考虑形态特征的激光雷达图像增强算法

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作者 刘新跃 胡科 杨文 《现代电子技术》 北大核心 2025年第19期73-76,共4页

受到激光相干性的影响,激光雷达图像中常存在散斑噪声,会使图像看起来像覆盖了一层随机的颗粒,降低了图像的清晰度。因此,文中提出考虑形态特征的激光雷达图像增强算法。采用不完全小波树形结构分解图像子带,计算其横向与纵向边界特征... 受到激光相干性的影响,激光雷达图像中常存在散斑噪声,会使图像看起来像覆盖了一层随机的颗粒,降低了图像的清晰度。因此,文中提出考虑形态特征的激光雷达图像增强算法。采用不完全小波树形结构分解图像子带,计算其横向与纵向边界特征平均能量、比值,获取每个子带形态特征。根据形态特征结果,利用边缘和方向信息指导形态学操作,通过腐蚀和膨胀处理完成激光雷达图像滤波。形态特征滤波能够有针对性地处理图像中的特定纹理结构,改善整体视觉效果,同时保留关键形态特征。通过布谷鸟搜索算法构建适应度函数,调整Sigmoid函数参数,结合线性比例因子还原输出图像的颜色,完成激光雷达图像自适应增强。实验结果表明,形态特征滤波方法能够实现激光雷达图像自适应增强,信息熵始终保持在9.5以上;该方法可以令激光雷达图像画面细节信息丰富,视觉清晰度更高。 展开更多

关键词 形态特征滤波 激光雷达图像 纹理特征 自适应增强 布谷鸟搜索算法 小波树形结构

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基于改进麻雀搜索算法的轴承故障诊断

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作者 章鋆 袁一平 《电脑与电信》 2025年第4期69-75,共7页

针对轴承故障诊断中信号噪声干扰与模型参数寻优难题,提出了一种基于小波分解去噪、能量熵特征提取以及自适应莱维飞行改进麻雀搜索算法优化支持向量机(SVM)的综合诊断方法。首先,利用小波分解对采集到的轴承振动信号进行多尺度去噪处理... 针对轴承故障诊断中信号噪声干扰与模型参数寻优难题,提出了一种基于小波分解去噪、能量熵特征提取以及自适应莱维飞行改进麻雀搜索算法优化支持向量机(SVM)的综合诊断方法。首先,利用小波分解对采集到的轴承振动信号进行多尺度去噪处理,在有效抑制噪声的同时保留了信号的主要特征;随后,将去噪后的信号按一定时间段进行分段,并计算各段的能量熵,以获得反映信号局部能量分布的特征向量;针对传统麻雀搜索算法(SSA)在全局搜索能力和局部收敛性方面的不足,引入自适应莱维飞行策略对其进行改进,从而构建出一种优化性能更为优异的算法;最后,利用改进后的算法对SVM的关键参数进行寻优,建立了高精度的轴承故障诊断模型。实验结果表明,该方法在诊断准确率和鲁棒性方面均优于传统方法,为轴承健康监测提供了有效的技术支撑。 展开更多

关键词 小波分解 特征提取 自适应莱维飞行 麻雀搜索算法 支持向量机

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遗传算法用于局部放电小波自适应阈值去噪 被引量：20

3

作者 李剑 程昌奎 +2 位作者 江天炎 杜林 王有元 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2114-2119,共6页

小波去噪用于局部放电信号在线监测具有良好的效果,阈值选取与局部放电去噪后信号的畸变具有紧密联系。为提高局部放电监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出一种小波自适应最优阈值去噪算法,用于变压器局部放电脉冲... 小波去噪用于局部放电信号在线监测具有良好的效果,阈值选取与局部放电去噪后信号的畸变具有紧密联系。为提高局部放电监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出一种小波自适应最优阈值去噪算法,用于变压器局部放电脉冲信号去噪。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于史坦无偏似然估计(SURE)的最优阈值自适应选择方法,并引入一种新的具有多阶导数的阈值函数,结合二进制遗传算法全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。对局部放电仿真信号和现场局部放电信号的去噪结果表明,该方法与Donoho阈值计算公式及标准软阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,去噪信号失真度较小,具有良好的应用价值。 展开更多

