双阈值法在文字轮廓提取中的应用

在图像的边缘检测中,利用模角分离的小波变换,结合尺度独立的算法区分了阶梯型边界和跳跃型边界,从而提取了阶梯型边界．上述算法中需选择峰值阈值,将小波变换系数较小的点滤掉,但是一幅图像中边缘的奇异性并不均匀,对变换后的整幅图像取固定阈值时,那么微弱边缘将会随着因灰度不均匀、噪声等一并被滤除．针对这一问题,在上述算法中用双阈值法代替固定阈值,在文字图像轮廓提取中取得了较好的效果．     

基于视频帧的彩色水印嵌入算法研究

为了增强水印的内容认证性,提出了视频帧中嵌入彩色水印的算法.先分别选取I帧的单色通道做DCT变换,分块后提取奇异值,将彩色水印的对应通道层做DWT变换,对低频区域置乱后提取奇异值,再将水印奇异值嵌入到载体奇异值中,然后由三色通道合成水印视频图像.最后进行了攻击实验,实验结果表明,该算法具有较好的水印提取能力和一定的鲁棒性.     

基于OpenCV的输送带跑偏自动检测算法研究

为提高输送带跑偏检测方法的实时性和精度,结合OpenCV函数库的优点,提出了一种输送带跑偏自动检测算法。该算法利用CCD摄像机实时采集输送带视频流图像,并对图像进行预处理,然后使用改进的Canny边缘检测算法检测图像边缘,最后利用Hough直线变换提取输送带跑偏特征,通过输送带图像的几何特征来判断其是否跑偏,如跑偏则报警。实验结果表明,该算法简单有效,运算速度快,实现了输送带跑偏的自动检测。     

图像压缩编码在陶瓷中的应用

随着多媒体和网络技术的发展,图像压缩编码技术显得越来越重要。本文着重介绍了哈夫曼编码、预测编码、小波分析、分形压缩四种图像压缩编码在陶瓷中的应用。     

Image decomposing for inpainting using compressed sensing in DCT domain

Inpainting images with occlusion or corruption is a challenging task. Most existing algorithms are pixel based, which construct a statistical model from image features. However, in these algorithms, the frequency component is not sufficiently addressed. In this paper, we propose a novel algorithm that utilizes compressed sensing （CS） in frequency domain to reconstruct corrupted images. In order to reconstruct image, we first decompose the image into two functions with different basic characteristics - structure component and textual component. We seek a sparse representation for the functions and use the DCT coefficients of this representation to generate an over-complete dictionary. Experimental results on real world datasets demonstrate the efficacy of our method in image inpainting. We compare our method with three state-of-the-art inpalnting algorithms and demonstrate its advantages in terms of both quantitative and qualitative aspects.     

广蓄A厂下位机监控系统改造

针对广蓄A厂下位机监控系统落后,不能满足机组安全、高效控制要求的问题,提出改造方案.     

融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法

针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法。利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换。细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像。仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.     

基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法

针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换（DT-CWT）的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机（SVM）进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。     

小波包变换在火箭发动机脉动压力分析中的应用

在火箭发动机试验中,燃烧室脉动压力数据是考察推进剂燃烧状态的重要依据.通过对脉动压力数据特征分析,利用小波包变换多分辨分析的特点,以信噪比作为衡量标准,采用小波包自选阈值法对脉动压力数据进行去噪.通过与稳态参数数据的对比验证了去噪结果的准确性.采用Wicherhauser树状分解和Shannon信息熵基波选择标准等方法对脉动压力数据进行分频段分析.根据结果中各频段内的系数特征能够直观分析脉动压力在各频带中的能量分布.通过对脉动压力数据和相应振动测点数据的频谱分析,验证了分析结果的有效性.该方法在其他型号发动机和组合件试验脉动压力数据分析中有重要的应用和推广价值.     

基于半经典量子傅里叶变换的◢t◣-比特半经典相位估计算法实现

半经典量子傅里叶变换(quantum Fourier transform,QFT)是通过测量计算线路中特定的比特,依据测量结果经过经典信息处理控制下一个比特的变换.利用半经典量子傅里叶变换思想,提出了t-比特半经典量子相位估计算法,并在IBMQ Experience量子云平台、IBMqiskit量子模拟器和国内本源悟源云平台量子模拟器上开展了不同规模的半经典相位估计实验.实验表明,该方法提高了估计精度的同时减少了算法对线路规模和两比特受控门的依赖.