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为了改进具有复杂纹理织物的疵点检测效果,提出了一种基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法,采用各自优化的自适应小波基实现对不同层织物图像的分解变换;首先对正常图像和其经一层小波分解后的低频子图像优化得到混合自适应小波基,然后用该小波基将织物疵点图像进行二层小波分解,最后采用阈值法对径向子图像进行分割得到检测结果;实验结果证明,文章提出的算法能有效实现疵点检测,具有较好的疵点分割和定位结果. 相似文献
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基于小波包分解的自适应图像编码算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对传统小波图像压缩算法普遍存在的纹理图像处理能力较弱的特点 ,通过合理选择最佳小波包基、自适应确定系数扫描次序、高效量化小波包系数等措施 ,提出了一种基于小波包分解的自适应图像编码算法 .对比实验表明 :本文算法的压缩效果不仅明显优于 SPIHT算法 (特别是纹理图像 ) ,而且优于已有的其它小波包图像压缩算法 . 相似文献
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基于最优小波包基的纹理自适应概率模型通过优选小波包基来区分不同纹理,具有纹理描述更准确的优点。研究基于纹理自适应描述的邻域分割法,通过实验分析了纹理概率模型和邻域分割法对分割效果影响的主次关系。实验结果表明邻域分割法是分割取得好效果(分割错误率低于1.34%)的主要影响因素,概率模型对分割效果的作用是次要因素。这一结论的得出将有利于对该方法的改进。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(11)
为了改进基于自适应小波的织物疵点检测效果,提出一种基于改进自适应小波基的织物疵点检测算法。首先通过不同限定条件优化得到多个自适应小波基;然后分别对疵点图像进行小波分解,采用最大类间方差法分割子图像;最后将多种自适应小波基分割后的图像进行融合得到检测结果。实验结果证明,该算法能够在较好保留疵点信息的同时,有效地减少检测结果中的噪声点。 相似文献
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经典二维小波变换仅在图像的水平和垂直方向进行变换,对图像的纹理信息表示能力不足,基于小波变换的图像增强的效果还不尽人意。为了更好地表示图像的纹理信息,提出一种基于纹理的自适应提升小波的图像增强方法,根据图像的局部特征预测图像的纹理方向,沿纹理方向应用小波变换,使图像的纹理信息表示更准确,而且小波变换法在抑制噪声方面性能优良,将其应用于图像增强,仿真及实验结果表明该方法具有有效性和实用性。 相似文献
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基于纹理的自适应提升小波变换图像压缩 总被引:4,自引:0,他引:4
经典二维小波变换仅在图像的水平和竖直方向应用小波滤波,不能提供灵活的方向信息,对纹理信息丰富的自然图像稀疏化效果不理想,在基于小波变换的图像压缩中还需改进.为了实现更有效的图像的稀疏表示,文中提出一种新型的基于图像纹理的自适应提升小波变换:根据局部特征将图像自适应分块,预先判断局部图像纹理方向,保持正交性质不变;沿纹理方向应用小波滤波,结合提升变换格式实现即位运算;沿纹理方向插值获取分数像素值,保护纹理信息不被破坏,总体变换对图像纹理描述更有效;结合JPEG2000中的编码方法EBCOT,对变换系数和方向信息分别编码,应用于图像压缩.仿真实验是在数值结果和视觉效果上将文中方法和JPEG2000方法作比较,以体现文中方法的优越性. 相似文献
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提出了一种新的基于模糊理论的小波域自适应鲁棒性水印算法,目前很多小波域算法都没有真正实现自适应,该算法充分考虑了HVS掩蔽特性,利用离散小波变换的性质和模糊熵衡量出来的纹理特征和亮度对噪声的掩盖因子确定该小波系数嵌入水印的强度,使水印在不同图像块有不同的嵌入强度,真正实现自适应,实验结果表明,该算法在保持良好水印透明性的同时,对一些常见的图像处理以及噪声干扰都具有很强的鲁棒性。 相似文献
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小波提升方案通过改变预测器和更新器构造出所需要的小波,这为机械设备故障特征分析中小波基函数的选择提供了方便。为了能在每个尺度上自适应选择与机械振动信号特征匹配的小波基函数,提出了一种更新器和预测器同时自适应地提升小波变换方法。在此方法中,采用先更新后预测的提升方案,分别通过信号的局部梯度大小和最小化预测误差来实现自适应更新和预测。将此方法应用在某飞机发动机故障分析中,实验结果表明,与经典小波变换相比该自适应提升小波变换分离的故障特征更明显效果更好。 相似文献
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Remote sensing images are hard to achieve high compression ratio because of their rich texture. By analyzing the influence of wavelet properties on image compression, this paper proposes wavelet construction rules and builds a new biorthogonal wavelet construction model with parameters. The model parameters are optimized by using genetic algorithm and adopting energy compaction as the optimization object function. In addition, in order to resolve the computation complexity problem of online construction, according to the image classification rule proposed in this paper we construct wavelets for different classes of images and implement the fast adaptive wavelet selection algorithm (FAWS). Experimental results show wavelet bases of FAWS gain better compression performance than Daubechies9/7. 相似文献
