谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。     

基于结构聚类的图像去噪

为了克服传统BM3D去噪算法的不足,根据图像局部结构相似性提出了基于结构聚类的图像去噪算法。首先根据均值进行粗聚类构成块群;其次利用鲁棒数据归一化构造结构相似子群;最后对子群进行去噪,如果子群容量大于1,运用BM3D对该子群进行去噪处理,反之,运用基于阈值的DCT去噪算法对该块进行去噪。实验结果表明,该算法保护了图像的结构信息,相对于传统BM3D算法提高了图像的视觉效果。     

基于小波变换和Tucker分解的彩色图像数字水印

提出了一种通过小波变换和Tucker分解将水印信息同时嵌入彩色图像R、G、B通道的水印算法。首先对彩色图像R、G、B三通道进行小波变换,然后将获得的三个低频系数构成三阶张量,再经过Tucker分解后获得核心张量,通过在核心张量中嵌入水印信息使得水印信息扩散到原彩色图像的R、G、B三个分量中。通过实验表明,本算法对于压缩、噪声、滤波、缩放等攻击具有一定的鲁棒性,并与在同样嵌入规则下,直接将Tucker分解应用于彩色图像的算法比较,该算法具有更好的稳定性。     

基于图像邻域特性的高斯噪声去噪

针对传统高斯噪声去噪算法残余噪声较大的不足,根据噪声对图像视觉的影响,提出了基于像素邻域相关性的去噪算法.首先运用邻域像素的连续性判断像素点是否位于平滑区内;其次对非平滑区根据边缘和纹理的局部连续性运用形态学提取图像边缘和纹理进而定位噪声点;最后对平滑区内的噪声运用自适应邻域进行去噪处理,对非平滑区的噪声仅利用非平滑区的邻域进行平滑,实现了对高斯噪声先定位再去噪.经实验结果验证:与传统方法相比,该算法较好地抑制了图像平滑区内噪声,提高了去噪后图像的视觉效果.     

基于改进迭代最近点算法的接骨板贴合性快捷计算方法

为了快速计算出接骨板在断骨表面的最佳贴合位置,以减少手术中接骨板反复调整的次数,提出了一种基于改进迭代最近点（ICP）算法的接骨板贴合性快捷计算方法。首先,由医生指导在断骨表面选取贴合区域,并利用接骨板表面点的法向量之间的夹角提取接骨板的内曲面点云;然后,在对两组点云模型进行平滑处理并采用格点采样的方式来简化点云模型后,利用点云之间的特征关系进行初始配准;最后,对接骨板内曲面点云模型进行边界及内部特征关键点提取,并采用K-维树（KD-Tree）搜索邻近点,对接骨板的特征关键点和断骨表面选取区域执行ICP精确配准。以胫骨为例进行实验,实验结果表明,所提算法相较于近年所提配准算法在保持较高配准度的同时提高了配准效率,能够实现胫骨不同受损类型与接骨板之间的快速配准,并且对其他受损骨骼具有通用性。     

基于兼容性网格分割的骨骼参数计算

为了解决骨骼参数难以测量的问题,提出一种利用网格分割结果计算参数的方法.首先对骨骼网格模型在提取少量特征点的基础上进行语义分割;然后将分割得到的模板借助基于Laplacian变形的非刚性配准,指导同类骨骼模型实现快速兼容性分割;最后结合网格分割结果及特征点计算出骨骼的主要形态参数.实验结果表明,该方法仅需少量的用户交互就能获得较好的测量效果,结合模板的策略也支持大批量骨骼模型的参数测定.     

立洲RCC拱坝蓄水过程应力变形特性分析

基于立洲RCC拱坝温度场全过程仿真分析成果,考虑施工期残余应力,分析大坝蓄水过程中在温度荷载、水荷载、渗透压力和自重作用下坝体应力变形特性及发展规律,探寻真实工作状态下与设计荷载作用下大坝应力特性差异,并结合类似工程蓄水监测成果对立洲大坝的蓄水安全情况进行分析和评价。分析结果表明,大坝实际应力、变形性态与传统算法结果相比差异显著,大坝在蓄水过程中处于弹性范围内,工作状态正常。     

基于局部线性嵌入的数字水印

提出了一种基于局部线性嵌入(LLE)的水印算法,它对仿射变换具有鲁棒性。该算法通过LLE内在的稳健性改善了鲁棒性。随机产生的水印被嵌入到局部线性嵌入的重建权的系数中。在提取水印时,水印几乎可以用像嵌入时一样的过程来提取。实验结果表明,该水印方案对仿射变换的鲁棒性较好。     

一种移动对象数据库的自适应更新方法

更新频率的选择是移动对象数据库领域的一个难题.基于局部线性化思想,给出移动对象的常速率及常加速度-常角速度动态模型.接着,模糊逻辑定量化方法被用于描述移动对象的状态及推算误差.综合考虑推算距离误差、速度变化、时间间隔等多种因素,一个"或"门计算单元被用以判断是否需要更新.利用地图匹配的计算结果,根据道路的特征,提出自适应选择动态模型的方法.最后,用跑车实验验证了所述算法性能.本算法高度可配置,能够在自适应选择更新频率的情况下,较忠实记录移动对象状态信息.