基于小波变换模极大值的行波奇异性检测

为了准确检测用于输电线路故障测距的行波,把基于小波变换模极大值的信号奇异点检测原理应用于行波的时间特征提取,并结合小波消噪技术,在强噪声背景下实现了行波波头的精确定位.仿真表明上述方法是有效的.     

光纤陀螺干扰信号探测

介绍了一种利用小波模极大值检测光纤陀螺干扰信号的方法。对实测的光纤陀螺干扰信号采用连续小波变换,通过分析小波变换模极大值线的特点,提出了光纤陀螺扰动信号探测的小波模极大值线方法,并进行了实验验证。结果表明：小波模极大值方法能够有效的对光纤陀螺干扰信号进行检测和定位。     

基于小波的合成孔径雷达线特征提取方法

面向合成孔径雷达目标识别领域,针对目标线特征提取方法,重点研究了运用小波变换对雷达目标线特征提取效果的提高.简述了合成孔径雷达的特点及常用的雷达图像线特征提取算法.在此基础上,研究了基于小波分析的合成孔径雷达图像线特征检测方法,同时针对图像的特性引入局部统计的思想,提取良好的线特征,并通过对实际道桥图像的分析处理,验证了检测方法的有效性.     

基于子空间投影的舰船图像轮廓特征提取方法

特征提取技术是计算机视觉以及图像处理领域的一个研究热点,在各领域都取得了较为显著的应用成效。本文从舰船图像轮廓特征提取入手,通过正交化各类投影子空间,设计出一个舰船图像轮廓特征的二元损失函数,不断优化识别检测算法,验证本次基于子空间投影的舰船图像轮廓特征提取方法的分类性能与泛化能力。     

基于图像检测的船舶特征提取算法优化

传统船舶特征提取算法,无法完全对船舶特征进行提取,存在精度不够、无法有效提取特征点等问题。为有效解决此问题,提出基于图像检测的船舶特征提取优化算法。计算不同波段下船舶图像的灰度值,依据灰度值结合霍夫曼及分裂排序编码构建船舶图像特征提取示意图;设计基于图像的船舶特征点检测提取模型,确定图像中船舶特征点相关性。依据相关性进行船舶特征点的有效提取,并利用图像特征提取,完成船舶特征提取的优化算法,设计对比实验结果表明,改进后方法与传统方法相比,大幅提高船舶特征提取的准确性。     

基于小波变换模极大值的行波奇异性检测

为了准确检测用于输电线路故障测距的行波，把基于小波变换模极大值的信号奇异点检测原理应用于行波的时间特征提取，并结合小波消噪技术，在强噪声背景下实现了行波波头的精确定位。仿真表明上述方法是有效的。     

一种去噪声的轮廓提取算法

轮廓是物体的一个重要特征,轮廓提取的好坏对后续的目标定位、特征提取、识别和分类有着重要的影响.文中在现有方法的基础上,提出了一种新的轮廓提取方法.首先,在经典Otsu算法基础上,结合图像的熵给出了一种图像分割阈值选取方法;然后通过划分单元块,统计非零像素个数,去除噪声块,合并单元块,再次去除噪声块获得目标区域;最后采用4-邻域方法提取目标区域的轮廓.实验结果显示,改进的算法能够有效分割出目标,设计的目标轮廓提取方法能够有效去除噪声的影响,获得封闭的、单像素宽度的外轮廓线,为后续的图像处理和目标识别奠定了良好的基础.     

有效保留图像细节的自适应图像消噪方法

采用小波图像降噪方法容易去除图像的边缘细节特征,导致关键信息丢失,提出一种有效保留图像细节的自适应图像消噪方法。采用局部二值拟合方法对图像进行二值化处理,提取图像的边缘轮廓特征并进行多尺度分割,采用局部区域梯度模特征匹配方法调整邻域的大小,对图像进行全局分割,从而有效保留了图像的细节特征,在此基础上利用变尺度的小波降噪方法实现图像自适应降噪。仿真结果表明,采用该方法进行图像消噪能有效保留图像细节特征,图像消噪输出的峰值信噪比较高,说明图像质量较好,性能优越。     

双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法

为清晰分辨船舶航行图像的边缘特征信息,提出双目视觉原理下的多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法。依照图像信息的测距处理方案,匹配必要的视觉性像素,完成基于双目视觉的舰船图像特征点标注处置。在此基础上,根据多尺度成像坐标原理,判定舰船图像的灰度信息,再通过计算轮廓特征系数的方式,实现双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法的应用。对比实验结果表明,与SIFT算法相比,应用新型特征点提取算法后,QDI系数指标出现明显提升的变化趋势,船舶航行图像的边缘特征信息得到清晰化分辨。     

无人船运行轨迹图像细化分割方法

为了提高对无人船运行轨迹的规划和识别能力,需要对运行轨迹图像进行细化分割,提出一种基于块匹配和边缘轮廓特征分割的无人船运行轨迹图像的细化分割方法。对采集的无人船运行轨迹灰度图像进行模板分块处理,对分块图像进行二值化分离,采用小波分解方法进行图像的边缘轮廓特征分解和尺度融合,结合统计特征重构方法进行运行轨迹的自适应信息增强,以增强后的轨迹图像为模板进行轮廓套索,实现轨迹图像的边缘轮廓特征提取,在分块图像中以边缘轮廓特征为基准线,实现无人船运行轨迹图像的细化分割。仿真结果表明,该方法进行无人船运行轨迹图像分割的特征分辨力较好,分割精度较高,挺高了图像的输出辨识能力。