M带有理系数双正交尺度滤波器的构造

系统研究了M带双正交尺度函数的性质,设计了一种构造M带线性相位双正交尺度滤波器的新算法,可以得到精确满足正则阶和双正交条件的尺度滤波器。同时可以通过适当的选取,使滤波器系数均为有理数,并且满足设计目标,由于尺度滤波器的设计是构造小波滤波器的基础,因此可以很方便的构造M带紧支撑双正交小波。

预设尺度滤波器的双正交小波矩阵的构造(英文)

本文研究尺度滤波器的基本分解问题.基于所得结果,对于任意给定的尺度滤波器,给出了双正交小波矩阵的构造方案.

一类尺度滤波器的参数化(英文)

Belogay和Wang在文ArbitrarilysmoothorthogonalnonseparablewaveletsinR2中使用一类尺度滤波器构造了平面上正交不可分小波·本文完全给出了这类尺度滤波器的参数化·

基于多尺度滤波器的空域图像隐写增强算法

隐写是一种利用图像、视频、音频等多媒体载体实现隐蔽传输的技术.如何在尽可能减少对载体影响的情况下嵌入尽可能多的信息一直是隐写算法的研究重点.随着双层校验格码(syndrome tellis codes,STC)的引入,隐写算法的嵌入效率能够达到理论上界.因此,隐写算法的设计重心变为了设计用于衡量图像像素嵌入安全性的失真函数.失真函数是自适应隐写算法的核心.对于空域图像隐写而言,失真函数通常是基于图像的复杂性原则,即载体图像中的纹理区域通常具有较低的失真代价,而平坦区域通常具有更高的失真代价.然而,基于图像内容的多样性,这种准则并不能适用于一幅图像中的所有像素点.提出了一种适用于空域隐写算法的隐写增强算法,通过多尺度滤波器对载体图像进行增强,使得在增强不同尺度的纹理区域的同时减少对图像平坦区域的增强.增强后的失真代价遵循了复杂性原则,并解决了失真代价分配不当的问题.实验结果表明:所提出的算法能够适用于现有的空域隐写算法,并且能够提升它们的抗隐写分析检测能力.

一种利用平衡向量构造M-带紧支对称尺度滤波器的方法

本文研究了M-带紧支对称尺度滤波器的表示形式,利用平衡向量,得到一种代数构造方法.利用这种方法可以通过选择半正交矩阵来构造M-带紧支对称尺度滤波器.作为应用,参数化了一类结构优美的4-带紧支对称小波框架系统.

基于尺度滤波器的时空上下文目标跟踪算法

传统的时空上下文目标跟踪(STC)算法在目标尺度发生变化时,目标矩形框的大小在经过多帧之后才有微小的变化,对局部上下文信息不能进行有效的学习,导致跟踪发生漂移。为此,本文提出了一种基于尺度滤波器的时空上下文目标跟踪(STC-SF)算法,首先在第一帧图像中建立时空上下文模型和尺度滤波器模型;然后后续帧图像集,通过时空上下文模型和尺度滤波器模型分别求取得最大响应以得到当前帧图像的中心目标位置和尺度信息;最后利用当前帧图像来更新时空上下文模型和尺度滤波器模型。在OTB50视频库上进行试验,结果表明STC-SF中目标矩形框能够随目标尺度变化而相应变化,同时具有一定的抗遮挡能力,跟踪效果更准确。

自适应信息选择的变尺度相关滤波红外目标跟踪算法

针对红外目标跟踪中红外图像模糊、存在噪声、目标特征少的问题,提出了自适应信息选择的变尺度相关滤波红外目标跟踪算法。首先,在提取的灰度特征中重新提取了梯度信息,用于增强特征感受野大小,丰富目标特征信息;其次,稀疏滤波器系数,减少滤波器信息冗余,并将其结合至滤波器训练过程中,不同通道下的空间信息保留程度不同,有效提高滤波器表达能力;最后,在原有保留尺度更新的基础上,加入变尺度滤波器,构建边界框比例不同的尺度池,有效应对边界框比例变化的情况。在LSOTB-TIR数据集和PTB-TIR数据集上做了对比和消融实验以验证算法的有效性,结果表明该算法在LSOTB-TIR数据集上精确度和成功率分别达到71.3%和59.4%,在使用手工特征的算法中获得了更好的表现。

