基于小波变换的岩体AE波形特征研究
第4期 2007年8月
工矿自动化
Industr y and M ine Automat ion
No.4 Aug.2007
文章编号:1671-251X(2007)04-0014-04
基于小波变换的岩体AE 波形特征研究
*
何建平1, 王 宁2
(1.洛阳工业高等专科学校,河南洛阳 471003; 2.西南科技大学,四川绵阳 621010)
摘要:文章对室内声发射事件能率与应力的关系及波形特性进行了分析。通过小波变换,将室内岩体声发射等波形分解成低频和高频信号,对其原始声发射波形、细节信号和近似信号进行比较与分析,结果表明岩体在变形损伤破裂过程中不同时期的声发射波形特征不同。据此,可建立声发射波形特征库,用于预测预报岩体受损变形过程的发展趋势和规律。对含有信号部分的小波系数进行重构后,该信号与原始信号的误差小于10-10,说明小波分析可使岩体声发射波形特征预测预报的准确度和可靠性得以提高。关键词:岩体声发射;波形特征;岩体破裂;小波变换 中图分类号:TD326;TM919.81 文献标识码:A
Research of Wave Characterist ics of Rock AE Based on Wavelet T ransform
H E Jian -ping 1
, WANG Ning
2
(1.Luoy ang College of Technolog y,Luo yang 471003,China.
2.So uthw est University of Science and Technolog y,Miany ang 621010,China)
Abstract :T he relationship betw een stress and AE r ate and w ave characteristics of AE in laboratory w ere analyzed in the paper.Based on w avelet transform,the rock AE w ave in laboratory w as decomposed into hig h and low fr equency signal,then the orig inal AE wave,detailed signal and approx imate sig nal w ere analyzed and com pared,and the result show ed that w ave characteristics of rock AE in different period w ere no t same in the course of rock distortion,damnification and fracture.So it can build AE w ave characteristics storehouse w hich w as used to forecast development trend and regularity in the cour se of rock distortion,damnification and fracture.T he erro r betw een the orig inal sig nal and the reconstructed sig nal o f w ave coefficient containing signal elements w as less than 10-10,w hich indicated that the w avelet analy sis can im -prov e accuracy and reliability of forecasting w ave characteristics of rock AE.
Key words :rock AE,w ave characteristics,rock fractur e,w avelet analysis 收稿日期:2007-04-05
*基金项目:四川省教育厅自然基金资助项目(2004A121)作者简介:何建平(1969-),女,河南偃师人,1994年毕业于郑州大学环境与水利工程学院,讲师,硕士,现主要从事岩土工程的实验与教学科研工作。
0 引言
岩体声发射技术(Acoustic Emission,简称AE)是依据岩体内部缺陷或潜在的缺陷处于运动变化过程中岩体本身发出弹性应力波而判断结构内部损伤程度的一种动态无损检测方法,它是大型承载结构安全监控的重要手段之一。绝大多数岩体都是非均
质的,多存在节理、裂隙等缺陷,当其受力变形、破坏时产生的能量都会以声发射方式释放出来。接收由岩体内部发源点传至其界面的声发射信号后,对其中隐含的有关声发射源特性的重要信息[1]
,如缺陷的类型、大小、位置、变化趋势等声发射信息特征进行分析,并根据其特征和规律预测岩体发展趋势、破坏前兆信息等,可以对岩体进行安全预测监控和预报。
