改进的contourlet变换域隐马尔可夫树模型

Contourlet域隐马尔科夫树(C_HMT)模型不但可以描述尺度间的相关性,而且可以对方向子带间contourlet系数的相关性做出统计描述,是一种比小波域HMT模型更为有效的系数相关性描述方法。本文提出了一种改进的contourlet变换域HMT模型,节点的状态不只依赖于其父节点的状态,而且兼顾到其父节点相邻节点的状态。这种模型可以进一步捕捉尺度间contourlet变换系数更为丰富的相关性,从而能够更准确和有效的刻画contourlet变换系数的非高斯性和持续性。将该模型应用于图像的去噪,并与另外几种典型的去噪算法作定性比较,验证了本文提出的改进的C_HMT模型在图像去噪性能方面有一定的优越性。

一种基于改进的contourlet变换的图像压缩算法

Contourlet变换是一种新的结合不可分离的方向滤波的小波变换,它除了具有一般小波变换的多尺度,局部性外,还具有方向性,各向异性。该文分析了contourlet变换的基本原理与变换的特点,改进了contourlet变换冗余大的缺点,提出了一种基于改进的contourlet变换的图像压缩算法。实验表明,在高压缩率下,文章的算法对于方向性明显的纹理图像具有良好的效果。

改进的Contourlet变换的图像去噪算法

为了更有效地去除图像中的噪声,提出一种基于Contourlet变换的新阈值与改进阈值函数的图像去噪方法。新阈值考虑了图像经Contourlet变换后在低尺度子带和高尺度子带的去噪特性,较好地克服通用阈值的不足;改进阈值函数对阈值处理的Contourlet变换的高频细节系数分为上频、中频和下频,并进行相应的处理,较好地弥补各阈值函数的缺陷。实验结果表明,与通用阈值相比,新阈值能更有效地去除图像中的噪声,获得更高的峰值信噪比(PSNR),结合改进阈值函数后,图像的边缘细节得到更好的保护,视觉效果更好。

基于灰色关联度改进的Contourlet变换图像去噪算法

为了更有效降低图像中的噪声,提出一种基于灰色关联度改进的Contourlet变换图像去噪算法。一方面考虑到Contourlet变换尺度内各相邻方向子带之间的灰色关联度、尺度间的影响及噪声强度的因素,对贝叶斯阈值进行改进;另一方面根据Contourlet系数的特点对折中阈值函数进行改进,以达到自适应去噪的目的。实验结果表明,该算法能有效地降低图像噪声,获得更高的峰值信噪比(PSNR)和更好的视觉效果,具有较好的实用性。

基于改进的Contourlet变换和Markov场的医学图像分割算法

医学图像分割对影像分析和临床诊断具有十分重要意义,将非下采样Contourlet变换和Markov场相结合,提出了一种改进的医学图像分割算法。首先对图像进行Contourlet变换得到多级方向系数;然后对分解后的Contourlet变换方向进行Markov建模,最后采用最大后验概率准则完成医学图像的分割。实验表明,该算法更好地描述图像的细节信息,分割结果与原始图像具有更好的一致性。

采用改进投影梯度非负矩阵分解和非采样Contourlet变换的图像融合方法

针对非负矩阵分解(NMF)算法时间复杂度较高,而投影梯度(PG)优化方法可以大幅降低NMF约束优化迭代问题的时间复杂度,提出一种基于改进的投影梯度NMF(IPGNMF)和非采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像融合方法。采用NSCT对已配准的源图像进行多尺度、多方向的分解,将分解后的低频部分作为原始数据,利用IPGNMF得到包含特征基的低通子带系数;高频部分应用了一种基于邻域一致性测度(NHM)的局部自适应融合规则得到各带通方向子带系数。经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于NSWT方法、IPGNMF方法和NSCT方法。与NSCT法相比,实验所采用的两组图像的信息熵、清晰度和Q指标分别提高了0.0627%、0.901%、3.120 1%和2.769%、2.203%、1.049%。

