针对单可见光或单红外条件下的IC器件表面缺陷对比度不足，缺陷检测精度低的问题，提出多光谱图像融合的IC器件表面缺陷检测方法。针对IC器件可见光与红外图像配准中存在尺度不一致和对比度反转问题，引入拉普拉斯金字塔和特征描述符重组策略改进ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）图像配准算法。在图像配准的基础上，提出NSST_VP图像融合方法，以非下采样剪切波变换（Non-Subsample Shearlet Transform， NSST）得到红外图像和已配准可见光图像的低频和高频子带，对低频子带采用视觉显著图（Visual Significance Map， VSM）加权融合规则，高频子带则采用自适应脉冲耦合神经网络（PA- Pulse Coupled Neural Network， PA-PCNN）决策融合规则，进而通过NSST逆变换得到高质量多光谱融合图像。最后，将融合图像输入YOLOv8s模型进行检测。实验结果表明，改进ORB的图像配准平均精度为87.8%，比ORB图像配准精度提高了62%，NSST_VP图像融合算法在主观视觉效果和客观评价指标上均有所提高。在缺陷检测实验中，NSST_VP融合方法的均值平均精度（mean Average Precision， mAP）达到83.15%，比单可见光、单红外缺陷图像检测的mAP分别提高了22.97%，28.31%，比双树复小波变换融合、曲线变换融合、非下采样轮廓波变换融合方法的mAP分别提高了13.14%，15.01%，20.35%。
缺陷检测 IC器件 多光谱图像融合 图像配准 非下采样剪切波变换 YOLOv8s defect detection IC device multispectral image fusion image registration non-subsample shearlet transform YOLOv8s
西安工业大学 电子信息工程学院, 西安 710021
针对基于傅里叶变换光正交频分复用(FFT-OFDM)的非正交多址可见光通信(NOMA-VLC)系统存在可靠性低、用户公平性差等问题, 提出将提升小波变换(LWT)作为载波调制方式, 建立基于LWT-OFDM的NOMA-VLC系统, 介绍了系统中的信号处理过程, 构建了5 m×5 m×3 m的室内空间实验环境。实验结果表明: 与基于FFT-OFDM的NOMA-VLC系统相比, 随着正交幅度调制方式的阶次由4增大到64, 所提系统的平均误码率达到阀值3.8×10-3时, 所需的信噪比(SNR)值较低, 至少低4.4 dB; 用户性能差异变化不明显甚至不变。
光通信 非正交多址 提升小波变换 可靠性 用户公平性 optical communications, non-orthogonal multiple ac
武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室, 武汉 430000
针对遥感地物图像具有背景复杂且种类众多的特点, 利用传统算法进行分割会导致边缘模糊、信息丢失及分割精度低的问题, 提出了一种基于改进DeepLabV3+网络的语义分割算法。首先, 在主干网络中引入改进后的特征提取网络CHRNet; 其次, 使用非下采样轮廓波变换(NSCT)算法重构空洞空间金字塔池化(ASPP)模块中的全局池化操作; 最后, 在模型编码和解码阶段添加无参数的注意力机制SimAM, 加强模块间的特征传递, 提高特征利用率。实验表明, 在PASCAL VOC2012和WHDLD数据集上, 改进算法的平均交并比(MIoU)分别达到了81.56%和64.2%, 较原有算法分别提升了约4.61和2.8个百分点, 改进算法在保证分割速率的同时, 提升了分割精度。
遥感图像 非下采样轮廓波变换 空洞空间金字塔池化 注意力机制 remote sensing image DeepLabV3+ DeepLabV3+ Non-Subsampled Contourlet Transform Atrous Spatial Pyramid Pooling attention mechanism
福州大学物理与信息工程学院，福建福州 350108
