基于光流场的动态目标分割

采用光流法结合基于小波变换的像素级图像融合算法,研究了一种动态目标分割方法。光流场可以看作是带有灰度的像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场,算法先以光流法计算出的动态目标瞬时速度场的水平速度分量和垂直速度分量作为初始信息,再利用基于小波变换的融合算法获得动态目标的初始分割,最后对初始分割结果进行图像去噪和图像增强,并最终获得清楚的分割图。实验证明,该方法能够产生良好的目标分割效果。     

基于人工神经网络的暂态电能质量现象的分类与识别

暂态电能质量信号具有发生随机性,持续时间短和非平稳的特性,使得信号的识别实现较为困难。目前对电能质量信号进行辨识的方法有基于规则的专家系统方法、基于神经网络的方法以及结合小波变换技术的神经网络方法等。利用小波变换和人工神经网络的结合方法,对各种暂态现象实现有效地识别和初步地分类。     

平移不变小波去噪法在胎儿心率提取中的应用

用传统的小波阈值法对超声多普勒胎儿心脏回波信号进行去噪处理时会产生Psuedo Gibbs现象,影响了去噪效果和胎儿心率值的提取。为了解决这个问题,在此基础上提出了平移不变小波法去噪。实验结果表明,该方法有效的抑制了Psuedo Gibbs现象,剔除了信号中的噪声,识别出被噪声淹没的有用信号,有利于心率值的提取。     

一种改进的基音周期提取算法研究

现有的基音周期提取方法在准确度和稳健性上存在一定的局限性,很难准确地提取出信噪比较低的语音信号的周期.针对这一问题,提出一种基于小波变换的基音周期提取改进算法,将TEO(Teager Energy Operator)算子与二进小波变换结合起来,首先进行清浊判定,然后只对浊音帧采取多尺度小波分析提取周期,提出用幅度信息和出现概率信息校正二进小波模极大值间距,从而得到准确的周期.计算机仿真结果表明,与传统方法相比,不仅提高了处理效率,而且具有更高的精确度和稳定性.     

基于最佳门限消噪语音增强一种新方法的研究与实践

针对软门限对信号噪声的滤除方法,在分析小波变换消噪原理和方法的基础上,具体分析了阈值对小波变换消噪的影响.提出了改进阈值的阈值函数,给出更好的滤波结果.实验表明这种改进的算法有效地提高了增强效果.     

基于非下采样Contourlet和MRF的纹理图像分割

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和马尔科夫随机场(MRF)相结合的纹理图像分割算法.算法包括两个步骤,首先通过NSCT实现对图像纹理特征的提取,并使用模糊C-均值完成对图像的初始分割;然后将初始分割结果用 MRF模型表示,通过贝叶斯置信传播得到图像的最终分割结果.实验结果表明,对于纹理图像,该方法在分割错误率、区域一致性以及边缘的准确性方面都比传统小波变换的方法有了明显的改善.     

一种基于小波变换的脉搏波速度测量方法

动脉脉搏波速度变化是动脉血管病变的指示剂,因此脉搏波速度的检测对血管疾病的预防和治疗有很大的帮助作用.脉搏波中夹杂的各种噪声干扰会影响测量结果精度.利用小波变换可以去除脉搏波中的各种干扰,实现波形的平滑重构,为提高测量精度打下基础.脉搏波波速的测量精度在很大程度上取决于波速参考点的提取,首次采用二次差分峰值点作为波速参考点,提高了测量精度.临床实验证明,新方法能够有效地分析出脉搏波速度,有助于动脉血管弹性程度的辅助诊断.     

莫尔斯报务信号的检测和识别

目前莫尔斯报务信号的接收译码主要采用人工值守方式,长期工作在这种环境下会给收报员的心理和生理带来很大的影响,研究能够部分取代人的信号自动检测与识别方法十分必要。基于短时傅立叶变换的特性,在时频域上对莫尔斯信号进行特征捕捉,并对捕捉到的莫尔斯信号采用模糊c均值聚类算法(FCM)实现种类识别,以区分莫尔斯信号的点、划和间隔。实验表明,该算法具有较好的识别效果,在莫尔斯报务的自动识别上具有一定的实用价值。     

非结构矢量场的特征区域可视化方法

基于特征比对的可视化方法涉及的问题主要包括,如何判断一个矢量场中是否存在另一个矢量场中的一些特定结构,如何评价两个矢量场结构间存在的相似性,如何从诸多矢量场中将这些特定的结构检测,定位并绘制出来.给出了一种基于曲线结构的矢量场特征区域可视化方法,该方法通过构造与曲线结构相关联的柱坐标系,保证了提取特征的平移、旋转和尺度不变性;采用曲线积分的Clifford Fourier变换,获取了曲线结构的频域特征并简化计算;利用多曲线结构匹配和多尺度逼近等方法,实现了区域结构的特征可视化.     

基于权值的骨架修剪算法

针对传统骨架提取算法中出现影响骨架识别的毛刺问题,特别是其中对物体形状的描述会产生很大影响的绷带骨架,在骨架的权值的基础上提出了一种新的骨架修剪算法.算法的核心是通过距离变换获取骨架权值并在骨架修剪过程中把表征骨架重要性的权值作为骨架分支是否被去除的依据.实验结果表明,作为目标骨架表示和识别的预处理手段,基于权值的骨架修剪算法能使骨架更能准确的反应目标物体的稳定结构.