針對傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算法在處理有大量噪聲、光照不足或不均勻的圖像,尤其是實(shí)際現(xiàn)場的帶鋼表面圖像時(shí)效果較差的問題,提出基于小波變換的圖像增強(qiáng)算法,將其應(yīng)用于冷軋帶鋼表面缺陷圖像的增強(qiáng)中。對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的增強(qiáng)效果和抗噪性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

通過對木材圖像進(jìn)行3尺度的小波變換,在高頻內(nèi)判斷并提取噪聲點(diǎn),最后對確定的噪聲點(diǎn)進(jìn)行平滑處理,用峰值信噪比、均方誤差值和灰度曲線對去噪效果進(jìn)行評價(jià)。研究結(jié)果表明,該方法不僅對木材圖像具有明顯的降噪效果,也能最大限度的保留有用的木材紋理信息,同時(shí)本文采用的灰度曲線(profile)可以直觀地分析圖像的去噪效果。

以300個(gè)木材樣本為對象,研究了基于多分辨率灰度共生矩陣參數(shù)的木材表面紋理的分類方法.以灰度共生矩陣特征參數(shù)的相關(guān)性為依據(jù),確定以"角二階矩"、"對比度"、"相關(guān)"、"方差"、"均值和"5個(gè)參數(shù)描述木材表面紋理.用symlet4小波對木材圖像進(jìn)行了2級分解,在小波重構(gòu)域,以一級重構(gòu)的水平細(xì)節(jié)h1、垂直細(xì)節(jié)v1、對角細(xì)節(jié)d1、二級重構(gòu)的近似a2、水平細(xì)節(jié)h2、垂直細(xì)節(jié)v2、對角細(xì)節(jié)d2共7個(gè)圖像的23個(gè)特征參數(shù)構(gòu)成多尺度參數(shù)體系.以bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了紋理分類驗(yàn)證,正確率為94.0%,優(yōu)于單分辨參數(shù)方法(87.5%).實(shí)驗(yàn)表明:多分辨參數(shù)可以更細(xì)致地描述木材的紋理特征,并能提高分類正確率.

針對視覺導(dǎo)航agv的道路標(biāo)線中心線提取,提出了一種新型的基于hsi圖像分割的方法。該方法首先將原始的rgb圖像轉(zhuǎn)換成hsi圖像,在此基礎(chǔ)上完成圖像分割。圖像分割所獲得的單色位圖,經(jīng)過圖像形態(tài)學(xué)的處理,包括開運(yùn)算、腐蝕、差運(yùn)算等,最終可提取出道路標(biāo)線的中心線。對實(shí)際道路圖像數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。與原有方法相比,該方法所需運(yùn)算簡單,實(shí)現(xiàn)該方法所需硬件資源消耗小,適合基于嵌入式系統(tǒng)開發(fā)的視覺導(dǎo)航agv。

在不完全樹型小波分解基礎(chǔ)上將紋理和顏色特征進(jìn)行融合,提出了適合彩色紋理圖像分析的新的特征,它比單純的灰度紋理特征或顏色特征具有更強(qiáng)的分類能力同時(shí)還利用20類真實(shí)彩色自然紋理圖像對塔式小波分解、不完全樹型小波分解和小波包分解進(jìn)行了多特征融合的分類比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:不完全樹型小波分解的特征級融合表現(xiàn)出良好的分類性能和抗噪能力

在低能見度條件下,增強(qiáng)道路標(biāo)牌圖像有利于提高駕駛員的視覺辨識度,從而保證交通安全。本文通過分析小波理論,論證小波變換用于圖像增強(qiáng)的適用性,提出基于小渡變換的道路標(biāo)牌圖像增強(qiáng)的思路。構(gòu)建霧天條件下道路標(biāo)牌的增強(qiáng)實(shí)驗(yàn),對比分析小波變換和傳統(tǒng)灰度拉伸的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。研究結(jié)果表明:小波變換能對道路標(biāo)牌圖像的噪聲進(jìn)行抑制,并較好地增強(qiáng)圖像特征。

