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基于小波极大模值信息的医学图像去噪方法
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作者 武杰 聂生东 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2006年第10期1595-1598,共4页
目的利用小波变换进行医学图像去噪。方法通过分析二进小波变换下小波极大模值的特点,即信号的极大模值往往会大于噪声的极大模值,而且噪声的极大模值会随着尺度增大而急剧减少,信号的极大模值却改变很小,由此构造了更有效的去噪准则,... 目的利用小波变换进行医学图像去噪。方法通过分析二进小波变换下小波极大模值的特点,即信号的极大模值往往会大于噪声的极大模值,而且噪声的极大模值会随着尺度增大而急剧减少,信号的极大模值却改变很小,由此构造了更有效的去噪准则,即根据不同尺度上的极大模值信息,选择不同的域值来滤除噪声。结果应用该方法进行医学图像去噪,能保持较高的峰值信噪比、图像细节和边缘特征以及图像清晰度。结论基于小波极大模值信息的去噪方法能有效地降低医学图像中的噪声。 展开更多
关键词 小波变换 去噪 极大模值
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基于改进熵值法和限幅小波的大波动地区短期负荷预测 被引量:5
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作者 杨浩 何茜 殷家敏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期70-75,共6页
为了使大波动地区的短期负荷预测精度得到改善,将大波动地区的负荷划分为基础负荷、冲击性负荷和小水电负荷,对波动大的的冲击性负荷和小水电负荷作出预测,并将限幅小波的理论引用到负荷预测模型中去。找出影响冲击负荷和小水电负荷相... 为了使大波动地区的短期负荷预测精度得到改善,将大波动地区的负荷划分为基础负荷、冲击性负荷和小水电负荷,对波动大的的冲击性负荷和小水电负荷作出预测,并将限幅小波的理论引用到负荷预测模型中去。找出影响冲击负荷和小水电负荷相关的若干因素。由于用于预测的信号随机波动大,因此先运用改进熵值法对历史数据进行筛选,再运用规则性系数选取适合的小波基对信号进行小波分解,然后对低频信号进行限幅滤波,对极大模值做异常处理和以低通滤波的方式去噪,再选用线性神经网络模型和改进的差分自回归-滑动平均模型(ARIMA)进行预测,对预测结果进行比较和分析。实验证明对于波动大的冲击性负荷和小水电负荷,基于单层限幅小波分析的负荷模型预测效果较单层小波分析的负荷预测效果好。改进的熵值法和限幅小波分析理论对提高冲击负荷和小水电负荷的短期预测结果精度有较好的实用价值。 展开更多
关键词 冲击负荷 改进熵 极大模值 规则性系数 限幅小波 线性神经网络 差分回归-滑动平均
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大颗粒流化床中颗粒反射光纤信号的多重分形特性 被引量:2
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作者 李晓光 徐德龙 范海宏 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期1259-1263,共5页
采用2 mm直径的光纤探头,对颗粒直径为3.66 mm的二维流化床内颗粒的光纤反射信号进行了采集,并利用小波变换极大模值法对该类信号进行了数值分析,结果表明其具备多重分形特征;给出了多重分形谱图.由谱图分析可知:随颗粒雷诺数Rep的增加... 采用2 mm直径的光纤探头,对颗粒直径为3.66 mm的二维流化床内颗粒的光纤反射信号进行了采集,并利用小波变换极大模值法对该类信号进行了数值分析,结果表明其具备多重分形特征;给出了多重分形谱图.由谱图分析可知:随颗粒雷诺数Rep的增加,床中心处颗粒流动更加规律,而近壁区和中心至壁面半途区的情况正相反;在不同的Rep下,床中心部分颗粒无规则运动程度较高,接近壁面处较低.多重分形谱图分析有望为大颗粒流化床中颗粒运动规律的探测提供一种新的手段. 展开更多
关键词 流化床 大颗粒 小波变换极大模值 多重分形 光纤信号
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Comparative analysis of different methods for image enhancement 被引量:4
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作者 吴笑峰 胡仕刚 +4 位作者 赵瑾 李志明 李劲 唐志军 席在芳 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第12期4563-4570,共8页
Image enhancement technology plays a very important role to improve image quality in image processing. By enhancing some information and restraining other information selectively, it can improve image visual effect. T... Image enhancement technology plays a very important role to improve image quality in image processing. By enhancing some information and restraining other information selectively, it can improve image visual effect. The objective of this work is to implement the image enhancement to gray scale images using different techniques. After the fundamental methods of image enhancement processing are demonstrated, image enhancement algorithms based on space and frequency domains are systematically investigated and compared. The advantage and defect of the above-mentioned algorithms are analyzed. The algorithms of wavelet based image enhancement are also deduced and generalized. Wavelet transform modulus maxima(WTMM) is a method for detecting the fractal dimension of a signal, it is well used for image enhancement. The image techniques are compared by using the mean(μ),standard deviation(?), mean square error(MSE) and PSNR(peak signal to noise ratio). A group of experimental results demonstrate that the image enhancement algorithm based on wavelet transform is effective for image de-noising and enhancement. Wavelet transform modulus maxima method is one of the best methods for image enhancement. 展开更多
关键词 image enhancement wavelet transform histogram equalization unsharp masking(UM) modulus maxl mum threshold
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