自适应阈值

摘要： 目的提取PET图像梯度信息,得到满足肿瘤生物靶区准确分割的自适应阈值,提高图像分割的准确性。方法本文通过对PET图像的数据进行分析,取标准摄取值(Standardized Uptake Value,SUV)最大的点作为肿瘤区域的中心点,再取其八个方向的SUV值,结合图像处理算法中二次偏导数能够反映图像边界信息的特点,对其进行两次梯度运算,得到八个方向上最优的边界阈值,并取八个阈值的平均值作为图像分割的自适应阈值。比较使用本文提出的自适应阈值与传统的SUV=2.5和40%SUV_(max)两种阈值分别分割图像时的相似性和灵敏性。结果本文基于区域的精度性评价测量方法,提出了自适应阈值分割算法,其Dice相似性指数(Dice Similarity Coefficient,DSC)的平均值为85.26%,分割真阳率(True Positive Rate,TPR)的平均值为82.31%,较阈值为SUV=2.5时分别提高了15.14%和17.36%,较阈值为40%SUV_(max)时分别提高了11.97%和12.47%。依据三种阈值分割算法得到图像的相似性和灵敏性之间均有统计学差异(F=81.02、F=217.21,P<0.01)。结论本研究提出的自适应阈值分割算法可以提高PET/CT图像肿瘤分割结果的准确性。

摘要： 针对YOLO系列目标检测算法中复杂的网络模型和大量冗余参数问题,提出了一种基于自适应阈值的循环剪枝算法:在经过基础训练和稀疏化训练后,进入到自适应阈值剪枝模块,该模块针对缩放因子分布情况,通过缩放因子对通道和卷积层的重要性进行评估,自主学习到一个剪枝阈值,再对网络模型进行剪枝,此过程可以循环进行,并在通道剪枝和层剪枝中应用。该算法中的阈值不是人为设定,而是针对当前网络结构学习获得,通过剪枝获得一个更优的精简模型。算法实验基于YOLOv3在三个数据集上验证,结果表明,该算法对不同数据集、不同网络结构表现出较强的适应性,与传统固定阈值相比,通过自适应阈值剪枝的模型在检测精度、压缩效果、推理速度等方面都取得了更优的效果。

摘要： 针对定位跟踪时不同环境的复杂光照变化特点,提出了一种自适应阈值的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点提取方法。该方法首先通过自动计算图像块周围的特征点自适应提取阈值,利用该阈值实现图像特征点提取,接着采用水平双目模型进行特征点跟踪。利用数据集在不同环境场景中与不同方法进行对比实验,实验结果表明所提改进的方法在特征点提取时具有更大的检测范围、更快的提取速度以及更好的稳定性,并且在轨迹追踪对比中具有更好的RMSE表现。

摘要： 传统导弹武器装备健康状态评估方法严重依赖设计人员与产品专家的经验与水平,效率低、准确度差。针对导弹的控制系统,提出基于径向基函数(RBF)网络观测器和自组织(SOM)网络的健康状态评估方法。利用基于RBF网络的自适应故障观测器计算输出信号的残差以及不同工作状态下的自适应判别阈值,通过比较残差和阈值实现故障检测;利用基于SOM网络的健康状态评估模型对残差进行聚类分析,通过距离度量实现健康状态评估;通过某型导弹的控制系统案例验证所提方法。结果表明:该方法能够准确地对10个不同的故障模式和10组不同的健康状态进行检测和评估,为维修保障和后勤管理提供有效的技术支撑。

摘要： 针对玫瑰叶片白粉病病斑分布离散、无序且边缘细节复杂、传统图像分割算法提取病斑困难等问题,提出了一种基于小波滤波与自适应均值阈值分割(WT-AAT)的叶片病斑图像提取算法。首先,为了去除原始图像噪声,使用二维离散哈尔小波变换将图像进行二层小波分解,并依据高、低频子图像自动提取噪声系数,进而设定滤波阈值;然后,将高于阈值的噪声系数置零,并逆序对每层进行小波重构,最终生成等尺度的去噪图像;最后,采用可滑动窗口分割算法对去噪图像进行自适应分割,再根据子图的灰度均值设定二值化阈值,在二值化处理的基础上析取白粉病病斑。结果表明,与WaterShed、Prewitt、Otsu等传统分割算法相比,WT-ATT的像素漏警率的降低率分别为18%、18%和6%,说明该方法能够较为准确地分割出病斑,并达到良好的病斑辨识效果。

