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结合无下采样Shearlet变换和改进尺度积的边缘提取 被引量：5
1
作者 侯小毛 张群慧 马凌 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2018年第4期91-97,共7页
为了解决遥感图像边缘提取中的伪边缘现象,提出了一种基于无下采样Shearlet变换模极大值和改进数学形态学的边缘提取算法。首先,通过无下采样Shearlet变换对目标遥感图像提取高频分量和低频分量;针对小尺度边缘系数受噪声影响过大,对相... 为了解决遥感图像边缘提取中的伪边缘现象,提出了一种基于无下采样Shearlet变换模极大值和改进数学形态学的边缘提取算法。首先,通过无下采样Shearlet变换对目标遥感图像提取高频分量和低频分量;针对小尺度边缘系数受噪声影响过大,对相邻2个尺度较大的高频系数进行改进,得到尺度多方向的高频系数。然后,采用非模极大值抑制方法对高频系数进行处理,提取高频分量的目标边缘;采用改进的数学形态学方法对低频分量进行处理提取低频目标边缘。最后,将高低频边缘提取结果加权融合,并使用区域连通法去除孤立噪声点,得到最终边缘提取结果。实验表明,与Canny算法、基于NSCT模极大值+Canny算法、基于NSCT模极大值+数字形态学3种算法相比,该算法提取的目标边缘轮廓不仅完整清晰,连续性好,还具有较强的抗噪性。 展开更多
关键词 边缘提取 无下采样shearlet变换 模极大值 改进数学形态学
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基于蝴蝶优化算法改进的参数化重采样时频变换
2
作者 郑直 王叶仑 贾晓龙 《机床与液压》 北大核心 2025年第7期24-30,共7页
参数化重采样时频变换(PRTFT)在处理多模态信号时,其窗口长度L选取存在经验性和主观性,导致模态分量的能量分散和时频轨迹模糊等问题,而背景噪声干扰又加剧了上述问题。基于此,引入蝴蝶优化算法(BOA)对PRTFT进行优化选取最优窗口长度L,... 参数化重采样时频变换(PRTFT)在处理多模态信号时,其窗口长度L选取存在经验性和主观性,导致模态分量的能量分散和时频轨迹模糊等问题,而背景噪声干扰又加剧了上述问题。基于此,引入蝴蝶优化算法(BOA)对PRTFT进行优化选取最优窗口长度L,进而获取多模态信号的各个模态分量的较高能量集中度和较高时频分辨率;采用改进反演定理对多模态信号进行消噪处理,进一步获得更高的能量集中度和清晰时频轨迹。通过滚动轴承内圈故障实验验证分析可知,经BOA优化后的PRTFT可有效地提升信号能量集中度和时频分辨率,且较麻雀搜索算法、星鸦优化算法具有优越性。 展开更多
关键词 参数化重采样时频变换 蝴蝶优化算法 时频表示
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基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面缺陷检测 被引量：11
3
作者 杨成立 殷鸣 +2 位作者 向召伟 殷国富 范奎 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期217-224,共8页
针对磁瓦表面缺陷对比度低,图像受不均匀背景和磨削纹理干扰大等问题,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)的磁瓦表面缺陷检测方法。首先,对磁瓦图像进行多尺度多方向NSST分解,得到一个低频子... 针对磁瓦表面缺陷对比度低,图像受不均匀背景和磨削纹理干扰大等问题,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)的磁瓦表面缺陷检测方法。首先,对磁瓦图像进行多尺度多方向NSST分解,得到一个低频子带图像及多个频率和方向变化的高频子带图像。然后对缺陷在高低频域表现出的不同特征进行针对性的处理,在低频子带中分别计算行均值线图像和列均值线图像,将列均值线图像沿行均值线图像扩展,构造基于均值的自适应阈值对低频子带进行滤波,以去除不均匀背景;同时,利用同一分解尺度下各高频子带系数中微弱缺陷信号的方差较大,显著缺陷信号的能量较大,而噪声和背景干扰信号的方差和能量均较小的差异,构造基于Shearlet高频分解系数方差和能量的综合高频缺陷识别算子,滤除高频子带中的噪声和背景干扰。最后,对修正后的分解系数进行逆NSST重构,得到背景均匀,磨削纹理和噪声干扰被充分抑制的高对比度图像,并采用自适应阈值分割方法提取出缺陷区域。实验结果表明,该方法的假阳性率、假阴性率和检测准确率分别达到8.8%、5.0%和93.1%;本文算法在MATLAB仿真平台中平均运行时间为0.629 s;相较于现有的磁瓦表面缺陷检测算法,该方法能够有效地去除不均匀背景、磨削纹理和噪声干扰,检测结果更加准确,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 磁瓦 非下采样shearlet变换 自适应阈值面 图像去噪 缺陷检测
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稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的多聚焦图像融合 被引量：9
