基于小波变换的针叶苗木彩色图像分割

针对传统图像增强算法在处理有大量噪声、光照不足或不均匀的图像,尤其是实际现场的带钢表面图像时效果较差的问题,提出基于小波变换的图像增强算法,将其应用于冷轧带钢表面缺陷图像的增强中。对比实验结果表明,该方法的增强效果和抗噪性能明显优于传统算法。

通过对木材图像进行3尺度的小波变换,在高频内判断并提取噪声点,最后对确定的噪声点进行平滑处理,用峰值信噪比、均方误差值和灰度曲线对去噪效果进行评价。研究结果表明,该方法不仅对木材图像具有明显的降噪效果,也能最大限度的保留有用的木材纹理信息,同时本文采用的灰度曲线(profile)可以直观地分析图像的去噪效果。

以300个木材样本为对象,研究了基于多分辨率灰度共生矩阵参数的木材表面纹理的分类方法.以灰度共生矩阵特征参数的相关性为依据,确定以"角二阶矩"、"对比度"、"相关"、"方差"、"均值和"5个参数描述木材表面纹理.用symlet4小波对木材图像进行了2级分解,在小波重构域,以一级重构的水平细节h1、垂直细节v1、对角细节d1、二级重构的近似a2、水平细节h2、垂直细节v2、对角细节d2共7个图像的23个特征参数构成多尺度参数体系.以bp神经网络进行了纹理分类验证,正确率为94.0%,优于单分辨参数方法(87.5%).实验表明:多分辨参数可以更细致地描述木材的纹理特征,并能提高分类正确率.

针对视觉导航agv的道路标线中心线提取,提出了一种新型的基于hsi图像分割的方法。该方法首先将原始的rgb图像转换成hsi图像,在此基础上完成图像分割。图像分割所获得的单色位图,经过图像形态学的处理,包括开运算、腐蚀、差运算等,最终可提取出道路标线的中心线。对实际道路图像数据的实验验证了该方法的有效性。与原有方法相比,该方法所需运算简单,实现该方法所需硬件资源消耗小,适合基于嵌入式系统开发的视觉导航agv。

在不完全树型小波分解基础上将纹理和颜色特征进行融合,提出了适合彩色纹理图像分析的新的特征,它比单纯的灰度纹理特征或颜色特征具有更强的分类能力同时还利用20类真实彩色自然纹理图像对塔式小波分解、不完全树型小波分解和小波包分解进行了多特征融合的分类比较,实验结果表明:不完全树型小波分解的特征级融合表现出良好的分类性能和抗噪能力

在低能见度条件下,增强道路标牌图像有利于提高驾驶员的视觉辨识度,从而保证交通安全。本文通过分析小波理论,论证小波变换用于图像增强的适用性,提出基于小渡变换的道路标牌图像增强的思路。构建雾天条件下道路标牌的增强实验,对比分析小波变换和传统灰度拉伸的实验结果。研究结果表明:小波变换能对道路标牌图像的噪声进行抑制,并较好地增强图像特征。

在对航空影像中的建筑物进行识别提取时,建筑物顶部的轮廓信息是一个重要的判断依据。基于航空影像建筑物个数繁多、形状复杂,且存在较多的干扰信息,提出一种新颖有效的建筑物识别方法:首先,利用改进标记分水岭算法提取建筑物区域。然后,对每个分割得到的建筑物区域,提取其轮廓,对轮廓进行基于平稳小波变换的仿射不变量计算,并构造建筑物模型数据库,利用相关系数实现了建筑物的有效识别。

强化木地板表面质量的图像检测技术在我国尚属空白。本文将遗传算法应用于强化木地板表面缺陷的图像分割,利用最大熵准则作为算法的适应度函数。实验表明,该算法可较准确地分割出强化木地板的表面缺陷,是一种有效的图像分割方法。

采用最佳阈值法、最大类间方差法、最小误差法分别对多幅典型的破损道路标线图像进行分割,通过分析对比确定用最小误差法分割道路标线图像效果较好。但是采用最小误差法分割道路标线存在无法正确分割出细节的缺陷,为改善图像的分割效果,进一步探讨并决定采用基于最小误差的动态阈值法对道路标线图像进行分割。通过对比全局阈值法和动态阈值法的优缺点,并结合两者的优点,提出了动态阈值结合全局阈值的方法分割道路标线图像,取得较好的效果。

以180幅木材样本图片为对象,研究以小波变换方法提取特征参数,分析几种小波基的特点和性质,最终以对称性为依据,选择使用sym4小波对图像进行二级小波分解,可以得到一级水平细节hl1、垂直细节lh1、对角细节hh1,二级的近似ll2、水平细节hl2、垂直细节lh2、对角细节hh2共7个子图,提取整幅图像的熵和每个子图小波系数的均值及标准差作为特征参数。将木材纹理按照直纹、抛物线和乱纹3种纹理的分类标准,以bp神经网络作为分类器进行了木材纹理分类的验证,并与灰度共生矩阵的方法进行了对比。试验表明:采用小波变换的方法对木材纹理特征进行描述,不但提高了分类的准确率,重要的是缩短了运算时间,可以达到在线监测的要求。

复杂场景中的图像分割是当前图像分割中的一个难点,给分割算法带来了更大的挑战.基于深度学习的算法基于统计学理论,相比传统的神经网络,深度学习能够进行更深层次的学习,因此准确率大大提升,本文研究了一种深度信念网模型,加入dropout策略,并且进行改进,最后把模型应用于施工现场勾机的图像分割与识别.实验证明,改进的深度信念网模型算法可以有效的识别复杂场景中的图像.