基于多尺度Wiener滤波器的分形噪声滤波

针对淹没在 1/f噪声中的有用信号恢复问题 ,本文提出了一套基于双正交小波变换与Wiener滤波的多尺度滤波算法 ,并设计出多尺度Wiener滤波器 .首先 ,利用双正交小波变换将带有 1/f噪声的信号分解成多尺度的子带信号 ,通过小波变换对 1/f噪声的白化作用 ,消除了 1/f噪声的非平稳性、自相似性和长程相关性 .其次 ,在小波域内 ,利用Wiener滤波 ,实现了噪声和有用信号的分离 ,估计出了各子带中的有用信号 .最后 ,利用双正交小波的精确重构性 ,较好地恢复出淹没在 1/f噪声中的有用信号 .仿真实验表明 ,该滤波器能有效的抑制分形噪声 。

粒子群优化的多尺度形态滤波器消噪方法

针对传统的形态学滤波器难以适应机械设备振动信号的冲击、非线性和背景噪声较大等特点,提出了基于粒子群优化的多尺度形态滤波器构造方法。根据形态学算法的特性,构造了多尺度形态学滤波器,对于形态学滤波运算中的重要参数形态结构算子,采用具有全局优化性能的粒子群算法根据信号的特点自适应选取,实现了最优滤波器的构造;将噪声信号通过不同尺度的形态学滤波器进行滤波,将获得的多个滤波信号根据权值运算获得最终的去噪信号。通过仿真实验和轴承故障信号的分析表明,该形态学滤波器能够实现较好的滤波效果,可以有效地对机械设备的故障信号进行消噪。

探测因子优化的多尺度形态滤波器去噪方法

采用形态滤波器对信号进行去噪,结构元素尺寸的确定是最重要的一环。然而绝大多数的确定方法都是凭借经验或者同理想波形对比来优化结构元素尺寸,前者缺乏精确性,后者则缺少实际意义。针对这些问题,提出了一种通过探测因子函数来确定结构元素尺寸的新方法。首先,通过一个探测因子函数获得信号的尺寸信息。然后,对获得信息求导以找到合适的结构尺寸。最后采用多尺度金子塔形态滤波器来实现去噪。随机信号的仿真去噪以及激光脉冲雷达回波信号的去噪实验表明,该方法有着比较好的去噪效果,并且与其他常用形态滤波方法相比,既不依赖经验,也不引入理想波形。因此该方法有着非常好的前景。

基于多尺度Gabor滤波器的彩色图像边缘检测

为了更好实现对彩色图像进行边缘提取,并保证算法具有更好的稳定性,文章使用多尺度Gabor滤波器的方法,来提取彩色图像边缘和轮廓。构建了3个尺度、16个方向的Gabor滤波器。首先将彩色图像灰度化,利用多尺度Gabor虚部滤波器提取图像灰度变化信息。通过非极大值抑制,并通过高低阈值获取边缘像素点及其候选边缘,最后利用局部边缘连接获取图像边缘轮廓。并将本算法与常用边缘检测算法进行实验性能比较,实验结果表明:提出的算法既能获得较高的定位准确度,又具有很好的噪声鲁棒性,该算法与常用的Roberts等一系列算法相比,检测效果更好,稳定性更强。

基于系数相关性的多尺度Kalman滤波器组的GPS共视观测数据算法

运用基于小波系数相关性的多尺度Kalman滤波器组算法处理GPS共视观测数据。在假设GPS共视钟差数据具有1/f分形特性的条件下,用基于小波变换的算法估计GPS钟差数据的自相似参数H。当0<H<1时,GPS共视钟差数据是一个具有1/f分形特性的高斯、零均值、非静态随机过程。在此条件下,在多尺度Kalman滤波器参数估计过程中讨论小波系数列的相关性。并在考虑相关性的基础上进行钟差数据的估计。分别对单通道和多通道共视数据进行处理,并与C ircular T数据进行了比对。结果表明本文方法是可行的、有效的。

基于多尺度Gabor滤波器的兴趣点检测

为了提高兴趣点的定位准确性,提出一种基于边缘轮廓的兴趣点检测算法。首先利用Canny边缘检测器提取边缘,将提取的边缘进行间隙填补。然后利用多尺度Gabor滤波器的虚部与输入图像卷积运算较好的提取灰度变化信息,并获得不同尺度下边缘轮廓线上像素点的归一化信息熵值。最后利用不同尺度下边缘轮廓线上像素点归一化信息熵的乘积作为新的兴趣点测度提取兴趣点。与Harris,CPDA,He&Yung三种经典算法相比较,实验结果表明论文提出的算法是最优的,图像经过加噪后仍能很好的提取到兴趣点,具有较好定位准确性。