为减少浮选气泡合并、破碎等变化对泡沫表面流动特征提取的影响，提出了一种非下采样剪切波变换（Nonsubsampled Shearlet Transform，NSST）域红外目标分割及改进加速鲁棒特征（Speeded Up Robust Features，SURF）匹配的泡沫表面流速检测方法。首先，对相邻两帧泡沫红外图像 NSST分解，在多尺度域构建图割能量函数的边界、亮度、显著性约束项实现对合并、破碎气泡的分割；然后，对分割后的背景区域进行 SURF特征点检测，通过统计扇形区域内的尺度相关系数确定特征点主方向，采用特征点邻域的多方向高频系数构造特征描述符；最后，对相邻两帧泡沫红外图像进行特征点匹配，根据匹配结果计算泡沫流速的大小、方向、加速度、无序度。实验结果表明，本文方法能有效分割出合并、破碎的气泡，具有较高的分割精度，提升了 SURF算法的匹配精度，流速检测受气泡合并、破碎的影响小，检测精度和效率较现有方法有一定提升，能准确地表征不同工况下泡沫表面的流动特性,为后续的工况识别奠定基础。
泡沫红外图像 流速检测 非下采样剪切波变换 红外目标分割 SURF匹配 foam infrared images, flow velocity detection, non
1 山东理工大学 资源与环境工程学院, 淄博 255000
2 山东东平宏达矿业有限公司, 泰安 271000
为解决某矿山矿体回采时爆破振动过大影响地表村庄建(构)筑物安全的问题, 通过结合现场实际情况与经验公式计算, 选取8、10、12、14和18 ms的孔间微差时间和100 ms的排间微差时间作为在该矿Ⅲ矿体63113矿房试验的爆破参数, 根据村庄多为1~2层砖混结构建筑计算得到其自振频率7.63~13.23 Hz。现场采集爆破振动数据并利用Matlab对测得的爆破振动信号做HHT变换并从时域、频域和能量的角度分析信号的特点。使用具有高度自适应性的EMD分解将原始振动信号分解为IMF分量, 再对IMF分量做10层db8小波变换并总结level 9的频带7.8~15.7 Hz具有的能量在总能量中的占比规律, 对用IMF分量重构后的信号做Hilbert变换得到三维希尔伯特谱及边际谱。通过对爆破振动信号做EMD分解和小波变换研究得出, 12 ms的微差时间设计在3号测点的三向能量占比分别减小了14.07%、24.89%和6.26%, 试验表明通过改进孔间微差时间可以改善低频能量在总能量中占比较多的问题, 能有效避免共振效应。对比不同孔间微差时间的Hilbert边际谱和三维希尔伯特谱从频域和能量角度分析得出, 孔间微差时间为12 ms的爆破的主振频率和最大瞬时能量出现在起爆后200 ms, 集中在大于建筑固有自振频带的30~40 Hz间, 对建(构)筑物产生的影响最小。试验通过HHT频谱分析为选择合理的逐孔微差起爆时间提供了有效的判断依据, 为更多类似的研究提供了思路与方向。
微差时间 小波变换 自振频率 HHT HHT millisecond time EMD EMD wavelet transform natural frequency
1 江西理工大学土木与测绘工程学院, 江西 赣州 341000
2 江西省地质局地理信息工程大队, 江西 南昌 330001
大面积高光谱遥感监测是稀土矿区环境监管的重要手段, 复垦植被在矿区环境胁迫下的特征变异分析, 可为准确实现矿区生态恢复动态监测提供必要基础。 通过实地采集稀土矿区六种典型复垦植被及其对应正常环境植被叶片原始光谱, 对照分析其光谱变异。 将原始光谱进行常用的导数变换之外, 还应用信号处理中的分形维数计算、 离散小波变换分析技术和短时傅里叶变换处理放大植被叶片光谱的细部信息, 探究复垦植被在稀土矿区环境胁迫下的光谱特征。 结果表明: （1）在一阶导数光谱中, 除湿地松外, 其他植被均出现“红边位置”的蓝移现象, 表明了复垦植被在矿区受到不同程度环境胁迫等外界因子的影响。 （2）通过计算矿区植被光谱曲线的分形维数, 得到同种复垦植被分形维数高于正常植被的规律, 说明矿区环境胁迫多条件因素的影响致使复垦植被光谱曲线的波形变复杂。 （3）植被叶片光谱经过离散小波变换, 其中原始光谱离散小波变换最佳细节系数为d5, 一阶导数光谱离散小波变换最佳细节系数为d6; 并且一阶导数光谱离散小波变换在更小的尺度下放大了光谱特征细节差异, 取得更好的效果。 （4）光谱通过短时傅里叶变换在空频图上实现局域化, 原始光谱空频特征出现在“红边”与中红外第一个“波谷”处 , 而一阶导数在更小的尺度上, 更多的波段放大并增加了光谱曲线空频特征。 总体而言, 将信号处理方法应用于光谱处理, 较导数变换能获取更多光谱特征, 其中短时傅里叶变换以获得光谱空频特征的特点又优于分形维数计算和离散小波变换分析技术。 该研究为稀土矿区复垦植被生理参数反演和复垦效果监测提供技术支持, 有助于稀土复垦矿区的生态重建。
