基于曲量场空间的皮带堆煤识别

为了避免煤矿井下皮带发生堆煤事故,提出将曲量场空间方法应用到煤矿皮带堆煤识别中.首先采用图像亮度信号和信息熵的分布特征检测图像内部凸凹信息,利用曲量子描绘凸凹域的梯度渐变特征,去除图像灰度信息,然后将曲量子群融合,并对曲量子空间中的边缘曲量子进行光滑衔接,组建曲量场空间,最后利用曲量场空间聚合度构建堆煤模型,计算立体模...     

结合局部熵能量泛函与非凸正则项的图像分割

为了克服灰度不均匀对图像分割的影响，结合CV模型的全局能量项和LBF模型的局部能量项，引入图像局部熵信息和非凸正则项，构造新的能量泛函，提出了结合局部熵的局部能量泛函与非凸正则项的图像分割算法。该算法首先采用CV模型中的全局能量泛函得到图像的大致演化轮廓；通过构建具有局部熵信息的局部能量泛函，实现对图像的精确分割。然后，利用非凸正则项作为图像演化过程中零水平集逼近目标的又一驱动力驱动曲线演化和边缘保护。该算法利用变分水平集方法将这一新构建的能量泛函进行最小化，通过迭代更新水平集函数，完成曲线演化。最后，对比实验表明，所提出的算法可以高效、准确地分割灰度不均匀图像。     

区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合

非降采样轮廓波变换(NSCT)不仅具有平移不变性,还拥有足够的冗余信息,可以更有效地提取源图像中的方向信息,使得融合后的图像更符合人眼的视觉特性.利用NSCT在图像处理中的优势,针对红外光与可见光图像的融合,提出了一种新的基于改进的区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合算法.首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带;然后,对低频子带采用区域能量自适应加权融合规则,带通方向子带则利用图像自相似进行系数的融合;最后,对融合系数进行NSCT逆变换,以重构生成融合图像.实验结果表明:与一些现有算法相比,该算法的图像融合结果在人眼主观视觉标准和客观评价标准上均具有明显优势.     

基于小波能量熵的语音端点检测算法

首先对语音信号进行小波变换,引入反映信号能量分布特性的小波熵,进行端点检测.并根据浊音的特点,改进了自然加权因子.仿真表明,在低信噪比条件下其检测效果要好于自适应子带谱熵法.     

基于小波包能量熵的电能质量扰动识别

提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法。该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行扰动识别,实现了扰动样本的最优压缩,简化了扰动分类中神经网络分类器的结构,提高了神经网络扰动识别的速度和精度。仿真结果表明,该方法具有良好的扰动识别能力。     

基于小波能量熵的司机疲劳驾驶行为响应算法

为实时、准确识别司机疲劳驾驶行为响应状态,保护司机驾驶过程中的人身安全,研究基于小波能量熵的司机疲劳驾驶行为响应算法.通过匹配追踪算法匹配司机驾驶时的方向盘转向信号,基于稀疏分解对司机方向盘转向信号进行去噪处理,获取纯净的司机方向盘转向信号;基于小波能量熵对去噪后的司机方向盘转向信号进行小波多分辨分析,获取信号的小波能量熵值,通过能量熵测度得到方向盘的修正响应行为,识别司机疲劳驾驶行为响应状态.仿真分析得出,在S形、双道路两种道路工况中,所提算法对驾驶熟练度存在差异的司机驾驶行为响应状态识别结果和实际响应状态相符,识别耗时低于0.5s,且有效提升司机方向盘转向信号信噪比.     

基于累积绝对差图像与交叉熵分割的运动目标检测与定位

提出了一种新的运动目标检测与定位方法。针对位移变化较小的运动目标，先对运动序列中所有相邻两帧图像作绝对值差分运算，然后再将绝对值差分结果进行累加，从而得到累积绝对差图像。利用交叉熵分割法对累积绝对差图像二值化，并结合形态学方法去除噪声，求取出目标的运动区域。对运动序列的首帧和尾帧进行差分运算并二值化．为了去噪，将首尾帧差图像与累积绝对差图像进行逻辑与运算，确定出目标在首尾图像中的位置。实验结果表明了本方法的有效性和鲁棒性。     

图像分割的熵方法综述

对图像分割的熵方法进行较全面地分析和综述,其中包括一维最大熵、最小交叉熵、最大交叉熵图像分割方法等。对Shannon熵、Tsallis熵及Renyi熵之间的关系等进行分析与评述。对二维(高维)熵及空间熵等进行分析与评述。最后指出一维熵与其它理论的有机结合、高维熵模型的计算效率等未来研究方向。     

利用模糊能量的纹理图像缺损区域自动定位

针对纹理图像中的信息缺失区域检测问题,提出一种由粗到精的缺损区域自动定位方法.在粗定位阶段,采用高斯滤波和阈值法去除背景纹理信息,以获取缺损区域初始粗边缘;在精确定位阶段,引入基于模糊能量的改进Chan-Vese主动轮廓模型,并以粗边缘作为模型演化的初始曲线,通过水平集方法实现对缺损区域的精确定位.实验结果表明,该方法可以实现对不同类型缺损区域的精确、自动定位,具有较高的计算效率和鲁棒性.     

