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[发明专利]一种基于多尺度数据融合理论的梁型结构损伤识别方法-CN201611249646.9有效
发明人：徐自力;郭天 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G01M5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度数据融合理论的梁型结构损伤识别方法，针对实际结构的损伤识别中，测量噪声对识别结果的干扰以及轻微损伤难以识别的问题，本发明通过将振型曲率进行多尺度分解来减小测量噪声所产生影响，并根据多尺度分解所得数据
一种基于尺度数据融合理论结构损伤识别方法

[发明专利]一种基于局部拉普拉斯分解的多尺度医学图像融合方法-CN202110412320.8有效
发明人：李伟生;晁菲菲 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于局部拉普拉斯分解的多尺度医学图像融合方法，包括步骤：S1将配准后的解剖型医学图像和功能型医学图像进行局部拉普拉斯滤波处理，分解为细节增强的多尺度近似图像和残差图像；S2使用基于感兴趣的规则融合残差图像；S3使用rgb2ycbcr算法和迭代联合滤波器融合近似图像；S4采用局部拉普拉斯的逆运算对多尺度融合图像进行重构。
一种基于局部拉普拉斯分解尺度医学图像融合方法

[发明专利]一种用于动态三维测量的条纹增强方法-CN201710858121.3有效
发明人：王辰星;达飞鹏;钱克矛 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-09-21 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G01B11/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于动态三维测量的条纹增强方法，该方法采用二维正弦辅助的经验模态分解法对条纹图像进行多尺度分解，随着分解过程的进行，对各层尺度能量的变化进行分析以确定噪声分量，然后对各层尺度分解图进行幅频分析条纹分量一旦确定，BSEMD则停止分解。再对所确定的条纹分量进行后续处理，通过形态学操作去除残留的噪声，最终得到增强的条纹图像。本发明方法仅用一对互逆的二维正弦分布参与操作即可得到一系列尺度分明的分解图，通过灵活有效的智能方法自动对分解结果进行分类，并通过简单的后处理操作使提取的条纹分量得以进一步增强，方法整体上可保持较高的效率和精度
一种用于动态三维测量条纹增强方法

[发明专利]一种微造型表面摩擦磨损形貌的表征方法-CN202011352538.0有效
发明人：樊玉杰;卢俊杰;夏晶;陈金鹏 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G01B11/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种微造型表面摩擦磨损形貌的表征方法，具体步骤如下：首先获得微造型三维表面磨损形貌，然后对其二维磨损轮廓进行采样，然后对比分析磨痕与微造型划分不同尺度，确定小波变换分解次数以及采样长度，然后依据确定的小波变换分解次数以及采样长度对二维轮廓数据进行小波变换，获得表面磨损二维轮廓数据小波变换后的高频系数，再获得变换后高频系数与分解尺度之间的关系，最后求得变换后高频系数与分解尺度拟合函数的斜率，获得表面磨损形貌分析表征参数。本发明对微造型表面磨损形貌多尺度性，随机性，不规则性进行分析表征，能够多尺度，精细的对磨痕微观结构进行分析表征，从而精确地分析表征微织构对改善摩擦磨损的影响。
一种造型表面摩擦磨损形貌表征方法

[发明专利]一种面向游牧服务的多尺度图像处理方法-CN201110201610.4无效
发明人：张德干 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2011-07-19 - 公布日： 2011-12-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种面向游牧服务的多尺度图像处理方法。该方法包括：将自然图像进行多尺度小波分解，将分解后各尺度上的高频分量进行球坐标变换，得到球坐标下不同尺度的分量，然后利用本方法设计的新的自适应收缩函数和自适应收缩阈值将球坐标变换得到的不同尺度的径向分量进行收缩处理，不同尺度下小波系数的特点不同，所采用的收缩函数和收缩阈值不同，然后将修正后分量进行球坐标逆变换，最后进行图像重构。
一种面向游牧服务尺度图像处理方法

[发明专利]一种快速的基于多尺度高斯滤波器的色调映射系统及方法-CN201610149009.8在审
发明人：闫亚星;陈乔松;冉会琼;刘晓;董师周;崔栋灿;周冰玉;卢大强 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2016-05-26 - 公布日： 2016-08-03 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种快速的基于多尺度高斯滤波器的色调映射系统及方法，包括多尺度分解模块、粗化层模块、细节层模块、融合模块、色度处理模块、伽玛校正模块、终端显示模块。采用高斯滤波器构造一组多尺度高斯滤波器，对高动态范围图像进行分解，获得粗化图像和细节图像；所述融合模块，利用线性组合的方式把高动态范围图像分解成的粗化层图像和细节层图像融合成为新的低动态范围图像；所述色度处理模块
一种快速基于尺度滤波器色调映射系统方法