高光谱 稀土矿区 复垦植被 短时傅里叶变换 离散小波变换 Hyperspectral Rare earth mining areas Reclaimed vegetation Short-time Fourier transform Discrete wavelet transform 光谱学与光谱分析
2023, 43(12): 3946
东华理工大学江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心, 江西 南昌 330013东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室, 江西 南昌 330013东华理工大学信息工程学院, 江西 南昌 330013
在轻元素自身和实测元素间的特征X射线相互影响之下, 受仪器能量分辨率的制约, 实测Ｘ射线荧光光谱会产生严重重叠。 以色谱分离度Rs判定谱峰重叠程度, 针对Rs低于0.3的重叠峰, 提出一种解析EDXRF光谱的新方法, 并对模拟Ｘ射线荧光光谱进行了新方法的验证。 首先, 详细介绍基于四阶导的峰锐化法和提出误差小波变换。 通过仿真结果发现: 当Rs=0.27时, 两种方法皆不能单独实现重叠谱峰的解析与识别; 然而, 原始信号在四阶峰锐化法处理后保留了峰位特征的同时, 还出现了Rs明显增大的有利现象。 因此, 只需要通过调节四阶峰锐化法的权重完成对低分离度重叠峰的初步锐化处理, 再对锐化后的信号进行误差小波变换, 结果实现了对模拟重叠峰的分解, 证明了结合后的新方法(锐化误差小波变换)针对极低分离度的重叠谱峰具有强大的分解能力。 对两组重叠谱峰采用叠加的高斯函数进行模拟, 分别是Mn的Kβ能量峰与Fe的Kα能量峰的重叠光谱(Rs=0.19)以及Al的Kα能量峰与其Kβ能量峰的重叠光谱(Rs=0.11)。 用新方法对谱线进行处理, 实现了重叠峰分解, 结果表明针对极低分离度的重叠谱峰该方法具有可行性。 通过锐化误差小波对实测的EDXRF光谱进行解析, 通过对三组数据解析特定三种低分离度重叠峰进行对比实验, 均成功解析与识别了低分离度的重叠谱峰。 结果表明: 针对极低分离度的重叠谱峰, 锐化误差小波变换可以有效分解, 具有突破性, 实用性和创新性。
X射线荧光光谱 低分离度重叠峰 峰锐化 锐化误差小波变换 重峰分解 X-Ray fluorescence spectrum Low-resolution overlapping peak Peak sharpening Sharpening error wavelet transform Overlapping peak decomposition 光谱学与光谱分析
2023, 43(6): 1719
大气与环境光学学报
2023, 18(6): 503
西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安 710061
为了更好地突出红外与可见光融合图像中的目标信息，保留更多的纹理细节信息，提出了一种基于非下采样剪切波变换（ non-subsample shearlet transform，NSST）域结合脉冲发放皮层模型（ spiking cortical model，SCM）与改进的模糊 C均值聚类（ fuzzy C-means clustering，FCM）的红外与可见光图像融合算法。首先，用改进的 FCM提取源红外图像中的红外目标信息；然后，将得到的红外图像与可见光图像的目标区域和背景区域进行 NSST分解，得到各自的高低频子带图像；接着，对得到的不同区域采用不同的融合策略，其中，对于高频背景区域采用 SCM模型与改进赋时矩阵进行融合；最后，使用 NSST逆变换，得到最终的融合图像。仿真实验证明，与其他方法相比，本文算法得到的融合图像在主观视觉上红外目标信息突出，纹理细节信息丰富，在客观评价上，其信息熵和边缘保留因子达到最优。
图像融合 非下采样剪切波变换 脉冲发放皮层模型 模糊 C均值聚类 赋时矩阵 image fusion, non-subsampled shearlet transform, s