关键词 局部放电 在线监测 小波 去噪 自适应阈值 遗传算法

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基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法 被引量：5

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作者 郑永安 宋建社 +1 位作者 曹继平 刘迎春 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期94-95,127,共3页

提出了一种基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法。首先对源图像做小波变换,分解成低频和高频图像,分解后的低频图像选取一组区域特征进行自适应动态加权,高低频图像采用区域能量融合规则,再对得到的低频和高频图像进行小波反... 提出了一种基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法。首先对源图像做小波变换,分解成低频和高频图像,分解后的低频图像选取一组区域特征进行自适应动态加权,高低频图像采用区域能量融合规则,再对得到的低频和高频图像进行小波反变换。实验结果表明该方法能得到较好的融合效果。 展开更多

关键词 图像融合 小波变换 MALLAT算法 区域特征 自适应融合

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一种基于机器视觉的平面加工机床控制系统的设计 被引量：6

5

作者 潘盛湖 张小军 吕东 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期784-792,共9页

针对服装、包装等加工行业中须将人工测量的纸质图纸或模型样件的尺寸信息录入计算机并转换成电子加工图纸而导致的加工周期长、生产效率低的问题,提出了一种基于机器视觉的平面加工机床控制系统,以实现对纸质图纸或模型样件的快速检测... 针对服装、包装等加工行业中须将人工测量的纸质图纸或模型样件的尺寸信息录入计算机并转换成电子加工图纸而导致的加工周期长、生产效率低的问题,提出了一种基于机器视觉的平面加工机床控制系统,以实现对纸质图纸或模型样件的快速检测。采用“ARM+DSP”方式搭建了主从式运动控制系统,设计了系统各部分功能模块。构建了“工控机+工业CCD (charge coupled device,电荷耦合器件)相机+光源控制”的视觉检测系统,结合FAWS (feature adaptive wavelet shrinkage,自适应特征的小波收缩)算法和麻雀搜索算法提出一种改进的FAWS算法进行图像降噪,并采用Canny算法进行图像边缘检测,实现图像轮廓的准确提取。设计了图像轮廓提取、轮廓数据转换为加工数据、数据通信等处理程序,实现了基于机器视觉的快速检测以及在系统加工过程中的人机交互。最后,对系统进行了实验测试,对实际加工效果进行了评价。结果表明,采用所研制的平面加工机床控制系统不仅能显著提高生产效率,而且能减小图像轮廓的误差。其性能稳定可靠,具有一定的工程实用价值。 展开更多

关键词 平面加工机床 视觉检测 图像处理 faws(feature adaptive wavelet shrinkage 自适应特征的小波收缩)算法 麻雀搜索算法 CANNY算法

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基于适应小波收缩的浮点数编码遗传算法 被引量：5

6

作者 崔明义 邵超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第7期2071-2073,2079,共4页

通过独立同分布分析浮点数编码(FPR)噪声,用适应小波收缩的方法消除噪声对遗传算法性能的影响,在算法运行中用变异操作实现消噪。针对阈值变化对小波系数的影响,以单基因证明小波消噪变异的正确性;提出适应小波收缩构建软阈值函数,将函... 通过独立同分布分析浮点数编码(FPR)噪声,用适应小波收缩的方法消除噪声对遗传算法性能的影响,在算法运行中用变异操作实现消噪。针对阈值变化对小波系数的影响,以单基因证明小波消噪变异的正确性;提出适应小波收缩构建软阈值函数,将函数运算植入算法的动态运行中;给出了具体的实现算法,用实例验证了算法的可行性。仿真实验表明,所提算法显著提高了收敛速度,收敛点与理论值相一致。 展开更多

关键词 浮点数编码 噪声 适应小波收缩 遗传算法 消噪变异

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高维数据挖掘中特征选择的稳健方法 被引量：3

7

作者 李泽安 陈建平 +1 位作者 章雅娟 赵为华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2194-2197,2235,共5页