改进的非下采样Contourlet变换红外弱小目标检测方法

针对存在复杂背景干扰和噪声的红外图像弱小目标检测问题,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)的改进的红外弱小目标检测方法。首先对含弱小目标的红外图像进行预处理,然后利用NSCT进行变换,并利用改进的非线性映射函数和能量交叉融合相结合的方法实现了背景杂波的抑制,最后引入Otsu算法进行阈值分割分离出红外弱小目标。通过与同类弱小目标检测算法的对比实验,验证了该方法的有效性。

基于阈值改进Contourlet变换的图像融合算法

为获得到效果更好的融合图像,提出了一种基于结构相似度(SSIM)阈值自适应判定融合规则的改进算法.该算法对低频子带采用了基于相关系数离均差的加权求和融合算法,以保留更多的概貌信息;对高频子带则先计算待融合图像各个区域的SSIM,然后取平均值作为阈值,再根据各个区域的SSIM与阈值的关系自适应地选择高频子带融合算法,以保留更多的细节信息.实验结果表明,文中改进的图像融合算法可以获得细节更丰富和边缘更清晰的融合图像,融合图像质量的客观评价指标更优.

一种改进Contourlet变换的图像去噪算法

针对Contourlet分解的细节图像在奇异点附近产生振荡,在去噪过程中会产生伪吉布斯现象,提出一种改进的拉普拉斯金字塔实现基于Contourlet变换的图像去噪算法。阈值的选取不仅考虑不同尺度中噪声含量的不同,而且在不同方向上对阈值进行了调整。实验结果表明,利用该文去噪方法进行去噪比其他方法得到更好的视觉效果和更高的PSNR值。

基于贝叶斯估计的改进Contourlet变换的SAR图像滤波

针对小波变换和轮廓波变换在合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像中去噪应用的不足,结合小波变换和轮廓波变换的优点,将小波变换与轮廓波变换相结合,提出一种改进轮廓波变换方法。首先将待处理图像进行小波变换,然后对低频子带图像进行重建,得到一个细节子带图像,然后使用方向滤波器组对其进行多方向划分,再采用贝叶斯最大后验概率估计对划分后的方向子带信号进行估计。试验结果表明此方法在抑制图像斑点噪声的同时,很好地保持了均匀区域的辐射特性,保持了图像中的边缘以及细小纹理,且没有人为畸变。此外算法的高频子带图像含有更为丰富的纹理,对于边缘特征的提取非常有益。

基于改进梯度投影NMF和复Contourlet变换的遥感图像融合

为了尽可能地保留全色图像的空间信息和多光谱图像的光谱信息,提出了一种基于改进梯度投影非负矩阵分解和复Contourlet变换的遥感图像融合方法.首先,以多光谱图像的强度分量图像为标准,对全色图像做直方图匹配,得到新的全色图像;然后,利用复Contourlet变换分别分解多光谱图像的强度分量图像和新的全色图像,得到各自对应的低频分量和高频分量;接着,对两幅低频分量图像采用改进梯度投影的非负矩阵分解作为融合规则获取新的低频分量,并对两幅高频分量图像使用系数绝对值较大法获取新的高频分量;最后,通过逆复Contourlet变换和逆色调-饱和度-强度变换获得融合后的图像.大量实验结果表明,与HSI方法、NMF与无下采样Contourlet变换结合的方法以及提升小波变换与HSI结合的方法相比,本文方法获得的融合图像具有更高的空间分辨率和更多的光谱信息.

基于Contourlet变换和改进NeighShink的图像去噪

为了有效去除图像噪声且能更好地保护图像细节,提出一种基于Contourlet变换和改进NeighShink的图像去噪方法。首先将图像进行Contourlet变换,利用stein无偏风险估计在各尺度各方向子带上进行启发式阈值估计;然后根据邻域窗能量将低能量系数置0,高能量系数采用近似最大似然估计法估计其方差,再用最小均方误差准则得到真实系数的估计;最后进行邻域系数收缩。实验表明,该方法能有效地去除图像中的噪声,获得更高的峰值信噪比,并且图像的边缘细节得到很好的保护。