在對航空影像中的建筑物進(jìn)行識別提取時(shí),建筑物頂部的輪廓信息是一個(gè)重要的判斷依據(jù)?；诤娇沼跋窠ㄖ飩€(gè)數(shù)繁多、形狀復(fù)雜,且存在較多的干擾信息,提出一種新穎有效的建筑物識別方法:首先,利用改進(jìn)標(biāo)記分水嶺算法提取建筑物區(qū)域。然后,對每個(gè)分割得到的建筑物區(qū)域,提取其輪廓,對輪廓進(jìn)行基于平穩(wěn)小波變換的仿射不變量計(jì)算,并構(gòu)造建筑物模型數(shù)據(jù)庫,利用相關(guān)系數(shù)實(shí)現(xiàn)了建筑物的有效識別。

強(qiáng)化木地板表面質(zhì)量的圖像檢測技術(shù)在我國尚屬空白。本文將遺傳算法應(yīng)用于強(qiáng)化木地板表面缺陷的圖像分割,利用最大熵準(zhǔn)則作為算法的適應(yīng)度函數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明,該算法可較準(zhǔn)確地分割出強(qiáng)化木地板的表面缺陷,是一種有效的圖像分割方法。

采用最佳閾值法、最大類間方差法、最小誤差法分別對多幅典型的破損道路標(biāo)線圖像進(jìn)行分割,通過分析對比確定用最小誤差法分割道路標(biāo)線圖像效果較好。但是采用最小誤差法分割道路標(biāo)線存在無法正確分割出細(xì)節(jié)的缺陷,為改善圖像的分割效果,進(jìn)一步探討并決定采用基于最小誤差的動(dòng)態(tài)閾值法對道路標(biāo)線圖像進(jìn)行分割。通過對比全局閾值法和動(dòng)態(tài)閾值法的優(yōu)缺點(diǎn),并結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn),提出了動(dòng)態(tài)閾值結(jié)合全局閾值的方法分割道路標(biāo)線圖像,取得較好的效果。

以180幅木材樣本圖片為對象,研究以小波變換方法提取特征參數(shù),分析幾種小波基的特點(diǎn)和性質(zhì),最終以對稱性為依據(jù),選擇使用sym4小波對圖像進(jìn)行二級小波分解,可以得到一級水平細(xì)節(jié)hl1、垂直細(xì)節(jié)lh1、對角細(xì)節(jié)hh1,二級的近似ll2、水平細(xì)節(jié)hl2、垂直細(xì)節(jié)lh2、對角細(xì)節(jié)hh2共7個(gè)子圖,提取整幅圖像的熵和每個(gè)子圖小波系數(shù)的均值及標(biāo)準(zhǔn)差作為特征參數(shù)。將木材紋理按照直紋、拋物線和亂紋3種紋理的分類標(biāo)準(zhǔn),以bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行了木材紋理分類的驗(yàn)證,并與灰度共生矩陣的方法進(jìn)行了對比。試驗(yàn)表明:采用小波變換的方法對木材紋理特征進(jìn)行描述,不但提高了分類的準(zhǔn)確率,重要的是縮短了運(yùn)算時(shí)間,可以達(dá)到在線監(jiān)測的要求。

復(fù)雜場景中的圖像分割是當(dāng)前圖像分割中的一個(gè)難點(diǎn),給分割算法帶來了更大的挑戰(zhàn).基于深度學(xué)習(xí)的算法基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論,相比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)能夠進(jìn)行更深層次的學(xué)習(xí),因此準(zhǔn)確率大大提升,本文研究了一種深度信念網(wǎng)模型,加入dropout策略,并且進(jìn)行改進(jìn),最后把模型應(yīng)用于施工現(xiàn)場勾機(jī)的圖像分割與識別.實(shí)驗(yàn)證明,改進(jìn)的深度信念網(wǎng)模型算法可以有效的識別復(fù)雜場景中的圖像.