4
作者 杨勇 万伟国 +1 位作者 黄淑英 姚丽 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第2期386-392,共7页
针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法... 针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法效率和更好地逼近低频系数,将初始融合的低频子图直接作为训练样本自适应构造过完备字典,高频系数采用改进拉普拉斯能量和取大的融合规则,然后重构低高频融合系数得到最终的融合图像.通过和多种融合方法进行对比实验,本文方法融合结果无论从主观视觉还是客观评价上都能得到很好的效果. 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 非下采样shearlet变换 稀疏表示 改进拉普拉斯能量和
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基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面裂纹检测 被引量：7
5
作者 杨成立 殷鸣 +2 位作者 蒋红海 向召伟 殷国富 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期405-412,共8页
针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多... 针对磁瓦表面裂纹缺陷图像背景不均匀、对比度低和存在纹理干扰等特点,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet transform,NSST)的裂纹检测方法。首先对原始图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到一个低频子带和多个高频子带,然后利用各向异性扩散和改进的γ增强方法对高频子带进行滤波和增强;同时利用二维高斯函数对低频子带进行卷积操作来构造高斯多尺度空间,估计出图像的主要背景,并通过背景差法得到均匀的低频目标图像。最后通过重构NSST系数得到去噪和增强后的均匀目标图像,利用自适应阈值分割和区域连通法提取裂纹缺陷。实验结果表明,所提方法检测准确率达92.5%,优于基于形态学滤波方法、基于Curvelet变换方法和基于Shearlet变换方法等现有磁瓦表面裂纹检测方法。 展开更多
关键词 磁瓦 非下采样shearlet变换 高斯多尺度空间 各向异性扩散 裂纹检测
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非下采样Shearlet变换耦合边缘制约的遥感图像融合算法 被引量：6
6
作者 吴亮 刘国英 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期99-105,共7页
为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相... 为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相应的亮度分量。然后,通过非下采样Shearlet变换,将全色(PAN)图像与亮度分量进行分解,获取各自的高频系数与低频系数。再通过图像的空间频率特征,建立低频系数的融合函数,对低频系数进行融合。并利用图像的区域平均梯度特征与图像区域中像素点的边缘能量特征,构造了边缘制约模型,对高频系数进行融合。最后,将融合后低频系数、高频系数经非下采样Shearlet逆变换和IHS逆变换,获取融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提算法的融合图像具有更高的清晰度,更好地保持了图像的光谱特性,消除了块效应以及模糊效应。 展开更多
关键词 遥感图像融合 IHS变换 非下采样shearlet变换 空间频率 平均梯度 边缘能量
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基于非下采样Shearlet变换与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法 被引量：9
7
作者 欧阳宁 邹宁 +1 位作者 张彤 陈利霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期490-494,共5页
为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源... 为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源多聚焦图像作比较,得到初始聚焦区域;接着,利用形态学开闭运算对初始聚焦区域进行修正;最后,在修正的聚焦区域上通过改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)获得融合图像。与经典的基于小波变换、Shearlet变换的融合方法以及当前流行的基于NSST和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法相比,所提算法在客观评价指标互信息(MI)、空间频率和转移的边缘信息上均有明显的提高。实验结果表明,所提出的算法能更准确地识别出源图像中的聚焦区域,能从源图像中提取出更多的清晰信息到融合图像。 展开更多