[发明专利]局部放电特高频信号波形的小波分解二值去噪方法-CN201510697143.7在审
发明人：朱明晓;张家宁;邓军波;张冠军;刘孝为;郭安祥 -专利权人：西安交通大学;国家电网公司;国网陕西省电力公司电力科学研究院
申请日： 2015-10-22 - 公布日： 2016-01-06 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明局部放电特高频信号波形的小波分解二值去噪方法，包括：1)在被检测的电力设备上安装局部放电特高频传感器，利用检测设备采集局部放电特高频信号；2)根据选取的母小波与分解层数，对局部放电信号进行多尺度小波分解，得到各尺度小波系数与信号波形；3)以减小局部放电信号波形畸变为目标，对小波分解系数进行处理：计算各尺度信号累积能量函数的数学形态学梯度，并计算数学形态学梯度的陡峭度；将陡峭度与某一阈值进行比较，若陡峭度大于该阈值认为该尺度包含局部放电信号，该尺度小波系数保持不变；否则该尺度仅包含噪声信号，将其小波系数置为零；4)根据处理后的小波系数进行小波重构，得到去噪后的局部放电特高频信号。
局部放电高频信号波形分解二值去噪方法

[发明专利]基于多尺度数学形态学特征融合的海洋内波检测算法-CN201810960749.9在审
发明人：张雪禹;刘梦诗;潘海朗 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2018-08-22 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度数学形态学特征融合的海洋内波检测算法，包括以下步骤：基于小波变换模极大值的多尺度边缘检测获得多尺度边缘信息；对小波分解后得到的低频子图像使用多尺度形态学检测边缘；再利用连通域的方法抹去面积小的干扰区域；将模极大值多尺度小波边缘检测结果与多尺度形态学边缘检测的结果进行图像融合，最终得到多结构元素多尺度边缘检测图像。与已有的纹理滤波方法相比，本发明的滤波结果既能很好地保持图像的结构信息，同时又能滤除一些不必要的纹理细节；本发明提出的结构检测和纹理滤波算法相较己有算法在弱梯度结构的识别和保持以及多尺度、强梯度纹理的抑制和平滑等方面取得了较好的效果
多尺度纹理算法多尺度边缘检测多尺度形态学数学形态学特征融合波检测小波边缘检测图像低频子图像小波变换模边缘检测边缘信息干扰区域检测边缘结构检测结构信息结构元素滤波结果滤波算法梯度结构图像融合纹理细节小波分解连通域再利用海洋滤波滤除

[发明专利]基于反射能量比参量的锚固缺陷长度识别方法-CN201610526205.2有效
发明人：张雷;茅献彪;黄志敏;陈占清;李明;吴宇;张后全;陈彦龙 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2016-07-05 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G01N29/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于反射能量比参量的锚固缺陷长度识别方法，包括以下步骤：S1：读入检测信号，从基于应力波反射法的锚杆锚固质量无损检测仪器中读入无损检测信号，从中筛选出波形变化一致、无超量程特征的信号用于数据分析；S2：小波多尺度分解，选择小波基函数，然后选择分解层数，对无损检测信号进行一维离散小波多尺度分解；S3：波形比较法，将小波分解后获得的低频系数与检测信号在不同尺度下的高频系数相比较，将具有共同突变特征的地方找出来，进而获得锚固起始端位置和锚固段底端位置对应的极值
基于反射能量参量锚固缺陷长度识别方法

[发明专利]一种基于时空多尺度和K-SDW的超短期概率风电功率预测方法-CN202211346533.6在审
发明人：车金星;袁芳;叶雨;刘娜;蒋哲勇;邹诚;张大伟 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于时空多尺度和K‑SDW的超短期概率风电功率预测方法，包括以下步骤：S1，通过变分模态分解将归一化目标风速分解为多个子序列；S2，将子序列和相邻的空间风速序列重构为时空候选特征，并进行时空多尺度特征选择
一种基于时空尺度 sdw 短期概率电功率预测方法