基于张量分解与非下采样Contourlet变换遥感图像增强

图像质量低、特征信息不明显是遥感图像获取过程中的常见问题。传统的图像增强方法常常因为不能有效地整合全局信息,从而不能高精度、高效率地凸显有用信息。本文通过结合张量分解和非下采样Contourlet变换,提出一种改进的遥感图像增强方法。使用优化的非下采样Contourlet变换对原始图像进行分解,将各尺度和方向的高频细节图像组合成高阶张量。通过贝叶斯概率张量补全,从不完全张量中识别潜在因子,以预测图像缺失的细节信息。实验结果表明:所提出方法能在有效恢复样张缺失信息的同时突出图像的特征信息,与不同图像增强方法相比,样张处理后在信噪比、结构相似度以及均方根误差方面最大提升分别为27.9%、37.6%和45.4%。改进的遥感图像增强方法在可视化比较和定量评价方面优于常用的图像增强方法。

改进结构的Contourlet变换及其图像去噪应用

针对Contourlet变换基图像不具备局部频率特性的缺点,分析了在频域楔形支撑区域外部出现潜在混叠的原因,并结合易操纵金字塔结构的优良特性,提出一种改进结构的Contourlet变换.该变换采用易操纵金字塔替换了原变换的拉普拉斯金字塔,保证了其平移不变性.非线性逼近实验和基图像分析的结果表明,该变换能够稀疏表示图像,避免了频域出现混叠.去噪实验结果表明,改进结构的Contourlet变换可以有效地提高去噪图像的峰值信噪比和去噪图像质量.

基于改进Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对基于Contourlet变换的遥感融合图像空间分辨率较低的问题,提出了一种基于改进的Contourlet变换(MCT)的遥感图像融合方法。首先,对多光谱图像进行亮度-色调-饱和度(IHS)变换,得到其亮度、色调、饱和度三个分量;其次,取多光谱图像的亮度分量,与直方图匹配后的全色图像进行改进的Contourlet变换,分别获得低频子带系数与高频子带系数;然后,对低频子带系数采用平均法进行融合,对高频子带系数采用新改进的拉普拉斯能量和(NSML)作为融合规则进行融合;最后,把融合结果作为多光谱图像的亮度分量,通过IHS逆变换得到融合的遥感图像。将所提方法与基于主成分分析(PCA)和Shearlet的方法、基于PCA与小波的方法以及基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的方法相比,所提方法在清晰度评价指标平均梯度上分别提高了7.3%、6.9%和3.9%。实验结果表明,所提方法提高了Contourlet变换的频率局部化特性和分解系数利用率,在保持多光谱信息的基础上,有效地提高了遥感融合图像的空间分辨率。

结合非下采样Contourlet变换的改进图论MST图像分割

为提高图论最小生成树的分割精度,保留更多边缘细节,提出了一种结合非下采样Contourlet变换(NSCT)及改进图论最小生成树(MST)的图像分割方法.首先,将图像进行NSCT分解,得到一个低频子带和多个高频方向子带,对各高频方向子带采用改进的贝叶斯萎缩阈值抑制噪声,通过模极大值检测关联边缘的像素点,结合低频子带灰度值和高频子带系数构造多尺度多方向的MST边权,并加重关联边缘的边权重;然后,从区域内部和区域间差异函数以及合并机制方面对MST分割算法进行改进,降低噪声或孤立点的影响;最后,改进和声搜索算法的"调音"策略,自适应获取MST分割算法的最优参数,得到全局最优分割.实验结果表明:与其他改进图论MST分割方法相比,文中方法的抗噪声性能好,提高了分割精度,且错分率低,所得图像边缘细节明显,分割效果较好.

