齿面干涉图像的相位解包裹算法对比研究

齿面干涉图像具有局部散斑、边缘杂散条纹、疏密不均和条纹粘连等噪声特征。为了寻找适用于处理齿面干涉图像噪声特征的解包裹算法,选取枝切法、相位导数偏差法的质量图引导法、最小二乘法、傅里叶变换轮廓术以及傅里叶变换的质量图引导法等 5 种算法,分析其对齿面干涉图像噪声处理的解包裹特点,通过对比分析解包裹相位图以及结果图中相位数据曲线,得出相位导数偏差的质量图引导法相比于其他算法解包裹精度高,能较好地抑制因噪声严重导致的解包裹相位突变、连续波动等问题。     

小波变换轮廓术中快速相位展开方法研究

针对小波变换轮廓术中相位展开的精确性和快速性问题,提出了一种新的适用于小波变换轮廓术的相位展开方法.在使用小波变换得到条纹图像的相对相位分布的基础上,详细分析了利用小波变换脊处的尺度因子建立质量图指导相位展开的理论依据和实现方法,这种质量图建立方法有效反映了条纹图像各点的可靠性.在相位展开方面,针对全局洪水相位展开算法计算时间较长的问题,提出了根据质量图将相对相位分布图分层,然后逐层采用不同算法展开的方法.与全场洪水相位展开算法相比,该方法在保持较高测量精度的同时极大减少了相位展开所需的运算时间.计算机仿真和实物测量实验说明使用该方法可以得到准确的绝对相位值,处理速度较快.     

基于小波变换和自适应中值滤波的图像去噪

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。该文尝试把小波变换与自适应中值滤波这两种去噪方法相结合,对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行了去噪研究。实验结果表明,此方法在去除噪声的同时也较好地保留了原始图像的边缘信息,效果不仅优于单一的小波变换或普通中值滤波的方法,更优于将小波变换与普通中值滤波相结合的方法。     

小波变换的流体压力信号自适应滤波方法研究

为了有效地消除流体压力信号中的噪声,提出了一种基于小波变换的自适应滤波算法,该算法针对信号和噪声经小波变换后在不同尺度上的特征不同,先对信号进行小波多尺度分解,然后对各尺度分解的信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理,并用该方法对液压系统运行中采集的压力信号进行降噪处理.试验结果表明,该方法比普通的自适应滤波方法能更有效地消除流体压力信号中的噪声.     

齿面干涉测量系统的成像畸变分析与光路优化

针对由物体光路误差导致的齿面像形状畸变现象,利用精确光线追迹算法分析了可能导致齿面像形状畸变的三种因素,明确了齿面像形状畸变的主要误差来源,建立了齿面像形状畸变的判断模型,确立了齿面像形状畸变和齿轮轴线倾斜之间的映射关系,提出了基于齿面像形状畸变特征的物体光路优化方法。最后进行了实验验证,结果表明误差控制在2%左右,证明了所提方法的合理性与正确性。     

非平稳信号自适应滤波的小波模型与滤波方法

分析自适应滤波和小波滤波的原理与方法,建立非平稳信号的自适应滤波的小波模型和滤波方法。利用小波变换的多尺度分解,将分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入信号。通过自适应滤波器组能同时实现对多种噪声成分的最佳滤波,是实现信噪分离的最佳滤波方法,具有优良的滤波性能。模型验证和工程实例应用表明,该方法能实现非平稳信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计。     

齿面形状误差测量中干涉图像有效测量区域分割方法的对比研究

针对激光干涉法测量齿轮齿面形状误差时干涉图像中有效测量区域识别的问题,对几种经典的干涉图像分割算法进行了对比分析.首先,选取了相对调制度法、齿面物体像灰度法、同组干涉图共同过滤法这３种经典分割方法;其次,从理论上分析了各算法;然后,通过在渐开线圆柱斜齿轮的２组干涉图像中进行实验,将这３种方法应用于分割２组干涉图像的有效测量区域并对分割结果进行分析讨论;最后,明确了这３种方法的优缺点及适用情况,并给出了选取建议.     

基于谐波小波的自适应滤波在高精度动平衡检测系统中的应用

为满足高精度动平衡测量的要求,以提高不平衡量及其相位的提取精度为研究目标,利用谐波小波的相位锁定和窄带分析能力,设计了谐波小波自适应滤波器,发展了一种能够在强变频率结构背景噪声干扰下确保高精度提取幅值和相位的自适应方法.仿真与实际应用表明,该方法适合动平衡测量,完全满足高精度和实时性的要求,具有充裕的应用潜力.     

