1 昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500
2 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室，云南 昆明 650500
针对水下光学图像出现的颜色衰减、表面模糊和光照不均匀等现象，提出了一种基于颜色恒常性和多尺度小波的水下光学图像增强算法。首先，采取灰度世界假设补偿衰减通道，利用颜色恒常性自适应调整图像全局亮度和对比度以有效校正色偏；其次，结合多尺度小波分解特性，采取基于形态学开运算改进的暗通道透射率移除低频雾霾现象，使用软阈值降低高频噪声；然后，利用二维伽马函数自适应校正不均匀光照，使用锐化提高边缘细节；最后，定义融合输入图像即伽马校正图像和锐化图像的权重图，并通过多尺度融合获得增强图像。实验结果表明，所提算法可有效平衡水下光学图像的色度和亮度，显著提高图像清晰度和细节信息；同时应用测试显示，该算法在特征匹配、弱光条件和边缘检测方面的表现出色。
海洋光学 水下光学图像 图像增强 颜色恒常性 多尺度小波 激光与光电子学进展
2022, 59(16): 1601002
1 北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院 精密光机电一体化技术教育部重点实验室, 北京 100191
2 中国科学院 软件研究所, 北京 100190
针对高光谱数据热红外温度和发射率反演为病态方程且易受大气下行辐射噪声干扰的问题, 提出了基于相关性和小波滤波相结合的高光谱热红外温度发射率分离方法, 即相关-小波法。在相关性方法的基础上, 引入小波降噪的思想, 生成一系列温度梯度, 在不同温度梯度下, 带入大气下行辐射计算得到的发射率曲线和不考虑大气下行辐射直接小波滤波得到的发射率曲线计算相关性, 取相关性最大时的温度为反演温度。同时在反演发射率时利用相关性计算不同尺度的小波信号所占的比例合成发射率曲线。模拟数据结果显示: 相关-小波法在温度梯度为0.01 K时, 温度反演平均误差为0.05 K, 并且相关-小波法在温度反演精度和发射率反演精度上都优于相关性方法和小波法。由此表明, 该算法可一定程度上抑制大气校正不准确引入的误差, 有效提高热红外温度和发射率的反演精度。
高光谱热红外 地表温度 地表发射率 相关性 多尺度小波 hyperspectral thermal infrared land surface temperature land surface emissivity correlation multiscale wavelet
1 南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室, 江苏 南京 210031
2 远程测控技术江苏省重点实验室, 江苏 南京 210096
3 南京农业大学农学院作物遗传与种质创新国家重点实验室, 江苏 南京 210095
基于老化不同时间的稻种的生理学和物理学特性，提出一种基于多尺度小波变换和灰色神经网络的稻种发芽率红外热预测模型，实现稻种发芽率的快速、无损检测，解决传统发芽实验法实验周期长、操作复杂等问题。从不同发芽率稻种的胚芽部位提取144组数据，通过多尺度小波变换，分析逼近信号和细节信号，得出第3层细节信号(d3) 贡献最大。以第3层细节信号作为模型的输入，随机分为校正集和预测集，校正集96组，预测集48组。分析和比较老化不同时间的稻种的红外热差异，通过偏最小二乘算法(PLS)、BP神经网络、径向基神经网络(RBFNN)和灰色神经网络(GNN)，建立稻种发芽率红外热预测模型。结果表明，GNN建立的稻种发芽率模型预测效果最优，其中校正集相关系数(RC)和标准偏差(SEC)分别为0.9619、2.5013，预测集相关系数(RP)和标准偏差(SEP)分别为0.9554、2.4172，相关性达到较高水平且误差较小。研究表明采用小波分解和灰色神经网络建立稻种发芽率红外热预测模型的方法是可行的。
测量 红外热 灰色神经网络 无损检测 稻种发芽率 多尺度小波变换 光学学报
2015, 35(10): 1012001
新疆农业大学计算机与信息工程学院, 新疆 乌鲁木齐 830052
阐述了核极限学习机原理。在此基础上提出了一种多尺度小波核极限学习机, 将多尺度小波核作为极限学习机的核函数, 测试表明是其一种可实现的极限学习机核。同时在无训练数据分布的空间也具备分类能力, 同等条件下高斯核极限学习机却不具备分类能力。在图像检索中应用多尺度小波核极限学习机, 实验表明, 相比支持向量机学习机分类算法, 该分类算法可提高检索精度以及速度, 具有优良的性能和一定的应用价值。
图像检索 支持向量机 多尺度小波核 极限学习机 分类算法 image retrieval multi-scale wavelet kernel SVM ELM classification algorithm
烟台大学 光电信息科学与技术学院, 山东 烟台 264005
厚度是液体无损检测中一个重要的影响因素。而小波变换作为重要的信号处理手段对动态误差的阈值判断和多尺度小波变换在去噪方面有着巨大的优势。通过搭建的激光无损测试平台, 对获取的数据进行多阶小波分解以及软门限的阈值处理, 对比传统的滤波方法, 验证了小波变换在激光无损检测中运用的优越性。实验结果表明, 小波变换在激光无损检测中有着更好的去噪效果, 对公共场所的液体无损检测将具有巨大意义。
小波去噪 阈值 多尺度小波 MATLAB工具 wavelet denoising threshold multi-scale wavelet MATLAB tool
1 军械工程学院 纳米技术与微系统实验室， 石家庄 050003
2 北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院， 北京 100191
为有效抑制光纤陀螺(FOG)随机噪声，提出将一种多尺度变步长最小均方(MVSLMS)自适应算法应用于FOG数据处理中。根据FOG输出数据的特点，构建了MVSLMS自适应滤波器，提出了FOG信号滤波算法的实现步骤。对FOG实测静态数据、振动数据和速率测试数据进行了滤波实验，结果表明所提算法对FOG随机噪声的抑制效果明显，相比LMS滤波，MVSLMS自适应滤波后的静态数据零偏稳定性数值减小了72.0%，振动数据在振前、振中、振后零偏稳定性数值分别减小91.5%,77.4%和96.5%，速率测试数据标准差减小了54.4%。摇摆测试滤波实验结果表明所用算法对FOG真值信号具有较好的跟踪能力。
光纤陀螺 自适应滤波 变步长LMS算法 多尺度小波变换 fiber optic gyroscope adaptive filtering variable step LMS algorithm multiple-scale wavelet transform 强激光与粒子束
2014, 26(7): 071002
采用激光三角位移法实现传感器对锂电池在线涂层厚度的测量。针对激光测厚所产生的静态和动态误差,静态误差通过系统标定滤除,动态误差采用阈值判断和多尺度小波算法实现高频去噪,保留低频有效膜厚。实验结果表明:该技术相比于单一的多尺度小波去噪,更适合于非连续性的涂层膜厚测量。
激光 阈值 多尺度小波 膜厚 laser threshold multi-scale wavelet film thickness
1 绍兴文理学院数理信息学院, 浙江 绍兴 312000
2 绍兴文理学院工学院, 浙江 绍兴 312000
提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解，分别对各个分解层的高频子带，通过总体最小二乘算法估计信号小波系数；并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性，将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中，进而准确估计各高频子带信号小波系数，再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明，考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音，在信噪比和视觉质量上有了较大改善.
图像去噪 多尺度小波变换 总体最小二乘 尺度相关性 Images denoising Multiscales wavelet transform Total least squares Interscale correlations
