摘要：为了更加高效去除图像采集或传输中引入的噪声,提出了一种基于双树复小波域的邻域自适应贝叶斯收缩的图像去噪方法,利用了双树复小波变换的平移不变性和更多的方向选择性的优点,并考虑了系数间的局部自适应邻域相关性,以尺度适合的窗口为单位估计相应系数的方差,利用滑窗求其平均作为整个子带的图像方差,通过贝叶斯收缩来处理小波系数,从而实现高效的图像去噪。实验结果证明,该方法取得了很高的峰值信噪比和更好的视觉效果,去噪性能优良。

摘要：为了快速高效地将经编贾卡织物花纹图案自动提取出来,提高花纹设计效率,提出了一种将双树复小波变换和能量矩阵相结合进行织物纹理特征的提取方法。选用颜色和纹理特征构成特征向量数据集,在此基础上,采用高斯混合模型(GMM)对贾卡经编织物花纹图案进行聚类分析,采用EM算法进行参数估计,从而获得每个高斯模型参数,对每个特征向量在不同高斯分布下的概率进行排序,根据后验概率排序大小对图像进行标注,从而提取图案。验证试验结果表明:该方法能有效地将完整的花纹提取出来,准确度高、速度快,具有一定的实用价值。

摘要：设计了一种可应用于高原骑行等领域的脉率及血氧饱和度信息采集装置,具有低功耗、便携式、应用场景宽等特点,能在运动状态下实时采集人体血氧饱和度和心率参数。在光电容积脉搏波(photoplethysmograph,PPG)信号的处理方面,针对运动状态下低频频率混叠严重及环境光干扰较大的特点,通过改进双树复小波变换的阈值计算,较好地滤除了高频干扰及基线漂移并抑制了频率混叠的影响。经与改进前双树复小波变换、小波变换、经验模态分解(EMD)等医用脉率血氧仪中常用的滤波算法实验比较,本方法滤波效果好,信噪比高。经测试,血氧饱和度误差不超过4%,脉率误差不超过±4次/min,符合医疗标准。

摘要：为了从不同源图像获取互补信息,获得一幅比任何源图像更准确、全面、可靠的复合图像,提出了一种基于局部累加梯度和PCA变换的图像融合算法。该算法在对源图像进行双树复小波变换的基础上,运用局部累加梯度准则实现融合图像的局部细节系数选取,运用基于PCA变换的选择或平均准则实现融合图像的局部逼近系数选取,并对获得的融合细节系数和逼近系数进行双树复小波反变换得到相应的融合图像。通过计算机仿真,从视觉效果和定量分析可以看出该图像融合算法是有效的。

摘要：在消防营救和长时间有氧运动中,由于缺乏对生理参数的及时获取,时常造成严重的人员伤亡。为此,本文设计了一种以手套为载体的穿戴式血氧饱和度采集系统,利用反射式探头采集脉搏波信号,经由STM32L151单片机进行数据处理,并引入双树复小波变换和形态学滤波去除噪声干扰和基线漂移,最后通过蓝牙发送至手机端app获取生理参数。经测试,装置体积微小,佩戴方便,具备低功耗与抗运动干扰能力,并且和标准监护仪相比血氧饱和度平均误差不超过2%。

摘要：滚动轴承工作环境往往复杂多变,在对轴承进行故障检测时振动信号中夹杂大量的噪声,严重影响轴承故障的有效诊断。针对轴承故障信号的降噪问题,提出了一种将双树复小波变换(DT-CWT)和经验模态分解相结合的轴承故障诊断方法。该方法首先采用DT-CWT将非平稳的故障信号进行分解,得到多个不同频带的分量;然后将得到的小波分量用经验模态技术进行分解,从而得到各小波的主频率分量信号。仿真结果表明,该方法能有效提取强背景噪声下的故障特征信号,能够有效地识别轴承中不同故障类型。