一种基于信噪比的动态门限协作感知方法

在协作频谱检测中,针对单用户进行信号检测时所处环境的不同会对联合检测性能产生很大影响。为此,根据认知节点不同的信噪比,提出一种可以动态调整判决门限的协作检测方法。仿真结果表明,在联合虚警概率一定的情况下,该方法可明显提高联合检测概率及频谱检测的可靠性。     

一种基于混合模式的密码协议入侵检测方法

本文结合特征入侵检测和异常入侵检测技术,提出了一种在密码协议运行中,能动态监视安全协议运行,实时检测其上攻击的方法,详细介绍了该方法的工作原理,并通过实例验证了此方法的可行性.     

一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用.针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测.实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度.     

一种基于图像处理的铁轨自动检测方法

提出了一套局部线型检测算子(LLPD)用于货运编组站铁轨的自动检测.利用该算子提取铁轨边缘,去除检测结果中的干扰信息,结合Hough变换的思想,实现了断线相连.该检测结果与其他边缘提取方法相比较,对复杂背景上铁轨的检测更有效,该方法能定位铁轨上的障碍物,对减少铁路调车事故有重要的意义.     

一种直扩信号的检测方法

在非协作通信中,基于循环谱理论的检测方法是直扩信号检测的重要方法之一.目前,该方法都是假设背景噪声和干扰为平稳信号.但是实际上,直扩信号面临严重的窄带干扰,特别是在军事领域,更是面临敌方有意的人为强窄带干扰.由于存在调制,人为的窄带调制信号都存在循环平稳特性,这对目前基于循环谱理论的直扩信号检测方法提出了挑战.文中通过理论分析、MATLAB仿真,分析了直扩信号、窄带调幅干扰信号,验证了窄带调幅信号具有循环平稳特性,提出了利用循环谱包络检测存在窄带调幅干扰的直扩信号检测方法,并写出了具体的算法.     

一种基于随机Hough变换圆检测的改进算法

介绍了一种基于随机Hough变换(RHT)的圆检测的改进算法.该算法利用梯度方向信息来确定采样的三点是否进行累积,然后再利用确定候选圆范围的方法来缩小所要搜索的像素点的范围.此方法较好地解决了传统RHT中由于随机采样而造成的大量无效累积问题,并且改进后的算法使运行速度得到进一步的提高,检测性能也有较大的改善.该算法分别在加噪和不加噪的人工图像上做了实验,检测性能和处理速度方面都比传统的RHT有明显的改善和提高.     

棉纤维截面图像的自适应阈值Canny边缘检测

提出了一种适用于纤维截面类图像的自适应阈值Canny边缘检测方法。该方法不仅继承了Canny算子的优点,还能在对象分布数量不明、分布密度不均匀的情况下自适应地计算Canny算子的高阈值T1和低阈值T2,在保证了纤维边缘检出率的同时,更大程度上抑制了背景噪声引入的伪边缘。     

基于小波耦合阈值的边缘检测算法

针对Canny型边缘检测算法中高斯滤波对图像造成过度平滑及边缘移位的现象,论文提出了用非线性小波耦合阈值代替高斯滤波的一种新型边缘检测算法。实验表明,新算法能较好地保留图像细节,得到比较理想的边缘检测效果,对于含有白噪声的图像也有很高的检测精度。     

一种基于置信度的边缘检测方法

该文针对传统的边缘检测方法不能同时利用像素梯度的相位信息和幅度信息的缺点,提出一种基于边缘置信度的边缘检测算法.首先,由中心象素的梯度方向确定标准模板,然后将归一化的数据矢量和标准模板的相关系数的绝对值定义为边缘置信度.在确定像素局部极值点的时候利用了非极大抑制的方法;在确定边缘点的时候用了磁滞阈值处理.在两种处理过程中,将归一化的梯度幅度和边缘置信度都作为判别依据,既增加了对弱边缘的检测能力,同时,还能很好的抑制噪声的影响.     

一种基于积分变换的边缘检测算法

介绍了一种用于图象区域和边缘检测的积分变换。该变换引入了灰度尺度和空间尺度，从而将图象变为表示象素点相互吸引的向量场，将边缘检测问题转化为在向量场中寻找相分离向量的问题。通过分析该变换用于边缘检测而产生的一些问题，给出了使用图象局部信息估计灰度尺度的方法。在对已有方法简化和改进的基础上，提出了一个基于此变换的边缘检测算法。最后给出该方法的识别结果，并与经典的边缘检测算法做了比较。试验结果表明，其边缘检测效果与Canny算法相似，是一种有效的边缘检测方法。     

基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法

边缘特征是图象最为有用的高频信息，因此，在图象去噪的同时，尽量保留图象的边缘特征，应是图象去噪首要顾及的问题。基于这一思想，提出了基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法。该方法在去噪之前，先通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图象的边缘特征，这些小波系数将不受阈值去噪的影响，因此，可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值，而不必担心损害图象的边缘特征。理论分析和实验结果都表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保持图象的边缘信息，而且能提高去噪后图象的峰值信噪比1-2dB。要做到既去除图象噪声，又不模糊图象边缘特征是很困难的。该方法把去噪和边缘检测结合起来，在一定程度上解决了这种两难的问题。     

基于3次B样条小波变换的改进自适应阈值边缘检测算法

针对含噪声图像边缘提取问题,提出了一种改进NormalShrink自适应阈值去噪算法。该算法首先通过小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数,利用边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进NormalShrink自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的Candy算子和传统的NormalShrink自适应阈值相比,本方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约6 db。     

基于Canny理论的边缘提取改善方法

本文在对Ｃａｎｎｙ的最佳边缘检测算子进行理论及实验研究的基础上，将Ｗｉｎｅｎｅｒ滤波与之相结合，提出了一咱有效的提取噪声污染边缘的方法。     

一种基于脉冲噪声检测的图像去噪方法

针对标准中值滤波在去除强噪声时存在的不足,提出一种改进的去噪方法.该方法通过多尺度窗口对图像脉冲噪声进行检测,其中判断噪声点的阈值可由图像中不同区域的灰度值自适应地调整,然后根据检测结果进行选择性滤波.该方法可以有效滤除图像中的脉冲噪声,又能较好的保持图像的边缘细节,尤其在强噪声情况下的效果更为明显.最后给出了滤波实验的仿真结果,说明了该方法的有效性.     

一种新颖的基于边缘检测的图像分割方法

针对家庭数字照片的特点以及应用范围，提出了带有衰减因子的Robert微分算子与动态的自适应阈值相结合的边缘检测方法，并利用了边缘检测后边缘点的方向信息，作为Hough变换的方向角，可以较快提取出边缘线段，从而通过边缘跟踪获得无噪声点的相似区域，这为进一步提取图像的颜色特征或形状特征提供了良好的基础。     

基于小世界网络的自适应阈值边缘检测算法

针对传统边缘检测算法中因无法实现阈值选择从局部信息到整体特征的自适应而出现的噪声干扰、误分割等问题,提出了基于小世界网络的自适应阈值边缘检测算法.该算法根据小世界现象特征,以像素与邻域像素亮度上的差异性,建立图像阈值分层模型.通过计算各像素的亮度变化,将其划分到不同的阈值层,形成候选边缘像素的状态空间;然后在选定边缘像素阈值层内,各像素按给定的概率在HS空间中聚类,实现边缘的提取.仿真实验表明,该算法能有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性.