摘要： 针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法。首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取当前帧运动目标边缘,以解决检测目标边缘缺失的问题;最后,将改进的三帧差分法提取运动目标像素点填充目标边缘图像,以解决检测目标内部空洞的问题。对比实验结果表明,该融合算法对视频中的运动目标能以较高的准确度和完整度实现运动目标的高效检测。

摘要： 针对当前网络防火墙状态检测模型的网络安全置信度低,导致防火墙状态检测时间较长,服务器易受到攻击,检测准确率及防火墙安全性较低的问题,提出了基于信任机制的网络防火墙状态检测模型。分析防火墙安全性能,根据信任机制建立置信度,通过自适应阈值算法,判断网络是否存在攻击现象,并对数据包实施预处理,设置包过滤防火墙规则集,运用哈希表直接查询数据包,构建网络拓扑结构,建立防火墙状态检测模型,完成基于信任机制的网络防火墙状态检测模型。仿真结果表明,所提方法的检测准确率较高,能够缩短防火墙状态检测时间,服务器可以有效避免攻击,提高防火墙自身的安全性。

摘要： 随着风电渗透率的不断提高,风电不确定性和间歇性对电网保护方案的影响愈加显著,基于固定阈值的保护整定方案不再适用于复杂多变的电力系统。基于此,提出了基于正序电流的风电接入电网自适应阈值差动保护方案。首先,以含风电场的标准电力系统为例,剖析了风电“T”型接入对传统电流差动保护的影响机理。在此基础上,以正序电流为故障信号,以故障位置和故障发生时间为自变量,建立了自适应阈值差动保护模型。为了提高求解效率以适应保护控制的要求,提出了基于PSO算法的二阶段求解方法。其中:阶段1以故障位置为优化变量,得到对阈值影响最高的故障类型;阶段2在阶段1的基础上引入故障开始时间,仅针对阶段1得到的故障类型进行二维优化,可以明显缩短计算时间,以实现阈值计算的快速性和准确性。最后,基于Matlab仿真分析,验证了该方法的正确性和有效性。

摘要： 主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。

摘要： 针对传统ViBe算法不能及时反映场景变化,动态场景适应性差等问题,提出一种改进的ViBe算法。改进内容包括:采用随机选取背景样本和24邻域法获取初始背景,可以加速“鬼影”消融;结合大津法(OTSU)和均匀性度量法的平均自适应阈值计算方法,可以提高算法对树叶晃动、水波纹和光照变化等环境的适应性,最大限度保留有效像素;更新阶段引入自适应更新因子,可以有效减少被误判的概率,从而增强算法的鲁棒性;最后通过形态学处理和滤波使目标更加完整。采用标准数据集视频对改进算法进行了测试和对比分析,改进算法相对于KDE算法、GMM算法和传统ViBe算法各项指标均有大幅度提高,精确度分别提高30.44%、40.72%和20.95%,错分比分别降低了43.28%、40.59%和29.43%。

摘要： 在三维SAR成像中,稀疏重构算法相比传统的匹配滤波算法能有效提高成像质量,但是稀疏重构算法效率低,占用内存大,限制了稀疏重构算法的应用,针对这一问题,本文提出一种基于自适应阈值的压缩感知三维SAR成像方法.该方法采用模糊聚类的思想对SAR回波信号进行聚类分析,根据SAR回波信号幅值信息,利用使非相似性代价函数最小准则自适应产生一个阈值,将高于阈值的信号构造测量矩阵,与传统的利用整个回波数据来构造测量矩阵的稀疏重构方法相比,大大降低了测量矩阵维数,减少了算法运算量.与目前成像质量较高的基于迭代最小化稀疏贝叶斯重构(SBRIM)方法相比,仿真和实测数据的处理结果都表明本文所提方法在提高了成像质量的同时提高了算法运行效率.

