二维小波变换在粮虫图像处理中的应用

提出了用小波变换检测储粮害虫图像边缘的方法,这种方法通过对二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息.计算表明,将二维小波变换应用于储粮害虫的图像去噪和边缘检测,不仅可以保留图像的边缘特征,视觉效果好,还可以得到较清晰的粮虫特征图像,为粮虫图像特征提取打下了良好的基础.     

MATLAB二维小波图像消噪

本文将应用MATLAB小波工具箱中的二维小波分析函数采用强制、默认阈值、独立阈值三种方法对含噪声的图像进行消噪处理，并以一RGB图像的消噪为例，对三种方法消噪后的结果进行最小二乘估计。     

基于BEMD和QWT的遥感图像去噪算法

遥感图像在传输过程中容易受噪声影响,需要对其进行去噪处理。在传统遥感图像去噪方法的基础上,设计了基于二维经验模式分解和四元数小波变换的遥感图像去噪算法。首先,对遥感图像进行二维经验模式分解,得到相应的内蕴模式函数和残差分量;然后,用四元数小波变换方法仅对第1个内蕴模式函数进行变换得到新的第1个内蕴模式函数,并进行硬阈值去噪,通过四元数小波逆变换得到第1个内蕴模式函数;最后,通过二维经验模式分解重构得到最终去噪遥感图像。实验表明,所提出的方法有效可行,可以突出遥感图像的细节信息。     

一种基于二维小波块阈值数字图像去噪方法

小波系数在一个小邻域里具有相似性，若充分利用周围小波系数的信息，分块对小渡系数进行阈值去噪操作，可以在保持图像平滑的同时，尽量多地保留图像的细节信息。对Cai＆Silverman的方法进行分析，将其拓展到二维信号去噪，并提出一种基于小波块阈值数字图像去噪方法．实验结果表明，谊方法不但能保留更多的图像细节，而且具有较好的峰值信噪比。     

小波软阈值算法去除SAR图像中的Speckle噪声

在详细分析了Donoho小波软阈值的基础上，应用小波变换技术对SAP图像进行分析处理。使用“小波局部软阈值算法”来计算阈值，对高频小波系数进行阈值确定。求得估计小波系数，对其取小波反变换后，去除SAP图像中的Speckle噪声。实验结果表明此方法对去除Speckle噪声十分有效，可以在含有Speckle噪声为背景的图像去噪中应用。     

小波变换在虹膜图像消噪中的应用研究

针对虹膜图像中存在的斑点噪声,利用小波变换消噪的特点,将虹膜图像进行小波分解,然后分别采用硬阈值、软阈值和小波指数函数三种方法进行消噪处理。结果表明小波指数方法是较优消噪方法,可以有效地降低原图像的斑点噪声并保留图像细节。     

基于小波包的图像降噪及Matlab实现

由于图像在实际应用中受大量干扰噪声影响,为了更好的利用含噪声图像,根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波包对含噪声图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,确定最优小波包基,再利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法,并与采用全局阈值降噪方法相比较;实验结果说明采用的方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节.     

一种基于小波变换的数字图像加密算法

小波变换在时域和频域上同时具有良好的局部化性质,并对各种信号特征进行多分辨率分析有极大的适应性,已广泛用于信号与图像处理、语言识别与合成等科技领域.在二维离散小波变换及MATLAB快速算法的基础上,分析了在二维离散小波变换后的图像中加入数字水印成分,并利用反变换将其还原回原始图像,原始图像失真小,还原数字水印信息失真小,可以有效的应用在数字水印技术中.     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分...     

大容量图像分层方法研究

为了解决大容量图像处理速度慢的问题,总结了3种图像分层方法：按频率分层、小波变换方法分层、二维经验模式多尺度方法分层,并对二维经验模式多尺度分层方法进行了改进．实验结果表明小波变换方法分层更有适用于大容量图像的分层,为大容量图像处理提供了预处理．     

数学形态学方法在储粮害虫图像预处理中的应用

阐述了在粮虫图像处理过程中数学形态学图像预处理的重要性,在此基础上利用Matlab图像处理工具箱中的函数,实现了基于数学形态学的图像预处理和分析,达到了对图像去噪、平滑的目的.计算表明:将数学形态学方法应用于储粮害虫的图像预处理,不仅可以保留图像的边缘特征,视觉效果好,还可以得到较清晰的粮虫特征图像.     

