基于偏微分方程与多尺度分析的图像去噪算法

针对传统图像去噪算法存在去噪效果和稳定性较差的问题, 提出一种基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪算法. 首先利用二阶偏微分扩散方程和四阶偏微分方程对图像进行高频段和低频段的处理, 对处理后的图像采用非下采样轮廓波逆变换, 实现图像整体去噪； 其次, 采用轮廓波变换方法对整体图像进行多尺度分解得到不同子带, 并利用核主成分分析算法进行整体图像降维处理, 对不同子带进行分块管理, 完成对整体图像的局部去噪, 最终实现基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪. 实验结果表明, 该算法的图像去噪效果和稳定性均较高.     

三维荧光光谱和主成分分析法在茶叶品质鉴别中的应用研究

提出一种综合运用三维荧光光谱、等强度指纹图谱和主成分分析技术对多种茶叶样本进行品质鉴定和种类区分的新方法。三维荧光谱可提供比常规荧光谱更加完整的特征信息，以荧光谱的多峰为变量，以其荧光强度值为样本观测值，利用主成分分析法实现了异常茶样本的检测，并利用贡献图确定影响茶性能的关键因素。通过对15种茶叶样品进行的实验，验证了该方法的可行性。     

基于活动轮廓模型的在线铁谱图像分割研究

为了准确分割磨粒区域以得到油液中铁谱磨粒的含量，从而获取设备油品及故障信息，以图像可视在线铁谱传感器获取的磨粒图像为对象，引入了基于曲线演化理论和水平集方法的两个区域几何轮廓模型，即LBF模型及IR模型。通过对比这2种模型的分割效果发现：IR模型具有更高的分割准确率和更快的收敛速度。然后进一步分析了模型参数对分割结果的影响，得出不同磨粒浓度条件下对应最优分割效果和最短运算时间的分割参数值，为在线监测中磨粒图像分割参数的自适应选择提供了依据。实验结果表明，研究所采用的分割模型对于磨粒图像具有更高的分割准确率和收敛速度，为后续快速、准确计算油液中铁谱磨粒含量提供了保证。