基于小波灰度共生矩阵的植物分类研究

为了解决塔式小波分解中丢失高频信息的问题,提出了将塔式小波分解和灰度共生矩阵融合的方法,生成小波灰度共生矩阵特征来描述植物叶子纹理,结合具有尺度、平移和旋转不变性的形状特征,生成一组有效的分类特征向量来对植物种类进行分类预测。用支持向量机(support vector machine,SVM)等分类器对两组实验数据进行分类测试,分类准确率分别达到了97.2426%和96.7972%。实验结果表明,小波灰度共生矩阵特征能够有效地描述植物叶子纹理特征,具有很强的分类能力。     

基于小波变换的车辆牌照定位研究

车辆牌照的准确定位是智能交通中车辆牌照识别技术的关键,提出一种基于小波变换的车牌质心定位方法,该方法可以很好地解决复杂背景与光照下的车牌定位.经过小波分析的车牌图像利用数学形态学进行车牌特征提取,对特征提取后的车牌图像采用连通区域质心的方法对车牌进行定位,最终得到车牌的准确区域.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,是一种有效的车牌定位方法.     

中心差分卡尔曼平滑器

针对一类非线性离散系统的状态平滑问题, 本文设计了一种中心差分卡尔曼平滑器(CDKS). 文中基于最小方差估计准则, 详细推导了非线性系统的状态最优平滑递推公式, 并采用中心差分变换来近似计算状态的后验均值和协方差. 相比于传统中心差分卡尔曼滤波器(CDKF), 所设计的CDKS算法有效提高了非线性状态的估计精度, 拓展了中心差分变换的应用范围. 仿真实例验证了所提出平滑器的可行性和有效性.     

彩色数字图像的脆弱数字水印

针对彩色数字图像局部区域内容保护和认证,研究了彩色数字图像的脆弱数字水印.为了保证水印的安全性,利用三维二值混沌序列对原始二值水印图像进行加密,对提取的加密二值水印图像进行解密.嵌入载体图像的水印和从嵌入水印的图像中提取的水印均是加密水印.将彩色数字图像中被保护区域的三个分量的小波变换域分别嵌入加密水印,以保护其内容的完整性和不可篡改性.采用模运算实现水印的嵌入和盲提取.理论分析和实验结果表明,该脆弱水印算法对彩色数字图像保护区域内的任何篡改,都能够正确地检测和定位.     

改进离散平稳小波变换在压力信号消噪中的应用

提出基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法,并将该方法应用于压力信号消噪,取得了优于传统小波消噪的效果。方法利用平稳小波的冗余特性,解决了传统二进小波变换降噪方法在奇异点存在振荡效应的不足,同时将尺度系数的噪声与各层噪声强度不同纳入分析。利用噪声强度估计各分解层阈值,对尺度和小波系数同时进行自适应降噪。将该方法应用于压力信号消噪,并与传统离散二进小波进行比较,证明了方法的可行性和有效性。     

基于提升小波变换的冲击性负荷电能表设计

分析了提升小波变换的分解原理,提出了基于提升小波变换的冲击性负荷电能计量新方法,并进行了冲击性负荷电能表的硬件设计。与传统电能表相比,该电能表能适应冲击性负荷情况下电流动态范围大、频带宽的测量特点。通过仿真实验,论证了该方法的可行性,并证明了该方法在实时处理速度上要优于第一代小波变换。     

基于拉曼光谱CCD信号的谱峰识别技术研究

针对在线拉曼光谱信号存在荧光背景和严重谱峰重叠的情况,提出了一种从含荧光背景信号中提取有用信号并对其进行充分分离的谱峰识别方法。首先采用小波变换扣除原始信号中的荧光背景(即低频成分),然后采用免疫算法对有用信号进行分离。由于免疫算法在组分较多情况下收敛速度慢甚至不收敛,因此,又采用主成分分析(PCA)法得到累计百分比,对免疫算法中的标准信号进行加权,从而完成对重叠拉曼光谱信号正确、快速地识别,并很好的满足了在线拉曼光谱仪在工业现场谱峰识别准确快速的要求。     

基于改进LP变换及自适应PCNN的多聚焦图像融合方法

提出一种抗噪声多聚焦图像融合方法.首先,采用改进拉普拉斯金字塔（LP）变换构造图像的塔形数据结构.每层数据经脉冲耦合神经网络（PCNN）迭代运算生成相应的点火次数矩阵;然后,以此为依据经判决算子完成数据融合;最后,采用伪逆重构算法生成融合图像.实验结果表明,所提出的方法具有抗加性噪声及JPEG压缩系统噪声的能力,融合图像的客观评价指标较高,且能有效减弱原LP算法融合图像边缘的＂Gibss＂伪影现象.     

尺度与颜色不变性图像特征描述

尺度不变特征变换是目前公认的鲁棒性最强的图像特征描述方法之一,在尺度不变性和几何不变性方面具有较好的特性,但该方法主要适用于灰度图像,对图像颜色的区分能力不强,因此,一些对象可能会因为颜色的不同而被错误的区分.另外,尺度不变特征变换对关键点局部范围内描述子主方向的依赖性非常强,直接决定了匹配的正确率,但是研究表明,主方向分配产生的误差仅有三分之二左右能控制在[-20。,+20。]范围内,因此部分特征会有三分之一的概率因为主方向分配的误差较大而不能正确匹配.针对以上两个问题,本文提出了一种具有颜色和尺度不变性的局部特征描述方法,颜色不变性通过将RGB图像转换到高斯颜色模型下实现,特征描述过程中不再分配主方向,而用局部相对方向,尺度不变性通过构建高斯金子塔实现.实验选取阿姆斯特丹数据集图像进行了测试,结果表明本文方法比传统尺度不变特征变换方法,在特征点的数目、分布均匀性以及匹配精度方面均有所提高.     

一种发电机功角实时测量装置的实现

为实现发电机功角的准确测量,基于发电机绝对内电势角的测量方法,设计了一种实时发电机功角测量装置.该装置采用DSP+CPLD结构,通过对采集的发电机机端的电压、电流和键相脉冲等信号进行处理得到功角和转速.实际测试表明,该装置可以实现发电机功角的实时测量,额定频率下测量误差小于0.7°,并具有较好的同步效果,满足电力系统实时监控的要求.