时间正交Gaussian-Hermite矩的性质及其应用

矩早已被广泛地应用于模式识别、图像处理、计算机视觉和多分辨分析中.取高斯函数作平滑核的时间正交Gaussian-Hermite矩是最近才提出来的信号处理的数学工具.在这篇文章中,我们首先给出时间正交Gaussian-Hermite矩的一些时一频性质.为了克服运动目标检测的传统方法的不足,我们提出一种基于正交Gaussian-Hermite矩的运动目标检测方法.最后给出了此方法和其它运动目标检测方法的实验对比结果;实验表明,我们的方法是有效的.

基于正交Gaussian-Hermite矩的运动检测在去隔行中的研究

针对去隔行算法中运动检测易出现运动误判的问题,采用基于正交Gaussian-Hermite矩的运动检测算法,通过比较相邻连续图像帧绝对像素值的变换范围来判断像素点的运动范围,以此确定目标图像是否为运动图像.实验结果表明,此算法有效提高了峰值性噪比,降低了均方差,对运动平缓图像去锯齿效果良好.

正交Gaussian-Hermite矩的应用

分析了正交Gaussian Hermite矩的一些性质 ,指出它在运动检测中的应用 ,并提出运动检测中正交Gaussian Hermite矩的最佳参数的估计方法 .最后我们给出了对比实验结果 .实验表明我们的方法是有效的 .

几种人体运动检测算法的比较分析

为了提高计算机视觉运动人体检测的效果,采用了OGHMs(Orthogonal Gaussian-Hermite Moments)法应用于人体运动检测中,在实现过程中对OGHMs加以简化,对运动图像进行Gaussian平滑处理,并在模块运算后期引入腐蚀运算从而得到更精确的检测效果。分析了时间差分法、背景减除法、光流法等常用的几种运动人体检测算法。通过对现有的实验结果分析比较表明,增加腐蚀作用后的OGHMs法不仅具备常用算法各自具有的一些优点,而且抗干扰能力强,同时还较好解决了计算量大的问题,不需要进行背景重建和更新等步骤,并且检测出的运动信息较多,能较完整、较精确地检测出运动人体。

小麦特一粉和特二粉的面筋聚集特性分析

以小麦特一粉和特二粉为材料,设计四因素(水粉比、温度、转速、面粉质量)三水平正交试验及单因素试验,利用面筋聚集仪检测和记录样品的最大峰值时间(PMT)和最大扭矩(BEM)。正交试验极差结果显示,4个因素对PMT和BEM的影响顺序分别是水粉比>温度>转速>面粉质量、水粉比>面粉质量>转速>温度;Duncan’s多重比较结果显示,水粉比3个水平之间有显著差异(P<0. 05),其余3个因素3个水平之间未达到显著差异。单因素试验结果表明:转速在1 000~2 500 r/min时,特二粉的BEM与转速呈线性相关(R^2=0. 991 6);转速在1 800~2 000 r/min时,特一粉的PMT变化较小,而特二粉的PMT变化较大,可作为区分二者的一个指标;温度在20~45℃时,特一粉、特二粉的PMT和BEM随温度的增加均逐渐减小,且特一粉的PMT和BEM均低于特二粉的;Pearson相关系数分析表明,特一粉、特二粉的BEM和PMT与温度有极强的相关性。综上,面粉面筋聚集特性中的PMT和BEM可在一定程度上反映不同面粉的品质差异,可为微量快速分析面粉品质提供新的有效途径。

一种快速OFDM调制信号识别算法

利用固有时间尺度分解对接收信号提取瞬时参数,结合方向数据的统计分析方法,提取了3个特征参数作为联合特征向量组,对正交频分复用(OFDM)信号和常见单载波调制信号进行类间识别,并对载波频率、符号速率和采样率等系统参数对识别性能的影响进行了分析.该算法可直接在中频对信号进行处理,避免了载波恢复过程.仿真结果表明,该算法可以在信噪比较低的条件下很好地区分OFDM信号和单载波,并对系统参数表现出了一定的鲁棒性.