关键词 图像融合 多聚焦图像 非下采样剪切波变换 聚焦区域检测 形态学开闭运算
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基于非下采样Shearlet变换与压缩感知的图像融合 被引量：8
8
作者 陈贞 邢笑雪 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1024-1031,共8页
针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、... 针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、融合及重构;然后利用"局部区域能量和局部区域方差"联合指导待融合图像的低频系数的融合;最后利用NSST逆变换重构融合图像。由于只需要对高频系数的压缩值进行融合,因此算法可以在不影响图像融合效果的同时加快代码的运行速度。仿真实验表明,该算法不需要原图像的先验知识就可以完成图像的融合,当图像的尺寸较大时,该算法牺牲了微小的融合图像质量,但却可以显著提高算法的运行速度,减小代码的时间代价,降低对硬件系统的要求。该算法对于融合系统的实时性要求提供了一种思路,具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样剪切波变换 压缩感知 局部区域能量 局部区域方差
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基于非下采样Shearlet变换与差异度量的遥感图像融合算法 被引量：3
9
作者 崔怡文 任佳佳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第12期147-154,共8页
为了解决当前基于加权平均机制的遥感图像融合算法忽略了图像像素间的差异性,易导致融合图像出现振铃及光谱失真等问题,设计了非下采样Shearlet变换耦合差异度量的遥感图像融合算法。引入亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光(multi-spec... 为了解决当前基于加权平均机制的遥感图像融合算法忽略了图像像素间的差异性,易导致融合图像出现振铃及光谱失真等问题,设计了非下采样Shearlet变换耦合差异度量的遥感图像融合算法。引入亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光(multi-spectral,MS)图像中的亮度I成分;借助非下采样Shearlet变换,计算出I分量及全色(PAN)图像对应的低频及高频系数;再利用结构相似度(SSIM)函数,对低频系数的差异性实施度量,从而构建了差异度量法则,根据低频系数间的差异性采取不同的低频系数融合策略,实现低频系数的融合;考虑图像的平均梯度信息,构建高频系数融合机制,完成高频系数的融合。基于非下采样Shearlet逆变换,对融合的高频及低频系数实施处理,获取融合结果。实验结果显示,较已有的遥感图像融合方法而言,所提技术具备更高的融合效果,其输出结果含有更大的信息熵值和更低的光谱偏差度。 展开更多
关键词 遥感图像融合 非下采样shearlet变换 IHS变换 差异度量 平均梯度
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基于变换域多尺度加权神经网络的全色锐化
10
作者 马飞 孙陆鹏 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第3期76-84,共9页
为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)和低秩稀疏分解的全... 为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)和低秩稀疏分解的全色图像和多光谱图像的锐化模型。该模型分为低频和高频处理模块,对于高频子带,提出了一种适用于不同尺度不同方向高频子带的加权方式,并针对其不同方向上的特性,采用一种自适应PCNN模型;对于低频子带,首先将其分解为低秩与稀疏2部分,并根据低秩部分与稀疏部分特点设计相应的融合规则,再采取逆NSST变换得到融合图像。实验在GeoEye,QuickBird与Pléiades数据集上进行,并针对高频信息多尺度加权模块设计了消融实验,相比于次优模型,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)值分别提高了约1 dB,1.6 dB和2.2 dB。实验结果表明,该模型在指标评估中优于其他算法,并有效解决高频信息提取困难问题。 展开更多
关键词 全色锐化 非下采样剪切波变换 多尺度加权 脉冲耦合神经网络 低秩稀疏分解
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基于非下采样Shearlet变换与模糊对比度的合成孔径雷达图像增强 被引量：4
