中央高校基本科研业务费专项资金(CDJXS10172205) 作品数:8 被引量:71 H指数:6 相关作者: 柴毅 李华锋 张晓阳 李兆飞 郭茂耘 更多>> 相关机构: 重庆大学 更多>> 发文基金: 中央高校基本科研业务费专项资金 国家自然科学基金 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 机械工程 更多>>
基于奇异值分解及形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法 被引量:4 2012年 针对滚动轴承振动信号故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种基于奇异值分解和形态滤波的振动信号故障特征提取方法。该方法利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系,选择轨迹矩阵中主要反映冲击信息明显的奇异值进行信号重构的方法来滤除信号中的平滑信号和部分噪声,获取带噪声的冲击信号;然后利用形态滤波能有效滤除脉冲干扰噪声的特点,反其道而行之,从而提取信号的冲击故障特征的方法,并将该方法应用于轴承的振动信号的故障特征提取。仿真与实例表明,该方法能有效提取强背景信号及噪声中的弱冲击特征信号,是一种有效的弱信号特征提取方法。 李兆飞 柴毅 李华锋关键词:奇异值分解 形态滤波 滚动轴承 振动信号 故障特征提取 静态小波域内特征对比度多聚焦图像融合算法 2012年 针对多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(lifting stationary wavelet transform,LSWT)的多聚焦图像融合方法。对经LSWT分解得到的不同频域子带系数采用不同的系数选择方案。在融合低频子带系数时考虑到人眼视觉对图像局部对比度比较敏感的特性,引入了一种新的局部特征对比度的概念,并给出了低频子带系数的选择方案。在融合高频子带系数时,充分考虑到人眼视觉对图像边缘细节比较敏感的特性而对单个像素的亮度不敏感的特性,引入了一种适应于高频子带系数的特征对比度的概念,设计出一种基于特征对比度的系数选择方案。实验证明,算法相对于传统的基于图像对比度的图像融合方法,能够提取更多的有用信息并注入到融合图像中,得到视觉效果更好,更优量化指标的融合图像。 李兆飞 柴毅 郭茂耘 李华峰关键词:图像融合 提升静态小波与自适应PCNN相结合的图像融合算法 被引量:8 2010年 提出了一种新的基于提升静态小波变换与自适应PCNN相结合的图像融合算法。该方法定义一种图像单个像素的清晰度作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素清晰度的变化来自适应地调整链接强度的大小,接着对图像经提升静态小波分解得到的低频子带系数的改进拉普拉斯能量和及高频子带系数的单个像素的灰度值,分别作为自适应PCNN神经元的外部输入,并根据点火次数来确定图像融合系数。最后由提升静态小波变换的逆变换得到融合图像。实验表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都优于传统的基于小波变换、提升静态小波变换、提升静态小波-PCNN的图像融合算法。 郭茂耘 李华锋 柴毅关键词:图像融合 脉冲耦合神经网络 多重分形的振动信号故障特征提取方法 被引量:20 2013年 针对非线性振动信号故障特征提取问题,提出一种广义维数均值(MeanDq)联合多重分形谱参数(Δα和Δf)的动特征提取方法。首先分析了振动信号的多重分形特性,然后计算出MeanDq,Δα和Δf分别作为故障特征量,并将其应用于滚动轴承故障状态的检测。研究表明:MeanDq,Δα和Δf能够有效地反映滚动轴承振动信号的状态,并且特征量MeanDq和Δα较Δf具有更好的灵敏度。实践证明该方法在实际应用中切实可行。 李兆飞 柴毅 李华锋关键词:振动信号 滚动轴承 故障特征提取 基于K-SVD和残差比的低信噪比图像稀疏表示去噪算法 被引量:13 2012年 针对低信噪比图像去噪问题,提出了一种基于K-SVD(Singular Value Decomposition)和残差比(Residual Ratio Iteration Termination)的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)图像稀疏分解去噪算法。该算法利用K-SVD算法将离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)框架产生的冗余字典训练成能够有效反映图像结构特征的超完备字典,以实现图像的有效表示。然后以残差比作为OMP算法迭代的终止条件来实现图像的去噪。实验表明,该算法相对于传统基于Symlets小波图像去噪、基于Contourlet变换的图像去噪,以及基于DCT冗余字典的稀疏表示图像去噪,能够更加有效地滤除低信噪比图像中的高斯白噪声,保留原图像的有用信息。 张晓阳 柴毅 李华锋关键词:低信噪比 稀疏分解 OMP 基于多尺度积视觉特性的多聚焦图像融合算法 被引量:7 2012年 针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷,提出一种基于提升静态小波变换(LSWT)多尺度积的多聚焦图像融合算法,并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念.在融合低频子带系数和各高频子带系数时,分别提出了基于局部可见度和基于多尺度积的局部视觉特性对比度的系数选择方案.实验表明,该算法不仅能有效抑制噪声对融合算法的影响,而且能够得到比传统方法视觉效果更好和更优量化指标的融合图像. 李华锋 柴毅 张晓阳关键词:图像融合 基于运动区域检测的运动目标跟踪算法 被引量:13 2010年 针对传统基于模板匹配的运动目标跟踪算法存在着计算量大、模板漂移导致跟踪失败的问题,提出了一种基于运动区域检测的运动目标跟踪算法。该算法通过采用光流法对目标运动区域进行估计,计算出光流场区域的形心,确定待匹配图相匹配范围,再用模板框在已确定区域进行模板匹配跟踪。根据某开放实验室行人录像跟踪实验表明,本算法能够有效解决模板漂移问题,提高了跟踪实时性,实现了视频对象目标的跟踪。 柴毅 阳小燕 尹宏鹏 匡金骏关键词:目标跟踪 光流法 视频图像 提升静态小波域内多聚焦图像融合算法 被引量:6 2011年 针对同一场景的多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(Lifting Stationary Wavelet Transform,LSWT)的多尺度积图像融合算法。该方法在选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新的改进拉普拉斯能量和(Sum Modified-laplacian,SML),设计了一种基于拉普拉斯能量和的加权与选择相结合系数选择方案;当选择高频子带系数时,根据多尺度积具有放大图像边缘特征弱化噪声的特点,在LSWT多尺度积的基础上给出了局部拉普拉斯算子和(Local Modified Laplacian,LML)的概念,并提出了基于多尺度积局部拉普拉斯算子和的系数选择方案;实验结果表明,该算法不仅能充分提取源图像信息注入到融合图像中,而且能有效抑制噪声的影响,得到比传统融合方法更优的视觉效果。 李华锋 柴毅 张晓阳关键词:图像融合 多尺度积