基于小波变换和高阶PDE的图像放大算法研究

本文在对传统小波变换算法改进的基础上,提出了基于小波变换以及高阶PDE的图像放大新算法。与传统的小波变换图像放大算法相比,将小波变换与高阶PDE有效结合的算法能更好保留图像的细节特征,仿真结果和视觉感受都表明该算法有较好的图像放大效果。     

基于小波神经网络的头部检测技术

文章所述头部检测方法,首先采用Mallat小波分解提取的头部特征,作为神经网络的输入,通过构造训练集对BP网络进行训练,自举训练方法提高了神经网络的泛化能力。在此基础上,通过在整个图象上自左至右、自上至下移动窗口,用训练好的神经网络对待识模式进行识别,最后根据启发式规则进行后处理。该算法已经应用于头部跟踪项目中,取得了较好的效果。     

基于小波变换与偏微分方程的图像分解及边缘检测

针对含纹理的自然图像在图像分解时,结构图像的边缘信息容易被当作纹理分解到纹理图像中,致使结构图像的边缘不清晰,检测到的边缘不准确,提出了基于小波分解的偏微分方程(PDE)图像分解及边缘检测模型。首先利用小波变换阈值提取部分纹理信息,再利用改进的保边缘的偏微分方程图像分解模型进一步分解图像并提取边缘。实验结果表明,新方法提高了图像分解的质量,纹理信息提取充分,结构图像有较好的分片光滑性和较清晰的边缘,检测到的结构边缘更准确。     

基于Daubechies 小波的图像边缘检测技术

利用Daubechies 正交小波变换的性质,通过Mallat 多尺度分析方法对图 像进行小波变换,把图像分解成低频轮廓,水平高频、垂直高频和斜线高频四个部分。针对 图像边缘主要集中在高频部分,该文先保持小波变换后的高频小波系数,同时对低频小波系 数进行再次小波变换,提取出次高频信号的边缘信息。最后对保留下来的高频小波系数和次 高频小波系数进行逆变换获取最大边缘信息。     

基于图像的珍珠表面细微破损检测技术

研究珍珠表面破损检测问题,提高检测的准确性。针对珍珠表面十分光滑,细微的破损时常发生,传统的图像检测或者肉眼检测很难保证珍珠表面细微破损被准确检测出来。造成检测的准确率不高的问题,为了解决这一问题,提出采用计算机视觉图像的珍珠表面细微破损检测方法。通过去除图像中的噪声和一些干扰测量的部分。采用非规则破损表面的测量方法,通过精密测量珍珠图像映射圆表面的像素缺失度,完成珍珠表面细微破损检测。实验证明,上述方案切实可行,可以达到较高的精度,取得了令人满意的效果。     

基于微分方程和小波图象去噪研究

小波图象去噪是目前图象去噪的主要方法之一,它可以在很好去除噪声的前提下保持图象的细节特征。近年来基于偏微分方程的图象去噪方法得到了广泛的关注。在一定的约束条件下,求解方程的最优解可以达到比较好的去噪的目的。实验结果表明,该方法在图象去噪的效果上要比小波去噪好,去噪后图象的信噪比高。     

基于改进扩散偏微分方程的路面裂纹病害检测

针对高速公路裂纹病害严重影响交通安全,研究了如何快速有效地检测路面裂纹病害的问题。为了克服路面杂质、油污等复杂背景的干扰以及传统的人工检测效率低下的难题,提出了一种基于改进扩散偏微分方程的路面裂纹病害检测方法。方法首先对实时采集到的路面图像使用改进的扩散偏微分方程进行去噪处理,以消除背景噪声和路面油渍的干扰,同时增强裂纹病害,进而构造三维地形模型,模型中路面裂纹属于地形中的"峡谷",通过梯度算子分析约束,可检测路面裂纹病害,确定路面是否需要维修。实验分析表明,算法能快速有效检测路面裂纹病害,对提高路面病害检测效率有重要意义。     

基于多尺度小波纹理分析的边缘检测

本文研究了第二代小波在边缘检测中的方法。基于多尺度小波纹理分析的边缘检测,有效地弥补了传统边缘检测算法的不足,在有效地抑制噪声影响的同时,提高了其边缘定位精度,并通过实例得以证明。     

刀具破损在线检测系统的研究

本文论述了一种比较先进的使用切削力遥测系统对刀具的破损进行检测的方法。并给出了可将刀具破损状态与其它切削工况区分开来的可自动调整滤波频率的数字滤波算法原理及其实现。     

