三维图像测量中单像素级边缘的检测

在三维图像测量技术中，目标物体边界识别需要得到准确的单像素级的图像边缘．本文在采用小波变换进行检测图像边缘的方法上，首先根据像素邻域的灰度直方图自适应地选取小波变换的尺度，并存基于Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上借用双阈值操作技术的原理，对结果进一步细化，并将边缘点链接，从而最终得到单像素级的边缘图像，以满足下一步实验的要求．     

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.     

基于小波模极大值的火灾图像边缘检测方法

目的 提出一种基于小波模极大值和自适应阈值的火灾图像边缘检测方法 .方法 计算火灾图像小波变换后的梯度模极大值,采用自适应阈值法去除伪边缘,从而实现火灾图像的边缘检测.结果 实验结果 表明,笔者算法可以从带有噪声的火灾图像中有效地进行边缘检测,并且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性.结论 能够提高边缘检测的准确性,并且能够满足火灾图像边缘检测的实时性要求.     

一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数摸不同的变化特征。提出了一种边缘检测方法。该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引韦的小波变换系数摸进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来撮图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提娶出图像的边缘。     

基于小波变换的皮肤显微图像去噪算法的研究

在皮肤症状自动诊断系统中,为了消除图像中皮肤表面的毛发与纹理对识别系统的干扰,分析了小波变换的特点,将塔型小波变换和树型小波变换进行了比较,并根据皮肤显微图像一阶分解后得到的4个子图能量分布情况,提出了基于塔型分解的模极大值小波域的去噪声算法.实验证明,该算法对皮肤显微图像去噪效果较好.     

一种消除重建图像边缘振荡的图像压缩方法

针对小波变换进行图像压缩过程中重建图像易引起边缘振荡的问题,提出了一种非延拓消除边缘振荡的方法。该方向将提升算法与传统的非线性ENO小波变换相结合,把高频分量边缘的能量集中到低频分量上,用小波分量模的极大值对跃变点进行奇异性检测,有效地消除了重建图像引起的边缘振荡。仿真实验表明该方法计算简单、存储空间小。     

小波包和GA-BP网络结合的红枣病害识别方法

针对传统人工枣树病害识别费时费力的问题,提出了一种小波包和GA-BP神经网络结合的快速识别方法.通过小波包去噪方法,消除病害图像采集过程中随机噪声产生的干扰,采用小波包分解系数矩阵的奇异值和小波包变换模极大值矩阵的奇异值构造特征输入参数,利用遗传算法优化后的BP神经网络建立红枣病害的识别模型.实验表明,小波包、遗传算法...     

基于自适应和小波模极大值重构的地面核磁共振信号噪声压制方法

针对核磁共振信号中的噪声,在二进小波变换基本原理的基础上,研究了小波模极大值重构方法,将该方法与自适应滤波方法相结合应用到含噪声信号的干扰滤除中,通过分析包络信号拟合后的初始振幅、平均衰减时间和相位等数据可知,含噪声信号经自适应和小波模极大值重构方法滤波处理后拟合得到的特征参数误差最小且信噪比得到最大的提高。同时,通过实测数据得知采用自适应和小波模极大值重构方法进行噪声滤波后的结果与钻孔结果的一致性较好,验证了本文所提方法的有效性。     

一种基于小波多尺度分析的水天线检测方法

提出一种基于小波多尺度分析的水天线检测方法．该方法针对海面背景图像的特点，利用小波变换的多尺度分析特性，依据小波变换模极大值在多尺度上的变化规律，综合了各尺度信息，对水天线进行检测，仿真实验验证了其有效性。     

蔡氏电路混沌信号的小波变换及奇异性分析

计算了蔡氏电路混沌信号的小波变换的模极大值和李氏指数 ,并且发现 ,在信号的键带的终点 ,小波变换的模极大值取较大的值 ,其它地方取小值或零 ;在键带段李氏指数取大的正值 ,其它地方取小值或负值。这些表明信号的键带段有着特殊的奇异性 ,且能被小波变换的模极大值和李氏指数表征出来     

基于射线的泡沫图象分割算法

针对于矿物浮选过程泡沫图像目标气泡粘连、大小形状灰度不均及目标相似度高的问题,分水岭及阈值法难以分割此类图像,笔者提出一种射线分割方法。首先进行目标定位,从种子区域的几何中心位置对称发射出多条射线,并获得各条射线中像素的灰度值变化曲线图,根据各条射线的灰度变化曲线图的波谷位置得到泡沫的边缘。此方法能够去除噪声泡沫,并参照一个泡沫的清晰边缘部位对其模糊边缘进行修正,使其形成真正符合泡沫形状的光滑边界。     

骨干边缘分离网络联盟博弈入流量规划

针对骨干边缘分离网络下自私性对边缘自治域入流量规划的影响,提出了基于联盟博弈的入流量规划模型. 该模型以网络开销作为入流量规划性能的评价指标,建立了网络开销与网络运营商收益的关系. 边缘自治域通过与其他自治域形成联盟,优化其入流量规划性能,提高其网络运营商的收益. 同时,分析了联盟核心的特点,并提出基于SHAPLEY值的收益分配方法. 仿真结果表明,基于联盟博弈的入流量规划方法能提高边缘自治域的入流量规划性能,基于SHAPLEY值的收益分配方法实现了加入联盟核心的边缘自治域收益的公平分配. 边缘自治域能否组成联盟受到运营商收益与入流量规划性能关系的影响.     