某建筑物的發(fā)生了變形,通過變形監(jiān)測的方式得到了一序列變形觀測數(shù)據(jù)并且進(jìn)行了細(xì)致分析。本文利用mallat算法,對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換,消除觀測噪聲,提取有用信息,通過對這些信息研究分析,對建筑物變形進(jìn)行幾何分析和物理解釋。

對建筑物進(jìn)行沉降監(jiān)測并預(yù)報(bào)其變化趨勢,能有效保障建筑物的安全性。本文提出一種基于小波變換的arma模型用于建筑物沉降預(yù)報(bào)。利用小波多尺度分析將沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)分解為高頻信號和低頻信號,并分別采用arma模型進(jìn)行預(yù)測,然后將各序列預(yù)測結(jié)果進(jìn)行合成,得到最終預(yù)測結(jié)果。并以青島市某高層建筑物監(jiān)測數(shù)據(jù)為例,分別采用傳統(tǒng)arma模型以及基于小波變換的arma模型進(jìn)行預(yù)報(bào)對比分析,結(jié)果表明基于小波變換的arma模型取得了較高的預(yù)報(bào)精度。

1 中英文資料對照外文翻譯文獻(xiàn)綜述 一種在線圖像編碼識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 摘要：本文介紹了在線圖像編碼字符識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程，對其中 重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行了分析與研究，給出了主要環(huán)節(jié)問題的解決方法，在識 別算法上，結(jié)合模板匹配與特征識別，提出了基于特征加權(quán)的模板匹 配算法，該算法對提高字符識別率提到了較好的作用。 關(guān)鍵詞：圖像處理;模式識別;特征加權(quán);軟件設(shè)計(jì) 0引言 圖像編碼字符識別的研究目前仍是國內(nèi)外一個(gè)重點(diǎn)研究課題，它具有 廣泛的應(yīng)用背景，比如車牌號碼自動(dòng)識別、郵政編碼的自動(dòng)識別、試卷自 動(dòng)閱讀、報(bào)表自動(dòng)處理等，由于這種在線圖像編碼字符的識別都具有一些 共性，本文結(jié)合在線輪胎編碼字符識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，對一般圖像編碼字符 識別系統(tǒng)進(jìn)行了闡述，對關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了研究與分析，該方法對其它在線 圖像編碼字符系統(tǒng)的開發(fā)具有一定指導(dǎo)意義。 1在線圖像編碼識別系統(tǒng)流程 在線圖像編碼字符識別系統(tǒng)主要

礦井配電網(wǎng)是單端供電系統(tǒng),其中性點(diǎn)不接地或通過消弧線圈接地,當(dāng)出現(xiàn)單相接地故障時(shí),由于故障電流微弱,故障點(diǎn)位置很難查找。為解決這個(gè)問題,采用行波測距法通過檢測故障點(diǎn)初始行波和故障點(diǎn)二次反射波分別到達(dá)母線檢測點(diǎn)的時(shí)間來進(jìn)行故障測距,該算法極大的提高了測距的可靠性。仿真結(jié)果證實(shí)了該方法的有效性和可行性。

