基于不可分小波和改进YOLOv8的交通标志检测算法

在现代智能交通系统中,高效且准确的交通标志检测对于辅助驾驶和自动驾驶系统具有重要意义。针对背景复杂的道路场景中交通标志尺寸小导致的识别精度低,漏检等问题,提出了一种基于不可分小波和改进YOLOv8的交通标志检测算法。首先,采用不可分小波处理输入图像,有效提取高频信息以增强图像的细节表现,提高模型的鲁棒性。其次,引入针对小目标的检测层,取代原始模型中的大目标检测层,优化网络结构,从而显著提升了小目标的检测性能。接着,将网络中的跨步卷积替换成SPD-Conv,有效减少特征信息的丢失。最后,采用WIoU损失函数代替原有的损失函数。在TT100K数据集上进行训练,实验结果显示,改进后的算法相较于YOLOv8在精确率及mAP@0.5上,分别提升了9.7%和11.5%,性能明显优于原始算法。

关于θ[H]-模的诱导模不可分直和项的讨论

对于绝对不可分模N,T=G为N的惯性群,G/H为循环群,|G/H|=n.F为任意域,f0是F中某特定元,若存在a∈F,使f0=an,则N↑G的不可分直和项的个数等于F[G/H]的不可分直和项的个数.

二维正交不可分的小波滤波器

给出二维正交的小波低通滤波器的若干种构造算法。其中包括张量积和不可分二维正交小波滤波器的构造。并给出对应正交小波高通滤波器的显式构造。

虚二次域上的不可分正定整Hermite型

用格论方法证明了虚二次域 F=Q( mi) ( m≡ 3( mod4 )且 m无平方因子 )上存在任意秩 n判别式d(自然数 )的不可分正定整 Hermite型 ,但有下列例外 :Q( 3i) :n=2 ,d=1 ,2 ,4 ,1 0 ;n=3,d=1 ,2 ,5 ;n=4 ,d=1 ,2 ;n=5 ,d=1 ;n=7,d=1 ;Q( 7i) :n=2 ,d=1 ;Q( 1 1 i) :n=2 ,d=2 ;n=3,d=1 ,不存在相应的不可分正定整 Hermite型 .

基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合

针对Daubechies系列小波不具有对称性、张量积小波变换只强调水平和垂直方向的不足,提出了一种基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合方法。利用矩阵扩充的方法,给出了一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多聚焦图像作非下采样多尺度分解,采用低频分量系数值取小、高频分量系数绝对值取大的融合规则对分解后的子图像进行融合。实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其融合结果图像有较丰富的边缘信息、较高的清晰度和空间分辨力,其融合性能比基于不作采样的张量积离散小波帧变换的融合方法的融合性能好。

基于采样二通道不可分小波的多光谱图像融合

针对基于非下采样不可分小波图像融合方法空间分辨率不高、基于张量积小波融合方法会出现方块效应的不足,提出了一种基于伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的二通道采样不可分小波的多光谱图像和全色图像融合方法.利用矩阵扩充方法,构造了一组新的不可分低通滤波器和高通滤波器组,利用所设计滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作下采样的多尺度不可分小波分解,分别对分解后的低频子图像和高频子图像按不同的融合规则进行融合.实验结果表明,其保持光谱信息的能力和保持空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法、基于IHS-DWT的融合方法、基于IHS-Contourlet变换的融合方法、基于IHS-Curvelet变换的融合方法、SRF方法都强,与基于非下采样的二通道不可分正交小波和不可分双正交小波融合方法相比,该方法能保持较好的整体光谱信息和较高的空间分辨率信息.

基于四通道不可分加性小波的多光谱图像融合

针对张量积小波不具有对称性,在图像融合中难以获得高空间分辨率图像的问题,文中提出了伸缩矩阵为[2,0;0,2],且具有紧支撑、对称性和正交性的不可分小波的一种构造方法,并把此类小波应用于多光谱图像与高分辨率图像的融合中.利用矩阵扩充方法设计了4通道6×6对称的不可分小波滤波器组,并构造出多组滤波器组,利用此类滤波器组中的低通滤波器对图像进行加性分解与重构;对QuickBird及其它类多光谱图像与高分辨率图像的融合进行了研究,提出了3种融合模式NAWS、NAWRGB和NAWL.对这些模式进行了实验研究,并采用客观性能指标对融合结果图像进行了客观评价.实验结果表明,该方法对多光谱图像与高分辨率图像的融合有较好的融合效果,与张量积小波的融合方法、可分的加性小波融合方法和二通道不可分加性小波融合方法相比,该方法在保持图像的高空间分辨率方面有优越的性能,能从原图像中获得更多的信息.同时该方法又能保持较好的多光谱信息.

