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本人的毕业设计,基本成型,基于小波变换的图像融合技术的研究
煤岩识别技术是实现煤矿综采工作面智能化和无人化的关键技术之一。准确分解超声波检测煤岩界面的混叠严重的回波信号方法是研究的重点和难点。分析不同窗函数调节参数对时频分辨率的影响,提出一种改进的S变换,建立
使用小波变换,实现图像纹理识别,java实现。
针对煤矿井下干扰源会对煤岩受载破坏产生的电磁场监测造成较大影响,采用小波阈值函数进行信号前期预处理,采用粒子群优化算法进行优化,对加噪的信号进行去噪仿真,去噪效果对比硬、软阈值函数得到提高.对某矿工作
小波变换对车牌的识别,基于opencv3.该程序用了100张车牌图片进行统计了小波变换后车牌的均值和方差。
对小波变换的时频分析特征进行了详细研究,将其应用到配电网常见故障的识别中。在MATLAB/SIMULINK下搭建了系统仿真模型,对发生不同故障时的电流信息进行了特征提取,结果证明基于小波变换的方法不仅
基于小波变换的PCA人脸识别方法实现方法
Matlab基于小波变换的图像增强的一些文献-基于小波变换的图像增强新算法.pdf希望可以对大家有帮助
基于PCA变换与小波变换的遥感图像融合方法
提出了一种基于K-means的煤岩边界提取算法。运用小波变换提取出煤岩图像中大尺度特征,以剔除其杂散纹理和噪声对后续聚类过程的影响;采用K-means算法完成煤岩边界分布的聚类;并利用Canny算子提
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