基于提升小波变换和独立分量分析的运动目标检测

独立分量分析是一种新颖的盲源分离技术,可以有效分离信号中相互独立的源信号。为了提高独立分量分解的精度和收敛速度,提出了一种将提升小波变换和独立分量分析相结合的运动目标检测方法。仿真实验结果表明,此方法能够较好地检测出运动目标并且与一般的独立分量分析方法相比,减少了运行时间,具有更好的收敛性,是一种有效的运动目标检测方法。     

一种基于小波和分水岭变换的图像分割方法

提出了一种新的基于小波变换和分水岭变换的多尺度图像分割方法.新方法不仅减少了计算时间,且对于含有噪声的图像具有较好的鲁棒性,有效解决了Watershed算法的过度分割问题.     

基于小波变换的图像分割研究

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容,提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法.此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像,与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较,该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象,经实验证明了该方法的有效性和实用性.     

基于小波变换的多分辨率图像分割

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容。该文介绍了基于小波变换的多分辨率图像分析和分水岭分割算法的综合分割方法。小波变换的多分辨率应用可以有效地减少分水岭算法图像过分割现象;给出了低分辨率下的分割图像到高分辨率图像层上的映射策略,完成了图像从粗糙到精细分割,从而保证了分割准确性,降低了分割的复杂性和计算量。分析了形态学滤波器降低图像噪声和保护图像中对象边界的处理方法,进一步减少了图像过分割的现象,提高了图像分割效果。经实验证明该方法的有效性。     

基于ICA和小波变换的轴承故障特征提取

应用独立分量分析方法和小波变换分离轴承的振动信号，提取其状态特征。并对信号进行自相关预处理，突出信号的非高斯成分，较好地满足独立分量分析的前提条件，即源信号统计独立。采用基于负熵的快速独立分量分析（ICA）算法，成功地分离出了信号的一些独立成分。对ICA处理后的分量信号进行小波变换，完成信号检测，消噪，频带分析，以获取故障信号特征，确定故障的位置和强度。研究结果表明，独立分量分析方法和小波变换能提取明显的轴承故障信号特征。     

基于离散小波变换的Overcomplete ICA并行结构

本文利用离散小波变换提出了一种过完备独立成分分析（Overcomplete ICA）的禀性结构,它是一个由两个子Overcomplete ICA过程组成的混合系统。其中一个过程将高频的小渡部分作为输入,另一个过程将低频的部分作为输入。这两个过程的输出结果最后被合并为最终的结果。对比现有的Overcomplete ICA算法,本文提出的方法利用了全部的观测信息,而两个子过程的有效输入长度仅为原来的一半。因此,本文提出了一种处理Overcomplete ICA问题的新途径。文中的实验数据显示,通过此方法可以成功地分离混合的声音数据。     

基于小波变换和形态学分水岭的血细胞图像分割

医学图像处理提取细胞中使用分水岭方法时,容易产生过分割现象且对噪声的干扰极为敏感,为了解决此缺点,提出一种基于小波变换和形态学分水岭的细胞图像分割新方法。首先采用小波变换多分辨率分析对图像进行分解,选取合适的小波基和改进去噪阈值函数对图像进行小波去噪,然后对去噪后小波重构的细胞图像应用数学形态学距离变换、灰度重建等技术产生的区域标记进行分水岭变换,最终得到分割结果。实验结果表明,该算法能稳定、准确地提取细胞和实现粘连细胞的自动分割,同时具有很好的鲁棒性和普适性。     

基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法

针对火灾图像纹理识别问题,提出了基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法,并根据火灾图像纹理识别特点进行了优化;首先用不同尺度和方向的Gabor滤波器对待识别图像滤波,得到其特征图像,然后将特征图像转化成特征向量作为ICA的输入,得到基矢量子空间,再将测试图像经过Gabor滤波器的特征向量投影到ICA子空间中得到系数向量作为目标识别特征,最后用支持向量机进行识别;通过与Gabor滤波器法和ICA方法的对比实验,表明该算法可以在火灾纹理图像的识别率上比传统方法提高5％以上,为火灾图像识别提供了一种新思路.     

一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法,该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像,然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割,得到初始的分割区域,最后利用区域标记和小波反变换,得到高分辨率图像的分水岭分割结果,从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

结合小波变换与图像分割的快速目标提取

基于图割理论的GrabCut算法具有全局最优性和结合多种知识的统一性,但其基于全部像素点的参数估计以及为达到一定分割精度采取的迭代求解模式,使算法效率大大降低。以GrabCut算法为基础,通过小波变换将图像分解,用分解后低频图像的像素点作为GMM参数迭代估计的样本点,减小了问题规模。实验结果表明,算法的效率得到较大提高。     

基于多分辨率马尔可夫随机场运动目标分割

提出一种基于三维时空小波变换和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)模型的多分辨率运动目标分割算法。该算法利用三维时空小波变换对图像序列进行分解得到多分辨率的图像序列,并在此基础上建立多分辨率的马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数。通过条件迭代模型优化算法(IteratedConditionalModes)求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标。实验结果证明,该算法能够很好地消除了单一分辨率的MRF运动检测结果中"空洞"现象,对运动目标分割具有很好的分割效果。     

基于运动相似性的运动对象分割算法

由于全局运动参数在一些情况下不能很准确地被估计,因此基于全局运动补偿算法存在一定的局限性。该文提出了一种基于运动相似性的视频运动对象的分割算法。该算法对运动矢量场进行累加和滤波处理,根据运动相似性对运动对象进行初次分割,并利用空间相关性进行二次分割,细化运动对象边缘。实验结果表明该算法避免了全局运动补偿算法的局限性,并使分割的精确性有明显提高。     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法。这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标。实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标。     

应用小波变换和ICA方法的肌电信号分解

基于单通道、短时真实肌电（EMG）记录和模拟EMG信号,提出一种改进的肌电信号分解方法。首先应用小波滤波、硬阈值估计等方法去除背景噪声和白噪声,并将独立成分分析（ICA）方法和小波滤波方法相结合去除工频干扰信号,然后再进行幅度滤波,从而提高了系统的速度和强健性。在运动单元动作电位（MUAP）聚类以及从原始信号中去除已识别的MUAP波形等方面也进行了改进。与已有的EMG分解方法相比,本文方法更快速、稳定。     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法.这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标.实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标.     

基于小波变换的图像二维直方图分割方法

鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和小波变换多尺度滤波思想,提出了一种基于小波变换的二维直方图分割结合方案;实验结果表明本文方法的有效性。     

一种基于小波变换的视频对象分割算法

新一代视频编码标准MPEG－4提出了基于内容的视频编码的概念，它充分考虑到视频场景的特点，对不同对象用不同方法进行编码，这样视频对象分割就成为该标准的关键技术之一。该文提出一种利用小波变换分割视频序列中运动对象的算法。算法的主要思想是通过对视频序列在时间轴上作小波变换提取视频对象的运动信息进行视频对象的分割。实验结果证明，本算法能比较准确地分割出运动视频对象。