基于谐波分析的频带方差端点检测方法

语音端点检测的准确性直接影响着语音识别系统性能.在低信噪比环境下,一些在高信噪比环境下具有良好性能的检测方法无法有效工作.提出了基于谐波分析的频带方差和能量门限结合的端点检测方法.方法基于语谱图的分析,突出了语音信号和噪声信号的区别,在低信噪比环境下能准确检测出语音端点.并保障了实时性.试验证明,方法在较低信噪比环境下比频带方差检测方法的性能有较大提高,具有较好的实用性.     

一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法

随着压缩感知技术的发展,基于压缩感知的图像融合技术研究逐渐受到越来越多的重视。针对图像小波分解系数特点,提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。该算法首先通过双放射状采样模式获得待融合图像的小波稀疏域线性测量值;然后利用一种简单的绝对值最大融合规则直接在压缩感知域进行融合,最后通过最小全变分的方法重构融合图像。主客观实验结果表明,该算法具有良好的融合效果。     

基于多方向小波期望最大融合的图像边缘检测算法

针对传统图像边缘检测算法抗噪能力差,定位准确性不高的缺点.提出了一种基干多方向多尺腰小波变换的图像边缘检测算法.该算法利用小波变换各尺度间边缘梯度信息的关联及备方向上边缘梯度信息的互补,首先从多个方向对图像进行多尺度小波变换.然后将各个方向上小波系数根据期望最大规则进行融合,再通过最大墒阈值处理,形成图像的边缘。宾验结果表明,由于算法省去了求模值过程,使计算更加简单.同时通过多方向小波变换能尽可能地搜索各方向的图像边界,使边缘定位更加准确.