基于双树复小波变换的图像增强方法

在图像增强处理中,传统的图像增强方法例如直方图均衡、小波系数增强等等,虽然取得了较好的图像增强效果,但在增强图像的同时也将噪声放大了.本文针对这一问题,提出了一种基于二维双树复小波变换的图像增强方法,因其具有良好的多方向性信息捕捉能力,克服了传统二维小波变换缺乏方向性的缺点.增强算法将系数分为强边缘、弱边缘和噪声点三类...     

基于离散小波变换的改进SPIHT算法研究

随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长,图像通信与通信容量的矛盾日益突出。为了缓解网络带宽的不足、加快图像信息的传播速度,对于基于高比率的图像压缩算法的研究很有必要。目前比较流行的多级树集合分裂算法压缩效果比较好,输出的比特流较少,但是需要对内存中的数据反复的读取,且反复的在链表结构中扫描不重要系数,增加内存的负担及软硬件实现的复杂度,从而降低了编码的效率。本文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于离散小波变换的改进的多级树集合分裂算法,通过对小波系数排序过程的调整,减少了对内存反复的读取操作,减轻了对内存造成的负担,提高了编码的效率。     

基于BayesShrink软阈值的Bandelet域SAR图像去噪

合成孔径雷达(SAR)图像产生的相干斑噪声是一种乘性噪声,严重影响SAR图像的质量.本文提出一种新的极化SAR图像的去噪方法,该方法对极化SAR图像进行自适应Bandelets阈值方法,阈值采用BayesShrink软阈值方法,将其应用于自适应Bandelets系数.通过实验对比,证实此法与小波阈值去噪相比,能够更好地...     

基于能量特征的脑电信号特征提取与分类

为了快速、有效地提取脑电特征,提高分类正确率,采用带通滤波和小波包分析的方法提取Mu、Beta节律对应的脑电信号,在时域范围内,将信号幅度的平方作为能量特征值;在频域范围内,采用AR模型功率谱估计法所得的功率谱密度作为能量特征值.根据运动想象脑电信号特点,构造左右通道信号能量差值的符号特性作为分类判别依据,进行分类测试,方法简单.初步实验结果表明,所利用的两种方法的分类正确率达87.857%.     

用于视觉传感器的有理系数小波滤波器的设计

有理系数小波滤波器的设计可以通过降低小波函数消失矩阶数来实现,但设计方程中出现的自由变量的取值需要在一定的范围之内,因为需要满足Daubechies紧支集条件。归纳总结了有理系数小波滤波器的设计过程,并以长度为4的有理系数小波滤波器设计为例,对如何确定设计方程中自由变量的取值范围进行了讨论,以得到适用于视觉传感器图像处理算法硬件实现的有理系数小波滤波器。     

基于迈克尔逊干涉仪的SPR传感器的研究

研究了一种基于迈克尔逊干涉仪干涉成像的新型表面等离子体共振(Surface Plasmon Resonance,SPR)传感器,介绍了系统的构建方法和工作原理。系统以溴钨灯为迈克尔逊干涉仪的光源产生干涉图像,采用Kreschmann棱镜耦合结构激励SPR,由CCD摄像机采集传感芯片干涉图,对干涉图进行信息提取和傅里叶变换得到光谱图,再对光谱图进行分析处理得到SPR曲线。在系统中引入了辅助定标光路,即以一已知波长的单色光(氦氖激光器)作为标尺确定光强随光程差变化的干涉图函数中采样点的选取,降低了使用迈克尔逊干涉仪过程中的转动和传动机械误差。实验结果表明,该传感系统具有成本低、结构简单、操作方便、多通道检测等优点。     

一种自适应阈值曲波图像去噪算法

利用曲波变换进行图像去噪能取得较好的效果,但是现有的曲波去噪没有充分利用图像曲波系数的特点,容易过分扼杀图像的细节信息.本文提出了一种基于阈值自适应的曲波图像去噪算法,利用图像经过曲波变换后的能量分布特性选取阈值,以更好地保护图像细节.实验结果表明,该算法可以将每一尺度上的信号与噪声在最大程度上分离,有效去除了高斯白噪声,进一步提高了峰值信噪比,更好地实现了去除噪声与保护图像细节之间的平衡.     

高提升滤波在低对比度目标相关探测中的应用

光电混合联合变换器可实现对目标的实时探测、识别及自动定位。但低对比度目标的相关峰强度很弱,甚至得不到相关峰．影响了目标的识别率。利用高提升滤波处理技术和图像分割对功率谱进行增强处理,可以有效提高功率谱对比度,最大限度保留光谱图像的细节信息,提高光电联合相关系统的目标识别率。     

基于震动信号HHT的车辆分类

震动传感器是智能监控传感器系统的重要组成部分。震动信号是一种非线性非平稳信号。相比于传统的时频分析方法,对希尔伯特-黄变换是一种更有效地处理非平稳信号的时频分析方法。将希尔伯特-黄变换引入到车辆分类中,提取震动信号特征信息,利用经验模态分解(EMD)获得车辆行驶引起的地面震动信号的固有模态函数(IMF),通过选取的固有模态函数得到相应的希尔伯特谱,然后在希尔伯特谱的基础上根据谱峰对车辆进行分类。仿真测试结果表明方法具有很高的正确率。     

基于小波阈值的sEMG信号消噪方法研究

在表面肌电（sEMG）信号采集过程中,不可避免的会出现噪声,特别是人体运动时,肌肉动态收缩,采集的结果含噪就会更多。针对含噪情况,提出基于小波阈值的sEMG信号消噪方法。通过选择肌电信号的采集位置,在采用高精度的肌电采集系统的基础上,采集正常行走过程中胫骨前肌的sEMG信号,利用matlab小波工具箱,用dbN小波函数进行分解后,用detcoef函数提取不同尺度的细节系数,将与噪声相关的细节系数进行强制阈值消噪,对信号相关的细节系数用minimaxi阈值规则进行软阈值消噪,并与分层阚值得到的降噪信号进行比较,分层阈值得到的降噪信号过于光滑,降噪后的信号能量保留成份仅为46．48％,失去了原信号本身的一些信息。而采用软闯值消噪,不仅较好的去除了噪声,而且与原信号保持了很好的相似性,能量保留成份达到86．38％,说明比分层阈值具有更好的消噪效果。