11
作者 郭庆荣 贾振红 +1 位作者 杨杰 Nikola KASABOV 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期2701-2705,共5页
针对合成孔径雷达(SAR)图像在成像和传输过程中引入噪声和干扰从而导致图像清晰度下降、细节丢失等问题,提出了一种非下采样Shearlet变换(NSST)与模糊对比度的SAR图像增强算法。首先,原始图像经NSST分解成一个低频分量和若干个高频分量... 针对合成孔径雷达(SAR)图像在成像和传输过程中引入噪声和干扰从而导致图像清晰度下降、细节丢失等问题,提出了一种非下采样Shearlet变换(NSST)与模糊对比度的SAR图像增强算法。首先,原始图像经NSST分解成一个低频分量和若干个高频分量;然后对低频分量进行线性增强以提高整体对比度,对高频分量采用阈值法进行增强以去除图像中的噪声;接着对处理后的两部分分量进行NSST反变换得到重构图像;最后采用模糊对比度算法对重构图像进行增强,提高图像细节信息和层次感,得到增强后的图像。对40幅图像的实验结果表明,与直方图均衡化、多尺度Retinex增强算法、基于Shearlet变换和多尺度Retinex的遥感图像增强算法、基于剪切波域改进Gamma校正的医学图像增强算法相比,该算法的图像峰值信噪比至少提升了22.9%,均方根误差至少降低了36.2%,能明显提升图像的清晰度,使图像的纹理信息更加清晰。 展开更多
关键词 合成孔径雷达图像 非下采样shearlet变换 阈值去噪 模糊对比度
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非下采样形态学Shearlet变换:提高结构细节捕捉的图像表示新方法 被引量：2
12
作者 刘俊良 雷琳 周石琳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2014年第2期163-171,共9页
针对Shearlet变换缺乏平移不变性以及对结构细节捕捉能力较差等不足,提出提高结构细节捕捉的非下采样形态学Shearlet变换。不同于传统的离散Shearlet变换,本文采用非下采样形态学Haar金字塔分解代替拉普拉斯金字塔分解,实现对源图像的... 针对Shearlet变换缺乏平移不变性以及对结构细节捕捉能力较差等不足,提出提高结构细节捕捉的非下采样形态学Shearlet变换。不同于传统的离散Shearlet变换,本文采用非下采样形态学Haar金字塔分解代替拉普拉斯金字塔分解,实现对源图像的多尺度分解。结构细节捕捉能力较强的非下采样形态学Haar金字塔取消了下采样操作,不仅使变换具有平移不变性,而且提高了变换结构细节捕捉和保持的能力。经过图像融合实验结果对比,验证了该变换在图像融合应用中结构细节捕捉能力的有效性。 展开更多
关键词 shearlet变换 形态学金字塔 结构细节捕捉 图像融合
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PCA结合非下采样Shearlet变换的遥感图像融合算法 被引量：8
13
作者 符娇 刘荣 林凯祥 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2022年第1期108-119,共12页
为了提高遥感图像的融合质量(quality)及应用价值,解决融合中存在的光谱失真和空间细节损失问题,文章新提出了一种主成分变换(PCA)结合非下采样Shearlet变换(NSST)的遥感图像融合算法。首先利用PCA提取多光谱图像的第一主成分;然后引入... 为了提高遥感图像的融合质量(quality)及应用价值,解决融合中存在的光谱失真和空间细节损失问题,文章新提出了一种主成分变换(PCA)结合非下采样Shearlet变换(NSST)的遥感图像融合算法。首先利用PCA提取多光谱图像的第一主成分;然后引入加权最小二乘滤波通过全色图像获取空间细节信息,并将其注入第一主成分后与全色图像分别进行NSST变换;再对高频和低频系数分别采用基于相位一致性和基于局部拉普拉斯能量的规则进行融合;最后进行NSST逆变换和PCA逆变换得到融合图像。文章采用三种卫星数据进行验证,对比传统方法文章算法的融合质量明显提升,融合图像纹理清晰、色彩自然,且在多个客观评价指标上均达到较高水平。因此,文章算法对遥感图像具有较强适用性,能够在提高细节信息的同时,避免光谱失真。 展开更多
关键词 图像融合 主成分分析法 非下采样剪切波变换 加权最小二乘滤波 遥感图像
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一种基于KNN和随机仿射的边界样本合成过采样方法 被引量：1
14
作者 冷强奎 孙薛梓 孟祥福 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期329-343,共15页