基于非下采样三通道不可分对称小波的多光谱图像融合

针对IHS变换融合方法不能保持好的光谱信息,张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低、且易产生方块效应等不足.提出了一种基于三通道不可分对称小波的多光谱图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作非下采样多尺度分解,采用高频分量替代、低频分量取平均进行融合.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱信息的能力和空间分辨率信息的能力比基于IHS融合方法、基于DWT的融合方法和基于IHS-DWT的融合方法都强.

基于不可分小波分解的图像配准方法

张量积小波强调的是图像中水平和垂直方向的高频信息,而不可分小波具有各向同性,可以提取图像中各个方向的边缘,能获得比较完整的图像轮廓,将这种特点应用于图像配准时,能准确定位图像仿射不变点的位置。为此,提出一种通过求取不可分小波分解后的高频子图像配准参数来配准原图像的方法,把图像的配准问题转化为其不可分小波分解后的高频子图像配准问题。从不可分小波分解的快速算法理论出发,证明该配准方法的正确性。构造一组四通道不可分小波滤波器组,在此基础上给出配准的方法和步骤。实验结果表明,该方法具有较好的配准效果,其求取图像配准参数的运算量比直接求取原图像配准参数运算量的1/4还少,与基于张量积小波分解的图像配准方法相比,具有较高的配准精度。

基于采样三通道不可分小波的多光谱图像融合

针对传统的基于张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低且易产生方块效应、HSI变换融合方法保持光谱信息能力较差、基于非下采样三通不可分小波多光谱图像融合方法空间分辨率偏低等不足,提出了一种基于抽样矩阵为[2,1;-1,1]的三通道不可分小波的采样方式,并提出了基于该采样方式下的多光谱图像和全色图像融合方法。利用矩阵扩充的方法构造了一组具有对称性的三通道不可分滤波器组,分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像做采样多尺度分解,对分解后的低频分量和高频分量按不同的融合规则进行融合。实验结果表明,所建议的方法融合结果图像清晰,能保持较好的光谱信息和高空间分辨率信息。该方法保持原多光谱图像的光谱信息的能力、保持原全色图像的空间分辨率的能力比基于DWT、基于HSI-DWT、基于HSI-Contourlet、基于HSI-Curvelet和基于HSI-STCNW的融合方法都强。与基于非下采样三通道不可分小波(HSI-TCNONW)的融合方法相比,该方法有较高的空间分辨率。该方法能保持原图像的较好的边缘信息和结构特征。

基于不可分加性小波与形态学梯度的图像边缘提取方法

针对传统的图像边缘提取方法只强调图像中的水平和垂直边缘的不足,提出了一种基于不可分加性小波和形态学梯度相结合的图像边缘提取方法。根据二维不可分小波理论构造了低通滤波器,利用它对原图像进行加性小波多尺度分解;对低频子图像求形态学梯度,对增强后的高频子图像取模极大值;将所得梯度图与边缘图作加性小波逆变换,得重构后的边缘梯度图;并利用二值形态学方法对其进行处理,得最终结果边缘图。实验结果表明,此算法可获得较好的边缘图像,与经典的边缘提取方法相比,它具有完整性、多方向性、平移不变性和快速性的特点。

实验不可分辨的Voigt线型重叠谱线的压致展宽线宽的偏差确定

通过仿真和拟合Voigt线型重叠谱线,讨论了将实验上不可分辨的两条谱线重叠后视为单条谱线时所得到的压致展宽线宽与其实际值的相对误差ε,分析了该误差与两谱线的中心位置距离δν0和实际的压致展宽线宽δν0L的变化规律。发现ε在谱线的压致展宽线宽远小于多普勒线宽δνD时显得很大,与δν0和δν0L的变化规律较复杂;当δν0L可与δνD比拟时,ε随δν0的变化趋于呈光滑的二次项函数曲线,但曲线的斜率在δν0L小于δνD情况下为负,而在δν0L大于δνD时为正。整体来说,随着δν0L对总线宽的影响越大,ε越小。所有这些结论和相应关系数据为修正压致展宽线宽的拟合值具有积极的参考价值,并且为进一步从实验上不可分辨的重叠谱线确定精确的压致展宽系数提出了极有意义的方法和思路。