基于IVC Studio的破损硅片检测系统设计

在光伏工业中,硅片的质量对光伏组件的性能有着重要的影响,破损硅片的检测是保证硅片质量的重要措施之一。针对现有破损硅片检测系统效率低,自动化程度不高等问题,引入人机交互的思想,采用了德国西克公司的IVC-2D硬件平台,选择背光光源和智能相机作为系统的核心设备,并基于该公司IVC Studio软件平台,根据硅片检测的需求,设计了合理的检测算法,分别处理硅片线段、导角等的检测,实现了破损硅片的缺陷判断与处理。实验结果表明该系统效率高,易于操作并且具有良好的可靠性。     

小波分析理论与图像降噪处理

简要介绍了小波分析基本理论中的小波变换和小波包变换,重点论述了小波分析在图像降噪处理中的应用及其算法流程。在此基础上,利用Matlab R2007进行了图像去噪仿真测试,并对仿真结果进行了分析。结果表明,利用小波分析理论进行图像降噪处理,能够取得较好的降噪效果。     

基于小波分析的图书馆电子阅览设备故障检测方法

针对图书馆电子阅览设备在长时间运行时受到其他设备干扰的影响,导致设备故障的检测性能变差,以提高图书馆电子阅览设备故障的检测性能为目的,提出了基于小波分析的图书馆电子阅览设备故障检测方法.利用小波分析法将电子阅览设备故障信号与干扰信号分离,采集到无干扰的故障信号,对采集到的电子阅览设备故障信号进行预处理,得到梅尔倒谱系数...     

一种基于小波分析的弱小目标检测背景预测算法

背景预测是弱小目标检测的有效方法之一。根据弱小目标检测需求,针对现有算法的不足,在分析弱小目标图像特性及其小波分解特性的基础上,设计并实现了一种基于小波分析的弱小目标检测背景预测算法。给出了算法流程,对算法进行了描述,并对算法进行了试验验证,试验结果表明算法具有运算速度快和抑制噪声能力强等优点。     

基于小波分析的亚像素配准算法

在像素级配准的基础上,通过对多项式细分算法的改进,提出了一种基于小波分析的亚像素配准算法,并对配准算法的精度进行了分析研究.仿真结果表明,该算法效果良好,达到亚像素级精度.     

基于小波分析的交通流量异常数据检测*

针对交通拥堵成为制约城市经济和社会发展的这一“瓶颈”,从提高交通控制系统性能的角度来解决城市交通拥堵问题。首先采用小波分析,交通流量数据的高频与低频分量分离;其次,求得原始信号与重构信号的差值;最后,结合最小二乘法找出数据中的异常点。通过对实际道路的交通流量进行实验,验证了该方法能准确地检测出交通流量中的异常数据,使误判率和漏判率都得到极大的降低,为实际的交通信号控制系统提供可靠的数据。     

基于光纤传感及小波分析的管道泄漏检测与定位技术

利用一条高双折射单模光纤和一根普通单模光纤构成分布式光纤传感器,通过检测管道沿途发生的泄漏信息,可以实时地监测管道沿途发生的泄漏情况;用在时频域中具有表征信号局部特征能力的小波分析的方法确定光纤两端两个测试信号的时延,进而即可确定泄漏点的位置.文中阐述了其测试原理和泄漏点定位方法,理论分析和仿真试验结果表明,该方法可以有效提高管道泄漏测试的灵敏度和定位精度,非常适用于管道小泄漏点的检测.     

一种基于小波分析的SAR图像增强去噪方法

提出了一种基于小波分析的SAR图像增强去噪声方法。该方法首先对被噪声污染的SAR图像进行小波变换,然后在小波域内对该图像进行平滑滤波,最后实现了一个SAR图像增强去噪处理系统。由处理结果可以看出,本方法在对SAR图像直接进行平滑滤波的应用中取得了较好的结果,为进一步图像分割、边缘提取奠定了一个较好的基础。     

小波多尺度分析目标图像复原

为了有效复原模糊图像以得到可辨识的目标图像,需要根据目标图像的纹理特征来进行有约束的正则化复原。针对大尺度模糊图像的复原处理,通过分析常见的自适应正则化方法在抑制噪声及虚假波纹方面存在的问题,提出基于小波多尺度分析的正则化复原方法,该方法利用小波变换的多尺度分析技术直接分析模糊图像,结合形态学操作得到合理反映目标棱边分布的图像,并利用该图像加权调节正则化参数进行复原操作。实验表明该算法能够有效处理大尺度模糊,并能够较快地收敛到易于辨识的目标图像。