小波变换的傅里叶变换算法

介绍信号小波变换的概念，讨论它与傅里叶变换的关系，并实现用傅里叶变换算法计算信号的连续小波变换，给出了算例。     

用傅里叶变换计算单缝衍射的光强分布

现代光学和通讯理论由于引入了傅里叶变换的方法，使计算光学系统和通讯系统的物像的对应关系简洁、清晰。该文用傅氏变换计算长为２ａ、照度为Ａ的均匀缝光源在观察面上的光强分布为Ｉ（ｘ）＝│Ｅ（ｘ）│＾２＝ＡＡ＾２ａ＾２（ｓｉｎ２πｆａ／２πｆａ）此方法也可运用于矩形孔、圆孔等。     

基于离散傅里叶变换的数字水印算法

提出了一种基于二重加密和离散傅里叶变换的数字水印算法:为保证安全性,水印在嵌入载体图像前先进行基于Logical映射的混沌置乱,又通过Arnold变换进一步实行加密;嵌入时,根据水印位的值对DFT系数的相位进行设定.实验结果证明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性.     

傅里叶变换在绝缘子污秽图像处理中的应用研究

通过对傅里叶变换在图像处理应用中的原理进行分析,并利用该原理对数字图像进行频谱分析,通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,把绝缘子图像与其污秽信息分离,从图像中提取有效信息,达到绝缘子污秽信息的识别目的。     

傅里叶变换近红外光谱分析技术在茶叶中的应用

利用傅里叶变换近红外光谱分析技术,通过建立茶叶中各主要组分和近红外光谱图对应模型,可快速、准确地测定茶叶的主要成分含量,判定茶叶品质优劣.     

傅里叶变换在纳米纤维取向测量中的应用

取向的纳米纤维具有良好的力学性能、尺寸稳定性,并有利于细胞的黏附和增殖,其性能随纤维取向程度的提高而改善。而纳米纤维的取向特征可过电镜图像FFT变换的频谱图来反映[1-2]。本文采用此方法以FFT频谱图一定半径的圆区域为对象,分不同的方向角沿半径对灰度求和,描绘出FFT频谱图谱强度随方向角的分布曲线。再通过曲线拟合获取峰值曲线特征,描述纳米纤维的取向效果。     

傅里叶变换在数字图像处理中的教学方法探讨

信号与系统中离散信号的傅里叶变换完成了离散信号的空间域和频率域之间的转换,本文将数字图像处理中的频率域图像低通滤波过程实施到信号与系统的教学中,加强了学生对离散傅里叶变换的理解。     

傅里叶变换拉曼光谱在食品行业的应用

人们对于食品行业历来有着很高的关注度,食品检测、食品安全等各方面都成为了企业和社会关注的焦点问题。随着检测技术的不断发展,傅里叶变换拉曼(Fourier transform Raman, FT-Raman)光谱技术作为一种能够快速、无损、准确的光谱分析方法,已经在农业、医学、考古学等领域证明了其价值,在食品行业也得到了越来越多的应用。各种研究报告表明,除了仅通过光谱的视觉差异信息进行物质判别之外,FT-Raman光谱结合化学计量工具或与其他光谱手段进行联合分析,提供了更多可以应用在食品行业的高效检测、判别手段。本文简述了有关FT-Raman光谱技术的一些基本原理,综述了近10年(2010～2019)中FT-Raman光谱在食品行业中的应用,并对其未来的发展趋势进行了展望。     

基于傅里叶变换近红外和支持向量机的霉变玉米检测

利用傅里叶变换近红外光谱对霉变玉米进行检测。运用波数范围在12 000~4 000 cm-1的FTNIR系统进行不同霉变程度样品光谱信息的采集,并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行数据分析。结果显示,利用原光谱数据,以主成分分析(PCA)提取的前5个主成分作为输入,选用径向基函数(RBF)作为SVM核函数,并运用网格划分寻优法寻得的最优参数C、γ,所建立的分类模型最佳。SVM分类模型对训练集和测试集的预测准确率分别达到93.3%和91.7%,对独立样品集的预测准确率达到87.8%,表明基于FT-NIR和SVM进行霉变玉米的检测是可行的。     

Weave pattern recognition by measuring fiber orientation with Fourier transform

An effective method based on measuring the fiber orientation of yarn floats with two-dimensional Fourier transform (2-D FFT) is proposed to recognize the weave pattern of yarn-dyed fabric in the high-resolution image. The recognition process consists of four main steps: 1. High-resolution image reduction, 2.Fabric image skew correction, 3.Yarn floats localization, 4. Yarn floats classification. Firstly, the high-resolution image is reduced by the nearest interpolation algorithm. Secondly, the skew of the fabric image is corrected based on Hough transform. Thirdly, the yarn floats in the fabric image is localized by the yarns segmentation method based on the mathematical statistics of sub-images. Fourthly, the high-resolution image is corrected and its yarns are segmented successively according to the inspection information of the reduced image. The fiber orientations are detected by 2-D FFT, and the yarn floats are classified by k-means clustering algorithm. Experimental results and discussions demonstrate that, by measuring the fiber orientation of yarn floats, the proposed method is effective to recognize the yarn floats and the weave pattern for yarn-dyed, solid color, and gray fabrics.     