小波变换是一种信号的时域分析方法,它具有多分辨分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特性的能力,是一种窗口大小固定不变但其形状可改变、时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法[2],即在低频部分具有较高的频率分
辨率和较低的时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。这正符合低频信号变化缓慢而高频信号变化迅速的特点。
本文研究的目的是应用小波分析方法识别岩体
声发射信号的高频与低频信息,寻找将小波变换应用于岩体破裂前兆高频与低频信息的分离、变化趋势异常识别及特征规律的方法,为预测和预报岩体破裂失稳提供监测依据,为安全施工和管理提供一条简便而有效的途径。1 岩体声发射试验研究1.1 试验
本试验的目的是获取岩体变形破裂活动过程的声发射特性与受力过程的关系及声发射的波形图。4个岩样均为石英角斑凝灰岩,放在M TS 刚性压力机上单轴压缩程控加载,用DYF-1智能声发射检测仪测定。岩体破裂声发射信号通过传感器拾取、前置放大器放大、模块采集并传输至计算机储存,同时采集全过程声发射波形信号。图1为岩样的能率与应力关系图,图2为岩样通道2
的原始信号波形。
图1
岩样的能率与应力关系图
图2 岩样通道2的原始信号波形
1.2 试验分析
由图1可看出,岩体声发射特性与受力过程有密切关系。在载荷的作用下,岩体由微裂缝不断扩展、贯通发展到宏观断裂。在加载初期,几乎没有声发射的产生,随着荷载的增加,声发射的产生由缓慢到活动明显,这说明岩样由原生裂隙先闭合再到原生裂隙扩展最后到岩石结构破坏。当载荷达到极限
应力的3/4时,声发射特征比较明显,声发射参数在岩样破坏之前达到峰值,这成为岩石破裂的前兆信息。从图2中可看出石英角斑凝灰岩破裂过程中声发射原始信号的产生不是连续的、非周期的,而是阵发性的、随机的脉冲信号,幅值随时间变化也不是均匀的,岩体变形破裂过程既不是连续的,也不是均匀的,而是阵发性的能量积累过程。由于岩体微观缺陷结构的不均匀性,声发射有规律地分散着,充分显示其固有的特性。
2 岩体声发射信号小波分析2.1 小波分析原理
小波变换是基于小波函数7(t)做位移S 后,再在不同尺度a 下与分析信号x (t)进行内积,即X f x (a,S )=
1
a
Q
+]
-]
x (t)7*
(
t -S
a
)d t a >0(1)
式中:7*为7的复共轭。
小波的反变换形式为
X t x (a,S )=a 2P
Q
+]
-]x (X )7*(a X )e j X S d X
(2)
从小波的性质和含义可知小波变换具有分频作用,尺度参数a 的大小不同,可以将信号分解为多个独立的频带。
2.2 小波基函数的选取
小波变换的实质是在一组小波基函数构成的空间里描述信号的特征。不同的小波基具有不同的时频特性,对同一信号选用不同的小波基进行变换后
获取的信号特征分析结果存在差异,小波基的选取对准确提取信号特征较为重要。
通过采用适合于声发射信号分析的常用小波基H aar 、Daubechies 、Sym lets 、Coifllets 对一仿真声发射信号进行分析
[3]
,比较其结果,选用可高精度地模
拟和处理并具有有限支集的正交小波Daubechies 作为小波基来分析声发射信号。2.3 岩体AE 信号小波分析
声发射原始信号采样点数为1024个,历时
411m s,根据式(1)、(2)对声发射原始信号进行5层分解,得到的近似信号(低频信号)和细节信号(高频信号)如图3、4所示。工程实际中,有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号,而噪音信号则表现为高频信号;声发射信号(有用信号)体现在近似信号部分,噪声信号(无用信号)体现在细节信号部分;细节信号a 5中很清晰地显示出稳态岩体的声发射是一种比较平稳的随机信号,说明该状态
#
15#2007年第4期何建平等:基于小波变换的岩体AE 波形特征研究
岩体内部暂时没有新的损伤扩展,岩体承受的压力还没有超过岩石的极限承载力,此时声发射主频较低,这与声发射参数统计结果相符,这种信息可以作为岩体稳态的信号特征,同时细节信号a 5又表示了小波分析的边缘效应。细节信号d 1是非常小的,表明在声发射原始信号中没有包括那些相对于采样周期非常短的周期信号;细节信号d 2则表现出非周期的、不连续的谐波信号;细节信号d 1、d 2与声发射记录现场存在各种杂散电磁信号和机械噪声信号有
关。
图3
声发射信号分解的近似信号曲线
图4 声发射信号分解的细节信号曲线
由图4可看出,随着尺度的增加,高频分量逐渐减小,将高频滤掉以后的信号d 4、d 5与a 4重构后的波形如图5所示,其与原始声发射信号波形非常一致,说明重构效果良好。噪声和岩体声发射事件信号区别明显,重构波形再合并后跟原波形对比可发现误差绝对值为10-11,说明滤掉噪声后的重构信号与采集原始声发射信号没有明显的损失(误差见图6),这
样的精度对于声发射信号处理来说是足够的。
图5 d
4、d 5与a 5的重构信号曲线
图6 原始信号与重构信号的误差信号曲线
