基于小波模极大值的边缘检测

图像的边缘检测技术对于图像处理、模式识别等都具有重要研究意义。如何提高边缘检测的准确性,使边缘提取算法具有更高的信噪比是图像处理的经典难题,所以好的边缘提取算法一直是众多学者研究的重点。本文首先介绍了小波变换对于边缘检测技术的应用,然后针对图像边缘检测中噪声抑制和提取边缘细节的矛盾,详细阐述了小波模极大值法的原理以及选取不同阈值对于处理结果的影响。最后通过实验对本文选用的方法和经典算法进行了比较,对比评价了它们各自的优缺点以及对噪声的抑制。     

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．     

基于图像边缘检测方法的暂态电力扰动检测

应用数字图像边缘检测理论,提出了基于数学形态学的暂态电力扰动检测和时间定位方法.该方法根据正常情况下和扰动情况下电力信号变化的不同特点,采用图像边缘检测算子获取电力扰动发生时信号"阶梯变化"产生的奇异点,并采取形态滤波、优化采样频率和结构元素长度等措施抑制信号噪声和正常情况下信号"斜坡变化"对扰动检测的影响,提高检测灵敏度.算法实现简单,计算量小,定时精度高,实时性好,对硬件要求低.对多种常见暂态电力扰动的仿真检测,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于自适应提升格式的暂态电能质量扰动检测及定位

为了进一步提高暂态电能质量扰动检测及定位的准确率,该文分析了暂态电能质量扰动的相关性,选择预测和更新算子,实现对扰动信号的自适应检测;利用MATLAB对电压骤升、电压骤降、电压瞬时中断、脉冲暂态和振荡暂态等暂态电能质量问题进行仿真研究,仿真结果表明:该方法能快速检测出上述5种暂态电能质量扰动.研究结果为电能质量分析仪器设计提供了理论支持.     

基于小波变换模极大值的橡胶薄层厚度超声检测

为解决同一薄层界面处的各次反射回波在时域上不可分离导致无法测厚的问题,提出利用小波变换模极大值对橡胶薄层超声回波信号奇异点进行检测的方法.信号奇异点构成模极大值曲线,极大值曲线产生周期性,相邻的极大值曲线对应入射时基体/橡胶界面和反射时橡胶/基体界面回波信号的到达时间,其差值为超声波在橡胶薄层中传播时间的2倍,取其平均值,计算出橡胶薄层的厚度.仿真结果表明,该方法的相对误差均在10%以内.经实例验证该方法是可行的.     

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。     

基于小波模极大值的信号重建

信号重建在工程技术中有很多应用,目前有多种信号重建的方法,如Naquist法、小波变换法等等。本文首先阐述小波理论,分析了模极大值与小波系数之间的内在关系,然后说明利用小波模极大值作信号重建的交替投影算法,最后用仿真说明利用小波变换的模极大值原理重构信号的实际意义。     

基于小波变换模极大值的边缘检测方法

研究了采用小波变换模极大值进行图像边缘检测方法.小波变换模极大值常用来检测信号的奇异值,用这种方法可以检测到图像所有边缘的细节,但同时也会检测到一些伪边缘和噪声点.研究通过阈值消除伪边缘并给出了确定阈值的具体方法.实验结果表明,采用图像分块方法确定阈值,并用该阈值来限定模值,可以得到更好的边缘检测效果.     

小波模极大值匹配算法的瞬变信号检测

分析了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的特点。在此基础上,结合匹配滤波器理论提出了瞬变弱信号小波变换模极大值匹配算法,该算法可以有效的区分信号与噪声的最佳尺度模极大值并检测信号。仿真结果表明,与小波模极大值方法相比,匹配算法实现瞬变弱信号的检测更为有效。     

基于模极大值与希尔伯特结合的TOA估计

传统的TOA(time of arrival)算法仅在高信噪比情况下才能获得较高精度的估计,为弥补现有估计算法的不足,提出了一种新的基于模极大值与包络提取结合的TOA估计算法。该算法首先利用小波模极大值对多径信号去噪,然后运用希尔伯特变换,对去噪后信号进行包络提取,选取第一个包络的峰值作为TOA估计值。仿真结果显示,与小波阈值相比,小波模极大值与希尔伯特结合的TOA估计误差更小。算法简单有效,实现了低信噪比下的高精度估计。     

基于小波变换模极大的脉象信号研究

针对脉象信号的时变、非线性和低频特性,提出了应用小波变换模极大对脉象信号进行研究的方法.介绍了利用小波变换模极大对信号局部特征进行描述的三个参数:Lipschitz指数α、平滑因子σ和分形维数D(α),并提出了对小波变换模极大曲线进行滤波的算法.用高斯一阶导数和二阶导数小波变换分别对单周期三峰脉象信号进行了实验.实验结果表明,该方法可以描述一些时域难以表达的特征,并能对脉象信号的局部特征点进行准确定位,从而为各项脉象特征的定量化描述和脉象分类识别奠定基础.     

