X射线炮弹图像增强技术的应用研究

在分析灰度变换法、中值滤波的基础上,将这两种图像增强处理方法应用于X射线炮弹图像,并通过Matlab编程实现.实验结果表明,这两种方法能够较好地改善X射线炮弹图像质量.     

一种改进的基于小波变换图像边缘检测

由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不好.本文首先介绍了经典的边缘检测.然后,针对上述算法的缺陷,应用小波变换对图像边缘进行检测,能得到较好的边缘,但是去掉了一些模糊的、弱的边缘.鉴于此,提出改进的基于小波变换的边缘检测.通过实验结果的比较,证明了所用方法的有效性.     

基于边缘检测的焊缝图像的区域分割

为了检测焊缝图像中焊缝区的缺陷,根据射线检测焊缝图像的特点,首先对图像进行对比度增强、二值化处理和物体边缘轮廓的细化和收缩处理,检测出图像焊缝区与缺陷区的边缘.最后用Hough变换对图像进行缺陷区边缘检测.仿真与实际运行结果表明,该方法检测精确度高,且有效提高了检测速度.     

基于尺度乘积的X射线焊缝区域提取算法研究

焊缝缺陷自动检测是保证焊接质量的重要环节,而焊缝区域的提取是焊缝缺陷特征提取与焊缝缺陷识别的基础。该文提出了一种基于尺度乘积的X射线焊缝区域提取算法。该方法首先对图像按行取样获得行灰度曲线,再利用最小二乘直线拟合的方法将不同尺度下拟合直线的斜率乘积代替梯度算子,并进行非极大值抑制得到边缘点。对图像每行进行同样的操作,得到整个焊缝的边缘,从而提取出焊缝区域。实验表明,该方法能显著抑制噪声的干扰、提高边缘检测的准确率,在噪声多、边缘模糊的X射线图像中能取得比主动轮廓模型和模糊核聚类更好的效果。     

基于主成分分析的轮胎缺陷检测算法研究

针对X光射线轮胎图片中出现的灰度特征缺陷,提出基于主成分分析的轮胎缺陷检测算法.该算法首先通过图像增强技术使轮胎的缺陷特征更加明显;然后,采用主成分分析技术设置阈值,保留整幅图片的主要特征,再通过重构图像将轮胎图片映射到更少的相互正交的向量空间中,将原图与重构图像的像素值矩阵进行差分,得到初步定位的含有缺陷的图像;最后,初步定位的图像经过阈值分割和腐蚀得到只含有缺陷的图像,实现精确定位.对200幅具有不同灰度缺陷形状的X射线轮胎图片进行缺陷检测,实验结果表明：该算法能有效地检测出缺陷所在位置,且算法时效性优于其他算法.      

一种基于小波变换去噪的活塞环图像检测技术

为精确测量活塞环的尺寸和识别破损缺陷,提出一种关于活塞环图像测量及破损缺陷的检测算法.该算法首先对活塞环原图像进行预处理,获取缺陷识别模型所需图像,然后通过小波变换获取清晰的活塞环图像边缘,再通过最小二乘法对活塞环图像边缘进行拟合,得到活塞环边缘曲线,建立算法模型,识别活塞环破损缺陷,得到活塞环的尺寸参数.该检测算法的缺陷识别率达99.5%,且实现活塞环的宽度亚像素测量.     

基于小波变换与Canny算子融合的图像边缘检测方法

针对传统的小波变换提出了一种图像融合的边缘检测方法.在边缘不连续和抑制噪声能力弱的问题给出了一种改进的小波变换方法.并对原图像分别采用改进的小波变换和Canny算子两种方法进行边缘提取,再将两种方法的检测结果进行图像融合.实验证明融合后的图像结合了两种检测方法的优点,是一种有效地图像边缘检测方法.     

基于小波变换的边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起着非常重要的作用。本文在简要介绍小波变换的基础上,给出了小波变换的边缘检测理论。边缘检测采用3次B样条小波。实验证明,利用小波变换提取的图像边缘效果明显优于sobel、canny等传统的边缘检测方法。     

基于MAS小波的噪声污染图像边缘检测方法

提出了一种基于MAS小波变换多尺度相关的噪声污染图像边缘检测方法.该方法采用二进MAS小波对图像进行多尺度分析,由于小波变换的模极大值充分刻画了图像的奇异点,利用模极大值得到所有的奇异点包括边缘和噪声的图像;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声,得到边缘轮廓不太光滑的图像;将两幅图像进行融合,得到最终检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地对噪声污染的图像进行边缘检测.     

