基于二维小波变换和BP神经网络的织物疵点检测方法

采用了二维离散小波变换对织物图像进行处理，根据小波变换后高、低频分量的特点，提取分解子图像的特征值，送入BP神经网络进行识别，从而实现织物疵点的检测。     

基于二维小波变换和BP神经网络的织物疵点检测方法

采用了二维离散小波变换对织物图像进行处理,根据小波变换后高、低频分量的特点,提取分解子图像的特征值,送入BP神经网络进行识别,从而实现织物疵点的检测.     

基于FICA和DWT的数字水印方法研究

提出了一种结合离散小波变换(DWT)和快速独立分量分析(FICA)的图像数字水印方法.该方法把原始图像进行二维小波分解,保留其高频细节信息,然后在小波逼近子图中嵌入水印.水印的提取使用了FI-CA方法.实验结果表明,该水印方案对各种攻击具有很好的鲁棒性,较好地实现了水印的鲁棒性与不可见性的统一.同时由于FICA方法的引入,改善了水印的检测效果.     

一种改进的水下偏振图像融合算法研究

针对传统图像融合算法造成的对比度低、细节信息模糊等问题,提出了一种改进的基于二维离散小波变换的图像融合算法.利用光强度相机和分焦平面相机同时对水下运动目标进行探测,获得光强图像和偏振图像.将计算得到的偏振度图像和偏振角图像先进行简单的融合处理,再将融合后的偏振特征图像与光强图像采用改进的二维离散小波变换进行分解,得到低频分量和高频分量.对于低频部分,提出一种基于区域方差加局部能量相结合的图像融合算法;高频部分采用一种基于Sobel算子的图像融合算法.最后将低频分量与高频分量进行二维离散小波重构,得到结果图像.仿真结果表明,与传统图像融合算法相比,该算法获得的融合图像有效地拉升了目标与背景的对比度,增强了水下图像视觉效果,有利于准确识别水下运动目标.     

多光谱与高分辨率图像融合的新算法

提出了一种多光谱与高分辨率图像融合的双树复数小波分维算法．充分利用双树复数小波变换良好的方向选择性,对多光谱的I分量和全色图像进行小波分解,进而在不同子带中进行图像融合,低频采用基于区域能量的融合算法,高频定义不同的分形分维作为权系数进行融合,最后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸并替代原来的I分量,得到最终的融合图像．实验结果表明,与经典的IHS变换和小波变换相比,该算法光谱扭曲度仅为前两者的30.31％和50.66％．     

基于小波分析和BP神经网络的图像特征提取

提出一种基于小波分析与神经网络复合模型的图像特征提取方法.利用二维离散小波变换对图像信号进行滤波和边缘提取,作为图像的输入量供BP网络识别分析.构建了3层BP神经网络模型对图像特征进行识别,采用模糊加权算子的模糊化分层,特征提取模板提取图像中的不同特征,输出层采用均方差权值输出.通过对由50幅图像组成的训练集合进行训练和实验验证,结果表明,本方法的分辩误差率在4%以内.     

基于小波变换和主分量分析的人脸识别

提出了基于小波变换和主分量分析的人脸识别算法.该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间,将人脸图像在特征空间的投影作为KNN分类器的输入,由KNN分类器对提取的特征进行识别.在ORL人脸数据库上的实验结果表明该方法具有良好的性能.     

用于中药质量整体辨识的小波基化学模式图像识别法

提出一类基于小波变换的化学模式图像识别法,并应用于中药质量的直观表征与整体辨识,根据受检样品的相关化学组分含量波动程度,通过不同尺度的离散小波变换或小波包变换来有效提取量测数据集中隐含的化学指纹特征,放大不同样品间化学模式差异,再采用二维灰度图对抽提出的化学特征信息进行图像表征,形成视觉可分辨的化学模式图像,从而实现中药质量的直观整体辨识,将该方法用于不同等级、产地及采收年份的当归样品鉴定,结果表明该方法可有效地解决中药质量整体辨识难题,为化学模式识别方法研究开辟了新的途径。     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟 水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合,并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低 频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较,融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

基于小波变换的人脸检测

提出了一种基于二维离散小波变换的人脸检测算法。该算法采用Haar小波计算小波脸,导出了提取人脸特征向量的相应公式,利用感知准则训练线性分类器进行分类判决。在4个不同的人脸数据集上与特征脸方法进行了比较。结果表明,该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。     

一种基于小波分解的纸币污损检测算法

为提高清分系统中纸币污损检测的准确率,减少撕裂和笔迹等污损对检测的影响,提出了一种基于小波分解的污损检测算法.采用仿射变换和小波变换进行纸币图像配准,运用Kirsch算子提取图像边缘信息,通过计算边缘强度差提取出纸币图像的污损特征,将纸币图像划分为若干个固定大小子区域,通过对每个区域的污损特征统计来判断该区域是否存在污...     

基于小波和傅立叶变换组合的数字图像水印算法

数字水印技术是实现版权保护的有效办法之一.为实现水印图像的嵌入,提出了一种基于二维离散小波与傅立叶变换组合的灰度图像数字水印算法.首先对原始图像进行离散小波变换,选择低频子带图像LL作为水印的添加区,再将LL区进行分块,并对每一个小块作离散傅立叶变换;对嵌入的水印图像做相应的分块置乱处理,而后根据人眼视觉系统的特点结合边缘分析将水印信息以不同的强度嵌入载体图像中,最后进行傅立叶和小波逆变换生成密图.实验结果表明,算法具有较好的鲁棒性和视觉效果.     