数学形态学和小波变换的红外图像处理方法

为了从红外热图像中识别和跟踪目标,提出了一种采用数学形态学和小波变换相结合的红外图像处理新方法。该方法首先利用形态开、闭滤波器组对原始图像进行平滑处理;然后采用一种改进的数学形态学的分水岭算法对红外图像进行分割,同时利用考虑了图像纹理信息的小波阈值对分割的图像进行滤波处理;最后针对过分割问题提出了一种利用区域灰度中值对分割区域进行融合处理的算法。实验结果及算法性能评估结果表明,该方法能够较好地解决红外目标的识别问题,具有较好的实用性。     

基于预滤波处理的红外图像小波去噪

针对超声激励检测金属板材内部接触界面类缺陷的红外图像特性,提出一种首先基于高斯滤波和中值滤波对红外图像进行预处理,然后采用二维小波阈值对图像进行去噪的方法。实验结果表明,该方法有效降低了红外图像中的噪声,提高了图像的信噪比。     

中值滤波与小波变换的指纹图像混合去噪的算法

图像去噪是指纹图像预处理中的重要内容,直接影响着指纹识别系统的准确率.结合中值滤波与小波去噪分别去除椒盐噪声和高斯噪声中的优势,提出了一种指纹图像混合去噪算法,并对其中的关键步骤进行了详细分析.仿真结果表明:相对于单一使用一种去噪方法,混合去噪算法能更有效地去除指纹图像中的椒盐和高斯混合噪声,获得了较好的峰值信噪比增益.     

基于平稳小波的维纳滤波射线图像去噪算法研究

将维纳滤波的原理应用到基于平稳小波的X射线图像去噪过程,研究了一种基于平稳小波的X射线图像维纳滤波去噪方法.实验证明:该方法不仅能有效消除Gibbs现象,而且能够在有效滤除噪声的同时,很好地保持X射线图像的细节部分信息.     

基于小波变换的AFM图像处理的研究

根据原子力显微镜(AFM)图像的特点，对小波变换应用于原子力显微镜图像的降噪、增强及融合方法进行了阐述，采用原子力显微镜对无磨料低温抛光后的铝合金(LY12)表面进行检测，并利用所述方法对扫描图像进行了处理。结果表明，利用小波变换对原子力显微镜图像进行处理是有效的、可行的，图像质量得到明显提高。     

基于小波理论的动平衡信号滤波方法研究

动平衡是旋转机械必须解决的一个基本共性问题,传统动平衡方法主要从硬件的滤波和离散傅里叶变换算法来提取振动的基频信号,但傅里叶变换算法无法分析信号显著局部特征,硬件滤波容易受干扰。采用小波理论的软件滤波方法,以ATmega64芯片为核心来实现振动信号的滤波,并取得很好的效果。     

基于双树复小波变换的三维粗糙表面评定方法研究

针对目前用于提取三维粗糙表面基准面的第一和第二代小波存在的平移变动性与方向性差等缺点,以及最优小波基的选取和小波分解次数的确定等难点,提出将第三代小波变换--双树复小波变换（DT-CWT）用于三维粗糙表面的评定。通过比较三代小波实际重构图像以及仿真三维粗糙表面的误差和最大重构误差,得出了DT-CWT最优的结论;采用频带能量法确定DT-CWT的分解次数,并用仿真三维表面表征参数均方差S来验证得出的分解次数的正确性。最后用DT-CWT对具有分形特征的三维非平稳随机粗糙表面进行基准面的提取,结果验证了所提出方法的有效性。     

基于双正交小波变换QRS波检测方法研究与改进

心电图中QRS波是特征最明显的波形,是医学上诊断症状的重要依据,因此QRS波的正确识别成为心电检测的首要问题。由于心电信号是mV级的微弱信号,易受各种干扰影响;同时,目前常用的小波变换识别QRS波方法,计算量大,对系统要求高。针对这些问题,首先,提出使用双正交B样条小波基对心电信号进行处理,并通过在各尺度波形上检测极大值取代模极大值对的方式,搜索R波;然后,使用MIT-BIH心律失常数据库验证算法效果,并针对验证结果对原始算法进行检测策略的优化,改用自适应阈值的检测方式;同时,引进对部分可疑点搜索模极大值对的检查方法,减少假阳性的情况。算法经MIT-BIH验证,得到98.9%的准确率。     

基于二维双正交小波变换的贝壳表面形貌评定

研究表明海洋贝壳表面形貌与防污性能存在一定的关系。为评定贝壳表面形貌,探讨贝壳表面形貌与其防污性能关系,采用接触式表面轮廓测量仪对贝壳的表面形貌进行测量;运用二维双正交小波变换消除贝壳表面形貌测量数据中的形状误差,计算常用的表面特征参数。结果表明:运用二维双正交小波变换将贝壳表面形貌测量数据中的形状误差消除后,可得到更加合理的表面特征参数评定结果,可用于贝壳表面形貌的评定。     

基于复小波变换相位谱的齿轮故障诊断

提出了一种基于复小波变换诊断齿轮故障的新方法。利用Mexican-hat调制复小波基函数对齿轮振动信号进行连续小波变换，再作相位的频谱分析，可以突出边频带结构，识别不同故障模式。试验数据的分析结果表明，该方法适用于齿轮故障诊断，与传统的自功率谱方法以及基于实值小波的小波变换方法相比，这种方法效果更好。