宽电压增益CLLLC谐振变换器的改进型电流解析方法

对谐振电流的精确解析是计算CLLLC谐振变换器损耗的重要环节。针对宽电压增益CLLLC谐振变换器励磁电感与谐振电感比值较小的特点,基于电流拟合近似法提出了一种改进型谐振电流解析方法。首先通过分析变换器在三元谐振期间的等效拓扑,列写出谐振电流的阶段解析式,其次在考虑到三角函数未知量求解计算复杂的情况下,提出了修正系数的概念以简化计算,最终根据谐振电流的波形特点得出谐振电流初始解,并进一步通过分段迭代的方法逐步逼近谐振电流真实值。仿真结果表明,所提出的改进型电流解析式相比于传统方法,在三元谐振期间能够更加准确地描述谐振电流的变化过程,验证了所提方法的正确性。

基于改进LSTM-SVM的双向DC-DC电力变换器故障诊断

目的为了解决双向DC-DC电力变换器的软故障诊断精度不高的问题,方法提出基于改进LSTM-SVM的双向DC-DC电力变换器故障诊断模型。首先,分析双向DC-DC电力变换器中电容、电感和MOSFET管的故障机理,通过仿真实验模拟各元件失效后变换器的输出电气参数变化,从而确定变换器不同元件故障时对应的故障特征参数;其次,构建改进的LSTM-SVM双向DC-DC电力变换器故障诊断组合模型,在LSTM中添加Mogrifier门机制,提高LSTM提取时间序列原始数据中微弱特征的能力;最后,由于传统LSTM的末端分类器为Softmax,其主要解决单一元件诊断问题,变换器故障类型较多,维数较高,所以采用麻雀搜索算法优化的SVM代替原有的Softmax函数,对LSTM输出的数据进行故障分类,提高故障诊断的准确率。设置双向DC-DC电力变换器充放电两种状态下,包含电解电容、电感和MOSFET单双管故障在内的24组故障,分别采用本文构建的改进的LSTM-SVM和原始的LSTM-SVM双向DC-DC变换器故障诊断模型进行诊断。结果结果表明,改进的LSTM-SVM故障诊断模型诊断准确率平均值为99.71%,原始的LSTM-SVM故障诊断模型诊断准确率平均值为88.48%,改进的LSTM-SVM故障诊断模型对各元件的故障诊断正确率均高于原始的LSTM-SVM故障诊断模型的。结论基于改进LSTM-SVM的双向DC-DC电力变换器故障诊断模型实现了对双向DC-DC电力变换器中的电解电容、电感和MOSFET单双管故障的准确诊断。

基于神经网络的微电网交错并联变换器的改进自抗扰控制

针对混合储能微电网在负载突变、扰动加入等多种复杂工况下引起的用电端降压接口的电压质量降低的问题,文章设计了一种以改进线性自抗扰为主要控制器,以BP神经网络为辅助参数优化算法的闭环控制策略。首先,根据六路交错并联变换器的电路拓扑建立时域下的数学模型,并对系统总扰动进行重构,将总扰动分解为模型未知扰动和外界扰动,分别利用观测器进行估计,形成了改进线性自抗扰控制,提高系统的扰动观测能力和观测精度;其次,为使系统获得控制参数的实时优化能力,引入BP神经网络,对控制器参数进行实时整定;最后,搭建了混合微电网六路交错并联变换器的数字仿真模型和半实物仿真模型进行验证,并与PI,LADRC进行了比较。结果显示,所提控制策略不仅具备优异的输出电压质量,而且使系统获得了更好的稳定性与鲁棒性。

基于改进Hilbert-Huang变换的管路环向裂纹故障诊断研究

在制造、加工、装配以及服役过程中,航空液压管路可能存在平面型缺陷。在适航载荷作用下,这些缺陷会萌生裂纹并发生扩展,最终导致管路破裂和油液泄漏。为了在管路产生微裂纹时对其进行故障诊断,采用了自行搭建的航空液压管路模态试验平台和测控系统,对存在环向裂纹航空液压管路的振动信号进行了采集和预处理。而在对管路振动信号进行分解时,由于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法存在模态混叠问题难以获得准确的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)。为提高信号处理精度,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和Hilbert变换理论相结合的改进Hilbert-Huang变换方法对航空液压管路环向裂纹进行故障诊断。研究结果表明,该方法能够更准确地诊断航空液压管路的环向裂纹故障。