基于增强梯度算子的软阈值宽带频谱感知算法

为了改善信号梯度特征对幅度的损失以及寻求描述信号的最佳尺度问题,提出了一种基于增强梯度算子的软阈值宽带频谱感知算法。通过引入梯度增强算子还原信号幅值特征,结合信号本身梯度特征,使用不同的尺度描述信号梯度增量,得到软阈值判据,进一步加入尺度融合单元,利用硬阈值加软阈值联合判断的方法,得到描述信号的最佳尺度。理论分析和仿真实验结果表明,在高斯信道和瑞利衰落信道下,相较于MPSG算法,所提算法的检测概率和虚警概率均有明显改善,且复杂度更低。通过对比实测数据的检测效果,所提算法更适用于实际工程中。

基于Prewitt算子和Radon变换的雷达高速微弱目标检测

正交频分复用(OFDM)调制雷达中跨距离单元走动问题降低了高速微弱目标检测性能,为此,提出一种基于Prewitt算子和Radon变换的OFDM雷达高速微弱目标检测算法。首先分析了多脉冲积累出现的跨距离单元走动以及Radon变换受噪声干扰问题,然后采用Prewitt算子卷积运算抑制噪声并保留回波能量,采用Radon变换沿距离单元走动斜线进行能量积累。理论分析和仿真结果表明,该算法具有比Hough变换和动目标检测(MTD)更优的低信噪比背景下的高速微弱目标检测性能,并能有效实现多目标检测。

基于梯度算子的高分三号SAR风场反演方法

鉴于高分三号(GF-3)合成孔径雷达(SAR)图像具有黑白相间条纹特征,提出一种基于梯度算子的风场反演方法。对SAR图像重新采样后,利用Sobel梯度算子求解海面风向值,接着使用扩展后的CMOD5散射模型推算出风速值。为了测试该方法,对GF-3 SAR图像进行风场反演实验,并使用欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)再分析风场数据和美国国家浮标中心(NDBC)浮标风矢量数据对反演得到的SAR风场质量进行评估。实验结果表明:GF-3 SAR风场相比于ECMWF再分析风场,风速、风向均方根误差分别为1.79 m/s和11.95°;相比于NDBC浮标数据,风速、风向绝对偏差分别为0.24 m/s和9.03°。因此,本文方法能有效地从GF-3 SAR图像中反演出较高精度的风场,研究结果可为GF-3 SAR风场反演技术提供参考。

月表落石检测方法研究——基于梯度注入策略与结构驱动评价机制

月表落石是了解月球演化进程的重要手段。由于人工识别落石特征既耗时又困难,所以落石检测逐渐倾向于利用深度学习手段。基于此,文中提出一种结合Transformer和梯度算子的月表落石有效检测方法。受落石结构的启发,设计一种基于落石成功检测数目的新评价机制。将3种目标检测算法和3种样本设置策略相结合,构建9个落石检测器。其中,样本设置通过调整样本比例和注入梯度信息以实现。实验结果表明,相比于现有基于CNN的落石检测方法,文中提出的月表落石检测方法在月表落石数据集RMaM-2020精度方面表现更优。同时,文中所提出的落石检测评价机制能够实现量化指标和可视化结果相统一。

基于光学卫星影像的同震形变提取技术及形变梯度的地学意义

介绍光学同震形变提取的关键技术、优化流程和主流软件包的差异性,并基于光学同震形变场推导具有地学意义的位移梯度、旋度、膨胀量、剪切应变等算子;以2021年青海玛多M W7.4地震为例,检验基于Sentinel-2光学影像的同震形变场提取优化流程以及算子的地学意义。结果表明,对亚像素相关性匹配结果的后处理可有效消除轨道误差、条带误差、场地和传感器因素导致的白噪声和加性噪声,突出形变细节,更加客观地描述同震形变的空间分布特征。

Prewitt霍尔磁梯度张量系统结构设计

为实现高速磁浮轨道长定子行波主漏磁场小空间、mT量级磁梯度张量的准确测量,将图像边缘检测领域的Prewitt梯度算子进行实例化,设计了一种由8只霍尔磁敏传感器构成的小体积、低成本的磁梯度张量测量结构。通过空间冗余的手段,克服了霍尔磁敏传感器零点偏移大,灵敏度一致性差的特点,也为传统磁梯度张量测量系统传感器的空间布局提供了一种新的思路。实验结果表明,相对传统十字形、正方形结构,Prewitt结构可将多传感器上述两种参数不一致导致的测量误差分别减小至原来的-10.4%和58.1%,有效降低了测量系统对传感器参数一致性的要求,避免了复杂高成本的三轴传感器标定与误差校正环节。