基于小波變換的信號濾波在探地雷達(dá)中的應(yīng)用

本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 基于小波變換的腦電信號去噪方法 燕山大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書 學(xué)院：系級教學(xué)單位： 學(xué) 號 學(xué)生 姓名 專業(yè) 班級 題 目 題目名稱 題目性質(zhì) 1.理工類：工程設(shè)計(jì)（）；工程技術(shù)實(shí)驗(yàn)研究型（）； 理論研究型（）；計(jì)算機(jī)軟件型（）；綜合型（） 2.管理類（）；3.外語類（）；4.藝術(shù)類（） 題目類型1.畢業(yè)設(shè)計(jì)（）2.論文（） 題目來源科研課題（）生產(chǎn)實(shí)際（）自選題目（） 主 要 內(nèi) 容 基 本 要 求 參 考 資 料 周次第～周第～周第～周第～周第～周 應(yīng) 完 成 的 內(nèi) 容 指導(dǎo)教師： 職稱：年月日 系級教學(xué)單位審批： 年月日 ：表題黑體小三號字，內(nèi)容五號字，行距18磅。（此行文字閱后刪除） 摘要 i 摘要 腦電信號(eeg)是腦神經(jīng)細(xì)胞電生理活動(dòng)在大腦皮層或頭皮表面的總

基于小波變換的思想建立了遞歸bp網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測空調(diào)負(fù)荷,改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值的修改算法,引入了折扣系數(shù)法以提高近期預(yù)測精度,結(jié)合一實(shí)例進(jìn)行了空調(diào)逐時(shí)冷負(fù)荷預(yù)測,結(jié)果表明該方法預(yù)測精度高,適用于空調(diào)負(fù)荷預(yù)測。

利用小波多分辨率分析將地震動(dòng)加速度分解為多頻段小波分量,并運(yùn)用復(fù)模態(tài)方法推導(dǎo)其計(jì)算層間隔震體系在地震作用下的動(dòng)力響應(yīng)公式,討論各頻段地震信號及結(jié)構(gòu)響應(yīng)的能量分配。同時(shí)利用小波時(shí)頻工具分析地震動(dòng)能量在時(shí)頻域內(nèi)的分布對層間隔震結(jié)構(gòu)響應(yīng)的影響,進(jìn)而為考察地震動(dòng)非平穩(wěn)性對層間隔震結(jié)構(gòu)非線性分析的影響提供方法。利用小波分析的以上優(yōu)勢,對一典型層間隔震結(jié)構(gòu)分別進(jìn)行彈性和彈塑性分析,結(jié)果表明彈性體系在地震作用下的響應(yīng)可由該地震波各小波分量的響應(yīng)疊加而得,地震動(dòng)能量在時(shí)間上的集中會對層間隔震結(jié)構(gòu)響應(yīng)產(chǎn)生不利影響。

為了合理準(zhǔn)確的預(yù)測出邊坡變形程度,減少邊坡不穩(wěn)定帶來的損失,針對小波變換去噪理論與灰色模型預(yù)測方法的特點(diǎn),提出了一種基于小波變換理論的灰色模型預(yù)測方法來預(yù)測邊坡變形量。首先通過小波去噪,獲得具有更小隨機(jī)誤差的觀測數(shù)據(jù),然后利用灰色模型預(yù)測變形量,最后通過結(jié)果對比分析預(yù)測精度。通過實(shí)驗(yàn)證明,基于小波變換的灰色模型邊坡變形預(yù)測方法精度更高,效果更好,適合用于邊坡變形預(yù)測。

本文采用了不同小波函數(shù)及不同尺度參數(shù)對含強(qiáng)載波干擾的局部放電信號進(jìn)行連續(xù)小波變換，并對小波變換結(jié)果進(jìn)行了定量對比分析。仿真結(jié)果表明，在采樣頻率一定的情況下，不同的小波函數(shù)只有在各自的最佳尺度參數(shù)下對干擾的抑制能力才是最強(qiáng)的，因此，只有選取合適的小波函數(shù)及其最佳尺度參數(shù)才能更加有效地抑制周期載波干擾。

基于變壓器器身振動(dòng)信號的監(jiān)測方法是近年來國內(nèi)外研究的一種新方法,本文主要針對變壓器振動(dòng)機(jī)理及采集到的振動(dòng)信號進(jìn)行研究,利用小波變換在信號處理方面的強(qiáng)大功能,通過對實(shí)際運(yùn)行的電力變壓器振動(dòng)信號進(jìn)行時(shí)頻域分析處理,去除信號白噪聲。