总之,通过对声发射信号的频带分析,发现频率
主要分布在10~1000H z 的较低范围内。由于实验过程中机械和电器的干扰,滤波前规律不明显,滤波处理后发现,声发射活动不显著时频率域较靠近低频。声发射事件在多尺度分析中,每个尺度的信号都体现一定频率范围内的信号,在对信号分析时可只对关键频带内感兴趣的信号重构[4]
。
3 结论
通过研究得出以下结论和建议:
(1)岩石发出的声发射信号含有丰富的信息[5],表明了它内部发生的变化。将小波变换用于岩体声发射事件波形处理,提高了数据的可靠性和数据分析的精度,弄清了岩体的变形破裂发展趋势。
(2)利用小波分析可将声发射信号分解成低频成分和高频成分,把复杂的声发射波形数据分解成具有单一特征的波,即将含有信号部分的小波系数进行重构,从而得到识别声发射活动的时间序列的变化特征。
(3)对经小波变换处理分析的不同时期的岩体声发射活动波形特征加以比较分析,建立岩体破裂过程的波形特征库,根据现场测试的声发射事件波形特性,可及时地判断施工现场岩体的稳态及发展趋势,采取措施以减少人员和设备的损失。
(4)岩体的声发射信号通过小波变换,可以将低频趋势信号与高频噪声及突变信号很好地分离。另外,小波变换的多尺度分解可以将各频段分开,从而实现对各频段的小波系数进行分析,以达到去噪的目的。
(5)在整个加载过程中,随着岩体变形破损程度的不同,声发射的主频不断发生变化,声发射事件波形随之波动,波形特征逐一表现出来,如岩体处于暂时稳定状态,声发射活动不太显著,主频较低时,波形则表现为图3中的细节信号a 5显示的形态,可以此作为岩体稳态或暂时稳定信息。对采集岩石破裂全过程的声发射事件波形依次进行小波分析,可
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从中提炼出岩体破裂不同时期(活跃期、沉寂期、复活期)声发射活动的波形特征,据此预测岩体变化趋势和规律,在安全施工和管理中应用,具有实际的意义。
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工矿自动化
Industr y and M ine Automat ion
No.4
Aug.2007
文章编号:1671-251X(2007)04-0017-03
离子感烟器应用于煤矿的可行性研究
陈志刚,王天福
(江苏大学环境学院,江苏镇江212013)
摘要:虽然我国各个地区的煤矿在煤层地质构造、开采方式和工作环境方面有很大的差异,但无一例外的是煤矿井下的空气中都含有大量煤尘,其中在空气中长期停留的粒径小于10L m的颗粒PM10与火灾中生成的烟雾粒子一样,能对电离室电阻值发生影响。文章通过计算对离子感烟器始终存在着影响的由PM10产生的/本底烟雾值0,得出了离子式感烟探测器可以在煤矿井下对火灾进行早期预报的结论,并采用MC145018成功地开发出了离子式感烟器。
关键词:煤矿;离子感烟器;烟雾探测;悬浮颗粒;本底效应;PM10
中图分类号:TD753.7;TP368.1文献标识码:A
Research of the Feasibilit y of Applying Ionic Smoke Inductor in Coal M ine
CH EN Zh-i gang,WANG T ian-fu
(Co lleg e of Environment of Jiangsu University,Zhenjiang212013,China) Abstract:Despite the great differences of g eo logical structure of co a-l bed,m ining m anner and w orking condition in coal m ine in various areas of our countr y,the air in co al m ine has a lo t of co al dust,inv olve PM10particles that can ex ist long time in air and its diameter less than10L m.These particles w ill affect resistance value of ionizatio n chamber as same as particles o f fir e fog.T he paper calculated the/base fog value0of ionic smo ke inducto r aroused by PM10,and the co nclusion from the calculation w as elicited that the ionic sm oke inducto r can be used in coal mine to forecast fire.A nd a mine-used ionic smoke inducto r w as successfully developed w ith M C145018.