基于Hough变换的机织物组织点自动定位

为实现机织物的组织识别,先要完成组织点的定位和识别。为克服传统的组织点分割方法的局限性,提出采用Hough变换检测织物图像中的经纱和纬纱的倾斜角度,然后对织物图像中的像素点进行坐标变换。在变换后的图像中对像素点进行按行按列灰度累加,通过确定累加曲线中的谷点即可完成织物的经纬纱分割。对经纱和纬纱分割结果进行合并,可得到机织物组织点分割结果。实验结果表明,所提出的算法对存在纱线倾斜的不同织物均可实现组织点的成功定位。     

Objective evaluation of wrinkled fabric using radon transform

Abstract

Wrinkling is one of the most important visible properties of a fabric for the consumer that is routinely evaluated in reference to a set of visual standards in the textile industry. The visual evaluation is unreliable and time-inefficient. This paper introduces a new quantitative analysis method for fabric wrinkle and addresses the development of an image analysis technique using the radon transform (RT) and texture analysis to evaluate it. Objective results from the RT and texture analysis are compared with subjective ones from human experts. The study reveals a linear relationship between the RT as objective evaluation and subjective evaluation having a correlation coefficient of 0.97. The correlation between texture analysis and subjective evaluation is acceptable.     

应用频谱图的机织物纹理分析

利用傅里叶变换技术将空间域的纹理图像变换到频率域中,采用频谱图对机织物纹理信息进行分析。通过傅里叶变换技术得到机织物图像的频谱图,利用阈值分割曲线选取合适的阈值对频谱图进行分割,然后用邻域最大值的方法找到织物纹理的特征坐标点。根据坐标点与实际频率的关系计算机织物纹理的频率范围。实验结果表明,随着密度的增大织物纹理的频率增加,斜纹和缎纹的频率范围比平纹织物的大,常见机织物的纹理为中低频。     

基于傅里叶频谱特征的织物平整度客观评级

为解决织物平整度人工评级主观性强,现有客观评级准确率低的问题,提出一种基于傅里叶变换、频谱特征提取、支持向量机的织物平整度评级方法。首先采集标准模板及织物样本图像,对所得图像预处理并进行傅里叶变换;在频域内构建低通滤波器,通过频域滤波以及傅里叶逆变换确定褶皱信息在频谱图中所处频率范围,称之为褶皱贡献区间;将褶皱贡献区间划分为若干特征子区间,统计每一区间内频谱幅值之和,并以此作为特征值构造特征向量;以所有训练样本的特征向量构造特征向量集,并以所得特征向量集训练支持向量机,对织物平整度进行客观评级。所采用织物样本总数为132,取其中24张及标准模板图像为训练集,其余作为测试集。结果表明,本文使用算法在织物平整度评级方面具有很好的效果,评级准确率可达96.30%。     

Content-based lace fabric image retrieval system using texture and shape features

A content-based lace fabric image retrieval system using texture and shape features is presented in this article. The retrieval system consists of two steps: registration and identification. During the registration procedure, a feature vector corresponding to each lace fabric sample image is extracted and then stored in a feature database. During the identification procedure, a feature vector of a lace fabric query image is extracted and then the similarities between the query image and all the sample images are calculated. Finally, the retrieval results can be sorted based on their similarities to the query image. Experimental results demonstrate the effectiveness of retrieval performance of the proposed algorithm and possible practical application of the retrieval system in lace fabric industry to improve management efficiency.     

窗口Fourier变换与小波变换

分析了从窗口Fourer变换到小波变换的有关问题.     

高紧度机织物图像倾斜的自动纠正

通过傅里叶变换方法,实现对高紧度机织物图像上位于同一直线像素点信号的周期提取。通过对不同位置直线上像素点周期的比较,发现当像素点所在直线与纱线位置平行时,得到的周期值最小。利用该结论,以图像中心为纠偏点,以0.2°为步长,遍历该点所在水平线上下20°范围的所有直线,计算对应的周期值。在这201个周期值中,最小值所对应的直线就是纱线的平行位置。将该位置旋转到水平位置,即可完成图像的纠偏。实验结果表明,该方法能够完成高紧度机织物图像倾斜的自动纠正,纠偏精度为0.2°,且对不同的织物图像具有很好的适应性。     

基于自适应离散小波变换的混合特征畸变织物疵点识别

 本文通过构造自适应正交小波识别混合特征畸变织物疵点。首先确定所设计小波的优化目标，然后采用二通道方法准确重建正交滤波器(Quadrature Mirror Filter, QMF)的结构实现方式，推导出目标函数，并通过目标函数选择具体的优化方法，建立起优化目标和QMF系数间的函数关系；最后采用构造出的自适应正交小波对3种类型的混合特征畸变疵点进行识别，通过两层离散小波分解，验证该方法的可行性。