基于二维小波变换和BP神经网络的织物疵点检测方法

采用了二维离散小波变换对织物图像进行处理，根据小波变换后高、低频分量的特点，提取分解子图像的特征值，送入BP神经网络进行识别，从而实现织物疵点的检测。     

小波分析在织物起毛起球客观评级中的应用

本文将小波分析方法应用于织物起毛起球图像分析,建立了基于二维离散小波变换的织物起球图像分析模型,提出了优化分析小波及相应的分析尺度的步骤,并利用Haar小波的方波形状与机织物的织纹结构具有相似性的原理,采用Haar小波对机织物起毛起球进行了分析,给出了织物起毛起球客观评定方法。     

基于二次样条小波变换极大模的织物疵点检测方法

提出了一种基于二次样条小波变换极大模的织物疵点检测方法:首先由二次样条小波对织物图像进行分解,利用分解后的纬向和经向2个子图像建立正常织物图像和待检测织物图像的极大模边缘图像,并求得它们的差分图像;然后由差分图像提取特征参数检测织物疵点以及识别疵点的位置.实验表明:这种方法具有检测准确率高,稳定性好等优点.     

小波基的选择与织物图像处理

小波基的选择是用小波变换方法进行织物组织图像处理的一个重要方面。本文探讨了两种小波基与织物图像处理效果的关系,实验结果表明,在织物图像处理方面,无论从处理速度还是从图像效果上Ｍａｌｌａｔ小波基都优于Ｌｅｍａｒｉｅ小波基。     

基于小波变换和形态学的机织物经纬密度检测

探讨了小波变换和形态学在机织物经纬密度自动检测中的应用。提出先对机织物图像进行预处理,然后进行小波变换,重点研究了相关系数法在最佳重构层次选择中的作用,从而区分出经纱和纬纱信息,并运用数学形态学对二值化后的图像进行修正。最后探讨了平滑后条纹自动计数算法,并由此推导了经纬密度的计算方式。结果表明:该综合方法对平纹织物经纬密度检测的精确度较高,具有一定实用价值。     

基于中值滤波和小波变换的织物图像预处理

图像采集过程中不可避免地会受到随机噪声干扰,在对图像进行特征值提取前,需对其进行预处理。根据织物疵点图像随机噪声的类型,提出了一种基于中值滤波与小波变换相结合的织物疵点图像预处理方法。深入研究了小波基的选择、分解层数的确定及小波阈值选取准则,并选用拉普拉斯算子对去噪图像进行锐化,最后利用LabVIEW平台对掉扣图像进行预处理实验。此方法结合了中值滤波去噪与小波去噪的优点,取得了较好的效果。     

基于B样条小波变换极大模的织物多组织识别算法研究

提出了一种新的基于B样条小波变换极大模的织物多组织识别算法:首先由B样条小波对织物图像进行分解,利用分解后的经向和纬向子图像建立正常织物图像和待检测织物图像的极大模边缘图像;然后由它们的差值结果提取特征参数识别织物组织的位置并检验结果的准确性;最后由组织矩阵绘制织物的组织图.仿真结果表明:本文方法能够精细准确刻画织物组织点位置并具有效率高、稳定性能好等优点.     

小波分析用于织物疵点检测的图像增强研究

对采用小波分析去除噪声来进行疵点图像的增强以用于织物疵点自动检测进行了探索。借助MATLAB小波分析工具箱,研究了小波分析在对疵点图像进行去噪等图像增强方面的实际应用,并对全局阈值降噪和分层阈值降噪两种方法做了比较。实验结果表明,小波变换可以较容易地分离出噪声或其他不需要的信息;小波分析用于疵点识别的图像增强,能有效地消除噪声,去除织物纹理的影响,分层阈值法在此应用上更优于全局阈值法。     

基于二维连续小波变换的织物疵点检测

同正常织物纹理比较，疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部纹理特性。利用二维连续小波特性，能在时域和频域上对织物图像同时实现任意尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析，确定出最优的变换尺度和旋转角度，并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模中进行疵点的分割。实际疵点的检测结果表明该方法是可行的。     

基于小波分解的织物疵点检测

根据小波在奇异信号分解中的特点,提出了一种基于小波分解的疵点检测新方法．首先根据织物纹理特点,确定小波函数．其次对被检测图像进行小波变换,获得分解后的子图;根据织物纹理组织单元,把高频子图分割成若干子窗口,统计子窗口的能量标准差与均值加权求和作为提取的特征．最后通过测试图像子窗口特征与标准予窗口特征相比较,判断疵点是否存在．实验表明,该检测方法是有效的,检测正确率达到90％以上．     