针对高维数据的特点,即数据中变量个数往往大于样本观测数目,并且数据往往具有异质性特点,基于众数回归分析和变量选择降维技术,提出了一种稳健有效的特征选择方法,利用局部二次逼近算法(LQA)和最大期望(EM)算法,给出估计算法和最优调... 针对高维数据的特点,即数据中变量个数往往大于样本观测数目,并且数据往往具有异质性特点,基于众数回归分析和变量选择降维技术,提出了一种稳健有效的特征选择方法,利用局部二次逼近算法(LQA)和最大期望(EM)算法,给出估计算法和最优调节参数的选取方法。通过实验的模拟数据分析表明,所提出的特征提取选择方法整体优于基于最小二乘和中位数的正则化估计方法,特别当误差是非正态分布时,与已有方法相比具有较高的预测能力和稳健性。 展开更多

关键词 高维数据 特征选择 众数回归 自适应LASSO 最大期望算法

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图像块的自适应均衡水印算法 被引量：9

8

作者 齐向明 李玥 +1 位作者 高婷 郑泽 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期467-477,共11页

目的针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法利用尺度不变特征变换(SIFT)提取原始图像中鲁棒性强的特征点作... 目的针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法利用尺度不变特征变换(SIFT)提取原始图像中鲁棒性强的特征点作为水印嵌入区域,将提取的嵌入区域分成4个大小相等且互不重叠的图像块,并对各图像块进行奇异值分解(SVD),得到与各块相应的奇异值矩阵,各块与水印做一级离散小波变换后产生的各子带相叠加,生成嵌入加密水印块,重组得到水印矩阵,降维后将特征点还原到原始图像。根据果蝇优化算法(FOA)中适应度函数迭代确定加密水印强度参数,构造水印图像的自适应嵌入,来均衡水印的不可见性和鲁棒性,水印检测可直接作用在受攻击后的图像上,无需校正恢复。结果对标准灰度图像进行多组实验,得到含水印图像峰值信噪比均达到43dB以上;对水印载体图像分别进行噪声、压缩、剪切、旋转仿真攻击实验,提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数都达到0.94以上。结论 SIFT算法实现图像块局部嵌入,提取特征点稳定性强,结合SVD算法使水印嵌入性能良好,利用FOA算法自适应确定最优参数,使水印图像嵌入效果达到最佳状态,最终均衡了水印的不可见性和鲁棒性。 展开更多

关键词 自适应水印 尺度不变特征变换 奇异值分解 离散小波变换 果蝇优化算法

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自适应的纹理图像光照不变特征提取方法 被引量：1

9

作者 尚赵伟 胡德恒 +1 位作者 赵恒军 杨君 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第11期254-258,263,共6页

为降低光照变化对纹理图像的影响，提出自适应的纹理光照不变特征提取方法。利用小波变换提取对数域纹理图像的高、低频分量，并分别采用不同方法对两者进行处理，提取其光照不变量图像，运用主分量分析法得到光照不变量数据的特征，使... 为降低光照变化对纹理图像的影响，提出自适应的纹理光照不变特征提取方法。利用小波变换提取对数域纹理图像的高、低频分量，并分别采用不同方法对两者进行处理，提取其光照不变量图像，运用主分量分析法得到光照不变量数据的特征，使用K-最近特征线分类器进行图像分类。实验结果表明，该方法在光照条件复杂的Outex14数据集上能够取得较好的分类效果，分类正确率高于现有方法5．56％--22．10％。 展开更多

关键词 BayesShrink算法 小波去噪模型 自适应 主成分分析 K-最近特征线分类器 光照不变特征

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基于小波变换和纹理特征的水印算法的研究 被引量：6

10

作者 李谦 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第14期2616-2619,共4页

目前基于小波变换的数字水印算法主要根据频域小波系数的幅值大小确定是否嵌入水印,这种算法的缺点是嵌入水印后的图像的视觉透明度不够好。对目前已有的基于小波变换的数字水印算法[1,4,6,10]进行了研究,在保证嵌入水印的鲁棒性的前提... 目前基于小波变换的数字水印算法主要根据频域小波系数的幅值大小确定是否嵌入水印,这种算法的缺点是嵌入水印后的图像的视觉透明度不够好。对目前已有的基于小波变换的数字水印算法[1,4,6,10]进行了研究,在保证嵌入水印的鲁棒性的前提下,也保证嵌入水印后的图像的理想的视觉效果的基础上,提出了一种基于小波变换和图像纹理特征的自适应数字水印算法,该算法利用了图像本身固有的纹理特征来寻找水印的嵌入位置,实验结果表明该方法能较好地降低原始图像视觉失真和经压缩变换后水印图像的失真。 展开更多