[发明专利]一种基于多尺度特征的预报风速订正方法和系统-CN202011326412.6有效
发明人：靳双龙;冯双磊;王勃;刘晓琳;胡菊;马振强;宋宗朋;滑申冰;王铮;车建峰;张菲;王钊;裴岩;汪步维;赵艳青;姜文玲 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多尺度特征的预报风速订正方法和系统，包括：基于风速变化的物理过程将预报风速序列分解为多尺度特征；从历史观测资料中选取与所述预报风速序列相似的观测数据；基于相似的观测数据分别对所述预报风速序列中各尺度特征进行订正本发明提供的技术方案提取多尺度特征，突破目标统计订正中无物理机理、订正效果有限的瓶颈，消除了天气尺度误差，进一步提高风速预报的准确率。
一种基于尺度特征预报风速订正方法系统

[发明专利]一种时态分析的超短期风速预测方法-CN202310041861.3在审
发明人：彭燕;高川;肖科;黄巍;吴自厚 -专利权人：湖南赛能环测科技有限公司
申请日： 2023-01-28 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：本发明涉及风速预测的技术领域，揭露了一种时态分析的超短期风速预测方法，所述方法包括：对原始风速序列数据进行相似性类别聚类；对不同类别中的风速序列数据进行多尺度谱密度分解，得到若干风速序列数据分解分量和残余分量；将相似性较高的风速序列数据分解分量进行重构合并；使用超短期风速预测识别模型对重构合并后的风速序列数据分解分量以及残余分量进行风速预测；将超短期风速预测识别模型输出的各分量的预测结果进行叠加，得到超短期风速预测结果本发明将不同类别的风速序列数据进行分解，得到风速序列在不同尺度的规律信息，利用超短期风速预测识别模型对不同分解分量进行预测，从而实现不同尺度的风速序列预测。
一种时态分析短期风速预测方法

[发明专利]基于边缘增强引导滤波的光场全聚焦图像融合方法-CN201910951671.9有效
发明人：王玉梅;武迎春;李素月;王钢飞;王安红 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2019-10-08 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体技术方案为：基于边缘增强引导滤波的光场全聚焦图像融合方法，通过对光场数字重聚焦得到的多幅重聚焦图像进行多尺度分解、特征层决策图引导滤波优化来获得最终全聚焦图像，本方法对4D光场标定误差带来的边缘信息损失进行了补偿，在重聚焦图像多尺度分解过程中增加了边缘层的提取来实现图像高频信息增强，并建立多尺度图像评价模型实现边缘层引导滤波参数优化，可获得更高质量的光场全聚焦图像，在不明显降低全聚焦图像与原始图像相似性的前提下
基于边缘增强引导滤波光场全聚焦图像融合方法

[发明专利]基于多尺度稀疏字典的红外小弱目标检测方法-CN201210330313.4无效
发明人：李正周;刘梅;王会改;唐岚;沈美容 -专利权人：重庆大学
申请日： 2012-09-10 - 公布日： 2012-12-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多尺度稀疏字典的红外小弱目标检测算法，包括以下步骤：利用原始图像构造基于四叉树模型的多尺度自适应过完备字典；提取原图像的图像子块，将每个图像子块在多尺度稀疏字典中的各个子字典中进行稀疏分解，得到稀疏系数；联合各尺度的稀疏系数，对联合的稀疏系数进行指数分布拟合；对指数参数进行阈值判断，大于阈值所对应的图像块初步确定为目标；最后根据稀疏系数的多尺度方向性，确定目标的准确位置。本发明构建的多尺度稀疏字典能够利用大原子从整体挖掘图像的背景特征，利用小原子从局部挖掘图像的突变特征，能更有效抑制背景杂波，更准确地检测出小弱目标。
基于尺度稀疏字典红外目标检测方法

[发明专利]一种非线性图像多尺度几何表示方法-CN201310625611.0有效
发明人：雷琳;周石琳;刘俊良;邹焕新;计科峰;李智勇;孙浩;侯毅 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2013-11-29 - 公布日： 2014-03-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：发明提供一种非线性图像多尺度几何表示方法。中值混合滤波器对图像进行滤波；步骤②：对滤波后图像按隔行隔列方式进行降2采样，得到下采样图像；步骤③：对下采样图像按进行基于中值的升2插值滤波，得到插值估计图像；步骤④：将原图像与插值估计图像相减得多个尺度层非线性金字塔分解图像；步骤⑤：将每个尺度层非线性金字塔分解图像进行Shear方向滤波得子带图像。本发明是一种性能优良的图像非线性多尺度几何表示方法，运算量少，在图像压缩、边缘提取、纹理检索等方面具有较高的应用价值。
一种非线性图像尺度几何表示方法