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In this paper, an adaptive wavelet-network-based control approach is proposed for highly nonlinear uncertain dynamical systems. Wavelet network, as a kind of universal approximator, has two novel properties-orthonormality and multiresolution. The orthonormal property ensures that adding a new resolution (new wavelets) does not affect the existing wavelet network that may have been well tuned. In the sequel, the online adjustment of the structure of the nonlinear adaptive wavelet controller (AWC) can be done in a constructive manner by gradually increasing the network resolution. The multiresolution property, on the other hand, assures a guaranteed improvement of the approximation precision when a new resolution is added. In real life problems we are unable to know the adequate size of a network, either a neural network (NN) or a wavelet network, to produce the required approximation precision. By virtue of the novel wavelet network properties, a coarse or very simple structure can be selected first. If the system fails to converge after the elapse of a dwell time, a new wavelet resolution is considered to be necessary and added directly. In this manner, the AWC can be easily constructed and tuned from the coarse to finer levels until the performance requirement is satisfied. The trial and error way of selecting the network structure, which may lead to either an inadequate or a highly redundant structure, can be avoided. In this paper, the proposed adaptive wavelet network is applied first to a class of nonlinear dynamical systems with a partially known model and an affine-in-input structure. Then, the adaptive wavelet network is applied to a class of nonlinear nonaffine dynamical systems 相似文献
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针对基于小波变换的图象融合中存在的光谱扭曲问题 ,提出了一种直接相加的小波变换低频信息处理方法 ,即将未分解的 TM放大图象与小波分解后的 SPOT图象的高频部分重构得到的图象通过直接相加来生成融合图象 ,这种方法得到的融合图象 ,其光谱扭曲值和信息量两个指标均优于常规的小波融合方法 .由小波变换与 IHS变换的光谱质量比较表明 ,小波变换比 IHS变换更适合于波谱响应范围不同、相关性弱的图象间的融合 ;另外 ,空间质量比较还表明 ,小波变换在融合中、小尺度的纹理特征方面具有优势 . 相似文献
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《Computers & Electrical Engineering》2014,40(7):2167-2177
This paper proposes an automatic method based on wavelet analysis to detect multiple oscillations in control loops. Continuous wavelet transform provides a way to represent the signal as a superposition of wavelets. The redundancy of the representation can be exploited to precisely indicate the location of oscillatory behaviors in the time-frequency plane. Oscillatory components are separated by the adaptive design of filter bank. It uncovers all the zero-crossings in the frequency bands which possibly include oscillations to be confirmed by Auto-covariance Function (ACF). The method is applicable to non-stationary and noisy data due to the multi-resolution analysis of orthonormal wavelet bases. This paper ends with demonstrating the effectiveness of the proposed method with benchmark industrial data. 相似文献
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