一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法及应用

本文根据Kullback－Leiblar距离的统计意义,提出一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法,这种方法与NR．Pal和S．R．Pal等人提出的方法完全不同;此外此文还将从前研究的对象从单目标与背景推广到多目标及背景的自动多门限选取问题,最后用几幅困像进行算法检验;实践表明,该方法和其它方法相比较,效果较好．     

一种改进的阈值分割算法在复合材料图像处理中的应用

针对纤维增强复合材料微观结构图像的特点,提出了一种改进的基于模糊思想的阈值分割算法,该算法利用整体阈值、局部阈值和像点梯度信息之间的关系,构造了一个双输入单输出的模糊逻辑系统,合理计算出像点的最佳分割阈值.实验结果证明了算法的有效性.     

管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪

采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。     

墙地砖图像的快速有效提取

基于对采集到的墙地砖样本图像的特点分析，给出了墙地砖图像提取的两种思路，讨论了基于投影的边界提取和基于灰度门限的区域分割方法在墙地砖目标提取中的具体应用，选择差分投影法，完成了对墙地砖图形的有效提取，并指出了采用差分投影法进行有效目标提取应注意的问题和采取的措施。     

图像椒盐噪声的分阶段中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法的缺陷——对高密度椒盐噪声图像滤波后留下黑色斑块,提出了一种分阶段中值滤波算法.该算法对图像执行两次小窗口的滤波操作,相较于采用较大窗口的滤波,其在有效去除噪声的同时降低了结果图像的模糊程度.先对所有噪声点进行一次中值滤波消除了盐粒噪声,再用窗口内非噪声点的灰度中值代替胡椒噪声点的灰度值以去除黑色斑块.最后的仿真实验结果表明,本文算法既有像自适应中值算法一样滤除低密度椒盐噪声的良好性能,又有对高密度椒盐噪声图像的降噪能力。     

基于上下文模型的非抽样小波图像去噪

文章提出了一种新的基于上下文模型的非抽样小波图像去噪方法。与传统正交小波变换不同,非抽样小波在图像分解时不对小波系数进行下采样。分解后的每一个小波系数被模型化为一个广义高斯分布随机变量,应用上下文模型估计每一个小波系数的边缘方差,软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其邻域小波系数的相关性,产生空间自适应阈值。通过对加噪图像的实验,可以看出本文方法与其它几种传统去噪方法相比,不仅去噪效果有很大的改进,具有更好的重建视觉效果,而且信噪比也有较为明显的提高。     

基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法

由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效，提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取，并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性．在此基础上，应用ICA基函数作为滤波器，通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验．结果表明，本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法，为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径．     

稀疏信息处理中的迭代分式阈值算法

在稀疏信息处理中, l₀范数优化问题通常转化为l₁范数优化问题来求解。 但l₁ 范数优化问题存在一些不足。 为寻找一种更有效的求稀疏解的算法, 首先构造一个新的收缩算子, 其次证明该收缩算子是某非凸函数的邻近算子。 然后用该非凸函数替代l₀-范数, 对新的优化问题用向前-向后分裂方法得到对应的迭代阈值算法-迭代分式阈值算法(IFTA)。 仿真实验表明该算法(IFTA)在稀疏信号重构和高维变量选择中均有良好的表现。     

二维灰度直方图上的距离判别分割方法

在图像的二维灰度直方图上,通过距离判别的方法得出在其上进行聚类划分的依据,即一条二次曲线．用此曲线进行分割的优点在于能考虑到二维灰度直方图上的所有像素点．理论分析和实验结果都表明,此方法较二维灰度直方图上的其它阈值分割方法优越．     

一种分层阈值优化的语音感知小波去噪方法

通过分析含噪语音信号的特点,引入能够兼顾人耳听觉特性的听觉感知小波变换,构造了新的小波阈值函数,并对小波变换分解后的阈值进行基于微粒群算法的分层优化.仿真实验表明,该方法在不同信噪比条件下均具有较好的去噪性能,语音的可懂度和听觉效果得到有效提高.