基于血流图双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法

提出了一种基于血流图与双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法．首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后将人脸血流图进行一级双树复数小波分解,保留分解后的4个低频子带并分别进行傅里叶变换,得到每个低频子带的特征矩阵,分别计算4个子带的欧氏距离并进行简单的加法融合,再用三阶近邻分类器得到最终的识别结果．为了减小算法的时间复杂度,我们对血流模型进行简化．实验结果表明,本文所提的方法有较好的识别结果．而简化的血流图相比原模型的识别率没有明显的下降,甚至某些情况下还稍高于血流模型,说明本文的方法是有效的．     

一种基于小波多分辨率特征的彩色纹理图像检索

通过分析图像YCbCr空间的纹理与色彩特征,对色彩图像进行M带小波分解,提出了一种基于小波多分辨率特征和关系函数来计算图像相似度的彩色纹理图像检索方法.将小波分解后的16个子带系数作为图像的原始特征;运用模糊C均值算法对原始特征聚类分析,最后采用关系函数对查询图像和目标图像的模糊特征进行相似度计算,得到用户需求的图像.实验表明,该方法可以实现有效的图像特征提取,并能很好的检索出用户需求的图像.     

基于小波变换和线性判别分析的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解和线性判别分析结合以达到人脸识别的方法.首先对人脸图像作小波分解,并将分解后的低频系数进行线性判别分析进一步降低人脸特征向量的维数,最后利用最近邻分类器进行分类识别.实验表明,该方法的正确识别率高于传统的特征脸识别方法.     

基于Kohonen神经网络的图像超分辨率处理算法

提出一种小波变换、Bézier曲面插值和神经网络相结合的方法,并将该方法应用于图像处理中,对图像进行超分辨率处理,以提高图像质量.首先将原图像作为低通部分,然后对小波分解后的相应高频子带进行Bézier曲面插值,再对插值后的高频子带分别进行神经网络学习重建恢复各高频子带图像,以近似更高频的细节,最后通过小波逆变换获取比原图分辨率更高的图像.模拟实验结果表明与小波插值方法相比,所提出的算法能进一步提高图像的质量和分辨率.     

中国航空网络的多分辨率小波分解研究

为解决航空网络中节点与边数量过多导致整体特征分析计算量大的困难,提出了基于多分辨率小波分解理论的复杂网络数据压缩方法,论证了选用Haar小波基进行航空网络小波分解的适用性及分解形式,提出了确定网络分解层数和分解后还原参数的方法.对2011年5月我国163座通航城市和2 198条航线构成的复杂航空网络,选用Haar小波基对该网络的邻接矩阵进行4层小波分解,得到的网络最低频子带10×10阶矩阵,包含了原网络的大部分信息.实证研究结果表明:利用分解后的最低频子带可以还原出原网络节点城市的平均度、平均最短路径长度和聚类系数.      

基于小波变换的图像融合算法研究

提出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法；总结出基于小波分解子图像面积比和低频系数均方根误差2个标准，来确定最佳小波分解层数的方法。通过仿真实验，对分解层数、区域大小对该融合方法的性能影响进行了比较分析，并得出融合结果，将其与金字塔算法融合结果进行了比较。实验结果表明，该融合方法是十分有效的。     

基于小波的路面裂缝识别研究

应用基于小波变换的图像分解和重构方案可以进行公路路面裂缝的检测与识别。首先对路面图像进行多分辨二维离散小波分解,根据在每个尺度2j上小波系数模最大值和相位(梯度方向)这两个分量的大小确定边缘的位置,进一步变换小波分解系数,达到去除噪音,加强裂缝边缘的效果。并通过实验分析和讨论了不同的小波基、不同分辨率水平、重构中使用的分解子图像对路面图像裂缝分割的影响,最后用简单的阈值技术生成二值图像,把裂缝从背景图像中分离出来。     

考虑连接性的路网划分算法

针对传统K均值聚类算法在非均质路网划分应用中的不足,将路网连接性融入算法,解决其在路网划分应用中聚类结果不连续的问题.先使用最大最小距离算法确定初始聚类中心和路段差异性,并以聚类评价指标ANSK确定K值;然后统计连续时间间隔下路网划分结果的动态频数,合并和拆分不稳定的“噪声”路段,提高划分子区内路网的紧凑性.最后,基于现实路网中的车牌照自动识别实测数据,对改进的聚类方法进行了验证.将算法得到的划分效果与K均值聚类算法和Ncut算法进行对比,并对子区做宏观基本图分析.结果表明,改进后的K均值聚类算法在保证自身原有聚类优势下,可以有效实现连接性约束下的路网划分.     

一种基于激光与视频信息时空数据融合的行人检测方法

针对城市交通行人安全问题,本文提出了一种基于激光与视频数据融合的行人检测方法.通过激光与视频数据空间和时间上的融合,将激光数据映射到图像坐标;在激光聚类过程中,采用K-means 聚类算法对激光云点进行聚类分析,然后运用行人宽度模型提取候选行人区域;在基于图像的行人检测过程中,选取头肩、躯干以及腿部人体特征部位,采用Haar-like 特征集和Boosting 算法进行训练,得到部位检测器;最后,基于贝叶斯决策的组合策略对候选行人区域进行有效判定.实验结果表明,本文所述算法有较好的检测精度和实时性能.     