Key words:coal mine,ionic smoke inductor,sm oke detectio n,suspended par ticle,base sm oke effect, PM10
0引言
我国南、北省份的矿井在煤层地质构造、蕴藏条
收稿日期:2007-04-03
作者简介:陈志刚,男,副教授,江苏大学成教学院副院长,现主要从事生物环境工程方面的研究工作。件等方面存在着较大的差异,井下的生产环境也不尽相同,但引发井下火灾的诱因不外乎有煤层自燃发火、运输转载点胶带阴燃、井下机电设备打火等数种情况。发生火灾时产生的烟是指人眼可见的燃烧生成物的粒子直径为0.01~10L m的液体或固体微粒。离子感烟火灾探测器的工作原理是根据检测
小波变换图像去噪综述
科技论文写作大作业小波变换图像去噪综述 院系： 班级： 学号： 姓名：
摘要小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一.在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上,首先通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性;接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法,并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系、不同噪声场合下的小波去噪等几个方面,对小波图象去噪进行了综述;最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望 关键词：小波去噪小波萎缩小波变换图象压缩 1.前言 在信号数据采集及传输时，不仅能采集或接收到与所研究的问题相关的有效信号，同时也会观测到各种类型的噪声。在实际应用中，为降低噪声的影响，不仅应研究信号采集的方式方法及仪器的选择，更重要的是对已采集或接收的信号寻找最佳的降噪处理方法。对于信号去噪方法的研究可谓是信号处理中一个永恒的话题。传统的去噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器，滤除掉噪声频率成分。但对于瞬间信号、宽带噪声信号、非平稳信号等，采用传统方法具有一定的局限性。其次还有傅里叶(Fourier)变换也是信号处理中的重要手段。这是因为信号处理中牵涉到的绝大部分都是语音或其它一维信号，这些信号可以近似的认为是一个高斯过程，同时由于信号的平稳性假设，傅立叶交换是一个很好的信号分析工具。但也有其不足之处，给实际应用带来了困难。 小波变换是继Fourier变换后的一重大突破，它是一种窗口面积恒定、窗口形状可变(时间域窗口和频率域窗口均可改变)的时频局域化分析方法，它具有这样的特性；在低频段具有较高的频率分辨率及较低的时间分辨率，在高频段具有较高的时间分辨率及较低的频率分辨率，实现了时频窗口的自适应变化，具有时频分析局域性。小波变换的一个重要应用就是图像信号去噪。将小波变换用于信号去噪，它能在去噪的同时而不损坏信号的突变部分。在过去的十多年，小波方法在信号和图像去噪方面的应用引起学者广泛的关注。本文阐述小波图像去噪方法的原理，概括目前的小波图像去噪的主要方法，最后对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望。 2小波图像去噪的原理 所谓小波变化，即:
图像颜色特征提取原理
一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:
储层岩石力学概述