摘要： 为了解决协作机器人在工业生产中的安全性问题,本文提出了一种无传感器的基于电流的碰撞检测算法,无需改动机器人机械结构,降低硬件成本,并可以直接应用于现有工业机器人.本文根据机械臂在各种运动状态下发生碰撞时相电流的变化特点,提出了一种自适应检测阈值的方法,使得机械臂在任意运动指令下,系统都能够准确地检测碰撞的发生.实验结果表明自适应阈值能够很好的跟踪电流的波动,机械臂在任意运行状态下与外界发生碰撞都能快速停止,达到预期目标.

摘要： 针对相控阵全聚焦技术的成像背景噪声问题,本文提出了一种基于小波变换的相控阵全聚焦图像去噪声方法.利用离散小波变换把全聚焦图像信号分解到小波域,变换后的高频子带系数采取无偏似然估计的自适应阈值处理.对处理完的高、低频子带系数进行小波逆变换,重构全聚焦图像.实验结果表明,该方法能够有效去除全聚焦图像的背景噪声,保留被检工件内部的真实缺陷信号.

摘要： 针对多光谱城市水体检测易受建筑物阴影、沥青房顶、黑色玄武岩等干扰的问题,提出一种新的多光谱城区水体自动提取算法.基于水体在近红外波段的强吸收特性,对近红外波段影像采用自适应阈值实现水体初步提取;基于水体及建筑物阴影、沥青屋顶等在多光谱图像的谱间特性,对初步检测区域进行筛选,实现水体精确检测.结果表明,单波段自适应阈值与谱间关系模型相结合的方法在城市水体检测中有较高的准确率并且能够有效避免建筑物阴影、植被等因素的干扰.

摘要： 在本文中,我们在传统有理插值函数的基础上构造出一种新的混合插值模型.该混合插值模型是有理函数与分形插值函数的有机整体,可由形状参数和尺度因子唯一确定.由于分形是刻画图像复杂度的有效工具,我们引入分形维数描述纹理的复杂程度.首先,一种基于局部分形维数的自适应阈值选取的方法将整幅图像划分为纹理区域和非纹理区域.在纹理区域采用有理分形函数插值,在非纹理区域采用有理函数插值.尤其在有理分形插值模型中,我们提出一种基于分形维数的精确计算尺度因子的方法.最后,通过优化形状参数进一步提高插值图像质量.实验结果表明:本文提出的基于图像特征的混合插值模型与当今经典算法相比优势明显,尤其在处理纹理图像方面.

摘要： 频高图是电离层测高仪得到的最主要探测结果,其中包括丰富的电离层信息,具有非常重要的科学意义.但频高图中通常含有大量噪声,为后期处理带来很多困难.本文提出运用曲波变换算法去除频高图中的噪声,并提出了基于贝叶斯理论的自适应阈值以提高算法的有效性,结果表明,曲波变换算法可以在有效去除噪声的同时完整地保留轨迹信息.

摘要： 针对多操纵面飞机舵面损伤的快速故障诊断问题,提出一种直接估计舵面偏转量的自适应补偿观测器方法.设计了增广观测器进行系统输入估计,并提出了自适应补偿方法解决其动态跟踪性能差的问题;设计一种新的自适应阈值快速检测故障并降低虚警率;利用舵面故障特点,采用重置初值的限定记忆最小二乘方法实现了突变参数的实时估计,用以进行故障隔离.仿真结果表明:在不同舵面损伤故障情况下,所提出的观测器方法均能在20毫秒以内发出故障预警,并在0.22秒内确定故障位置,所采用的辨识方法可以在故障报警后的0.2秒内准确估计出损伤程度,实现了快速有效故障诊断目的.

摘要： 目的:提高现有眉毛识别方法的识别效率.方法:采用快速正交Haar变换模板匹配算法(FOHT),设计一种基于正交Haar变换的眉毛识别方法;同时,使用最大标准子模板和自适应阈值解决了FOHT算法只能处理标准模板且需要手动设置阈值的缺陷.结果:所构建的眉毛识别方法比原方法效率提高约32％.结论:正交Haar变换的眉毛识别方法实时性强,具有一定的实用价值.