过采样是处理不平衡数据分类问题的有效策略。本文提出了一种基于K近邻(K-nearest neighbor,KNN)和随机仿射的边界样本合成过采样方法,用于改进现有过采样方法的种子样本选择阶段和合成样本生成阶段。首先,引入三近邻理论,建立样本间有... 过采样是处理不平衡数据分类问题的有效策略。本文提出了一种基于K近邻(K-nearest neighbor,KNN)和随机仿射的边界样本合成过采样方法,用于改进现有过采样方法的种子样本选择阶段和合成样本生成阶段。首先,引入三近邻理论,建立样本间有效的内在近邻关系,并去除数据集中的噪声,以降低后续分类器的过拟合风险。其次,准确识别那些难以学习且包含丰富信息的少数类边界样本,并将其用作采样种子。最后,利用局部随机仿射代替线性插值机制,在原始数据的近似流形中均匀地生成合成样本。相比于传统过采样方法,本文方法能更充分挖掘数据集中的重要边界信息,从而为分类器提供更多辅助以改善其分类性能。在18个基准数据集上,与8种经典采样方法(结合4种不同分类器)进行了大量对比实验。结果表明,本文所提方法获得了更高的F1分数和几何均值(G-mean),可以更为有效地解决不平衡数据分类问题。此外,统计分析也证实该方法具有更高的弗里德曼排名(Friedman ranking)。 展开更多
关键词 K近邻 线性插值 边界样本 自然分布 过采样 三近邻理论 随机仿射变换 不平衡分类
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基于稀疏傅里叶变换的快速频谱感知方法
15
作者 陈李 叶芃 +1 位作者 杨慧芝 杨扩军 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期274-279,共6页
在通信、雷达等应用场景中,常常需要对稀疏信号进行高精度的频谱运算。传统基于快速傅里叶变换的方法需要大量运算资源,频谱分析效率低。为了解决高精度和实时性的矛盾,该文提出了一种基于稀疏傅里叶变换的频谱分析方法,利用延时采样的... 在通信、雷达等应用场景中,常常需要对稀疏信号进行高精度的频谱运算。传统基于快速傅里叶变换的方法需要大量运算资源,频谱分析效率低。为了解决高精度和实时性的矛盾,该文提出了一种基于稀疏傅里叶变换的频谱分析方法,利用延时采样的相位旋转效应,在低采样率下实现宽带信号的快速频谱感知。实验结果显示,这种方法在欠采样且存在混叠的稀疏信号测试场景下大幅减少了运算压力,运算效率比FFT提升了2倍以上,在典型的稀疏场景下,对信号恢复精度超过95%。 展开更多
关键词 稀疏信号 傅里叶变换 频谱感知 可重构采样 高速数据采集系统
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非线性信号变换的小电流低功率因数电能计量检定系统
16
作者 张争明 张密 +2 位作者 孟静 李冀 赵成 《中国测试》 北大核心 2025年第5期123-130,共8页
提出一种基于非线性信号变换的小电流低功率因数电能计量检定系统,针对现有交流电能表检定装置和交流标准表因测试范围和测试准确度的局限,特别是对检定小于10 mA小电流低功率因数工况的难题,通过分析由于电流的减小,偏置电流与泄漏电... 提出一种基于非线性信号变换的小电流低功率因数电能计量检定系统,针对现有交流电能表检定装置和交流标准表因测试范围和测试准确度的局限,特别是对检定小于10 mA小电流低功率因数工况的难题,通过分析由于电流的减小,偏置电流与泄漏电流的占比显著增加,对小电流测量误差的影响无法忽略,提出非线性信号变换测量单元,采用多次方根非线性放大电路,对三相预设检定小电流进行测量,系统能够在电流较小时大幅提高输出信号,从而降低测量结果的相对误差;通过分析功率因数的降低导致电流测量误差成倍数增长,结合低功率因数下有功相对误差的要求,反算电压电流间的相位差允许的最大值,结合误差补偿技术确保电压电流保持同步,采用引入高压跟随器和低阻抗与低容抗设计方法进行误差补偿,进一步降低输入和信号调整回路的延时,减小相位误差的影响。最后,设计一体化的小电流电能计量检定系统,实验结果表明,在0.3~3 mA的范围内,改进后的设备在功率准确度上的误差低于0.2%,交流功率稳定度和交流电流稳定度方面,误差均小于0.01%/PF,交流电流准确度误差也低于0.02%。这些性能提升均超出改进前设备的能力范围,显示出改进后设备在技术上具有明显优势,充分满足最新检定规程的要求,弥补传统电能表检定装置的不足,达到更高标准的测试需求,具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 功率因数 小电流 功率源 标准表 非线性信号变换 角差 同步采样
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结合无下采样Shearlet模极大值和改进尺度积的有噪图像边缘检测 被引量：1
17
作者 吴一全 李海杰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第3期346-355,共10页
