视频交通图像自适应阈值边缘检测

应用小波变换对视频交通图像进行边缘检测，研究了边缘评价指标、尺度对性能指标的影响及自适应阈值边缘检测，并与经典的边缘检测Sobel算子进行了对比。提出用大尺度滤波器去抑制原图像的噪声，可靠地识别噪声；而用小尺度滤波器为图像边缘精确定位，并构造出紧支二次B样条小波。结果表明，二次B样条小波边缘检测方法具有计算量小，抗噪能力和适应能力强，且有改进余地等优点，仿真效果也明显好于经典的Sobel算子。     

Novel Adaptive Beamforming Algorithm Based on Wavelet Packet Transform

An analysis of the received signal of array antennas shows that the received signal has multi-resolution characteristics, and hence the wavelet packet theory can be used to detect the signal. By emplying wavelet packet theory to adaptive beamforming, a wavelet packet transform-based adaptive beamforming algorithm (WP-ABF) is proposed . This WP-ABF algorithm uses wavelet packet transform as the preprocessing, and the wavelet packet transformed signal uses least mean square algorithm to implement the adaptive beamfonning. White noise can be wiped off under wavelet packet transform according to the different characteristics of signal and white under the wavelet packet transform. Theoretical analysis and simulations demonstrate that the proposed WP-ABF algorithm converges faster than the conventional adaptive beamforming algorithm and the wavelet transform-based beamforming algorithm. Simulation results also reveal that the convergence of the algorithm relates closely to the wavelet base and series; that is, the algorithm convergence gets better with the increasing of series, and for the same series of wavelet base the convergence gets better with the increasing of regularity.     

基于神经网络的手势识别

在机器人对手势识别的实验中，利用BP神经网络对连续手势进行识别。对采集到的彩色图像进行基于肤色的提取后，从复杂背景的彩色图像中划分出手部图像，进一步处理后输入神经网络进行识别。实验结果表明，该方法比较简单，识别效果也较为理想。     

左右轨道不平顺功率谱转换中心线功率谱的方法

利用关于左、右轨的轨道不平顺与关于轨道中心线的轨道不平顺之关系，借助周期图法谱估计和非线性最小二乘法的曲线拟合，把左、右轨的轨道不平顺功率谱密度等效转换成关于轨道中心线的功率谱密度。最后结合实例，给出了等效转换后的功率谱密度函数表达式的参数。     

小波变换在输电塔结构损伤位置识别中的应用

采用小波变换极大值在多尺度上的变换规律表征信号突变点的性质,从而确定信号有无奇异点并确定其位置,进而对等截面悬臂梁进行损伤位置识别。然后将该小波变换方法应用于大型输电铁塔的损伤位置识别。考虑到对大型结构施加荷载和监测变形曲线较为困难,提出了利用环境激励下的加速度响应沿高度变化的曲线作为基本信息进行小波变换的识别方法。结果表明,该方法能有效地识别沿高度刚度均匀分布或渐变的高耸格构式塔架的损伤位置,对存在刚度突变的塔架无法有效地识别刚度突变处的损伤。     

间接接触网自动检测方法的研究

提出了一种通过对受电弓状态的检测,间接判断接触网是否有故障可能的方法。利用图像处理技术,采用霍夫变换分析采集受电弓图像的倾斜角度。建立受电弓形状模板,提出受电弓重合面积比这一参数,利用模板匹配法分析受电弓形变情况。实验证明,该方法可以有效判断受电弓的倾斜和变形情况,从而实现接触网故障报警。     

基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量方法

针对现行接触网定位器倾斜度检测方法效率低下、精确度不高的现状,研究基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量方法.应用图像分割、剔除干扰线、图像细化等算法,对采集到的接触网定位装置的图像进行处理;然后用改进的Hough变换检测细化后的图像,对图像中相邻的特征象素点进行聚类并做感知编组;最后用随机Hough变换(RHT)...     

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。     

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.     

On a Fast P-ary m-Sequence Transform

m-sequences have been used widely in many applications,but the corresponding computation of the correlation-detection is overwhelming N^2 operations,where N is the length of the m-sequence,such that it is unpractical. In this paper,a transform from p-ary m-sequence matrices to generalized Hadamard Matrices is developed;and then by the fast generalized Hadamard matrices transform,a fast p-ary m-sequence transform is developed.The results show that the computation can be dramatically reduced from N^2 to NlogpN operations,so the fast p-ary m-sequence transform could enable a rapid correlation-detection at the receiver.