一种基于频谱段能量的高分辨率遥感图像边缘特征检测方法

从图像信号的能量角度出发，探讨一种基于频谱段能量的高分辨率遥感图像边缘检测的方法。该方法采用滑动窗口傅里叶变换和频谱能量分段叠置的手段，将含有噪声的图像信号分解到不同的频谱段中，然后根据直流中心频谱段图像良好的噪声抑制特性，在此基础上进一步分析其高阶频谱段能量对图像边缘特征的贡献作用，将3×3的滑动子窗口中频谱半径为1～1.5范围内的频谱能量系数进行求和叠置，并量化至0～255的灰度范围，得到最终的边缘检测图像。试验结果表明，基于频谱能量所检测出的图像边缘特征响应较为显著，视觉效果尚可，并且具有特定方向上的边缘检测能力。

腭裂术后腭咽闭合不全患者声门塞音自动识别

通过对腭裂语音声门塞音的研究,提出基于频谱能量加强段、Mel倒频谱系数（MFCC）、频带功率谱、小波信息熵和小波包信息熵特征参数的腭裂语音声门塞音自动识别算法。提取的声学特征参数结合K-最近邻（KNN）分类器,实现对腭裂声门塞音的自动识别。实验结果表明,基于5种声学特征参数的声门塞音检测系统的正确率均达到70%以上,小波信息熵、小波包信息熵均达到近90%的正确率,临界频带功率谱达到近95%的正确率,可为语音师提供有效的临床辅助诊断。