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基于三次B样条小波变换和Franklin矩亚像素级图像边缘检测算法
被引量：
22
1
作者
李锦鹏
熊显名
+2 位作者
曾启林
胡怡威
丁子婷
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022年第3期255-261,共7页
为了满足精密测量和红外与可见光图像配准对图像边缘定位的高精确度和高抗噪性的要求,提出一种基于三次B样条小波变换和Franklin矩结合的亚像素级图像边缘检测算法。首先,利用三次B样条小波窗函数对图像边缘多层分解,根据小波模极大值...
为了满足精密测量和红外与可见光图像配准对图像边缘定位的高精确度和高抗噪性的要求,提出一种基于三次B样条小波变换和Franklin矩结合的亚像素级图像边缘检测算法。首先,利用三次B样条小波窗函数对图像边缘多层分解,根据小波模极大值原理对各层检测得到初始边缘信息,随后将其边缘点与多尺度范围下3×3邻域内的点进行比较,将模值和幅角相近的点保留,建立新的边缘图像。然后,建立亚像素边缘模型,根据Franklin矩旋转不变性原理,分析图像边缘旋转至一定角度之后各级Franklin矩之间的关系,得到计算亚像素边缘点的模板关键参数,将模板在小波变换得到的新边缘图像上移动并与其覆盖下的子图进行卷积运算,进而得到图像的亚像素级边缘点。实验结果表明,并与当下表现较优的3种算法进行对比,本文提出的基于三次B样条小波变换和Franklin矩结合的算法精确度更高且抗噪性更强,能够更好地满足对于红外与可见光图像配准稳定可靠及高精度测量的要求。
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关键词
边缘检测
三次b样条小波
Franklin矩
亚像素
图像配准
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职称材料
基于核密度估计分类器的变换器故障诊断方法
被引量：
8
2
作者
黄丽梅
王武
+2 位作者
林琼斌
蔡逢煌
陈四雄
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期2204-2210,共7页
现有变换器的故障诊断过程需训练大量的故障样本才能实现故障的识别和定位,但故障数据获取困难且训练过程复杂。针对这一问题,提出一种结合基于Mallat(快速递推算法)的三次B样条小波分析与核密度估计算法。该方法首先釆用基于Mallat的三...
现有变换器的故障诊断过程需训练大量的故障样本才能实现故障的识别和定位,但故障数据获取困难且训练过程复杂。针对这一问题,提出一种结合基于Mallat(快速递推算法)的三次B样条小波分析与核密度估计算法。该方法首先釆用基于Mallat的三次B样条小波分析方法对变换器的输出电压进行预处理,加强抗噪声能力并降低数据维度;其后,基于核密度估计的分类器对故障进行识别和定位。所提方法在故障辨识阶段无需故障样本仅对正常样本进行训练便能准确识别故障样本,且在故障定位阶段仅需训练少量故障样本就能实现故障的定位,具有抗干扰能力强、实现简单、诊断率高的优点。仿真和实验验证了所提方法的可行性和有效性。
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关键词
故障诊断
识别定位
三次b样条小波
分析
MALLAT
核密度估计
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职称材料
题名
基于三次B样条小波变换和Franklin矩亚像素级图像边缘检测算法
被引量：
22
1
作者
李锦鹏
熊显名
曾启林
胡怡威
丁子婷
机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
广西高校光电信息处理重点实验室
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022年第3期255-261,共7页
基金
国家科技重大专项课题(2017ZX02101007-003)。
文摘
为了满足精密测量和红外与可见光图像配准对图像边缘定位的高精确度和高抗噪性的要求,提出一种基于三次B样条小波变换和Franklin矩结合的亚像素级图像边缘检测算法。首先,利用三次B样条小波窗函数对图像边缘多层分解,根据小波模极大值原理对各层检测得到初始边缘信息,随后将其边缘点与多尺度范围下3×3邻域内的点进行比较,将模值和幅角相近的点保留,建立新的边缘图像。然后,建立亚像素边缘模型,根据Franklin矩旋转不变性原理,分析图像边缘旋转至一定角度之后各级Franklin矩之间的关系,得到计算亚像素边缘点的模板关键参数,将模板在小波变换得到的新边缘图像上移动并与其覆盖下的子图进行卷积运算,进而得到图像的亚像素级边缘点。实验结果表明,并与当下表现较优的3种算法进行对比,本文提出的基于三次B样条小波变换和Franklin矩结合的算法精确度更高且抗噪性更强,能够更好地满足对于红外与可见光图像配准稳定可靠及高精度测量的要求。
关键词
边缘检测
三次b样条小波
Franklin矩
亚像素
图像配准
Keywords
edge detection
cu
b
ic
b
-spline wavelet
Franklin moment
su
b
-pixel
image registration
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于核密度估计分类器的变换器故障诊断方法
被引量：
8
2
作者
黄丽梅
王武
林琼斌
蔡逢煌
陈四雄
机构
福州大学电气工程与自动化学院
福州大学科华恒盛电力电子研究中心
厦门科华恒盛股份有限公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期2204-2210,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61603094)
福建省科学科技项目(2016J05154)
厦门科华恒盛科技创新基金资助项目(KHHS20170416)~~
文摘
现有变换器的故障诊断过程需训练大量的故障样本才能实现故障的识别和定位,但故障数据获取困难且训练过程复杂。针对这一问题,提出一种结合基于Mallat(快速递推算法)的三次B样条小波分析与核密度估计算法。该方法首先釆用基于Mallat的三次B样条小波分析方法对变换器的输出电压进行预处理,加强抗噪声能力并降低数据维度;其后,基于核密度估计的分类器对故障进行识别和定位。所提方法在故障辨识阶段无需故障样本仅对正常样本进行训练便能准确识别故障样本,且在故障定位阶段仅需训练少量故障样本就能实现故障的定位,具有抗干扰能力强、实现简单、诊断率高的优点。仿真和实验验证了所提方法的可行性和有效性。
关键词
故障诊断
识别定位
三次b样条小波
分析
MALLAT
核密度估计
Keywords
fault diagnosis
diagnose and locate
quadratic
b
spline wavelet analysis
Mallat
kernel density estimation
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于三次B样条小波变换和Franklin矩亚像素级图像边缘检测算法
李锦鹏
熊显名
曾启林
胡怡威
丁子婷
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于核密度估计分类器的变换器故障诊断方法
黄丽梅
王武
林琼斌
蔡逢煌
陈四雄
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
8
在线阅读
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职称材料
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