基于可控金字塔的轮廓波变换构造及其应用

针对轮廓波变换存在频谱混淆现象等缺陷,利用满足精确重构条件的可控塔式分解替代轮廓波变换中的拉普拉斯分解,提出一种由非抽样可控金字塔和方向滤波器组实现的可控金字塔轮廓波变换SPCT(Steerable Pyramid Contourlet Transform).在该变换中,可控金字塔将图像分解为多个不同分辨率的细节子带和一个低频子带,方向滤波器组再将各细节子带分解为方向子带.该变换去掉了可控金字塔的抽样环节,方向分解具有高度灵活性,因而具有平移不变性.利用可控金字塔轮廓波变换SPCT 对Lena图像进行自适应图像去噪,并与基于小波变换和轮廓波变换的去噪算法进行比较.实验结果表明,利用本文提出的算法能有效地抑制频谱混淆现象,并且更有效地保持了细节和纹理,其峰值信噪比和视觉效果均有较大改善.     

基于contourlet模极大值的图像边缘检测

现存的基于空间域或小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘。本文提出在contourlet变换子带上搜索模极大值的图像边缘检测算法。通过适当地调节变换各尺度上的分解级数得到具有抛物线型尺度的基,另使其满足方向消失矩条件,则contourlet变换获得对图像中分片光滑边缘的最佳逼近。对原图像进行非下采样contourlet变换,然后对各子带进行阈值处理。由于contourlet变换子带不同于小波子带的全新特点,根据各方向子带代表的方向及其梯度方向,子带上各样本点与其梯度方向上相邻点比较模值即得变换系数模极大值。该算法不需经过复杂的连接模极大值点操作,亦可得到较高的边缘检测性能,较大地降低了计算复杂度。实验显示本文算法所提取的边缘更加逼近图像真实边缘,且具有较低的计算复杂度。     

基于优化TCQ的小波域图像编码

本文提出一种基于优化网格编码量化(TCQ)的小波图像编码方法。该方法首先利用小波子带间的相关性对小波系数进行改进四叉树遍历扫描,然后对扫描后的非零系数采用一种优化TCQ进行量化,最后将量化系数进行熵编码。由于优化TCQ方案利用不同子带小波系数的重要性进行不同精度的量化,因此所提出的小波图像编码方法比经典的零树编码取得更好的率失真性能,同时还具有编码复杂度适中的优点。实验验证了方案的有效性。     

改进的EWT方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

高速列车轴承的故障特征提取较为困难,针对这一问题,在经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的基础上,提出了一种基于频谱趋势与频带合并的改进EWT方法,并将其应用于高速列车轴承的故障诊断。该方法首先利用经验模态分解,根据IMF分量判断准则,提取故障信号的频谱趋势,从而得到初始的频谱分界点;然后计算各初始频带的故障信息判断指标,得到自适应阈值,判断初始频带的有效性,通过对无效频带的合并完成频谱的重新划分;最后进行经验小波变换,将各频带通过正交滤波器组,对得到的各分量信号进行Hilbert变换,得到轴承的故障特征频率。通过仿真和试验验证,改进后的EWT方法可以准确地提取出轴承故障特征频率的基频和倍频成分,有效地确定轴承故障。     

一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法

针对传统图像边缘检测方法中出现噪边、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值噪声抑制和尺度相关子带关联算法进行边缘检测,可以很好地减弱噪声;低频部分利用修正的形态算子进行形态学边缘检测,能够检测出弱边且定位准确;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确.     

基于自适应多尺度积阈值的钢轨裂纹红外图像增强

利用红外热波技术检测钢轨斜裂纹伤损所得的红外图像存在整体亮度偏暗、边缘对比度低和纹理细节模糊的缺点,对测量裂纹的扩展深度不利。对此,本文提出一种基于非子采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的自适应多尺度积阈值AMPT(Adaptive Multiscale Products Thresholding)钢轨裂纹红外图像增强算法。对图像进行NSCT分解得到不同尺度不同方向上的子带系数,由子带系数自适应地确定阈值并调整增强函数,将阈值作用于每一子带的多尺度积,对阈值化操作后的子带系数进行增强处理和逆变换,实现图像增强。实验结果表明:该算法在抑制噪声和提高图像整体对比度的基础上,有效突出了目标图像的边缘,对裂纹内部微弱细节纹理的增强效果优于其他传统的红外图像增强方法,为进一步提取代表裂纹深度的关键像素提供了有力支撑。     

基于子矩阵移位法的大围数LDPC码设计

通过分析LDPC码在Tanner图中的环在校验矩阵中形状的基础上,提出了四环、六环的检验算法。针对LDPC码的短环对码性能有重要影响,提出了1种围数为8的LDPC码的设计。算法首先对3个不同的子矩阵分别进行移位运算,每1个子矩阵与它们移位后生成的新的子矩阵共同组合生成1个新的子矩阵,然后将新生成的3个子矩阵组合成1个矩阵,最后将该矩阵转置后用单位矩阵以及单位矩阵的移位矩阵随机扩展即可得到校验矩阵。利用本文提出的校验矩阵所对应的生成矩阵对随机信息进行编码,在AWGN信道下的仿真结果表明具有逼近随机LDPC码的误码率性能。     

基于粉红噪声的语音增强算法性能评价研究

各种不同的语音增强算法都有各自的优缺点,对于现有的语音增强算法的存在,缺少系统化的性能评价,找出合理评价语音增强算法性能的方法有利于对算法进行改进.本文全面考虑基于不同原理的语音增强算法,针对粉红噪声环境,选取各类算法中经典的具有代表性的4种语音增强算法:维纳滤波法、最小均方误差法、信号子空间法及小波变换法,在此基础上...     

基于混沌映射和视觉模型的信息隐藏算法

隐蔽性和隐藏容量是信息隐藏系统的两个重要特性,同时信息隐藏系统还必须具有一定的安全性.本文充分考虑以上特性,利用混沌映射和人类视觉模型,提出一种大容量的离散余弦变换域信息隐藏算法.首先将载体图像分成互不重叠的8×8图像块,并对各图像块分别进行离散余弦变换,然后将密钥作为混沌系统初值映射生成混沌序列,以此序列确定嵌入秘密信息的图像块位置,并利用人类视觉模型计算的JND值进行图像块中可用DCT中频系数对的选取,最后通过调整中频系数相对幅值策略自适应地嵌入秘密信息.仿真结果表明该算法不仅具有大的隐藏容量,而且秘密信息具有非常好的视觉不可见性,同时对JPEG压缩、剪切、中值滤波和高斯噪声等常见的攻击具有较好的鲁棒性.     

基于小波分解改进算法和峭度最大原则的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号具有非平稳性以及工作情况下难以获得故障频率的情况,文章提出了一种基于小波分解改进算法和峭度最大原则对滚动轴承进行诊断的方法。首先,对小波分解改进算法进行验证,发现小波分解改进算法能够很好地克服小波分解传统算法过程中出现的频率混淆问题;然后,在小波分解改进算法的基础上,利用峭度最大原则选取故障频段,对其进行Hilbert包络解调和傅里叶变换来查看故障频率,最后通过美国凯斯西储大学实验室提供的数据对上述方法进行验证,并与小波分解传统算法进行了对比。结果表明,基于小波分解改进算法和峭度最大原则的故障诊断方法能够更加精准地识别故障频率,克服主频偏移的问题,有效地解决频率折叠现象和真实频率的映像问题,具有较好的可行性和优越性。