基于二维小波分解的MT二维反演方法

对于大地电磁反演,期望得到快速稳定的反演结果并且能够反映清晰的、未发生畸变的地质界面。为了解决这一问题,提出了基于二维小波分解的MT二维反演技术,对小波分解得到的背景场采用光滑反演,细节部分采用聚焦反演。通过模型试验,证明了该方法的有效性,同时对某区的实际资料进行了处理,表明了该方法的适用性和效果。

小波二维分解与NVDR-THDR技术在太原盆地 重力位场中的应用

重力位场是地下多个不同密度的地质体所产生的场的叠加,太原盆地由于覆盖层较厚,基底断裂构造复杂,单一的位场信息提取技术不能达到划分太原盆地构造断裂、确定覆盖层厚度及基岩埋深的目标要求。笔者通过综合应用小波分解细节变换功率谱研究及利用归一化总水平导数垂向导数(NVDR-THDR)技术对太原盆地1∶5万布格重力异常信息的提取,认为小波分解细节变换技术对确定太原盆地覆盖层厚度及基岩埋深有较大的帮助,得出太原盆地中心覆盖层埋深大于3 km的结论;认为NVDR-THDR技术对太原盆地重力位场中断裂构造的识别能够取得较好的效果,圈定断裂构造18条。

基于二维离散小波的鲜玉米果穗成熟度的等级评定

采用计算机视觉技术,经二维离散小波分解后提取与玉米果穗成熟度相关的图像特征实现成熟度等级评定。在HSI颜色模型下对鲜玉米果穗图像H分量进行二维离散小波分解,提取低频子带的颜色特征。在RGB颜色模型下提取鲜玉米果穗图像高频子带的纹理特征。通过主成分分析法实现特征参数的降维。以前4个主成分值作为网络输入,构建概率神经网络,实现鲜玉米果穗成熟度的等级评定,评定正确率为95%。

基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用

针对瓷砖表面色差的在线检测问题,提出了一种基于小波变换的图像纹理特征提取方法。瓷砖图像经过预处理后,对图像各通道进行二层小波分解并提取各细节子图的能量特征。该能量信号融合了颜色和纹理的信息,将其作为区分不同色号瓷砖的特征量,并由最小距离分类器进行分类决策。实验结果表明,对比已有的研究中多采用的颜色直方图分布法,该方法能更好地反映颜色的空间分布信息,满足用户需求。

基于三维纹理特征的沥青路面级配预估方法

采用三维激光扫描获取路面纹理数据,提取基于几何特征的表面性状参数和基于二维小波变换的多尺度特征参数作为模型输入。通过对比参数和分类器对8种已知级配沥青车辙板的分类效果,验证了表面性状参数与二维小波参数相结合,在多层感知机分类下效果最佳。选用多层感知机多元回归算法对8种路面类型级配曲线进行预估,其拟合优度R2高达0.849。采用消融实验分析不同参数的贡献度,发现二维小波能量参数影响较为显著。

基于小波分析和几何特征的人脸识别方法研究

在主成分分析法(PCA)和独立成分分析法(ICA)等理论基础上,提出一种结合人脸几何特征和独立Gabor小波特征分析的人脸识别方法。在对人脸图像进行二维小波分解的基础上,从人脸图像的下采样Gabor小波图像中得到一个Gabor小波特征向量并利用PCA法降维,在ICA法的基础上得到独立Gabor小波特征,并结合人脸面部器官的位置和轮廓及器官距离等所构成的几何特征进行人脸识别。

基于羽毛图像纹理分割的毛杆提取方法

为了有效地从羽毛图像中提取毛杆,在对比各种分割方法的基础上,提出基于小波纹理分割方法.考虑羽毛的特点,为去噪和加深纹理特征,对图像进行恢复和增强.经过二层小波分解后提取各细节子图的特征,形成特征向量,并由聚类法进行分类分割.实验结果表明,该方法能较好地提取毛杆.

基于MMP-2DPCA的人脸识别方法

提出了一种基于二维小波分解和融合多特征的2DPCA(简称MMP-2DPCA)人脸识别方法.该方法对于人脸表情变化不敏感,能够很好地压缩和表征原始人脸图像;融合图像既能反映人脸的全局特征,又能反映人脸的局部特征,具有更强的表达能力和判别能力.在ORL人脸库上的实验表明:MMP-2DPCA方法具有有效性.

跨设备条件下手背静脉识别方法的研究

在不同采集设备、测试环境和手背姿态等弱约束条件下,采集到的手背静脉图像存在光照对比度差异、位置偏移以及角度旋转等问题,导致图像识别精度较差。针对该问题,提出一种基于二维小波分解提取关键点和基于生物视觉生成特征描述子的手背静脉识别方法。依据手背静脉的纹理特征,使用小波分解提取其高频分量,最终选定垂直+对角分量确定更鲁棒的关键点;基于生物视觉特性,调整描述子的结构参数使其更适用于手背静脉。将该方法用于两个不同设备采集的手背静脉数据库,其识别率达到93.4%。

贺兰山—银川地堑及邻区重力异常特征及构造意义

贺兰山—银川地堑及邻区地质结构复杂,对该区域深浅结构特征的研究具有重要意义.本文采用重力归一化总梯度成像和二维小波多尺度分解方法对研究区内重力异常进行了垂向和横向构造分析.重力归一化总梯度成像结果显示高低转换带的倾角、倾向与地质上的贺兰山东麓断裂、银川断裂和黄河断裂分布吻合较好,贺兰山西麓断裂与贺兰山东麓断裂汇交深度约18 km,银川断裂与黄河断裂汇交深度约25 km;二维小波多尺度分解成像结果表明正谊关断裂、贺兰山西麓断裂、芦花台断裂和银川断裂为上地壳断裂,贺兰山东麓断裂、青铜峡—固原断裂以及黄河断裂为下地壳断裂,且这三大断裂可能分别是阿拉善地块东南边界和鄂尔多斯地块西南边界;1739年平罗M 8.0古地震震中与银川断裂在重力剖面深度约15 km汇交,其垂向高低梯度为强变形带,同时古地震震中位于重力正负异常转换部位的低值区,据此可推断此次古地震的发震构造是银川断裂.这些结论可提高对贺兰山—银川地堑及邻区地质结构的认识,为该区地壳动力学过程及强震的孕震机理研究提供一定的科学依据.

基于光谱共焦原理的滚珠螺母多尺度测量方法

针对小尺寸滚珠螺母因其内腔构型较复杂,孔径小,内腔型面数据获取困难,加工质量评定难以为继的问题,提出一种基于光谱共焦原理的滚珠螺母多尺度测量方法。使用非接触式光学位移传感器对其内腔进行分度式轴截面扫描,获取柱坐标系下内腔表面三维点云数据。采用均匀插值滤波剔除滚道—内径处的异常点以及小波阈值法对原始测量数据进行去噪。以二维小波分解的多分辨分析特性为基础,利用小波分解能量守恒性质自适应确定分解层数,对转换到笛卡尔坐标系中沿母线展开的螺母内腔表面进行不同尺度分解,分别得到用于计算轮廓结构参数的低频成分与用于评定表面粗糙度的高频成分。实验结果表明本文提出的测量方法能够评定滚珠螺母内腔结构尺寸精度及表面加工质量,其重要结构参数如螺距、导程角的加工误差分别为2μm和0.016°。