一种循环平移的Contourlet变换去噪新方法

与小波变换相比,Contourlet变换等多尺度几何分析方法,可以更好地逼近含线奇异的高维函数。针对Contourlet变换缺乏平移不变性的缺陷,提出了一种基于Contourlet变换以及循环平移的图像去噪方法,即MCT方法。由于阈值去噪会在重构的图像中产生虚假成分(视觉魇像),尤其是在奇异点附近交替出现较大的上下幅值振动。而循环平移的目的就是在给定范围内寻求最佳平移量(或平均平移量),通过改变图像的排列次序,从而改变奇异点在整个图像中的位置来达到减小或消除振荡幅度,进而改善由于伪G ibbs现象所导致的蚊状噪声。实验表明,与抽样小波去噪相比,该方法明显可以更好地保持图像边缘;同时也一定程度上改进了传统Contourlet变换去噪方法所带来的视觉魇像的缺点,较好的保留了图像的细节部分,且峰值信噪比(PSNR)也较高。

第二代曲波变换的图像降噪新算法

Curvelet变换表示曲线奇异函数的异向性及图像边缘时,具有比小波变换更优的表示特性。针对小波图像降噪存在的不足,分析基于wrapping算法的快速离散曲波变换的特点,提出结合循环平移、厄尔迭代方法和蒙特卡洛阈值规则的新消噪方法。该算法充分利用曲波系数的相关性,消除了因Curvelet变换缺乏平移不变性引起的图像"划痕"失真和"振铃"效应。实验结果表明,该算法与传统的小波消噪、二代小波消噪、小波包消噪和曲波硬阈值消噪相比,得到降噪图像的峰值信噪比更高,视觉效果更好。

Tetrolet变换方块效应改善算法

针对Tetrolet变换算法对图像去噪后存在方块效应的缺陷,文中对Tetrolet变换算法进行了扩展和改进,并引入移位(Cycle Spinning)来有效消除Tetrolet变换算法中的方块效应。仿真结果表明,所提出的算法不仅能有效去除噪声,而且可得到更高的峰值信噪比,提高了图像的主客观质量。去噪后图像保留了原始图像的边缘和细节等局部特征,较为平滑,且方块效应得到了一定的改善和抑制,因而该算法是有效可行的。

融合分形小波图像去噪和插值的新算法

提出一种能同时进行图像去噪和插值的分形小波算法。该算法在图像的编码过程中实现去噪,在解码过程中完成插值。基于分形的图像去噪算法涉及由含噪图像的统计特性预测无噪图像的分形编码参数,并由这一参数产生含噪图像的无噪估计。通过在解码过程中添加适量的分形小波外推步骤,即可实现图像的插值。为了减小失真、增强经此算法处理后图像的质量,该引入Cycle Spinning算法。实验结果表明,该方法在同时实现图像去噪、压缩和插值上是最优的。且Cycle Spinning算法的引入明显改善图像视觉效果,显著提高图像的PSNR值。

多道次拉旋减薄率研究及工艺参数优化

利用Ansys/lsdyna软件的刚性体粘接柔性体技术,实现坯料自转,旋轮沿设定的轨迹在轴向和径向进给,建立更符合实际运动方式的三维有限元模型,并通过试验验证了模型的可靠性。建立基于神经网络和遗传算法并结合正交试验的多道次拉旋工艺参数优化系统。正交试验法用来设计神经网络的训练样本,利用神经网络预测减薄率,遗传算法完成了对影响减薄率的工艺参数的优化,最后对优化出来的工艺参数进行模拟,效果良好,可有效降低减薄率。