三维图像测量中单像素级边缘的检测

在三维图像测量技术中，目标物体边界识别需要得到准确的单像素级的图像边缘．本文在采用小波变换进行检测图像边缘的方法上，首先根据像素邻域的灰度直方图自适应地选取小波变换的尺度，并存基于Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上借用双阈值操作技术的原理，对结果进一步细化，并将边缘点链接，从而最终得到单像素级的边缘图像，以满足下一步实验的要求．     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

基于解析小波变换的奇异性检测和特征提取

为提高信号奇异性检测的精度和故障特征提取的有效性，利用信号和噪声的小波变换模极大值沿尺度方向的不同传播特性，提出了一种通过解析小波极大模重构进行信号奇异性检测和滤噪的方法，并将解析小波分析引入机械故障诊断中.分别采用实小波极大模和解析小波极大模分析汽车主减速器性能试验机上采集的几种故障振动信号，并进行主减速器故障诊断.试验结果表明，解析小波极大模相比实小波极大模具有更好的奇异性检测效果，能够突出故障特征，从而有效提高故障诊断的准确性.     

离散小波变换快速探测卫星机动算法

针对卫星机动直接影响导航系统的导航、定位和授时服务性能,当导航卫星发生机动时,需要对机动卫星单独处理以生成高精度轨道信息。载波相位三差法可用于卫星机动探测,但受差分测量噪声影响,通过多历元累积方式可减小噪声的影响,但其机动探测结果可能受基线选取的影响。基于此提出了一种离散小波变换的卫星机动快速探测及周期确定方法,在载波相位三差模型基础上,提取载波相位三差残差量,挖掘卫星机动开始及结束时刻载波相位三差残差的先验信息,基于多分辨分析的尺度特性对载波相位三差残差进行分解,分解层数由细节系数和近似系数探测结果确定,通过分析不同频率特性的近似系数和细节系数,获取载波相位三差残差隐含的卫星机动信息,实现对卫星机动的快速探测及周期确定。实验结果表明,相比于传统载波相位三差探测方法,离散小波变换法采用单历元处理方式可更快探测卫星机动,且不同基线探测到的机动结果一致,能更准确地探测卫星机动并确定其周期。     

双树复小波包和谱峭度在齿轮故障诊断中的应用

针对故障齿轮振动信号的非平稳和调制特性,提出了基于双树复小波包变换和谱峭度的齿轮故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将原始振动信号分解为若干个不同频带的信号分量,选择与原始信号相关系数大的分量进行阈值降噪并重构;然后,对降噪后的信号利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和频带中心进行相应的带通滤波处理;最后,将带通滤波后的信号作平方包络和傅里叶变换,即可得到信号的包络解调谱,从而提取故障特征信息.通过对试验和工程实际的齿轮故障信号分析表明:双树复小波包变换和谱峭度结合的方法可有效地提取齿轮故障特征信息,进而实现故障识别,验证了方法的可行性和有效性.     

基于小波变换域的数字图像嵌入和提取方法

针对数字图像水印的嵌入和提取问题,提出了一种基于小波变换域的数字图像水印的嵌入和提取算法.该算法结合了离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解.通过Arnold置乱变换对数字水印图像进行变换,对原始图像进行二次离散小波变换,之后分别对置乱后的水印图像和原始图像小波变换中的低频部分进行奇异值分解,对两者的奇异值矩阵进行加性操作实现水印的嵌入过程.结果表明:该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能;嵌入的水印具有良好的隐身性,人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化;算法具有较强的鲁棒性,经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后,都能较好地恢复水印信息.     

Group-normalized processing of complex wavelet packets

Linear phase is not possible for real valued FIR QMF, while linear phase FIR biorthogonal wavelet filter banks make the mean squared error of the constructed signal exceed that of the quantization error. W Lawton' s method for complex valued wavelets construction is extended to generate the complex valued compactly supported wavelet packets that are symmetrical and unitary orthogonal; then well-defined wavelet packets are chosen by the analysis remarks on their time-frequency characteristics. Since the traditional wavelel packets transform coefficients do not exactly represent the strength of signal components, a modified adaptive wavelets transform, group-normalized wavelet packet transform (GNWPT), is presented and utilized for target extraction from formidable clutter or noises with the time-frequency masking technique. The extended definition of lp-norm entropy improves the performance cf GNWPT. Similar method can also be applied to image enhancement, clutter and noise suppression, optimal detection     

基于小波和神经网络的传感器故障诊断

提出了一种新的基于小波包变换和BP神经网络的传感器突变故障诊断方法。根据小波变换在时域和频域都具有良好的局部化特性对信号特征进行精确定位,根据传感器输出信号的小波包分析提取能量变化率的特征向量,利用BP神经网络进行传感器故障分类。这种方法无需预先建立传感器模型和测量传感器输入信号,通过对小波包系数的削减,减少了冗余数据,提高了故障检测的实时性。仿真实验结果表明了该方法的有效性。