摘要： 本文提出了一种适用于VR的视线追踪系统,能够有效解决在VR环境下的用户视线计算问题.该系统基于单红外相机和单环形红外光源获取人眼图像,然后通过提出的基于滑动窗的自适应瞳孔阈值分割算法实现瞳孔的分割,采用瞳孔椭圆拟合方法实现瞳孔的精准定位,通过多项式模型建立了瞳孔中心和注视点之间的映射关系,最后根据提出的基于眼角点的滑动补偿方法进行滑动补偿,实现了较为完善的VR眼球追踪系统.实验表明,该系统在水平方向上的平均误差为1.17°,竖直方向上的平均误差为1.28°,实现了VR环境下的有效视线计算.

摘要： 本文提出了一种适用于VR的视线追踪系统,能够有效解决在VR环境下的用户视线计算问题.该系统基于单红外相机和单环形红外光源获取人眼图像,然后通过提出的基于滑动窗的自适应瞳孔阈值分割算法实现瞳孔的分割,采用瞳孔椭圆拟合方法实现瞳孔的精准定位,通过多项式模型建立了瞳孔中心和注视点之间的映射关系,最后根据提出的基于眼角点的滑动补偿方法进行滑动补偿,实现了较为完善的VR眼球追踪系统.实验表明,该系统在水平方向上的平均误差为1.17°,竖直方向上的平均误差为1.28°,实现了VR环境下的有效视线计算.

摘要： 本发明包括：频带分割滤波器(102、103、104、105)，具有预先设定的不对称的冲击响应，输入语音信号，将输入的语音信号的频带分割为预先设定的多个子带，取得频带分割出的多个子带语音信号；多个量化部件(110、111、112、113)，按预先设定的分割数对频带分割出的多个子带语音信号分别进行量化；以及编码部件(115)，对量化过的多个子带语音信号进行自适应差分脉冲编码调制编码。

摘要： 本发明包括：频带分割滤波器(102、103、104、105)，具有预先设定的不对称的冲击响应，输入语音信号，将输入的语音信号的频带分割为预先设定的多个子带，取得频带分割出的多个子带语音信号；多个量化部件(110、111、112、113)，按预先设定的分割数对频带分割出的多个子带语音信号分别进行量化；以及编码部件(115)，对量化过的多个子带语音信号进行自适应差分脉冲编码调制编码。

摘要： 本发明公开了一种基于EMD结合自适应小波软硬阈值的光伏直流信号去噪方法，获取含有噪声的光伏直流信号；对含有噪声的光伏直流信号进行经验模态分解EMD，得到所有固有模态函数IMF分量；分别计算各IMF分量的自相关函数，判断噪声与信号起主导作用的模态分界点；对判定为噪声起主导作用的IMF分量进行自适应小波软硬阈值去噪，得到去噪后的IMF分量，并输出信噪比最大时软硬阈值结合情况下的α取值；将去噪后的IMF分量与剩余分量进行累加，完成信号重构，得到去噪后的光伏直流信号。上述方法解决了传统EMD去噪方法所存在的模态混叠等问题，能有效分离光伏噪声环境下的直流信号，提高光伏直流信号的抗噪性能。

摘要： 本发明公开一种基于分层自适应阈值函数的小波阈值降噪方法，在采集旋转机械的轴承信号过程中，由于现场设备和环境的干扰，采集的信号含有噪声，为了保证测量数据的真实有效，有必要对采集的原始轴承信号进行降噪处理。本发明构造了一个在阈值处连续并在小波域内可导且存在趋势参数的阈值函数，通过计算各小波分解层的噪声信号能量与总信号能量的熵值获得各层趋势参数，得到对应小波分解层的阈值函数数学模型。本发明方法使小波阈值函数在各分解层自适应的选取趋势参数，能够更有效的去除轴承外圈故障、内圈故障和滚珠故障信号中的噪声成分，达到更好的去噪效果。

