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本文给出一种对小波变换模极大值进行自动滤波的算法.该算法可以自动寻找不同尺度之间对应同一边缘的模极大值,以实现非人工干预下的自动检测和去噪;并为采用小波变换模极大值法对边缘进行实时检测提供了可能性. 相似文献
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介绍了小波变换的快速算法——Mallat算法和三次B-样条小波滤波器组系数,详细讨论了信号奇异性、小波函数奇偶性与模极大值的关系,最后给出了一个利用小波系数模极大值定位信号奇异点的实例。 相似文献
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基于小波变换的自适应QRS-T对消P波检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出一种基于小波变换的自适应QRS-T对消P波检测算法.首先采用二进Marr小波的Mallat算法对心电信号作多尺度分解,在每个尺度下只保留超过一定阈值的小波模极大值点,其它点置零处理.在小波分解的3,4尺度下检测QRS波群,并根据心拍节律信息和QT间期,将QRS-T波群所对应的小波模极大值点进行自适应对消,最后对包含P波的剩余信号进行非线性放大,利用小波模极大值的自适应阈值检测方法定位P波.该方法经MIT-BIH心电数据库数据验证,取得了满意的结果. 相似文献
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文中针对暂态电能质量问题,主要在电能质量扰动检测方面做了一些工作,在小波变换局部模极大值理论的基础上,针对连续小波变换的计算量大,存在较大冗余的缺点,采用二进小波变换对电能质量扰动进行检测。小波变换的局部模极大值对应信号的突变点,可以用来检测电能质量扰动。 相似文献
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边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。 相似文献
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重构小波系数的分段三次样条插值新算法 总被引:3,自引:0,他引:3
利用小波变换模极大值原理对信号去噪之后,如何由保留下来的模极大值点恢复出满意的重构信号,是一个重要课题.本文首先分析模极大值与小波系数之间的内在关系,提出了模极大值实际上是小波系数在特定意义下的离散采样;然后给出了一种对模极大值进行预处理的方法,由此得到了一组新的伪模极大值序列;利用这组伪模极大值序列,提出了一种新的重构小波系数的分段三次样条插值(PCSI)新算法,该算法程序简单,易实现,克服了交替投影(AP)法计算量大、程序复杂等缺点;最后给出一个应用实例,实验结果表明,与经典的交替投影法相比,本文提出的PCSI算法可获得更高的重构信号信噪比增益和更小的相对均方误差,它是一种实际、有效的算法. 相似文献
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为了从高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar, HFSWR)信号生成的复杂距离多普勒(Range Doppler, RD)图像中准确提取运动点目标, 提出了一种基于冗余小波变换(Redundant Discrete Wavelet Transformation, RDWT)的RD图像点目标检测算法.该算法根据点目标与海杂波、电离层杂波等特征的差异, 首先在距离方向进行自适应RDWT以去除海杂波和地杂波, 并在多普勒方向进行自适应RDWT以去除电离层杂波; 然后利用图像形态学运算对背景噪声进行了抑制; 最后进行阈值自适应分割以得到点目标.实验结果表明:该算法能有效抑制RD图像中的海杂波、电离层杂波和背景噪声, 能从复杂的RD图像中实现点目标的有效检测, 其检测性能优于改进的恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)算法. 相似文献
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主要研究大鱼际掌纹图像边缘提取算法。介绍几种经典的边缘检测算子以及Hough变换方法,重点讨论了小波模极大值多尺度边缘检测方法。构造了高斯多尺度边缘检测算子,根据噪声和图像边缘的小波变换模值跨尺度传递的不同特征,研究小波模极大值多尺度边缘检测方法,对大鱼际掌纹图像进行边缘提取。实验结果表明该方法检测到的边缘细节丰富,定位较准确,有效降低了噪声,不足之处是连续性较差。 相似文献
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Denoising by singularity detection 总被引:10,自引:0,他引:10
Tai-Chiu Hsung Lun D.P.-K. Wan-Chi Siu 《Signal Processing, IEEE Transactions on》1999,47(11):3139-3144
A new algorithm for noise reduction using the wavelet transform is proposed. Similar to Mallat's (1992) wavelet transform modulus maxima denoising approach, we estimate the regularity of a signal from the evolution of its wavelet transform coefficients across scales. However, we do not perform maxima detection and processing; therefore, complicated reconstruction is avoided. Instead, the local regularities of a signal are estimated by computing the sum of the modulus of its wavelet coefficients inside the corresponding “cone of influence”, and the coefficients that correspond to the regular part of the signal for reconstruction are selected. The algorithm gives an improved denoising result, as compared with the previous approaches, in terms of mean squared error and visual quality. The new denoising algorithm is also invariant to translation. It does not introduce spurious oscillations and requires very little a priori information of the signal or noise. Besides, we extend the method to two dimensions to estimate the regularity of an image by computing the sum of the modulus of its wavelet coefficients inside the so-called “directional cone of influence”. The denoising technique is applied to tomographic image reconstruction, where the improved performance of the new approach can clearly be observed 相似文献
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提出了一种基于小波与分形的红外小目标自动检测算法,首先对原始图像进行小波分
解,计算其低频概貌图像的分形参数,利用在不同纹理图像分形参数变化的特性,检测出水天线的位置,在水天线附近利用红外目标的灰度特性进行精细搜索,最后确定目标所在的位置。实验表明该算法能有效地消除云层、海浪等杂波干扰,适用于海空复杂背景下远距离红外船只目标的检测。 相似文献
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为实现舰载红外警戒系统对海空背景下红外弱点目标的检测,本文提出一种将形态滤波与梯度检测相结合的红外图像滤波与目标检测方法,首先采用多形态算子对输入的图像进行并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息,对并行处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,然后依据目标的像素灰度在水平和垂直方向上的梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析,采用多向梯度算法对目标进行检测.实验表明算法有高检测概率,同时又把虚警个数降的很低,适用于舰载红外警戒系统. 相似文献
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本文针对海杂波背景下的慢速微弱目标的检测问题,根据海杂波和目标的振荡特性差异,提出了一种基于自适应可调Q因子小波变换(Adaptive Tunable Q-factor Wavelet Transform, A-TQWT)的海杂波背景下的目标检测算法。通过迭代计算、搜索出最能匹配海杂波和目标振荡特性的可调Q小波变换(TQWT)三元参数组合 ,运用形态分量分析法(Morphological Component Analysis, MCA)对海面回波信号进行分析,得到目标的最优稀疏表示;再根据目标分量各小波子带占总能量的比重,选取合适的门限确定重构小波系数集进行重构,得到目标的重构信号,从而实现目标和海杂波的有效分离。最后在IPIX实测数据集上添加慢速微弱运动目标进行算法验证,结果表明本文提出的算法可以有效检测出落入海杂波多普勒通道中的慢速微弱目标,且不需要任何目标和杂波的先验信息。 相似文献
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Tu C.-L. Hwang W.-L. Ho J. 《IEEE transactions on information theory / Professional Technical Group on Information Theory》2005,51(3):1049-1062
Complex-valued wavelets are normally used to measure instantaneous frequencies, while real wavelets are normally used to detect singularities. We prove that the wavelet modulus maxima with a complex-valued wavelet can detect and characterize singularities. This is an extension of the previous wavelet work of Mallat and Hwang on modulus maxima using a real wavelet. With this extension, we can simultaneously detect instantaneous frequencies and singularities from the wavelet modulus maxima of a complex-valued wavelet. Some results of singularity detection with the modulus maxima from a real wavelet and an analytic complex-valued wavelet are compared. We also demonstrate that singularity detection methods can be employed to detect the corners of a planar object. 相似文献