基于尺度配准的航拍图像与卫星影像匹配方法

随着无人机航拍技术的普及,航拍图像在目标检测和跟踪的应用得到普遍研究,而航拍图像与卫星影像的匹配研究相对较少。由于成像机理和成像视角的不同,无人机航拍图像与卫星影像存在较大的尺度差异,现有的图像匹配方法难以实现航拍图像与卫星影像的有效匹配。为了解决这一问题,提出了一种实现具有大尺度差异的航拍图像与卫星影像匹配的方法。该方法通过卫星影像的经纬坐标信息和无人机航拍图像成像时刻的相机位姿信息,对无人机航拍图像进行方向和尺度的配准;然后利用航拍图像成像时刻的位置信息,对卫星影像进行粗匹配,得到包含航拍图像匹配区域在内的卫星影像子图;再利用神经网络提取配准后的航拍图像与卫星影像子图的卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）特征,并基于CNN特征实现航拍图像与卫星影像的精匹配。仿真实验结果表明,本文所提方法能够有效的实现大尺度差异的航拍图像与卫星影像匹配。通过将本文匹配方法与现有图像匹配算法匹配精度的对比分析,证明了本文匹配算法的有效性和优越性。     

基于卫星影像的地理空间信息获取技术

文章简要介绍了卫星影像及地理空间信息获取技术,对比分析了光学影像及SAR等卫星影像的几何特性和辐射特征,提出了若干有益的见解,并对如何从各种卫星影像中获取地理空间信息的方法进行了总结。     

基于SURF算法的细胞显微图像拼接方法的改进

为提高细胞显微图像的拼接速度,对基于SURF特征提取的显微图像拼接方法进行了改进.首先利用SURF算法提取待拼接图像的特征点,接着提取待拼接图像的边缘,将图像边缘上的特征点保留下来,进行下一步匹配与图像融合.实验结果表明:改进的方法能够获得理想的拼接效果,并且大大地提高了运算速度.     

基于模糊的核医学心脏门控图像左心室边缘自动检测

提出一种自动检测心脏门控图像左心室边缘的算法. 该算法依据核医学心脏门控图像灰度分布的特点, 采用模糊增强的方法增强图像的左心室区域, 利用增强后的图像实现左心室边缘自动检测. 该算法对于左右心室分得不开的核医学心脏门控图像也能正确检测出左心室的边缘.     

一种SAR图像与光学图像匹配算法研究

INS/SAR组合导航系统对SAR实时图像与光学参考图像的匹配算法提出了较高的实时性和准确性要求.针对以往直线匹配算法与角点匹配算法的缺陷,首先提取SAR实时图像与光学参考图像直线中的直线与角点特征,然后在干线对粗匹配的基础上利用精确的角点特征进行小参数变化下SAR图像与光学图像的精匹配.经实验验证,该方法实时性与匹配精度高,可较好的应用于INS/SAR组合导航系统的图像匹配中.     

手背静脉图像的降噪和分割研究

手背静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术。根据手背静脉图像的特点,对静脉图像预处理进行了研究。静脉图像预处理分为图像的降噪和静脉图像的分割两部分。提出了一种混合噪声滤除算法,在判断出的脉冲噪声基础上,根据连通性去掉被误判成脉冲噪声的边缘,有效地滤除了静脉图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且较好地保护了静脉图像的细节特征;采用了局部动态阈值算法NIBlack算法对图像进行分割。很好的提取出了手背静脉。     

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。     

旋转机械参数图形软形态学自适应边缘检测

针对旋转机械振动参数图形边缘特征提取困难问题,根据模糊软形态学理论,提出滤波增强处理方法及自适应边缘检测算子.在600 MW模化汽轮机转子试验台上进行转子正常运转、转子不平衡故障、转子不对中故障、汽流激振故障、轴承松动故障的实验研究.将得到的振动参数三维图形转化为二维灰度图形,对二维灰度图形进行模糊软形态学滤波增强处理和自适应边缘检测.结果表明,该方法在滤除参数图形中噪声的同时,可以有效地提取图形边缘特征,为旋转机械故障诊断提供了一种新的图形特征提取方法.     

人脸朝向检测中PCA子空间构造方法研究

研究了主分量分析(PCA)子空间在人脸朝向检测中的构造方法.首先,用训练集中的人脸样本构造主PCA空间;其次,根据4种不同的人脸朝向分别构造4个辅PCA空间;最后,对测试集中的人脸先经过主PCA空间判断是否为人脸,再对判定为人脸的测试样本用4个辅PCA空间进行人脸朝向检测.实验结果表明,测试样本先经过主PCA空间然后再经过辅PCA空间的分类结果好于只用4个辅PCA空间的分类结果,并且对表情变化、脸部饰物有良好的鲁棒性.     

颗粒跳跃的计算机图像预处理方法

在非均匀沙床面上进行颗粒跳跃跟踪电视摄像试验得到一系列序列图像,可据以确定不同水流条件下颗粒跳跃的轨迹及速度,后者在输沙力学中具有重要意义．为获得有关颗粒跳跃的高精度数据,作者对摄像试验图像作了计算机图像处理和识别．首先将真彩色图像转化为灰度级图像,并对有用部分进行预截取．然后对这些图像采用半邻域法滤波和十字形中值滤波等平滑滤波方法进行处理,取得了较好的结果．这些图像的预处理工作为今后对图像作诸如阈值分割、轮廓线抽取和直线检测等的进一步处理奠定了基础．