关键词 自适应 数字水印 纹理特征 小波变换 算法

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基于自适应非抽样提升小波的故障特征提取方法研究

11

作者 孙如田 《自动化与仪器仪表》 2016年第7期147-149,共3页

针对传统小波在处理非线性往复式机械故障时存在的能量损耗和虚假频率的缺点,本文结合自适应策略和非抽样算法对现有提升小波算法进行改进,并利用仿真和实验验证了新算法在处理虚拟数据集以及实际信号的有效性。室内实验及现场应用表明... 针对传统小波在处理非线性往复式机械故障时存在的能量损耗和虚假频率的缺点,本文结合自适应策略和非抽样算法对现有提升小波算法进行改进,并利用仿真和实验验证了新算法在处理虚拟数据集以及实际信号的有效性。室内实验及现场应用表明:新方法可显著消除虚假频率,可在噪音污染信号中提取关键特征,改进后的算法能有效应对往复和旋转机械故障的特征提取。 展开更多

关键词 提升小波 自适应算法 特征提取

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结合小波收缩与水平集的含噪遥感图像分割 被引量：1

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作者 李亮亮 贾振红 +1 位作者 杨杰 Nikola Kasabov 《激光杂志》 北大核心 2016年第1期91-94,共4页

结合小波收缩和水平集模型,提出一种新的含噪遥感图像分割算法。该算法用小波变换对噪声图像进行分解,采用自适应特征阈值的方法去除图像中的噪声,然后用水平集算法对图像进行分割。仿真实验结果证明,该算法不仅可以得到良好的图像分割... 结合小波收缩和水平集模型,提出一种新的含噪遥感图像分割算法。该算法用小波变换对噪声图像进行分解,采用自适应特征阈值的方法去除图像中的噪声,然后用水平集算法对图像进行分割。仿真实验结果证明,该算法不仅可以得到良好的图像分割结果,而且也有较强的抗噪声能力。 展开更多

关键词 小波收缩 水平集 含噪遥感图像 自适应特征阈值

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基于小波变换的水下图像去噪方法 被引量：9

13

作者 陈振娅 刘增力 《现代电子技术》 2023年第23期43-47,共5页

水下图像在拍摄、传输中会产生严重的噪声影响,这些噪声不仅影响图像质量,还影响图像后续的目标检测和定位精度。文中改进了一种基于小波变换的水下图像去噪算法,该算法首先考虑信号和噪声在不同小波变换尺度下的不同传播特性,采用一种... 水下图像在拍摄、传输中会产生严重的噪声影响,这些噪声不仅影响图像质量,还影响图像后续的目标检测和定位精度。文中改进了一种基于小波变换的水下图像去噪算法,该算法首先考虑信号和噪声在不同小波变换尺度下的不同传播特性,采用一种随分解尺度变化的自适应阈值估计方法;其次采用自适应图像特征的收缩函数对每个小波系数局部估计小波系数的能量进行分类。实验结果表明,改进的小波去噪方法能够有效地减弱噪声信号,使去噪后的水下图像更有利于后续的目标检测和定位。 展开更多

关键词 小波变换 水下图像 图像去噪 尺度分解 自适应阈值 图像特征 小波收缩函数 局部能量

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基于MEWT-ASCS的行星齿轮箱微弱故障特征提取 被引量：6

14

作者 胡少梁 李宏坤 +1 位作者 王朝阁 胡瑞杰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期474-482,615,共10页