某建筑物的发生了变形,通过变形监测的方式得到了一序列变形观测数据并且进行了细致分析。本文利用mallat算法,对实测数据进行小波变换,消除观测噪声,提取有用信息,通过对这些信息研究分析,对建筑物变形进行几何分析和物理解释。

对建筑物进行沉降监测并预报其变化趋势,能有效保障建筑物的安全性。本文提出一种基于小波变换的arma模型用于建筑物沉降预报。利用小波多尺度分析将沉降监测数据分解为高频信号和低频信号,并分别采用arma模型进行预测,然后将各序列预测结果进行合成,得到最终预测结果。并以青岛市某高层建筑物监测数据为例,分别采用传统arma模型以及基于小波变换的arma模型进行预报对比分析,结果表明基于小波变换的arma模型取得了较高的预报精度。

1 中英文资料对照外文翻译文献综述 一种在线图像编码识别系统的设计 摘要：本文介绍了在线图像编码字符识别系统的设计与实现过程，对其中 重点环节进行了分析与研究，给出了主要环节问题的解决方法，在识 别算法上，结合模板匹配与特征识别，提出了基于特征加权的模板匹 配算法，该算法对提高字符识别率提到了较好的作用。 关键词：图像处理;模式识别;特征加权;软件设计 0引言 图像编码字符识别的研究目前仍是国内外一个重点研究课题，它具有 广泛的应用背景，比如车牌号码自动识别、邮政编码的自动识别、试卷自 动阅读、报表自动处理等，由于这种在线图像编码字符的识别都具有一些 共性，本文结合在线轮胎编码字符识别系统的设计，对一般图像编码字符 识别系统进行了阐述，对关键环节进行了研究与分析，该方法对其它在线 图像编码字符系统的开发具有一定指导意义。 1在线图像编码识别系统流程 在线图像编码字符识别系统主要

矿井配电网是单端供电系统,其中性点不接地或通过消弧线圈接地,当出现单相接地故障时,由于故障电流微弱,故障点位置很难查找。为解决这个问题,采用行波测距法通过检测故障点初始行波和故障点二次反射波分别到达母线检测点的时间来进行故障测距,该算法极大的提高了测距的可靠性。仿真结果证实了该方法的有效性和可行性。

基于小波变换的信号滤波在探地雷达中的应用

本科毕业设计（论文） 基于小波变换的脑电信号去噪方法 燕山大学毕业设计（论文）任务书 学院：系级教学单位： 学 号 学生 姓名 专业 班级 题 目 题目名称 题目性质 1.理工类：工程设计（）；工程技术实验研究型（）； 理论研究型（）；计算机软件型（）；综合型（） 2.管理类（）；3.外语类（）；4.艺术类（） 题目类型1.毕业设计（）2.论文（） 题目来源科研课题（）生产实际（）自选题目（） 主 要 内 容 基 本 要 求 参 考 资 料 周次第～周第～周第～周第～周第～周 应 完 成 的 内 容 指导教师： 职称：年月日 系级教学单位审批： 年月日 ：表题黑体小三号字，内容五号字，行距18磅。（此行文字阅后删除） 摘要 i 摘要 脑电信号(eeg)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总

基于小波变换的思想建立了递归bp网络模型来预测空调负荷,改进了网络权值、阈值的修改算法,引入了折扣系数法以提高近期预测精度,结合一实例进行了空调逐时冷负荷预测,结果表明该方法预测精度高,适用于空调负荷预测。

利用小波多分辨率分析将地震动加速度分解为多频段小波分量,并运用复模态方法推导其计算层间隔震体系在地震作用下的动力响应公式,讨论各频段地震信号及结构响应的能量分配。同时利用小波时频工具分析地震动能量在时频域内的分布对层间隔震结构响应的影响,进而为考察地震动非平稳性对层间隔震结构非线性分析的影响提供方法。利用小波分析的以上优势,对一典型层间隔震结构分别进行弹性和弹塑性分析,结果表明弹性体系在地震作用下的响应可由该地震波各小波分量的响应叠加而得,地震动能量在时间上的集中会对层间隔震结构响应产生不利影响。

为了合理准确的预测出边坡变形程度,减少边坡不稳定带来的损失,针对小波变换去噪理论与灰色模型预测方法的特点,提出了一种基于小波变换理论的灰色模型预测方法来预测边坡变形量。首先通过小波去噪,获得具有更小随机误差的观测数据,然后利用灰色模型预测变形量,最后通过结果对比分析预测精度。通过实验证明,基于小波变换的灰色模型边坡变形预测方法精度更高,效果更好,适合用于边坡变形预测。

本文采用了不同小波函数及不同尺度参数对含强载波干扰的局部放电信号进行连续小波变换，并对小波变换结果进行了定量对比分析。仿真结果表明，在采样频率一定的情况下，不同的小波函数只有在各自的最佳尺度参数下对干扰的抑制能力才是最强的，因此，只有选取合适的小波函数及其最佳尺度参数才能更加有效地抑制周期载波干扰。

基于变压器器身振动信号的监测方法是近年来国内外研究的一种新方法,本文主要针对变压器振动机理及采集到的振动信号进行研究,利用小波变换在信号处理方面的强大功能,通过对实际运行的电力变压器振动信号进行时频域分析处理,去除信号白噪声。