sobel算子与prewitt算子分析与研究

图像梯度锐化能够帮助人们客观,明确地了解世界,而在人的视觉感官中,梯度信息又占有十分重要的比重,所以准确的梯度信息对于数字图像处理有着极为重要的意义。图像梯度锐化技术在各个行业中已经得到了非常广泛的应用。论文是基于Matlab的图像梯度锐化技术研究与实现,重点研究了图像梯度锐化技术理论。首先对图像进行灰度处理,然后分别分析了sobel算子和prewitt算子方法,最后通过利用Matlab对这两种算子进行仿真,并分析仿真结果得出结论。

基于IOWA算子的空气质量组合预测

对空气质量指数进行预测,反映数据波动的趋势与规律,提出基于诱导有序加权平均(IOWA)算子的Prophet-EEMD-XGBoost模型。首先利用Prophet算法将数据分解为趋势项、季节项、节假日、误差项;然后集合经验模态分解EEMD将原始数据分为9项IMF以及残余分量。最后,利用XGBoost模型对各分量分别进行预测,预测结果利用MAE、MAPE、RMSE、RMSPE进行评价。结果表明,相较于一些单预测模型与其他组合预测模型,基于IOWA算子的Prophet-EEMD-XGBoost组合预测模型有更好的预测效果。

基于Prewitt算子的自适应弱小目标检测

针对工业现场中复杂背景下镁熔液弱小目标实时检测的难题,从图像识别的角度提出了基于Prewitt算子的自适应背景预测算法。该算法首先使用Prewitt算子对原始图像进行处理从而计算出图像最大灰度差,其次根据最大灰度差与每个像素点的灰度差的差异选择背景预测模型进行处理得到背景预测图像,然后用原始图像减去背景预测图像得到残差图像,接着对残差图像作帧差运算以及阈值分割运算得到二值图像,最后使用形态学运算获取最终的目标,并将该算法与最小一乘法的检测性能进行对比。Matlab仿真结果表明,该算法不仅可检测到弱小目标,并且检测到的目标点面积增大了60%,检测时间减少了96.92%,为图像处理技术应用于工业现场实时检测镁熔液中弱小目标奠定了基础。

基于Prewitt算子的TV图像去噪算法

分析了传统TV算法抑噪不充分的原因,为了弥补其不足结合图像空间和像素梯度提出了一种改进算法.该算法首先运用Prewitt边缘检测算子分析图像空间梯度,并对空间梯度进行抑制,一定程度上克服了传统TV算法对平坦区抑噪不充分,甚至出现虚假边缘和阶梯效应的缺陷;再结合像素梯度分析了TV去噪的迭代函数完成保边去噪.与传统算法相比,该文算法残余噪声较小且边缘保护较好,提高了图像的PSNR和视觉效果.但对图像较小纹理误作为噪声而去除.

基于矢量Prewitt算子的多尺度彩色图象边缘检测方法

在矢量Ｐｒｅｗ ｉｔｔ算子的基础上，引入多尺度组合正则化处理，提出了一种新的彩色图象边缘检测方法。实验表明，若对检测精度、边缘完整性、抗噪性等方面进行综合评价。

基于Log_Prewitt算子的边缘检测算法

本文介绍了一种边缘检测算子 ,即 L og_ Prewitt算子 .它不是直接对光强度 ,而是对光强的对数 (光密度 )作Prewitt边缘检测的新方法 .具有检测边界区域与光照强度无关、抗干扰性强、处理速度快、适于在线检测等优点 .

改进Prewitt算子圆锥面边缘高精度检测算法

圆锥面量规直径的检测是汽车发动机气门检测中重要的尺寸测量,是气门各项长度尺寸检测的基准线。针对Prewitt算子在边缘检测上存在的速度慢、稳定性差以及在高精度(精度在μ级)测量中准确度低等问题,提出了一种改进的斜向边缘直径检测算法。对图像进行中值滤波,对目标区域边缘进行粗略定位以确定第二次边缘检测的方向。在确定的检测方向上,应用二次曲线拟合算法得出精确的亚像素边缘信息,将测得的左右边缘坐标差乘上像素当量并进行误差补偿,得到精确的直径值,寻找量规直径位置。实验结果表明,算法与已有算法相比,准确性提高1倍,稳定性与运算速度有较大提高。