基于RGB降维模型和小波的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测计算量大的弱点,对彩色图像空间(RGB)进行三基色降维处理,保持图像的各个基色的灰度矩不变,以最大限度地保留原图像的主要特征.用三次B-样条函数作为光滑函数来定义小波函数,通过小波变换对降维后的图像进行边缘检测.实验结果表明,该方法既可以突出细节边缘,也能够保持图像的主要信息,而且比其他彩色图像边缘检测方法平均减少了40%的计算时间.     

一种基于标准正交基的小波分解与重构的计算方法

提出了基于标准正交基的小渡分解与重构的计算方法，并给出了正交小波分解与重构的推导过程．与传统方法相比。该方法具有相同的结论，但推导方法简单，易于理解。     

小波分析在图像处理中的应用

简要介绍了小波分析的基本原理和分类,及其在图像处理中的应用。重点论述了小波分析在图像边缘检测,图像融和,图像消噪中的应用。并介绍了以小波分析为基础的人工神经网络是图像识别的一种很有前途的方法。     

“98·7”武汉、黄石特大暴雨过程的小波分析

通过对 1 998年 7月鄂东特大暴雨期间武汉、黄石两站逐小时地面要素和云顶亮温 (BlackBodyTemperature)资料的小波分析 ,清楚揭示了上述两站降水、气温、气压、相对湿度和云顶亮温等气象要素的时频扰动特征 ,并通过小波逆变换从原资料序列中分离出不同尺度的信息     

小波瀑布型多重网格法

为了提高偏微分方程的计算精度,由瀑布型多重网格的速度收敛快以及小波多分辨分析的性质,通过改进传统瀑布型多重网格算法中的插值算子,提出一种新的小波瀑布型多重网格方法。数值结果表明,小波瀑布型多重网格方法比传统的瀑布型多重网格方法具有更高精度。     

基于小波分析的图像融合方法的研究

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用,小波分析具有多分辨等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。论述了基于小波分析的图像融合的基本原理、方法和优点,介绍了基于小波分析图像融合、小波框架图像融合和多小波图像融合等方法,分析比较几种图像融合效果的评价方法及其适用范围等。     

小波变换技术在指纹图像预处理中的应用

介绍了小波变换技术,并采用小波分解与重构方法对指纹图像进行小波压缩、去噪和增强处理．实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行处理能够获得较满意的结果．     

基于小波包分析的空间杆系结构损伤诊断

针对结构损伤诊断的需要,采用小波包分析方法提取了结构损伤的特征信号。首先通过小波包分析将振动信号分解到各个频带,然后以各频带能量作为识别故障的特征向量进行损伤识别。数值算例表明,小波包分析具有较强的抗噪声干扰能力,能够有效地识别结构的损伤。     

小波帧变换方法在电能质量扰动中的仿真分析

针对电能质量扰动问题,提出了小波框架和小波帧算法.将小波帧算法和传统的小波分析方法在算法框架上进行了比较,并进行了大量的实验.实验结果表明,基于小波帧算法的实时性有所减弱,但在扰动定位的准确性方面有很大提升.     

小波分解在移动用户行为识别中的应用

针对目前行为识别通用模型对步行、上楼、下楼等易混淆行为识别准确率较低的情况,提出了一种基于小波分解的移动用户行为识别方法,从小波分解后不同频率子信号的低频近似系数中提取小波能量、小波峰个数和平均波峰幅值等特征,基于决策树分类器建立与用户无关的行为识别通用模型. 分别用典型时域特征数据集和小波特征数据集对该通用模型进行验证. 实验结果表明,采用新方法后,3种易混淆行为的平均识别准确率提高了14.82%,减少了误判.     

基于小波理论的期铜价格周期波动研究

本文以目前市场运行良好的LME期铜价格作为研究对象,运用小波分析模型,绘制期铜价格小波变换幅值图和小波变换等值线图,发现期铜价格具有长周期波动和短周期波动两种波动过程,周期长度和周期强度均具有非对称性。利用这种周期波动特征进行长周期预测证明,预测结论与实际变化十分吻合,小波分析理论在期铜价格运行规律研究中的应用具有较好的实用性和发展前景。