W变换和NSCT相结合的多聚焦图像融合方法

图像的多尺度分解技术和融合规则是决定多聚焦图像融合效果的关键因素。k次W系是一类以k次多项式和k次分段多项式为基函数的新的混合正交函数系统,对应的W变换是一种具有正交性和精确重构性的有效多分辨分析工具。结合W变换的多尺度特点和非子采样方向滤波器组变换的多方向性,提出了一种新的基于W变换和非子采样方向滤波器组(NSDFB)的多尺度多方向变换。该变换利用W变换对图像进行多尺度分解,利用二维NSDFB对W分解的高频子带系数进行方向分解,得到不同尺度不同方向的子带图像。在此基础上,提出了一种新的多聚焦图像融合算法。该算法针对多聚焦图像高频系数的特点,改进了常用简化脉冲耦合神经网络算法,并将其用于高频系数的融合规则中。实验结果表明,提出的融合方法能够有效地选择源图像中的聚焦良好区域,抑制伪影信息,产生视觉效果更好的融合图像,且在标准差、信息熵、平均梯度和空间频率等客观评价指标上都优于传统的基于Contourlet变换、非下采样Contourlet变换、离散小波变换的融合方法。     

垃圾焚烧发电厂的设计与应用

结合包头环保发电厂垃圾焚烧发电项目,介绍了垃圾焚烧发电技术的特点。对包头环保发电厂的垃圾焚烧锅炉、垃圾前处理系统、烟气处理系统和渗滤液处理系统进行了分析,并给出上述系统的选型设计推荐方案,同时提出了垃圾焚烧发电厂设计过程中应注意的主厂房防臭问题,可为其他垃圾焚烧发电厂设计提供参考。     

基于V-矩的图像分类算法

基于一类不仅含有连续函数,还含有间断函数的正交完备函数系——V-系统,提 出相应的V-矩函数,并将之应用到图像分类中。V-系统中基函数的间断特性,使得V-矩函数 在描述含有多个闭合边界的形状时有特别的优势,这种优势表现为对这类复杂形状的特征提取 更加准确。因此用V-矩可以得到一种图像分类的有效算法。在几个通用数据库中的图像分类 实验表明,本文算法较Zernike 矩、不变矩和几何中心矩有更高的准确率,对噪声不敏感,特 别在含有多个闭合边界的复杂形状分类问题中,本文方法优势更为显著。