基于RBF神经网络的低对比度图像自适应增强算法

针对低对比度图像增强问题,提出了一种将直方图修正与RBF神经网络相结合的图像对比度增强算法。首先由原始图像获得与其邻域存在对比度的像素的条件概率直方图,通过调整两个增强参数可以改变条件概率直方图和均匀分布直方图的权重,生成新的直方图对图像进行增强。采用RBF神经网络建立图像特征与两个增强参数之间的非线性映射关系。根据图像本身的特征快速获得增强参数,从而实现图像的自适应增强。该方法计算量小,实时性强,应用范围广,有较强的自适应性。     

柴油机缸盖振动信号典型特征提取

针对柴油机缸盖振动信号信噪比低且呈非平稳特性,提取柴油机振动信号的典型特征。通过分析缸盖在不同时刻受到的激振,判断汽缸各个部件的工作情况;提取信号振动烈度,并分析烈度与柴油机转速的变化关系,为柴油机的在线控制和故障诊断提供依据。     

基于RBF 神经网络的低对比度图像自适应增强算法

针对低对比度图像增强问题,提出了一种将直方图修正与RBF 神经网络相结合的 图像对比度增强算法。首先由原始图像获得与其邻域存在对比度的像素的条件概率直方图,通 过调整两个增强参数可以改变条件概率直方图和均匀分布直方图的权重,生成新的直方图对图 像进行增强。采用RBF 神经网络建立图像特征与两个增强参数之间的非线性映射关系。根据图 像本身的特征快速获得增强参数,从而实现图像的自适应增强。该方法计算量小,实时性强, 应用范围广,有较强的自适应性。