Characterization of pressure signals in a bubble column by wavelet packet transform

All experiments of pressure fluctuations were carried out in a bubble column with a moderately large column of 0.376 m ID. The recently developed technique of wavelet packet transform based on localized wavelet functions is applicable to analysis of the fluctuating signals. The time series of pressure fluctuation signals have been analyzed by means of wavelet packet transform components, decomposition through best basis algorithm and timefrequency representation. By resorting to this technique, the objects in bubbly flow regime have fine scales and frequencies than ones in churn-turbulent flow regime. Thus, this wavelet packet transform method enables us to obtain the frequency content of local complex flow behaviors in a bubble column.     

基于循环检测的气动退化图像混合域去噪算法

气动退化图像中存在先验信息未知以及噪声成分复杂不易进行滤波处理的问题,为此,提出一种气动退化图像混合域去噪算法。设计针对高斯噪声、泊松噪声、固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声的混合检测方法,使用改进的滤波方法在空域去除固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声,进行非下采样轮廓波变换多层分解,在变换域使用阈值方法去除高斯噪声和泊松噪声。进行噪声循环检测,设定迭代停止条件控制算法循环从而实现算法自适应。仿真实验结果表明,该算法的噪声检测性能和滤波性能较好,图像细节信息得到正确恢复。同时,算法复杂度较低,实时性较好,可满足气动退化图像去噪处理的需要。     

基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索

针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。     

基于小波的医学图像去噪方法研究

为有效地表现医学图像原有信息中有用的信息,降低医学图像受噪声干扰的现象,减少诊断误差,本文将现有的小波图像去噪方法运用于医学图像,并对各种方法进行实验分析比较,以提供医学参考。实验发现,与较常用的均值滤波与中值滤波相比,小波去噪方法有效提高了医学图像的去噪PSNR值。     

基于欧氏距离及向量内积的骨架提取算法

对骨架算法进行研究,提出一种骨架提取算法.通过对图像内部像素点进行距离变换得到其最近边界点的位置,将内部像素点到最近边界点的向量定义为边界向量,根据物体内部相邻边界向量的方向,计算每个像素点的内积值和其8邻域的最小内积值,得到的最小内积点,以确定的阈值从最小内积点中选取骨架种子点,再对骨架种子点进行处理,得到连通的骨架.试验证明这种算法能保证骨架具的完整性和连通性,正确反映物体的拓扑结构.     

基于卷积神经网络的OFDM-UWB信道环境识别

超宽带（UWB）无线通信技术被广泛应用于室内定位领域,其能识别出多径信道中的非视距信道,有助于去除影响信号的非理想因素,提升定位精度。基于OFDM方案的UWB系统,提出一种利用卷积神经网络对信道估计出的信道冲激响应时频图像进行训练,从而识别出信道环境的方法,将信道识别问题转化为图像识别问题,同时分析时频处理参数对识别结果的影响。仿真结果表明,该方法的识别率随通信系统比特信噪比（EbN0）的增加而提升,当EbN0增加至20 dB时稳定在90%,与传统基于支持向量机的信道识别方法相比获得了10%的性能提升。     

采用4-WFRFT和人工噪声的变换域通信物理层安全传输

为了提高变换域通信(TDCS)信号的物理层安全性,提出了一种基于4项加权分数阶傅里叶变换(4-WFRFT)和人工噪声的TDCS信号加密方式。首先利用4-WFRFT代替传统TDCS中的DFT/IDFT,改变了TDCS信号的空间分布,在保持原系统复杂度的同时增加了TDCS信号的抗截获性,在此基础上使用人工噪声进一步增强系统的安全性,最后推导了非法用户理论误码率以及系统保密容量。仿真结果表明,无论是全频谱或是频谱失配情况下,采用当参数 在[0,0.8)或(1.7,4]的范围内时,窃听者误码率始终保持在0.5,无法正确解调发送信号,同时系统保密容量也为正数,有效保证了信息的安全传输。     

基于信息熵与SIFT算法的天文图像配准

天文图像配准是研究天体运动的一项关键技术,图像内部结构往往存在轻微的不规则运动.但是图像配准涉及到计算整个图像的变换关系,在此情况下,无论是采用基于统计特征还是基于局部特征的配准方法,都难以取得理想的效果.为此,提出基于信息熵与SIFT算法的天文图像配准方法.该方法首先需对图像进行均匀分块并计算每块熵值,以熵值最大者作为配准的局部子图,然后通过尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)及仿射变换建立变换关系,继而利用局部子图变换关系完成图像的配准.该方法一方面能缩短变换关系的建立时间,另一方面能保证图像中信息熵最大区域配准,有效提高天文图像配准质量.     

基于Curvelet和2DPCA的遥感图像融合算法

根据图像处理不同算法模型的特点,提出了一种基于Curvelet和2DPCA变换相结合的遥感图像融合算法。首先,对多光谱图像进行2DPCA变换,获得其最佳投影轴集合U及特征向量矩阵Q,按照投影规则将多光谱图像投影到U上,得到各主成分分量Yk;再将与多光谱图像进行过直方图匹配的高分辨率图像投影到Q上,获得其主成分PanM及其它主成分分量,将PanM与Yk分别进行Curvelet变换,得到对应的高、低频系数;然后,根据相应的融合规则,对处理后的系数进行Curvelet逆变换,得到融合子图像;最后,将高分辨率图像的其他主成分分量与融合子图像进行2DPCA逆变换得到融合后图像。应用多光谱图像和高分辨率图像进行了融合实验,并将实验结果与其他方法进行比较。实验结果表明,该方法能够在保持源数据光谱特性的同时,较好的提高空间分辨率。