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在图像辅助导航中,针对航空图像数据量巨大的特点,进行多种优化改善算法,提出了图像边缘局部最大模作为匹配特征的理论,通过多分辨分析图像融合技术消除图像间的冗余,并把它们合成为一幅无接缝、无畸变的、大区域图像。 相似文献
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为了解决可见光与红外图像所表现的目标特征不一致的问题,提出了一种红外与可见光图像融合算法.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解,然后提取不同分辨率、不同方向下的小波系数,采用不同的融合算法构造融合图像对应的小波系数,最后利用该小波系数重构融合后的图像.实验结果表明,该算法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,有效地将红外和可见光对同一目标所表现出不同的特征、细节融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图象处理系统获取信息提供了基础. 相似文献
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基于小波包与模糊自组织特征映射神经网络的图像数据融合,将图像在小波包最优基下展开,利用小波包最优基空间、尺度定位性提高分辨率,获得更好的去噪效果;再采用具有很强聚类功能的自组织特征映射网络进行图像数据的聚类;最后通过计算图像像素点的灰度均值来得到图像数据的融合结果. 相似文献
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基于小波滤波及相关分析的激光光幕破片测速信号数据处理 总被引:2,自引:2,他引:0
针对激光光幕战斗部破片测速中信号噪声起伏大和无法自动判读的问题,提出了基于小波分析和相关算法的激光光幕破片测速信号自动识别与处理方法。该方法基于离散小波变换的带通滤波性质和多分辨率分析,联合小波阈值去噪方法,对破片过靶信号进行小波滤波;结合波峰检测获取各破片过靶的特征点计时时刻,根据同一破片飞行穿越前后光幕所捕获信号的相关性对各破片波形的归属进行自动识别和数据处理。通过对12组战斗部静爆现场采集到的波形进行处理,研究结果表明:该算法能够很好地滤除激光光幕破片测速信号中的高低频噪声,破片特征点的拾取率为96.9%,破片波形的归属识别率为87.2%. 相似文献
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为更好地表征液压泵的退化状态,对液压泵退化特征提取方法和退化状态识别方法进行研究。基于S变换分析非平稳信号的优异能力以及相对熵较好表征振动信号概率分布差异的特性,提出S变换相对谱熵的液压泵退化特征提取方法,对液压泵仿真信号分析结果验证了所提出的S变换相对能谱熵和S变换相对奇异谱熵作为退化特征的有效性和可行性。将两个特征指标组成退化特征向量,对滑靴磨损和松靴故障模式下不同故障程度的液压泵振动信号进行分析,进一步验证所提出的特征指标作为液压泵退化特征的有效性。将加权灰关联法用于液压泵退化状态识别,建立了液压泵的标准退化模式矩阵,对两种故障模式下液压泵待检测样本的退化特征向量和标准模式矩阵做加权灰关联分析,根据灰关联度的大小判定液压泵的退化状态,结果验证了所提出方法的良好性能。 相似文献
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基于复无下采样轮廓波和Gaussian小波支持向量回归的红外目标图像背景抑制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换(NSCCT)和Gaussian小波支持向量回归(SVR)的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换(NSCCT)和Gaussian小波支持向量回归(SVR)的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。 相似文献
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An image multi-scale edge detection method based on anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet is given in theory. Convolution operation property and function as a differential operator are analyzed,which anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet transform have. An algorithm for wavelet reconstruction in which multi-scale edge can be detected is put forward. Based on it, a detection method for small target in infrared image with sea or sky background based on the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet and morphology is proposed. The small target detection is considered as a process in which structural background is removed, correlative background is suppressed, and noise is restrained. In this approach, the multi-scale edge is extracted by means of the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet decomposition. Then, module maximum chains formed by complicated background of clouds, sea wave and sea-sky-line are removed, and the image background becomes smoother. Finally, the morphology based edge detection method is used to get small target and restrain undulate background and noise. Experiment results show that the approach can suppress clutter background and detect the small target effectively. 相似文献