一种改进的梯度算子

针对传统梯度算子中 ,用于边缘方向检测的计算公式存在的缺点 ,提出了改进的用于边缘方向检测的计算公式 .鉴于用传统梯度算子检测的边缘方向是由反正切函数给出的 ,而反正切函数所表示的角度范围是 [- π/ 2 ,π/ 2 ],可是事实上 ,边缘方向的范围是 [0 ,2 π].为此 ,通过对梯度算子中 ,Prewitt算子的分析 ,指出传统的边缘算子不能区分两个相差 π的边缘方向 ,并给出了改进的用于边缘方向检测的计算公式 .在传统的梯度算子中 ,因为用于边缘方向检测的计算公式是不精确的 ,所以后续图象边缘的细化、短枝消除、缝隙填补和连接等处理就建立在一个不精确的基础之上 ,从而得到的边缘误差较大 .因为在图象低层处理中就引入了误差 ,所以后续图象高层处理的质量也降低了 .计算机仿真实验结果表明 ,该改进的用于边缘方向检测的计算公式是正确的和有效的 .

一种基于梯度算子的图像匹配算法

在图像处理中常需要找出一幅图像与其对应的样板图像间的位移（ 变形） 量．本文比较了几种常用的图像匹配方法，并对一种基于梯度算子的弹性匹配方法进行了研究．这种方法首先构造一个二次误差指标函数．此指标函数由两项组成：匹配误差项和平滑约束项．此指标函数不同于Ｈｏｒｎ 和Ｓｃｈｕｎｃｋ 的光流法之处在于：其中的匹配误差项和平滑约束项直接定义于位移矢量场而不是光流场．利用变分法可以从这个二次误差指标函数导出一组椭圆形偏微分方程泊松方程（Ｐｏｉｓｓｏｎ ｅｑｕａｔｉｏｎ），这类方程有相当成熟的数值解法．采用有限差分法，对多组图像进行计算，证明此算法是有效的，并具有收敛速度快。

基于Prewitt算子的耦合全变差图像着色算法

为了实现对目标灰度图像中较大范围着色,文中结合YCb Cr色彩空间和Prewitt边缘检测算子,提出耦合全变差图像着色模型。然后,结合交替方向乘子法(ADMM),设计该模型的快速数值求解算法,并给出该算法的收敛性结果。数值实验结果表明,该模型在有效控制颜色越界的同时,能够实现较大范围的着色。

基于Prewitt算子的计算机数字图像边缘检测改进算法

为了使提取的图像边缘的结构定位精确 ,并产生连续的精细边缘 ,同时能滤除边缘信息中的噪声干扰 ,提出了一种以 Prewitt算子为基础 ,应用区域分割和骨架提取的改进算法 ,实现了图像边缘信息的提取 ,能消除图像中的噪声 ,产生精细的边缘。实验证明 ,该算法能有效地消除噪声 ,准确地检测图像中的目标边缘 。

基于改进Prewitt算子的矿井视频图像小波阈值去噪

由于矿井成像环境的复杂性,导致所获取的图像较为模糊且存在一定程度的噪声,有必要采用适当的方法滤除其中的噪声并提高图像的清晰度。为此,提出了一种结合边缘检测的小波域矿井视频图像去噪算法。首先对噪声图像采用均值滤波算法进行预处理;然后对分别从检测模板、自适应阈值设定方法对经典的Prewitt算子进行适当改进,并采用改进的Prewitt算子提取预处理后图像的边缘轮廓信息,从而获得边缘图像和非边缘图像;最后对于非边缘图像,采用一种基于自适应阈值的改进小波阈值函数模型进行去噪处理,该模型充分结合了小波硬、软阈值去噪模型的优势,能够随着小波分解层数的变化自适应调整阈值大小。为了验证该算法的有效性,采用2幅实地获取的山东兖州某煤矿井下视频监控图像进行试验,并与小波硬、软阈值函数模型及2类已有的改进型小波阈值函数模型进行去噪效果对比。结果表明,该算法的去噪效果优于其余几类函数模型,且算法耗时略占优势,对于提高矿井视频监控图像的质量具有一定的参考价值。

一种基于Sobel算子梯度增强的边缘检测算法

针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足,提出了一种局部梯度增强的检测算法。算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度;然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度,最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘,得到边缘图像。实验结果表明,该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富,连续性好,边缘较细,整体效果优于传统Sobel算法,具有较高的实用价值。

用Prewitt算子细化边缘

传统的边缘检测算子一般都只能得到比较宽的边缘,这为以后的图像处理带来了一定的困难。本文通过对图像边缘特征的分析,提出了一种新的边缘细化方法——P rew itt算子细化边缘。实验表明,这种方法能在保持原有信息的前提下,给出令人满意的细化结果。