多尺度复数滤波器及PI值相结合的奇异点检测

为了有效检测指纹奇异点,提出了一种结合多尺度复数滤波器及PI(Poincare Index)值的奇异点检测算法.首先,计算多个尺度下的指纹图像方向场并对每个尺度的方向场进行复数滤波;其次,计算各个尺度的方向场的中心点和三角点滤波器响应,若响应值是邻域内的极大值且大于某一阈值,则进一步计算PI值,并依据PI值是否满足奇异点判定条件,则将其标记为候选奇异点;最后,将多个尺度下的奇异点进行信息融合,检测出指纹的奇异点.将提出算法和同类算法进行主客观的实验比较,对公用指纹数据库FVC2004DB1检测的实验结果表明:算法能很好地应用于低质量指纹图像中,正确的奇异点检测率为93%,高于同类算法,且检测到的奇异点位置不发生偏移.

基于多尺度Gabor滤波器的角点检测

为了克服在不同图像上的尺度选择问题,提出了一种基于边缘轮廓线的多尺度Gabor滤波器的角点检测算法。该算法首先利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘轮廓;进而用一组构建好的4个尺度8个方向Gabor滤波器的虚部对图像进行平滑,并计算每个像素在其相同尺度下各个方向上Gabor滤波器虚部响应的归一化的和;最后将每个边缘像素点在所有尺度下的乘积作为新的角点测度,当角点测度大于预设阈值时,则认定该点为角点。将实验结果与经典的Harris、CPDA和He&Yung角点检测算法进行比较,提出的算法在检测准确率、定位误差、噪声稳健性性能指标上,都取得了更好的结果。

基于多尺度可变曲率Gabor滤波器的指静脉识别

韦伯局部描述子(Weber Local Descriptor,WLD)被广泛用在多个领域,但由于其所具有的局限性使它对图像中的位移和旋转不具有较好的鲁棒性。因此,本文对WLD进行改进,首先,提出一种多尺度可变曲率Gabor滤波器对指静脉图像进行滤波,得到多尺度能量图和几何特征图;然后,用能量图计算差分激励,在计算时采用多尺度局部窗口,并加入方向信息;最后将几何特征图和差分激励结合形成特征。该方法的有效性将在FV-TJ和FV-USM数据库上进行验证,结果表明本文方法的识别性能要优于其他方法。

基于尺度滤波与小波去噪的P ID继电整定

针对PID参数继电整定法存在继电环节对噪声敏感和受噪声污染的输出波形无法提取出特征参数等缺陷,提出一种利用小波技术的解决方法.该方法以尺度函数为低通滤波器在线滤除反馈信号中的高频干扰,并用小波阈值去噪法离线去除输出波形中的噪声,恢复真实波形以提取出精确的特征参数.从理论上证明了尺度滤波与小波去噪的正确性,并给出了实用算法.仿真实例验证了该方法的有效性.

具有线性相位的4带正交滤波器的参数化

该文得到了具有线性相位的4带正交尺度滤波器的参数化形式,同时给出了构造相应的小波滤波器的一个简单的构造方法.应用所给出的参数化形式,得到了具有紧支撑的对称正交的尺度函数,进而也获得了相应的小波.

基于多尺度形态滤波的分水岭图像分割方法

采用多尺度形态滤波器对输入噪声图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑 ,实现了消除噪声、简化图像、保持物体重要轮廓信息的作用 最后 ,给出一种改进的快速区域合并算法优化分割结果 实验证明 。

一种抗遮挡的快速多尺度相关滤波跟踪算法

针对视频目标跟踪过程中,目标发生尺度变换或被遮挡问题,文中提出一种抗遮挡的快速相关滤波目标跟踪算法,该算法主要由位置滤波器、快速尺度滤波器和卡尔曼滤波器3部分组成。首先,初始化位置滤波器和快速尺度滤波器;其次在跟踪时,用平均峰值相关能量(average peak-to correlation energy, APCE)遮挡判据判断目标是否被遮挡,若无遮挡,用位置、尺度滤波器及特征估计目标位置,当目标发生遮挡时,用卡尔曼滤波器估计目标遮挡的当前位置,代替位置滤波器的估计值;最后,计算相关跟踪结果。实验结果表明,在CVPR 2013 Benchmark公开数据集上进行测试时,该算法与主流算法相比,处理遮挡和尺度变换属性的视频序列的精度提高了0.047,成功率提高了0.067,中心位置误差提高了21.128个像素,距离精度提高了0.153。该算法能够较好地解决遮挡、尺度变化问题,且具有良好的跟踪速度。