改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.     

风险相依的双险种模型下的生存概率

将双险种poisson风险模型推广到一种相依的结构,即某险种的索赔到达间隔分布依赖于前一时刻另一险种的索赔大小. 利用拉普拉斯变换,推导出了其生存概率的表达式.     

关于二次域Qp(√d)上热核的一些估计

应用Riesz变换与偏微商理论,得出了二次域Qp(√d)上热核的一些估计.它们是研究Qp(√d)上Gauss积分的基础.     

基于小波变换的图像增强算法

结合小波变换中相关系数理论,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,该算法先区分小波域中由细节及噪声产生的高频系数,对由细节产生的信息进行增强,对噪声进行抑制·解决了通常算法中增强细节信号的同时也放大了噪声这个问题·实验表明,该算法在得到很好的图像增强的同时,能很好地抑制噪声,对于多噪声环境下的弱细节信号能达到很好的增强效果·     

Coefficients de-noising with wavelet transform for magnetic flux leakage data obtained from oil pipeline

This paper considers the problem of noise cancellation for the magnetic flux leakage （MFL） data obtained from the inspection of oil pipelines. MFL data is contaminated by various sources of noise, and the noise can considerably reduce the detectability of flaw signals in MFL data. This paper presents a new denoising approach for removing the system noise contained in the MFL data by using the coefficients denoising with wavelet transform. Experimental results are presented to demonstrate the advantages of this de-noising approach over the conventional wavelet de-noising method.     

基于平面变换技术的脉冲信号分选

针对平面变换分选信号方法中人工检测特征曲线的缺点,对平面变换后特征曲线的检测方法进行了研究.将随机Hough变换引入平面显示变换后的特征曲线检测,导出了检测曲线参数与待分选脉冲序列的脉冲重复间隔(PRI)之间的关系,利用该技术可实现对平面变换后特征曲线的自动检测与分离,该方法适用于固定PRI、参差PRI和随机抖动PRI脉冲序列的分选.     

快速傅里叶变换的误差分析

分析了按时间抽取(DIT)基-2快速傅里叶变换(FFT)的误差,数据格式为二进制补码.给出了蝶形运算误差分析模型,利用FFT信号流图的特点,针对截断、舍入和收敛舍入3种量化方法,得到了准确的定点和块浮点两种FFT算法的均方误差上下限.最后给出了噪信比结果,并用Matlab对其进行了仿真,结果表明,块浮点FFT算法优于定点FFT算法,舍入和收敛舍入量化方法优于截断量化方法.     

肌肉疲劳过程中电诱发表面肌电信号的小波分析

分析由电刺激腓肠肌得到的表面肌电信号(Surface electromyography, SEMG),研究肌肉疲劳过程中表面肌电信号的特征,采用小波分析的方法,选择与M-波形状相似的小波函数,对其两个半波进行小波变换,分别分析两个半波在时域波形的拉伸程度,确定以小波变换尺度为主要依据的肌肉疲劳指数,实现疲劳状态的定量描述.该方法克服了傅里叶变换在时域中没有分辨率,信号在某一时刻变化将影响整个频谱特性的缺点,确定了特异性和可靠性良好的表征肌肉疲劳的SEMG指标,为进一步应用这些指标评价肌肉功能状态提供理论依据.     

WK混合滤波算法在雷达数据处理中的应用

通常的Kalman滤波算法不能很好的解决信号的时频局部性问题,往往只能在低频和高频两种滤波算法间通过机动检测器(变维滤波算法)或马尔可夫链的转移概率矩阵(VD算法)来进行切换,因为有一定的滞后,并受到机动检测器和转移概率矩阵的影响较大,从而产生较大的滤波误差.笔者将二维可分离小波变换良好的时频局部性和Kalman滤波的实时最佳预测修正跟踪滤波估计结合起来,得出一种有效的混合滤波算法(WK算法),并将该算法用于进行雷达数据的滤波处理,使得滤波估计值逐步逼近真实轨迹.通过实际的仿真验证了该算法比其它单一的滤波算法更为有效.     

基于多尺度学习型字典表示的极地浅层探冰雷达图像去噪算法

为了更好地解决极地浅层探冰雷达回波信号中的杂波和噪声问题,提出了一种基于多尺度学习型字典表示的极地浅层探冰雷达图像去噪算法。该算法首先通过曲波变换构建曲波系数矩阵,在曲波域使用自适应字典学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,最后利用去噪和修正后的曲波系数重建浅层探冰雷达剖面图像,完成最终的去噪。结果表明:相较于曲波变换去噪算法、K-SVD(K-奇异值分解)去噪算法,改进的算法不但能够有效地去除噪声,提高图像的峰值信噪比,而且探冰雷达图像的边缘轮廓信息得到了较好的保留,有着良好的视觉效果。