小波模极大值的手掌自动识别系统定位法

提出了一种有效、可靠的手掌识别定位方法。该方法对无定位的手掌自动识别具有较好的定位结果。研究过程中采用平板扫描仪进行图像采集。对手掌图像进行旋转、剪切处理,从而为同一个人的不同手掌提供相同的参照系;将手掌边界像素与质心的距离(边心距)作为描述手掌形状的特征,计算边心距的多尺度小波变换的模极大值,并由尺度a=25的小波模极大值的分布确定基准点所在区间;在每一区间上选取唯一的候选基准点,再对候选基准点进行筛选,最终定位手掌的基准点。该定位方法具有算法简单、准确、计算速度快的特点,应用本方法定位出的手掌基准点不仅可以为掌纹的匹配提供参照系,同时也可为结合手掌的其他特征如指纹、手形、手指上的纹理实现基于多特征识别提供必要的参照系。本方法对旋转和平移具有不敏感性,能够提高识别的准确率。通过M atlab仿真试验证明了这种方法的有效性和正确性。     

一种自适应动态窗口车道线高速检测方法

为提高结构化道路车道线检测的图像处理速度,提出一种单目视觉自适应动态窗口的高速检测算法.利用栅格法划分出初始图像感兴趣区域,剔除掉与栅格线相交像素点外的其它像素点,进而在保留的像素点中找到车道线特征点,并利用膨胀算法以保留的特征点为基础实时动态产生少量窗口,对这些动态窗口中的图像进行灰度转化、滤波去噪、边缘增强和二值化等处理,得到车道线边界特征,最后利用Hough变换进行车道线拟合.在实车实验中,对实际采集的结构化道路图像的处理速度可达到22 ms/帧左右.结果表明,该算法基本上满足车辆高速行驶时对视觉导航系统的实时性要求.     

由小波变换模极大值实现信号重构

基于多尺度分析的思想 ,指出小波模极大值能检测信号的奇异性。通过模极大值可实现信号重构。然后 ,研究了一种算法 ,可从混有噪声的信号中 ,采用设定阀值的方法 ,消去噪声相关的模极大值 ,提高恢复信号的质量     

基于ASW-MUSIC的电能质量扰动分析

针对MUSIC算法无法分析非平稳电能质量扰动,提出了一种基于自适应滑窗-多信号分类算法(Adaptive Sliding Win-dow-Multiple Signal Classification,ASW-MUSIC)的时频分析方法。该方法首先根据非平稳电能质量扰动信号特征,采用自适应滑窗对信号数据进行分块,然后利用MUSIC算法对每块中的数据进行处理,检测出频率和幅值信息。并联合所有窗口的分析结果,从而得到整个信号的时频率分布信息。最后对电能质量干扰的非平稳信号进行了仿真实验。实验结果表明,提出的方法适合动态电能质量扰动检测,具有实际应用前景。     

基于小波模极大值的点焊缺陷边缘检测

基于小波模极大值边缘检测原理，推导出一类具有良好反对称性的无限光滑小波并运用于点焊缺陷的边缘提取。实验表明，该方法能有效地提取缺陷边缘，并能获得较好的效果，从而为小波理论在工业X射线无损检测中的应用作了初步探索。     

一种基于多特征量的复合电能质量扰动自动识别方法

针对电能质量复合扰动识别困难的问题,提出了一种电能质量扰动信号识别新方法.该方法利用信号的S变换幅值矩阵和动态测度提取的频率特征然后结合聚类经验模态分解方法对扰动信号进行表征,并设计了一种简单的决策树进行快速的识别.避免了因训练样本不足引起的较大误差,在较大程度上缩短了识别时间.仿真试验结果表明,该方法识别率高,抗噪能力强,可同时适用于单一和复合电能质量扰动信号的识别,可准确识别16种复合扰动在内的24种电能质量扰动信号.     

基于改进DWA的动态环境路径规划算法

摘 要 在涉及机器人自主运动和目标跟踪等场景中,动态障碍物的存在可能会对实时规划产生威胁。因此,生成一条安全路径以确保机器不会与动态障碍物发生碰撞显得至关重要。为此,提出一种改进的动态窗口法(dynamic window approach,DWA),其基于参考速度障碍物（velocity obstacle,VO)的思想,通过考虑障碍物的速度计算基于障碍物的危险区域,进行DWA节点选择排除不可行的路径,并且通过引入人工势场法作为评价函数选择最佳节点以避免与动态障碍物发生碰撞且能够快速到达期望目标点。结果表明：相对于传统的DWA算法,本文提出的DWA-VO算法在动态环境中相对于传统的DWA算法具有更高的成功率和更好的规划质量。     

基于小波变换与模极大值法的高速铁路牵引网故障行波波头自动识别算法

为解决准确自动识别入射波和反射波的波头这一难题,提出了一种基于小波变换与模极大值法的行波波头自动识别方法。在分析小波变换及突变点检测原理的基础上,利用牵引变电所采集到的电压行波信号,进行多尺度一维离散小波变换。选用Daubechies小波族的db6为基本小波,并采用搜索模极大值的方法和约束函数判定,在模极大值点间进行自动识别起始波和反射波的波头位置。理论分析和现场数据验证结果表明,该算法切实有效,并能结合初始波与反射波间数据采样点数,得出故障初始行波脉冲与故障点反射回来的行波脉冲之间的时间差。     

基于可变窗的镜头边界检测算法

为了解决传统镜头边界检测算法的漏检和误检问题,对判决方法进行研究,提出了可变窗概念.当一个镜头中画面变化激烈时,减少窗口跨度;在平缓画面的镜头通过渐变过渡到另一个镜头时,增加窗口跨度.该算法统计各帧的分块直方图作为特征,结合可变窗判别机制,对非压缩域中的视频帧进行镜头边界检测.实验证明,该算法提高了整体镜头查全率,同时也降低了由于镜头画面激烈而发生的误检率.