数字图像中照度不均匀校正技术研究

为了消除数字图像中的照度不均匀性，对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论．分析了这些方法在计算误差上的内在原因，并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术．该技术兼顾了数字图像的频域和空域，使得采用本方法校正后的图像具有品质优，计算误差小和时间消耗较少等特点．     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

小波包在可控震源地震信号时延估计中的应用

在可控展源地展勘探信号处理中，利用发射信号和反射信号之间的时频分布相似性，提出了用小波包变换时频分布的二维相关算法，估计接收信号中各个反射信号分量的时间延迟。该方法能从信噪比为-4dB的接收信号中难确地对反射信号进行检测和时延估计。     

航空图像的分割与定位算法研究

通过航空图片的图像分割和特征提取，对几种分割算法进行了比较。通过比较发现，当图像的目标与背景的灰度值相差比较大时，用多阈值的灰度分割方法来获取目标I而当图像的目标与背景的灰度值相差不大时，使用模糊差影滤波算法可获得理想的分割结果。同时，对采用多阈值分割方法后的图像进行目标定位。结果表明，对于复杂航空图像，该算法分割效果好，噪声小，定位算法简单，定位准确，有较好的应用前景。     

基于小波多级分解的数字散斑相关搜索方法

为提高数字散斑相关方法(DSCM)的测量精度和计算速度,提出一种基于小波多级分解的数字散斑相关搜索方法。该方法利用二维离散正交小波技术对图像滤波去噪同时进行多级分解,从最低的一级开始进行相关搜索计算,然后逐级回溯。与传统的相关搜索方法相比,该方法可提高运算速度至少1个数量级并提高测量精度,有更强的适用性,可以对大位移、有噪声的图像进行数字相关位移场的处理。     

基于小波分析的步兵盔曲面快速修改方法

为实现步兵盔曲面的快速修改,提出了一种基于小波分析的快速修改方法。首先将曲面分割成4部分。然后对每一部分进行小波分解,将所得的低分辨部分的控制顶点显示给用户,由用户对这些控制顶点进行修改。接着对每一部分进行小波重构。最后求出新曲面。这种方法大大减少了所需修改的控制顶点的数量,并且可以在修改曲面的某一部分的同时保持其他部分不变,提高了效率。     

水平管粉煤密相气力输送压差信号的小波分析

水平管中密相气力输送的压差信号间接反映了水平管中的流动状态，本文用小波分析方法对粉煤密相气力输送的压差信号进行了分析，发现粉煤在水平管中密相输送的压差信号存在分形，分形维数为1.2～1.5。     

基于质量指标的球团焙烧先进过程控制

以某烧结厂球团焙烧过程中燃烧控制系统为研究对象，针对生产过程中因果非线性及条件不确定等因素的影响，综合运用网络技术、软测量技术、模糊控制和专家系统等，提出一种焙烧过程的质量控制策略和先进过程控制(APC)方案，设计了基于神经网络的模糊化软测量(FNNSS)模型。采用软测量的方法实现生产综合条件指标即广义透气性的测定，对不同的透气性采取不同的控制策略，并进行了仿真研究。     

边缘检测中的小波

讨论了以B样条平移函数作为光滑函数的两种二进小波及其对偶的特性，给出了它们的滤波器，支集宽度和中心，作为例子，绘出了n=2，3，4时的尺度函数。小波及其对偶的波形，这些小波常用于边缘检测中。     

天文观测已检测到2002年的弱El Nino事件

利用现代空间技术观测得到的日长变化(LOD)资料,赤道太平洋海表水温异常变化和南方涛动指数资料,经过带通滤波得到年际变化分量,发现2002年的ENSO事件实际上已经发生,日长年际变化也已经检测到这次ENSO事件.对资料进行小波分析表明,年际变化中4～6a的变化分量与准2a变化在相位上不同步,表明2002年的ENSO事件不会是一次强事件.