针对强噪声背景下行星齿轮箱早期微弱故障难以提取以及经验小波变换对信号频率区间边界划分不恰当以及不能有效确定模态数目的问题,提出了一种基于改进经验小波变换(modified empirical wavelet transform,简称MEWT)和自适应稀疏编码收... 针对强噪声背景下行星齿轮箱早期微弱故障难以提取以及经验小波变换对信号频率区间边界划分不恰当以及不能有效确定模态数目的问题,提出了一种基于改进经验小波变换(modified empirical wavelet transform,简称MEWT)和自适应稀疏编码收缩(adaptive sparse coding shrinkage,简称ASCS)的早期微弱故障特征提取方法。根据信号频谱的尺度空间表示,将原始故障信号自适应地分解为一系列的窄频带本征模态分量。利用包络谱峭度(envelope spectrum kurtosis,简称ESK)值选择敏感分量,为了进一步凸显分量中的故障信息,使用ASCS算法对敏感分量进行稀疏降噪处理,从其包络谱中即可提取到清晰的故障特征频率成分。数值仿真和实际数据分析结果表明,本研究方法能够自适应地实现故障信号的模态分解并增强微弱的故障冲击特征。此外,与经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT),EWT-ASCS和ASCS进行对比,本研究方法可有效提取包含故障信息丰富的分量,经ASCS处理后信号故障特征得到凸显,实现了行星齿轮箱早期微弱故障的准确识别。 展开更多

关键词 行星齿轮箱 早期故障诊断 特征提取 自适应频谱划分 经验小波变换 稀疏编码收缩去噪

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基于可调品质因子小波和簇稀疏增强的磁异常信号特征提取研究 被引量：2

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作者 贺王鹏 胡洁 +2 位作者 陈彬强 张绍华 易忠 《航天器环境工程》 2020年第4期355-360,共6页

在磁异常信号目标探测中,由于存在背景噪声的干扰,导致采集到的磁信号中的有用特征极其微弱,从而极大地增加了特征提取的难度。文章提出了一种基于重叠簇收缩算法的可调品质因子小波变换的稀疏特征提取方法。与传统的固定品质因子值相比... 在磁异常信号目标探测中,由于存在背景噪声的干扰,导致采集到的磁信号中的有用特征极其微弱,从而极大地增加了特征提取的难度。文章提出了一种基于重叠簇收缩算法的可调品质因子小波变换的稀疏特征提取方法。与传统的固定品质因子值相比,该方法可根据信号的振荡特性调整品质因子,从而有效地诱导稀疏;此外,重叠簇收缩算法可有效地从具有簇特性的信号中提取微弱特征,从而增强特征的提取精度。经工程验证,将该方法应用于磁异常信号特征提取,可从复杂背景干扰信号中精确地提取出有用的稀疏目标特征。 展开更多

关键词 磁信号 微弱特征提取 可调品质因子小波变换 稀疏表示 重叠簇收缩算法

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sEMG多特征融合的自适应神经网络下肢运动意图识别研究 被引量：2

16

作者 刘瑞恒 张峻霞 钱芊橙 《现代电子技术》 2022年第7期33-40,共8页

针对表面肌电信号单一特征进行动作意图识别准确率低的问题,提出一种利用表面肌电信号多特征融合的动态自适应神经网络算法,实现8种下肢运动意图的准确识别。采集8种下肢动作的表面肌电信号,利用小波基函数对原始信号进行降噪处理,提取... 针对表面肌电信号单一特征进行动作意图识别准确率低的问题,提出一种利用表面肌电信号多特征融合的动态自适应神经网络算法,实现8种下肢运动意图的准确识别。采集8种下肢动作的表面肌电信号,利用小波基函数对原始信号进行降噪处理,提取时域、小波变换和样本熵的原始特征参数。对原始特征进行主成分分析,降低特征维度,使用改进的差分进化算法优化各个特征的权重值;针对传统BP神经网络梯度下降法收敛速度慢的问题,使用动态自适应学习率的神经网络算法代替传统BP神经网络识别方法,既提升了模型的收敛速度,又提高了运动意图识别的准确率。实验结果表明,采用多特征融合的自适应神经网络模型识别8种下肢运动意图,平均识别准确率达到94.89%,比单特征的BP神经网络方法识别准确率提高10%以上,动作的识别时间只需要280 ms。该方法在300 ms内可实现对下肢动作的识别,能够达到运动意图识别的要求。 展开更多

关键词 下肢运动意图识别 多特征融合 动态自适应神经网络 特征提取 下肢表面肌电信号 差分进化算法 小波分析 主成分分析

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