基于概率支持向量机方法的人脸识别

针对智能会议场景对人脸识别的特殊情况,通过依据检测、跟踪得到头部区域与人脸区域的面积比,选择正面的人脸进行识别,降低了人脸姿态对人脸识别的影响.在分类方法的选择上,采用支持向量机方法,并对支持向量机方法进行了概率建模,分类器输出结果是测试人脸属于每类的概率.实验结果表明:该方法不仅使人脸识别的精度得到了提高,还提供了其属于所在类中的可信程度.     

基于TQWT和稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法

基于稀疏表示理论,提出了一种采用可调品质因子小波变换(TQWT)的滚动轴承故障诊断新方法,分析了包含早期故障成分的原始采集振动信号的特点和早期故障信号的特性,研究了稀疏表示模型在解决故障特征提取问题和故障类型识别问题的应用;运用TQWT将原始信号转换为一组子带小波系数集,研究了利用迭代收缩阈值算法提取出稀疏小波系数的有效性和谱峭度对故障冲击信号敏感的特性,通过计算各子带信号分量的谱峭度,选取包含故障信息明显的子带小波系数,建立了包含稀疏故障信号分量的故障特征提取方法;利用提取出的故障信号稀疏表示分类模型,实现了基于稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法。试验结果表明:在凯斯西储数据集上,提出的故障特征提取方法在剔除干扰成分方面有显著效果,提出方法对于4种类型数据的平均诊断准确率为99.83%,对于10种类型数据的平均诊断准确率为97.73%;与只运用TQWT和迭代收缩阈值算法进行故障特征提取的方法相比,故障诊断精度提高了11.60%,算法运行时间减小8%;在QPZZ-Ⅱ旋转机械平台采集到的振动数据集上,提出的方法对于4种类型数据的平均诊断准确率为100%;与传统小波去噪方法相比,准确率提高了35.67%,算法运行时间减小了7.25%。可见,本文提出的方法可以有效解决滚动轴承故障诊断问题。      

机车仿真器视景系统中的图象处理

为了满足视景仿真中空间分辨率的要求，将传统的几何变换和小波变换相结合，提出了一种改进的图象放大算法。该算法能够在不丢失高频信息的条件下放大图象，使得放大后的图象画面清晰，细节丰富。为了叠加信号灯，提出了基于模式识别的区域连接增长算法，该算法能够自动跟踪信号灯的位置和大小。     

基于K-L变换的人脸识别系统

围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究.主要有:运用灰度投影提取出在简单背景中的人脸图像,进行归一化操作;以类间散布矩阵作为产生矩阵,通过K-L变换降维并提取出代数特征,为了减少计算量,运用了奇异值分解,最后用最小距离分类器分类对图像进行分类.实验结果表明本方法的有效性.并且对人脸姿态,表情,光照等都具有一定的免疫性.     

小波神经网络改进结构及其学习算法

论述了小波神经网络用于信号分类识别的模型结构,在此基础上,充分利用小波变换时频分析的局部化特性,提出了一种改进的网络结构,建立了非显式小波的网络的学习算法。计算机模拟表明,该结构提高了信号分类识别的精度和灵敏度。     

Infrared and visible image fusion based on region of interest detection and nonsubsampled contourlet transform

In order to enhance the contrast of the fused image and reduce the loss of fine details in the process of image fusion,a novel fusion algorithm of infrared and visible images is proposed.First of all,regions of interest(RoIs)are detected in two original images by using saliency map.Then,nonsubsampled contourlet transform(NSCT)on both the infrared image and the visible image is performed to get a low-frequency sub-band and a certain amount of high-frequency sub-bands.Subsequently,the coefcients of all sub-bands are classified into four categories based on the result of RoI detection:the region of interest in the low-frequency sub-band(LSRoI),the region of interest in the high-frequency sub-band(HSRoI),the region of non-interest in the low-frequency sub-band(LSNRoI)and the region of non-interest in the high-frequency sub-band(HSNRoI).Fusion rules are customized for each kind of coefcients and fused image is achieved by performing the inverse NSCT to the fused coefcients.Experimental results show that the fusion scheme proposed in this paper achieves better efect than the other fusion algorithms both in visual efect and quantitative metrics.     

航空发动机转子碰摩故障瞬时频率诊断方法

分析了航空发动机转子碰摩故障振动信号的基本特征,提出了故障信号瞬时频率诊断方法。运用解析小波将故障信号变换到小波域,利用小波系数的振幅和相位信息综合确定瞬时频率,根据瞬时频率的特征诊断故障,并对比了故障信号瞬时频率诊断方法与窗口Fourier变换方法故障诊断结果。数值分析结果表明:利用瞬时频率诊断方法提取碰摩信号的瞬时频率比利用窗口Fourier变换得到的结果更精细,并可获得用短时Fourier变换无法得到的一些瞬时频率曲线。     

小波域中值滤波的图像去噪方法

提出了小波域中值滤波的去噪方法,在去除高斯白噪声的同时能有效地去除脉冲噪声.此方法是在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后选择相应的门限进行降噪处理.仿真实验表明该算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节,其滤波效果优于小波软阀值去噪.