湿性敷料在不可分期压疮治疗中的应用

[目的]探讨湿性敷料在不可分期压疮治疗中的应用方法及疗效。[方法]对2008年6月—2011年6月收治的8例共10处不可分期压疮病人创面清创期、肉芽组织生长期和上皮爬行期使用湿性敷料进行处理。[结果]2例(3处)伤口完全愈合,1例(2处)伤口上皮爬行期出院,3例伤口肉芽生长期出院,2例伤口床准备完毕后行皮瓣转移术,皮瓣成活且伤口治愈后出院。[结论]湿性敷料处理不可分期压疮可促进压疮创面愈合。

采用三通道不可分对称小波的红外与可见光图像融合

针对Daubechies系列小波不具对称性、张量积小波变换只强调水平和垂直方向的不足,利用红外图像和可见光图像的特点,提出了一种基于三通道不可分对称小波的红外图像和可见光图像融合方法。利用矩阵扩充的方法,给出了一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的滤波器组分别对红外图像和可见光图像作非下采样多尺度分解,采用低频分量区域加权能量取大、高频分量系数绝对值取大的融合规则对分解后的子图像进行融合。实验结果表明,该方法有较好的对比度、较丰富的信息、较高的清晰度和空间分辨力,其融合性能比基于不作采样的张量积离散小波变换的融合方法和基于二通道不可分小波的融合方法好,比基于四通道不可分小波的融合方法省时。

基于分块的不可分小波多聚焦图像融合

为解决现有图像融合方法存在均方根误差较大、熵值和空间频率较小的问题,提出一种基于分块的不可分小波多聚焦图像融合方法。该方法利用不可分小波滤波器组对原图像进行多尺度分解,选取特征较明显(方差大)的块作为融合子图像的组成块,对融合块图像做不可分小波逆变换后形成融合图像。实验结果表明,相比其他融合方法,该方法能消除块痕迹、节约运算量,具有更好的融合效果。

高维不可分正交多小波包

引入了对应于高维多重尺度函数的多小波包,建立了具有矩阵伸缩的多小波包的理论框架,所产生的L2(Rn)的基称为多小波包基.给出具有任意矩阵伸缩的高维不可分正交多小波包的构造方法,进一步地表明如何从多小波中抽取L2(Rn)各种正交基,尤其是由于所构造的多小波分解可从不同的滤波器中的抽取,因而使得多小波基的选取更具灵活性.

二维各向同性不可分小波变换特性分析

从滤波器设计、采样方面与标准二维可分小波变换的比较、分析二维各向同性不可分小波变换在图像处理中表现出来的特性,并针对不可分小波提出了新的父子关系定义和改进型零树结构.二维不可分小波变换相对标准可分小波变换而言,尺度函数和小波函数不可分且各向同性,具有更细的渐进尺度,更好的紧支撑特性,各个子带有清晰的频率特征及重建特性.本文通过实验统计分析了二维不可分各向同性小波特性,利用改进型零树结构大大提升了其在图像压缩中的性能;对不可分小波变换在图像处理中的应用具有指导性的意义.

基于二维不可分小波变换的矩不变量

寻找相对于尺度、平移、旋转不变的小波不变量是多尺度分析在模式识别中应用的关键性问题。该文利用基于统计的不变矩这一理论和应用上都比较成熟的方法,将图像有限个尺度的小波近似系数和图像不变矩联系起来,从而给出了一种小波矩不变量,得到了比较完善的理论和实验结果。同时指出了该理论方法在实际应用中所需注意的地方,最后简要阐述了多尺度分析与不变矩的应用关系。

不可分效用函数和经济增长的不确定性

基于Harrison(2003)的实证结果,建立一个仅在投资品部门存在外部性的两部门(消费品、投资品)增长模型,采用在消费和休闲之间不可分的效用函数,得到了具有轻度外部性的两部门增长模型产生不确定性均衡的一般条件,其不再依赖于单位替代弹性和较高的劳动供给弹性;同时结合参数校准经济,通过数值模拟证实了结论的可靠性.在此基础上分别考虑消费跨期替代弹性、劳动供给弹性对经济增长不确定性的影响.

绝对不可分模的两种定义的差异

文献[1]、[2]、[3]给出了绝对不可分模的两种定义方式,并给出了它们之间的部分差异,本文推广其结论,给出了两种定义的全部差异.