储粮害虫微弱声信号特征提取与分析

 提取了5种主要储粮害虫微弱爬行声信息,采用现代数字信号处理新方法,建立特征模式识别.通过对声信号时域和频域2方面的分析,发现了不同储粮害虫声信号间差异,时域信号的差异表现为声脉冲的不同,频域信号的差异表现为功率谱幅值和主要频域范围的不同,信号间差异与害虫爬行速度快慢有关,并与害虫体重有关,体重大的害虫具有较大的振动能量.5种害虫时域及频域信号的差异是害虫种类差异的表现,这一差异揭示出不同种类害虫声信号的本质特征.本研究内容为有针对性地采取灭虫措施提供了依据,有利于及早确定防治对策,降低储粮损失.     

电视关节镜手术图像处理与分析的技术研究

利用视频捕捉卡将电视关节镜输出信号转变为数字信号 ,使用计算机记录和保存采集的图像 .采用图像边缘检测和图像跟踪算法对获得的关节数字图像进行了图像处理和分析 .在图像处理的基础上 ,自动测量出病变部位的形状参数 .结果表明这些处理和分析方法是非常有效的 .本研究为内窥镜图像自动识别的研究提供了重要的材料     

多种粮食声吸收的研究

目的 为防止储粮虫害，对多种粮食在自然堆积状态下的声吸收进行了研究。方法采用驻波管法测量了多种粮食的吸声系数。结果报道了粮食颗粒形状、大小及粮食堆积厚度与其声吸收存在的规律，涉及不同粮食间声吸收的比较、颗粒形状相似粮食的声吸收对比、堆积厚度对声吸收的影响、粮食声吸收机理等，结果显示：粮食是高吸收声波的媒质，储粮害虫发出的声信号由粮食内传至表面时的声衰减较大。结论粮食颗粒形状、大小的不同，使其声吸收各异；粮食厚度也是影响其声吸收的一个重要因素，厚度增加，吸声系数随之增大；粮食声吸收受粮食品种影响甚微，这为储粮害虫声检测工作提供了理论依据及资料积累。     

基于Matlab软件实现储粮害虫声信号的时频分析

介绍了一种利用计算机软件实现储粮害虫声信号提取，分析与处理的新方法，声信号被转化为数字信号后，由计算机软件以中行方式采集，利用Matlab软件实现数字信号处理，对声信号放大，低通滤波器滤除信号中的噪音，从而进行功率谱分析，实验结果表明，该方法准确可行，软件设计灵活，可取代传统的硬件分析方法，降低了检测成本。     

大型椭圆封头拉伸成型有限元分析

采用二维刚塑性有限元软件DEFORM-2D对底部带柱形支撑台的大型厚壁椭圆形封头的热拉伸工艺进行模拟,研究了拉伸过程中板坯变形特点,并预测出其成型缺陷,在与椭圆封头短轴成37°～67°范围内存在"不贴模"现象,分析了产生该缺陷的原因和影响因素。在此基础上定量研究了板坯削边值、凹模整形带等参数对缺陷的影响,确定了合理的工艺参数。有限元计算表明,只有同时改变削边值厚度和整形带长度才能有效减小"不贴模"程度,使封头壁厚满足锻造公差。     

基于K-均值聚类的岩芯偏振显微图像粒径分析

针对岩芯图像的粒径分析提出了一种基于K-均值聚类算法的半自动分割算法,并编写了一套颗粒粒度图像处理程序.首先将超像素处理概念应用于岩芯偏振显微图像,得到过度分割的结果,然后对分割结果进行K-均值聚类和区域融合,利用图像中的边缘信息得到了更合理的结果,并大大提高了运算的速度;根据提出的算法,基于VB.NET 2008平台构建了一套半自动岩芯图像粒度分析软件,集图像采集、图像处理、粒度参数分析、砾石种类分类以及测量报告输出等功能于一体,大大提高了岩芯粒径分析的工作效率.     

基于图割理论的储粮害虫图像分割

采用机器视觉对储粮进行检测是储粮害虫监测的主要方法之一。储粮害虫图像有效分割是粮虫特征提取和识别分类的基础和依据。为实现粮虫图像的有效分割,采用基于图割理论的图像分割方法。该方法采用高斯混合模型(GMM)表征颜色概率分布,在高斯混合模型参数学习估计过程中通过不断扩大背景样本点修正GMM参数,完成对能量函数的最小化,从而改善了分割效果。实验结果表明,该方法可以清晰地分割出与背景差异较小的粮虫,解决了基于直方图模型的图像分割方法无法从目标和背景相似的图像中将粮虫进行准确提取的问题。