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介绍一种基于小波变换的自适应医学图像边缘检测方法.实验结果表明:该方法可对图像边界进行敏锐检测,从而得到图像的细微特征.这些特点使得它特别适合于医学图像边缘的检测. 相似文献
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基于contourlet模极大值的图像边缘检测 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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基于小波变换的传感器故障检测技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了小波变换的基本理论及小波技术用于传感器故障检测的基本原理,给出了传感器故障检测方法,仿真实例证明了这一技术的有效性。 相似文献
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小波变换在电力机车主整流器故障检测中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于小波变换的小波信息熵,并利用其构造设备状态检测指标计算方法,将这种状态检测方法应用到电力机车主整流器故障检测中。通过各种不同故障状态仿真实验分析,表明这种方法是有效的,同时具有较强的抗干扰性。 相似文献
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基于数学形态学的遥感图像道路提取 总被引:1,自引:0,他引:1
从遥感影像上提取道路信息是一个重要的研究方向。首先读入遥感图像并对其进行增强处理;然后通过直方图均衡化选择合理的分割阈值,得到二值化图像;最后,基于数学形态学方法进行道路识别提取。利用ENVI+IDL,以高分辨率遥感图像IKONOS为数据源来验证方法的有效性。实验结果表明,该方法能够很好的提取遥感图像中的道路。 相似文献
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基于Canny边缘检测和聚合接续法的路轨边缘提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在铁路视频路障检测报警系统设计中,关键技术之一是提取路轨边缘以确定障碍物检测的有效范围,对范围内障碍物报警。本文提出一种基于Canny边缘检测技术和聚合接续法的路轨边缘提取方案。通过直方图均衡化,实现对原始图像的空间增强,突出图像细节,经过Canny边缘检测提取图像的边缘组合,采用本文提出的聚合接续法提取出符合条件的边缘组合中最长的两条线,并对其实施接续,可达到路轨边缘提取的目的。本算法经过MATLAB编程实现,并移植到TI的DM642视频开发板上进行硬件测试,能够有效地实现路轨边缘的提取,为铁路路障检测报警系统设计提供参考。 相似文献
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小波分析与Hilbert变换在25T型客车故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
小波具有多分辨特性,可以对信号进行多尺度变换,从而更精细地分析信号。Hilbert变换可以提取信号的包络。使用小波分析与Hilbert变换结合的方法,对采集的25T型客车轮对擦伤和动不平衡数据进行分析,小波分析可以滤去其噪声,得到近似和细节数据,Hilbert变换可以提取小波分解信号的包络。对处理后的数据计算功率谱和能量分布。通过对轮对擦伤数据、动不平衡和正常数据进行处理,处理结果显示了此方法可以有效地进行25T型客车的故障诊断。 相似文献
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基于集合经验模态分解和小波变换的轮轨力应变信号降噪 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除基线漂移的目的。对于高频噪声,则是采用小波阈值法进行去除。实测轮轨力应变信号的去噪处理表明了该方法的有效性。 相似文献
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列车实时定位是列车控制系统的重要环节。在安全苛求的现代列车控制系统中,列车定位系统需要在实现高精度列车定位的同时具备容错能力,以保证系统安全。针对列车定位的安全性需求,从保障列车定位系统的容错性能出发,利用低成本GPS接收机、惯性测量器件以及里程计等定位传感器构成列车组合定位平台,给出列车组合定位系统的结构与功能,将小波变换方法用于组合系统故障检测并制定相应的故障隔离策略,以H∞鲁棒滤波为基础设计联邦结构的多传感器容错信息融合算法用于定位计算。利用自制轨道推车进行的实验及仿真结果表明,组合定位系统能够满足列车定位的精度要求,并具有较强的容错能力,能够在不同定位条件下保证定位高效与安全。 相似文献
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为满足轨道交通全自动运行系统对铁路限界内异物检测提取的需求,改进帧间差分法,提出一种以帧间差分累积为基础的铁路限界内异物检测提取算法。算法针对图像序列帧匹配提取的轨道线为依据标定限界区域,通过多帧隔帧帧差法得到差分结果,根据铁路限界内道床纹理特征,通过数学形态学实现背景纹理的重构来降低背景噪声影响。最后,以侧向差分灰度的累积投影值来动态确定不同环境下的异物前景范围,并通过最大类间方差法提取得到前景目标。通过对47个路轨场景进行测试,算法对有前景目标场景的目标检测率为96.87%,定位提取过程的平均耗时为137 ms。实验结果表明:算法可完成对运动背景下的轨道限界内前景目标的定位和提取,具有较好的实时性和准确性。 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2014,(3)
针对传统信号灯检测方法中存在的弊端,提出了一种主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和圆拟合与分段随机Hough变换(Randomized Hough Transform,RHT)圆检测相结合的信号灯检测方法。该方法利用主成分分析结合圆拟合来简化图像的复杂背景,然后通过随机Hough变换进行分段圆检测,得到信号灯的准确位置,最后结合线路特征及信号灯的颜色特点,确定本股道有显示的调车信号灯。对调车信号灯图像进行仿真实验,结果表明,该方法检测准确度高,实时性好,并对有颜色信号灯的检测具有良好的检测效果,适合于对复杂环境中调车信号灯的准确检测和定位。 相似文献