基于GM(1,1)图像边缘检测改进算法研究

由于传统的边缘检测算法会产生信息漏检以及伪影等问题,为了更有效地检测出图像边缘信息,提出了改进的基于灰色预测模型的图像边缘检测方法.该方法首先在图像考察点邻域选择建模数据,对建模数据进行平移与对数变换的预处理,通过引入增强因子p的GM(1,1)模型对建模数据进行处理,得到原始图像的预测图像,通过对预测图像与原始图像做差得到边缘检测结果.为了统一标准,将图像库中图像转换为256*256的bmp格式图像,使用改进后的方法对转换后80幅图像进行边缘检测,其结果表明该算法可以清晰地检测出图像的边缘信息,同时图像的细节也很好地保留下来.说明该改进方法的性能较未改进方法有了大的提高.     

机械工程图图文分离的方法

目的研究机械工程图分割图形和文字的方法．方法通过改进的行程标号方法确定各连通区域的外接矩形、像素密度等,根据外接矩形大小及像素密度将不与图形相粘连的文字、字符从线形图形中区分并分离出来．利用附属图块来判断并切割与图形相粘连的字符．结果可以较好地将机械工程图中文字、字符分离出来．结论该方法算法简单,速度快,不破坏文字、字符的原形,适用于线型图形中的图文分离．     

船体结构非圆孔口问题的复变函数解

针对船体焊接结构上甲板大开口边缘,舱壁开口边缘的应力集中现象严重影响船体强度这一问题,根据弹性力学基本理论,引入保角变换技术,以无限大平板一般形状孔口为算例,给出了适合数值计算的复变函数解法.并且按照这一方法编制了相应的计算程序,具体计算了船体结构和工程中常见的曲线孔口———六角形孔和腰圆孔在均匀拉伸和纯弯曲两种情况下的孔边最大应力、应力分布及腰圆孔长宽比对应力集中问题的影响,并对比了板宽变化对孔口应力的影响.实算结果与有关文献及边界元法的计算结果十分吻合.     

GM(1,1)模型在水电工程软弱岩石力学试验分析中的应用

应用灰色控制理论,对泥质岩石软化试验中的主要力学参数数据进行建模分析,提出了描述和预测膨胀岩石软化和水解作用过程中的非线性力学特性GM（1,1）模型．     

改进的灰色神经网络预测方法

针对GM（1,1）算法求解发展系数和灰色作用量时受背景值影响的问题,提出一种回避背景值的辨识参数求解方法,避开背景值试算选取的步骤或选取不当造成预测精度低的问题;针对GM（1,1）模型预测时初始条件为固定值影响预测精度的问题,提出一种构建变权初始值的方法,避免预测精度受固定初始值的影响;针对传统灰色神经网络样本类型单一的问题,提出一种新的组合预测模型结构,突破了传统模型只依靠单一浸润线历史数据预测的局限,建立了基于改进灰色神经网络的浸润线预测模型.通过工程验证,该模型短期内对浸润线高度的变化预测效果较好.     

动态系统故障诊断方法的灰色层次评估法

针对动态系统故障诊断方法评估具有多目标、多层次、多关联等特点,在评估中引入灰色系统理论,结合层次分析法,提出了基于灰关联度分析法的灰色层次评估法、该方法可以充分吸收各类底层指标信息,把评估指标分散的不确定信息归纳成确切的指标特征值,从而得到较准确、客观的综合评估结果．最后,利用灰色层次评估法对某型歼击机操纵面损伤故障的3种常用故障诊断方法进行性能评估．实例研究表明,灰色层次评估法是动态系统故障诊断方法评估中的一种可靠而有效的方法．     

桑丝绸老化力学性能预测灰色模型研究

提出了采用灰色模型对桑丝绸老化力学性能进行预测的基本方法,利用实测的老化后织物的断裂强力序列建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型,预测织物的断裂强力,并对各模型的预测结果进行比较分析.结果表明:将GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型结合使用可以使预测效果更好.     

初选多测点数学模型预置因子集的灰色关联度分析法

分析了大坝结构性态多测点数学模型的研究现状,概括了常用灰色关联度量化模型及其特点,提出了基于Ｔ型关联度的多测点数学模型预置因子集初选方法,并给出了一个实例．实例表明,所提出的方法是合理、可行的,具有一定的使用价值．