为从噪声污染的图像中提取出更为清晰、连续的边缘,进一步改善边缘检测效果,本文提出了一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进尺度积的边缘检测方法。首先对含噪图像进行多尺度、多方向无下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet ... 为从噪声污染的图像中提取出更为清晰、连续的边缘,进一步改善边缘检测效果,本文提出了一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进尺度积的边缘检测方法。首先对含噪图像进行多尺度、多方向无下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST),得到图像在NSST域的高频系数;然后选取相邻的两个较大尺度的高频系数进行改进的尺度积运算,并经NSST模极大值处理得到边缘二值图像;最后使用区域连通方法去除二值图像中的孤立点,得到准确的边缘图像。大量实验结果表明,与小波模极大值、小波尺度积、基于无下采样Contourlet变换(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)模极大值和尺度积、NSST模极大值等4种边缘检测方法相比,本文提出的方法具有更强的抗噪能力,且有效地避免了纹理的影响,检测出的边缘完整清晰,连续性好。 展开更多
关键词 边缘检测 有噪图像 无下采样shearlet变换 模极大值 改进尺度积 区域连通性
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结合NSCT变换和引导滤波的多光谱图像全色锐化算法 被引量：1
18
作者 徐欣钰 李小军 +1 位作者 盖钧飞 李轶鲲 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第1期24-30,共7页
遥感图像融合技术能够将两幅或多幅多源遥感图像信息进行互补、增强,使图像携带的信息更加准确和全面。非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对遥感数字图像进行多尺度多方向分解,有益于提取高分遥感图像细节,... 遥感图像融合技术能够将两幅或多幅多源遥感图像信息进行互补、增强,使图像携带的信息更加准确和全面。非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对遥感数字图像进行多尺度多方向分解,有益于提取高分遥感图像细节,从而实现图像的锐化高空间分辨率,但传统NSCT直接生成的高频细节信息过少,且容易产生“虚影”现象。基于此,论文结合NSCT与引导滤波(guided filter,GF),提出了一种新的遥感图像全色锐化融合算法。该算法通过NSCT变换的多尺度多方向分解与重构特性,提取直方图匹配后的图像的细节分量,同时结合GF提取具有全色细节特征的多光谱细节分量,最终通过加权细节信息锐化获得高空-谱融合结果。通过多个高分遥感数据集的主客观评价验证了所提出算法有效性。 展开更多
关键词 非下采样轮廓波变换 引导滤波 遥感图像融合 全色锐化
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基于形态学变换的建筑物布局雷达环视图像融合方法
19
作者 谢洪途 邹鹏 +3 位作者 张琳 胡俊 朱楠楠 姜和俊 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期581-591,共11页
针对建筑物布局雷达成像存在墙体虚焦展宽、边缘毛刺和墙体空洞等问题,本文提出了一种基于形态学变换的建筑物布局环视图像多尺度多方位融合方法,能够有效实现建筑物布局的高精度重构。采用非下采样剪切波变换将各视角雷达图像进行多尺... 针对建筑物布局雷达成像存在墙体虚焦展宽、边缘毛刺和墙体空洞等问题,本文提出了一种基于形态学变换的建筑物布局环视图像多尺度多方位融合方法,能够有效实现建筑物布局的高精度重构。采用非下采样剪切波变换将各视角雷达图像进行多尺度多方位分解;对低频图像采用基于形态学变换的融合方法进行处理,对高频图像采用区域方差取大的融合方法进行处理;分别将融合后的低频图像和高频图像进行非下采样剪切波变换逆变换,获得高质量的建筑物布局图。实验结果表明:本文所提方法能够获得高精度的建筑物布局图像,从而证明了本文理论分析的正确性与所提方法的有效性。 展开更多
关键词 穿墙雷达 建筑物布局 环视成像 多尺度多方位融合 形态学变换 非下采样剪切波变换 展宽抑制 空洞填充
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基于功率变换器的阻抗测量研究
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作者 刘驰 刘渊 张哲 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第1期51-55,67,共6页
针对使用频响分析仪测量阻抗成本高、体积大和激励小等缺点,文中提出基于功率器件的激励发生电路和幅相鉴别模块相结合的方案。采用倍频buck电路注入扰动信号,阻抗参数通过定时同步采样激励和响应信号,进行离散傅里叶变换(DFT)计算得出... 针对使用频响分析仪测量阻抗成本高、体积大和激励小等缺点,文中提出基于功率器件的激励发生电路和幅相鉴别模块相结合的方案。采用倍频buck电路注入扰动信号,阻抗参数通过定时同步采样激励和响应信号,进行离散傅里叶变换(DFT)计算得出。通过改变扰动信号的频率,得到不同频率下的阻抗信息。实验表明:阻抗测量理论值和测量值误差不超过5%,拟合度较高。该方案减小了测量系统的体积,且采用功率器件组成的激励信号发生电路,能提供较大的信号扰动。 展开更多
关键词 在线阻抗提取 功率变换器 DFT 同步采样
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