一种结合二维熵和模糊熵的图像分割方法

基于二维熵的分割方法是一种常用的阈值分割技术,其基本假设是对象区域和背景区域占据了二维直方图的绝大部分区域,即假设对象区域和背景区域的概率和近似为1。该方法存在的不足是忽略了边界区域的信息对分割结果的影响,鉴于此,提出了一种结合二维熵和模糊熵的图像分割方法,先采用二维熵对图像进行初步分割,再采用模糊熵作后续处理以弥补忽略边界信息带来的问题。实验结果表明,对于含噪图像,该文方法的分割效果是比较理想的。     

基于频率簇模型的人脸识别

目的 针对复杂条件下人脸识别鲁棒性差的问题,提出了一种基于频率簇（FC）模型的人脸识别方法。方法 该方法首先在人脸图像内检测目标区域,在目标区域内划分特征子区域并设定采样单元,统计采样单元内前景区域和背景区域的信息熵;然后计算采样单元的熵能量和能量频率,归一化频率系数,利用能量频率的二阶偏导确定人脸子区域边界,以此得到有效采样单元,建立人脸主特征信息;最后,根据采样单元的坐标位置、熵能量和能量频率信息进行排序,得到每个采样单元的几何布局,以采样单元的熵能量、能量频率和几何布局构建人脸的频率簇模型,并以此作为人脸特征进行识别匹配。结果 在FERET、ORL、Yale组合人脸库和CMU-PIE人脸库上进行实验测试,该方法的识别准确率分别为99.11%和97.36%,单幅人脸图像的平均识别速度为0.077 s,结果表明,该方法对复杂条件下的人脸识别具有很好的实时性和准确性。结论 该方法可以有效克服光照变化、特征模糊、姿态和表情变化等因素对人脸识别的影响,具有较好的鲁棒性,对提高人脸识别性能具有重要意义。     

基于最大能量匹配与样本熵的小波降噪方法

为提高自适应小波阈值降噪方法的效果,提出一种结合最大能量匹配的小波包分解和快速样本熵的小波阈值降噪方法。根据各层小波系数特点并以最大能量匹配准则自适应选择小波包基对含噪信号进行分解,对最大尺度下的小波系数阈值化后重构得到噪声信号,采用快速样本熵算法计算噪声信号样本熵,动态调整阈值使噪声信号样本熵最大而获得最佳的降噪效果。应用实例表明：该方法相比传统的小波阈值降噪方法具有更好的降噪效果。     

基于最大熵和形态学的边缘检测

利用最大熵图像分割理论和形态学方法相结合,提出了一种新的灰度图像的边缘提取方法。以一维最大熵和二维最大熵为例,分别与形态学方法结合进行了实验对比。试验表明,该方法与传统边缘检测方法相比,能够在无需参数输入的前提下自动提取出图像边缘,且检测到的边缘都是单像素线条;可以在尽量保留图像最大信息量的基础上,快速准确地提取出单像素封闭边缘。     

萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法

为了提高图像的分割效果,提出一种萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法。获得最大熵法的阈值优化目标函数,采用萤火虫算法对目标函数进行求解,找到图像的最佳分割阈值,根据最佳阈值对图像进行分割,通过仿真实验对分割效果进行测试。结果表明,该方法可以迅速、准确找到最佳阈值,提高图像分割的准确度和抗噪性能,可以较好地满足图像分割实时性要求。     

一种基于熵及分形编码的图像检索方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题,提出了一种图像熵和分形编码相结合的图像检索方法。首先,计算图像熵和比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次,利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,把图像库同类图像作为初始图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果。实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间,该算法具有很好的有效性和可行性。     

基于投影熵特征的图像识别算法

原始定义下的投影熵特征对于图像信息利用不够充分,而且对图像缩放变换不具有不变性,针对这两方面的不足,给出了扩展规范化投影熵特征的定义,并将规范化后图像的局部投影熵特征向量用于图像识别;在进行图像识别时,利用期望最大化(EM)算法得到训练集图像局部投影熵特征的混合高斯概率分布模型,求取目标图像的相应特征到各个混合高斯函数的Mahalanobis距离,根据距离判别法原理得到目标图像所属类别。实验采用哥伦比亚大学计算机视觉数据库中的图像对算法进行验证,结果表明该算法具有较好的识别效果和良好的并行运算特性     

基于临界频带及能量熵的语音端点检测

语音端点检测的准确性直接关系着语音识别、合成、增强等语音领域的准确性,为了提高语音端点检测的有效性,提出了一种基于临界频带及能量熵的语音端点检测算法。算法充分利用人耳听觉特性的频率分布,将含噪语音信号进行临界频带划分,并结合各频带内信号的能量熵值在语音段和噪声段的不同分布,实现不同背景噪声下语音端点检测。实验结果表明,提出的语音端点检测算法与传统的短时能量法相比,检测正确率平均高1.6个百分点。所提方法在不同噪声的低信噪比(SNR)环境下均能实现语音端点检测。     

手势认证中基于能量熵的端点检测方法研究

为了保证智能手机敏感信息的安全性,设计实现了一种基于手机内置三轴加速度传感器的三维手势认证方案。在手势端点检测部分,在定性分析手势加速度信号能量分布特性的基础上,提出了一种基于能量熵的新方法实现有效手势截取。进一步设计基于欧式距离的动态时间规整算法对截取后的手势序列信号进行匹配认证,当他人模仿手势错误接受率趋近0%时,本人认证手势错误拒绝率维持在7%左右,从而实现智能手机用户身份识别。     

基于近似熵子载波选择的人体手势识别方法

针对现有基于商用WiFi设备的人体手势识别方法存在的子载波选择不够优化、动作区间截取不够精确等问题,提出一种基于近似熵子载波选择的人体手势识别(AEGR)方法.利用提出的最小近似熵法构建识别方法待处理的CSI幅值数据,对构建的数据采用小波去噪和中值滤波组合法进行去噪;利用滑动窗极差法精确截取CSI幅值的动作区间,据此提...     

基于能量熵的运动想象脑电信号分类

对脑电信号进行特征提取和分类是脑机接口研究的核心问题,利用不同运动想象脑电信号能量熵的变化,从能量熵中提取特征,利用自定义基于统计理论分类方法进行分类,结果均达到90%以上。