.随机减量法改进后可直接处理零均值非平稳响应信号,得到自由衰减响应,小波变换的时频域特性可解耦密频、低阻尼系统,自助分布的统计估计能力考虑和降低模态参数识别的不确定性.对提出的方法进行了完整的理论推导,并通过一个四自由度系统的数值算例验证了该方法可靠性.相比较传统的时域方法和直接小波变换方法,该方法具有更高的识别精度,尤其是阻尼比系数.随后的抗噪能力验证结果表明该方法在15dB噪声干扰下仍能够稳定、准确地识别出系统的模态参数,可适用于环境激励下模态参数识别.     

基于Morlet小波变换的振动特性参数识别

传统的振动系统特性参数识别方法对于非线性、非平稳信号的处理能力差,尤其对于阻尼比的识别精度较低.将Morlet小波变换和随机减量技术相结合识别振动系统的特性参数,首先利用随机减量技术提取振动的自由衰减响应信号,进而由Morlet小波变换对信号进行连续的小波变换处理得到小波能量谱,结合参数识别的基本理论及对时间-幅值坐标面曲线的半对数拟合结果得到振动系统的频率及阻尼比,数值仿真结果表明,提出的方法能有效识别系统的固有频率和阻尼比.将该方法应用于罐车模型流固耦合冲击试验研究,较好地识别出充液工况下振动系统的固有频率和阻尼比.     

连续小波变换研究

给出了多元可允许小波定义,提出了多元小波变换的一般形式,通常的小波变换只是其中的特例.从数值计算角度出发,在一系列的多元小波变换中,选择一个适当的小波变换,对小波正变换和逆变换进行离散,构造了数值解法,仿真实例表明了此方法的有效性.     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断     

基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪

介绍了作者研制开发的一台基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪，从而实现了用直接算法对信号进行离散小波变换和连续小波变换的功能。介绍了小波变换的直接算法公式，即由小波变换的原始公式通过直接数值化方法获得的数值算法公式。作者通过研究获得了直接算法中的一些结论，如离散小波变换直接算法中对小波的采样原理和技术、小波尺度范围的限定，边缘现象的解决措施，以及连续小波变换直接算法中的一些结论。基于这些研究，结合虚拟仪器技术开发出的基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪能用任何母小波对信号进行离散小波变换和连续小波变换。它即可用于对母小波的研究和对小波理论的学习，也可用于一些工程信号分析。给出了分析仪应用的几个典型例子，表明本文的分析仪在许多情况下可以获得应用。     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.     

微弱振动信号的谐波小波频域提取

为解决设备故障检测和故障预报中某些微弱振动信号难以提取出来的问题,在介绍谐波小波变换的优良特性及其基本原理的基础上,给出了谐波小波变换的实现技术.在不减少信息点数的情况下,用谐波小波变换成功地对微弱振动信号实现了频域提取与时域重构,并且实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取.通过算例和工程实例,说明谐波小波方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波方法和傅里叶分析方法,且在混有强噪声的信号提取中消除了二进小波包仍然存在的噪声泄漏,同时也显示了谐波小波变换的频域保相特性.     

二进小波变换的工程实现技术

介绍了二进小波变换的基本概念，给出了数字信号二进离散小波变换的实用表达式．解释了二进离散小波分析的工程实现方法和变换过程．给出了应用实例．     

基于运动轨迹的视频三维小波变换方法

将运动矢量估计与三维小波变换相结合用于视频信号压缩 .这种方法在对序列作时域上的一维变换时 ,是对各帧中由运动矢量联系起来的一条运动轨迹上的像素进行 .由于在实际情况中 ,通过运动矢量联系而形成的像素运动轨迹是任意长度的 ,这就需要对任意长度的像素串作一维小波变换 .此文在二代小波提升算法基础上 ,通过修改边界延拓方法获得一种任意长度信号的小波变换算法 ,并将其用于基于运动轨迹的视频时域小波变换 .实验结果表明 ,对于运动幅度大的视频序列 ,这种方法可以获得比常规三维小波变换编码高的压缩性能 .