摘要：针对传统有限元方法分析时存在的数值振荡问题,采用了基于b样条小波的有限元分析方法.以四阶b样条小波的张量积空间尺度函数作为插值函数,构造相应的小波单元,并根据离合器接合过程中摩擦副的轴对称热传导方程,结合Galerkin法建立了离合器温度场小波系数空间的有限元模型,实现了小波系数空间到物理空间的转换.通过对某装甲车换档离合器温度场数值计算分析,结果表明,在大梯度温度场问题分析上,b样条小波有限元法可有效地减少数值振荡、提高计算精度和效率,为改进离合器的摩擦副设计和接合过程控制提供了一种有效途径.

摘要：利用小波变换的特点,设计了3次b样条平滑滤波算子。对图像进行多尺度滤波,得到了不同尺度的小波变换。结合自适应阈值方法,在每种尺度下分别提取了图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,综合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,明显优于已有的边缘检测方法。

摘要：彩色铅笔画自动生成算法是当前非真实感绘制技术研究热点之一。针对目前轮廓线条细节丢失的问题,该文提出融合b样条小波变换与二次卷积方法,得到的线条轮廓图保留更多细节信息且线条具有交叉感;线积分卷积(Line integral convolution,LIC)方法使用随机白噪声产生的纹理不清晰,且执行速度慢,该文在亮度图上添加高斯噪声替换随机二值白噪声,利用随机数控制噪声点,并应用运动模糊产生清晰纹理。实验证明,该算法得到的铅笔画效果与现存铅笔画生成算法相比,保留了更多的细节,更加接近实际艺术家作品风格。

摘要：边缘检测中 ,用一个由输入数据得到的模板进行匹配是很有意义的 ,因为它提供了一种独立测量存在所用边缘模板的可信度的方法。文章充分利用边缘信息的多尺度特性及小波变换的特性 ,设计三次b样条平滑滤波算子 ,再结合嵌入可信度方法进行边缘检测 ,并进一步根据人类视觉系统的敏感性 ,对噪声严重的图像边缘检测进行了研究。实验结果表明 ,文中所给的方法能准确检测出图像边缘 ,效果较好。

摘要：随着科学技术的发展,对工件的表面精度提出了更高的要求。表面形貌特征在很大程度上影响了工件的技术性能和使用功能。近年来,国内外对表面形貌特征进行了大量的研究,制定了相关的标准。但是仍然存在一些不确定性和模糊性。文中针对高斯滤波器存在边界效应和对缺陷表面产生形变的不足,提出了一种b样条小波获取表面形貌功能评定基准线的方法。首先建立表面形貌的数学模型,采用小波分析的分解与重构原理,实现了表面形貌的数学模型的小波构建。最后根据小波变换的定义,用b样条函数构造出b样条小波函数,并将其应用于表面形貌的分析,从而实现了表面轮廓与基准线的分离。通过实例对比分析,该方法要优于高斯滤波获取基准线的方法。b样条小波分离法不仅消除了边界效应,而且消除了表面异常值高斯基准线的变形。

摘要：在智能目标识别与跟踪系统中,如何获取较为清晰的图像边缘至关重要,这也是提高系统目标识别率的关键.作者提出了使用三次b样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法,介绍了小波及三次b样条函数的性质,根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点,设计了b样条小波检测算法,把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦,输出检测目标边缘图像.经实验对比分析,该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法,可以得到较好的边缘信息,并且能够满足下一步目标识别与定位的要求.

摘要：边缘是图像最基本的特征,边缘检测是图像处理中的重要内容。传统的边缘检测方法只根据当前像素点和相邻像素点之间的关系进行边缘检测,抑制噪声效果不好,定位边缘精度较低。为了更好的抑制噪声和精确定位图像边缘,使用3次b样条小波对图像进行多级分解和重构,综合考虑不同尺度上的图像边缘的检测算法。与Canny算子进行了实验对比,结果表明,该算法能够精确定位图像边缘,具有更好的抗噪性能。

摘要：本文研究了3阶b样条小波的希尔伯特变换的消失矩.首先计算了3阶b样条小波的分段函数形式的表达式,并且给出了其图像.3阶b样条小波具有紧支撑性、反对称性以及良好的光滑性.在此基础上,结合希尔伯特变换的定义计算了3阶b样条小波的希尔伯特变换,给出了其图像.3阶b样条小波经过希尔伯特变换后不再具有紧支撑性,反对称性也变为对称性,但保持了良好的光滑性.最后利用消失矩的定义计算了3阶b样条小波的希尔伯特变换的消失矩.结果表明,3阶b样条小波的希尔伯特变换虽然不再是一个有限支撑的函数,但它比3阶b样条小波本身具有更高的消失矩,这一发现对构成希尔伯特变换对的小波的设计具有启发意义.

摘要：在Marr的计算机视觉系统中,图像边缘检测占据着重要位置。但由于问题本身的复杂性和技术手段的限制,已有的边缘检测方法并不能得到较理想的边缘。充分利用小波变换的特点,设计三次b样条平滑滤波算子,对图像进行多尺度滤波,得到不同尺度的小波变换,再结合自适应阈值方法,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,该算法对图像边缘检测的效果优于目前已有的边缘检测算法。

摘要：根据爆堆图像灰度分布的特点,并结合小波变换应用于边缘检测的基本原理,采用能够检测局部突变能力的b样条小波用于爆堆岩石的边缘检测。通过推导,给出b样条小波滤波器,并根据滤波器设计出了基于二维小波边缘检测算法。在小波边缘分割中自主设计了自适应阈值检测算法,该算法能很好地去除图像的噪声,并保留了图像的边缘。