叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究

植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时主成分分析(PCA)能够很好地降低模型输入因子的维数并可简化网络结构。以盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片光谱数据对数变换并一阶微分处理的基础上,针对叶绿素含量的BP反演模型,提出了基于相关系数(CC)、WPT和WPTPCA的输入因子构建方法,并形成了叶绿素含量的CC-BP、PCA-BP及WPT-PCA-BP三种反演模型。通过比较玉米叶片叶绿素含量的实测值与三种BP模型反演结果,表明基于WPT-PCA构建BP模型的输入因子数量虽仅有6个却并不影响其反演精度,也能包含原始光谱的92%信息,且优于基于PCA和传统CC所构建输入因子的BP模型反演能力。     

基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合法

提出了一种基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合算法.采用块区域局部小波空间频率作为图像是否清晰的判断依据,对于明显的清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域;而对于清晰与模糊的边界区域,采用了基于像素的窗口空问频率的方法进行融合处理.实验对比结果表明,该方法明显优于小波变换方法和图像块方法.     

基于小波变换的火车车轮扁疤信号能量分析

火车车轮扁疤是火车行车事故的重大隐患之一,了解扁疤信号的能量分布情况对正确检测车轮扁疤有重要的意义．针对车轮扁疤信号具有持续时间短、突变快等特点,提出了一种运用小波变换的多分辨率分析和小波能量谱对扁疤信号进行分析的方法,通过比较扁疤信号在不同尺度下的能量密度,找出能量与各频段之间的对应关系,得出了扁疤信号的能量主要集中在2500Hz以下的频带范围内,在实际的车轮扁疤检测算法中只需分析频带范围为2500Hz以下的扁疤信号即可,通过实验验证了该能量分析方法的有效性．     

基于快速提升小波变换的谐波实时检测新方法

提出一种基于提升小波变换的有源电力滤波器谐波实时检测方法.以经典Daubechies小波为谐波检测基函数,利用欧拉算法因子化分解得到其第二代小波提升步骤;通过当前采样值与历史采样值构造改进型数据帧实现小波实时算法,并采用周期延拓处理数据帧边界.搭建dSPACE试验平台,自编Simulink/Embedded Matlab Function函数实现检测算法,将Simulink/RTW和dSPACE/RTI生成C代码载入实时硬件系统进行分析.试验结果表明:该方法能准确实时地分离出电网稳态谐波分量,暂态跟踪调整时间少于一个周波;较第一代Mallet小波算法加速近一半;改进的实时数据帧构造方法硬件实现更加快速.     

基于灰色理论和DWT的彩色图像数字水印方案

基于灰色理论以及图像小波变换的特点,提出基于灰关联理论以及小波变换的彩色图像数字水印方案,方案将水印嵌入到彩色载体图像各个颜色分量的DwT域垂直细节频带系数上,结合人类视觉系统实现水印的不可见性.根据系数间的灰关联大小对水印进行提取,提取时不需要原始裁体图像,实现了水印的盲提取.实验证明,该方案不仅可以更好地保持原始图像的感知质量而且对一些常见的攻击如 JPEG 和中值滤波等具有较好的鲁棒性.     

彩色图像目标轮廓提取算法研究

提出了一种新的彩色图像的边缘提取方法：首先选取信道相关性最低的lαβ彩色空间,在此空间中采用基于小波变换的图像边缘检测方法进行了边缘点检测,并进行了阈值的有效确定;然后利用改进的GVF Snake模型CGVF（Color Gradient Vector Flow）Snake模型进行目标初始轮廓线的自动设置,通过极少次的逼近,得到彩色图像的目标边缘.实验结果表明,本方法提高了边缘检测的准确性,同时可以成功检测出彩色图像的目标轮廓.     

多媒体资源库中图像去噪处理技术研究

针对多媒体资源库中图像斑点噪声产生的原因,本文提出一种新的斑点噪声抑制算法:将小波提升方案与Directionlet变换相结合,利用改进的小波软阈值算法对图像变换域进行局部去噪。仿真实验表明,该算法能够有效去除斑点噪声,较完整地保持图像中的边缘和理纹细节信息,取得了良好的视觉效果。     

煤矿顶板裂纹图像的小波分析

将数字图像处理技术引入到对煤矿顶板岩石裂纹图像的分析当中,这种通过图像研究裂纹的方法不依赖具体的岩石岩性及其力学特征。首先对裂纹图像进行多分辨率小波变换,分析图像的不同频带所包含的信息,接着对裂纹图像实现边缘提取,为图像的定量测量提供依据。     

应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法

图像边缘细节富含高频成分,鉴于小波包分析具有对高频分辨率高的特点,提出一种应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法。对图像进行小波包分解,分别对各分解子图像进行基于线性广义模糊算子（LGFO）的模糊增强处理,重构前对各增强子图像赋予不同的权值,通过小波包图像重构实现对原始图像的加权模糊增强处理,获得细节丰富、对比度强的高质量增强图像。在基于边缘测度与噪声标准差的增强图像质量评估标准下,算法实现了模糊参数的自适应寻优。实验表明,增强图像轮廓准确、细节丰富。     

正交频分复用系统中脉冲成型信道估计算法

提出一种脉冲成型的信道估计算法,该算法将频域的信道信息转换为时域信道信息,通过多径信息和理论推导的脉冲信号就町以合成几乎没有失真的信道时域特性,并能消除大部分的噪声干扰,然后将信道的时域特性变换到频域,得到信道的频域特性.理论分析和仿真结果表明:该算法有良好的抗噪声性能和低的误码平层,同时对系统的定时精度不敏感.