摘要： 本发明揭示了一种基于新阈值函数和自适应阈值的小波包语音降噪方法，步骤1、带噪语音输入；步骤2、小波包分解；步骤3：对带噪语音进行小波包降噪；步骤4：小波包重构，得出去噪语音信号；步骤5、去噪语音输出；所述步骤4是通过对带噪语音的语音分量和噪音分量设定不同的阈值，并根据阈值限定抑制噪音分量，增强语音分量，完成小波包降噪，缓解了传统降噪阈值不变和软硬阈值函数带来的语音失真，通过阈值调整系数，对语音分量和噪音分量设定不同的阈值，结合本发明提出的新阈值函数，对语音分量和噪音分量实现区分和平滑处理，能更好的抑制噪音，增强语音，减少失真，从而获得更佳的听觉效果。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应阈值的机载SAR任务适应性评估方法，在机载SAR执行成像任务前评估其任务适应性，通过采用机载SAR的多源异构数据，确定用于进行任务适应性评估的自适应阈值，进而判断机载SAR在实际任务情况下是否能生成出满足需求的SAR图像，本发明方法有效地提高了任务适应性评估的精度，并能快速得到任务适应性评估结果，帮助机载SAR使用方做出决策和任务调整，降低机载SAR使用的人工成本、时间成本和资源消耗，提高任务所成图像的成像质量和任务的执行效率。

摘要： 本说明书一个或多个实施例提供一种基于阈值自适应阈值调整的ORB算法，依据图像大小计算出需要构建的图像金字塔层数，避免了过度增加金字塔层数而造成算法运行时间延长；并在每层图像金字塔上设立特征点提取阈值，当提取的特征点数目满足阈值条件时，则终止该层图像特征点的提取，减少特征点的冗余。本算法在利用四叉树算法剔除每层图像上的冗余特征点时，限制四叉树算法分裂的节点数，不但能提高算法的运行效率，也能提高特征点的分布均匀度，相较于现有算法，运行效率和匹配精度有所提升。

摘要： 本发明公开一种基于分层自适应阈值函数的小波阈值降噪方法，在采集旋转机械的轴承信号过程中，由于现场设备和环境的干扰，采集的信号含有噪声，为了保证测量数据的真实有效，有必要对采集的原始轴承信号进行降噪处理。本发明构造了一个在阈值处连续并在小波域内可导且存在趋势参数的阈值函数，通过计算各小波分解层的噪声信号能量与总信号能量的熵值获得各层趋势参数，得到对应小波分解层的阈值函数数学模型。本发明方法使小波阈值函数在各分解层自适应的选取趋势参数，能够更有效的去除轴承外圈故障、内圈故障和滚珠故障信号中的噪声成分，达到更好的去噪效果。

摘要： 本发明揭示了一种基于新阈值函数和自适应阈值的小波包语音降噪方法，步骤1、带噪语音输入；步骤2、小波包分解；步骤3：对带噪语音进行小波包降噪；步骤4：小波包重构，得出去噪语音信号；步骤5、去噪语音输出；所述步骤4是通过对带噪语音的语音分量和噪音分量设定不同的阈值，并根据阈值限定抑制噪音分量，增强语音分量，完成小波包降噪，缓解了传统降噪阈值不变和软硬阈值函数带来的语音失真，通过阈值调整系数，对语音分量和噪音分量设定不同的阈值。结合本发明提出的新阈值函数，对语音分量和噪音分量实现区分和平滑处理，能更好的抑制噪音，增强语音，减少失真，从而获得更佳的听觉效果。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应阈值的机载SAR任务适应性评估方法，在机载SAR执行成像任务前评估其任务适应性，通过采用机载SAR的多源异构数据，确定用于进行任务适应性评估的自适应阈值，进而判断机载SAR在实际任务情况下是否能生成出满足需求的SAR图像，本发明方法有效地提高了任务适应性评估的精度，并能快速得到任务适应性评估结果，帮助机载SAR使用方做出决策和任务调整，降低机载SAR使用的人工成本、时间成本和资源消耗，提高任务所成图像的成像质量和任务的执行效率。