储层岩石力学概述 发表时间：2019-09-11T14:30:47.063Z 来源：《基层建设》2019年第11期作者：王祥程 [导读] 摘要：岩石力学是一门边缘交叉学科，它与工程实践密切联系而得到发展。 成都理工大学能源学院 610059 摘要：岩石力学是一门边缘交叉学科，它与工程实践密切联系而得到发展。深入了解研究岩石力学的性质和相关参数对于工程上的开发具有十分重要的作用。 关键词：岩石力学；石油工程；研究方法 1. 岩石力学的概述 岩石包括组成岩石的固体骨架、孔隙、裂缝以及其中的流体，因此岩石力学往往会应用到弹性力学、塑性力学、流体力学、渗流力学等力学学科的诸多理论方法。岩石的性质几乎牵涉到所有力学分支，岩石力学的研究是各种力学理论的综合运用。不同岩石力学问题的研究，可能包括瞬时变形运动，也可能包含与地质演化时间相关的长期变形运动。 岩石力学是力学的一部分。岩石材料赋存于地下，其力学性质难于直接测试和观察，而若将其取至地面进行测试则岩石的力学性质往往发生了较大的变化，加之岩石中的流体存在于裂隙或孔隙之中，与岩石骨架相互作用，使岩石的受力情况更加复杂。 2.岩石力学的研究方法 岩石力学是一门边缘交叉学科，它与工程实践密切联系而得到发展。岩石具有特殊的固体介质力学特性，这个特殊的力学性质与它所处的环境有关，如天然岩石所处应力状态一般称为岩石的初始应力状态。在岩石受到工程活动扰动后，岩体的应力出现了变化，这时岩石所处的应力状态称为次生应力状态。此时将岩石力学和工程地质相结合进行研究是十分重要和必要的。对于节理岩体，特别需要了解岩体结构面的分布、网络特性、岩体结构类型，才能进行岩体的数值模拟和分析。 一般而言，岩石力学的研究方法可分为如下四大类： (1)地质研究方法：对岩体进行地质方面的研究始终是岩石力学研究的基础，在整个岩石工程过程中，地质性质的研究应当列在第一位。①岩石岩相、盐层特征的研究，如软弱岩体的成分、可溶盐类、含水蚀变矿物、不抗风化岩体成分以及原生结构。②岩体结构的地质特性研究，如断续结构面的几何特征、岩体力学特征、软弱面的充填物及地质特性。③赋存地质环境的研究，如地应力的成因、地下水分布与化学特征以及地质构造对环境的影响。 (2)物理力学研究方法：①岩体结构的探测，应用地球物理化学方法和技术来探查各种结构面的力学特征和化学特征。②地质环境的物理性质分析与测量，如地应力的形成机制及分布、地质环境中热力与水力存在的性状、水化学的分布特征，应用大规模地质构造层析技术、地质雷达探测技术确定岩体构造。③岩体物理力学性质的测定，如岩块力学特性的室内试验、原位岩体的力学性质测试、钻孔测试、工程变形监测、位移反分析等。主要运用的手段是基于震动的动态测试，如超声波测试、地震波测试、电磁波测试、计算机层析方法(CT)测试。这些测试利用岩体的波动特性，来研究岩体的力学特性。 (3)数学力学分析方法：岩石力学的研究，除了以上地质方法、物理力学方法的研究外，还要进行数学力学方法研究，从而构成岩石力学的理论基础，包括：①岩石本构关系的研究-对岩石进行宏观到细观甚至微观的力学特性研究。②数值分析方法。由于计算机计算性能的发展，岩石力学的数值分析方法得到了大力发展。在数值分析方法方面，由岩体连续力学发展到非连续力学，出现了离散元法(DEN)和不连续变形分析法(DDA)、流形法(BEM)、无单元法(EFM)和快速拉格朗日法(FLAC)。③多元统计和随机分析。这两种方法可以深人地研究因岩体介质的随机分布特性而造成传统方法难以解决的问题。④物理和数值模拟仿真分析。 (4)整体综合分析法：就整个工程进行多种分析的方法，并以系统工程为基础的综合分析。 3.石油工程岩石力学研究对象及特点 石油工程岩石力学所研究的，所涉及的地层深度大多在8000m范围内，研究对象主要是沉积岩层，岩石处于较高的围压、温度和孔院压力作用下其性质已完全不同于浅部地层，它可能经过脆-塑性转变成塑性，也可能由于高孔院压力的作用呈现脆性破坏。 (1)石油工程岩石力学所涉及的围压可达200MPa。非均匀的原地应力场形成了地层之间的围压，若垂向应力源于地层自重，那么应力梯度平均为0.023MPa/m，多数地区最大水平应力往往大于垂向应力，且两个水平地应力梯度的比值通常达到1.4~1.5以上。在山前构造带地区，不但地应力梯度高，最大和最小水平地应力的比值也很大。因此在研究地应力分布规律(包括数值大小及主方向)时，主要依靠水力压裂、岩石剩磁分析、地震和构造资料反演、测井资料解释等间接方法。 (2)石油工程岩石力学所涉及的温度可达250℃。一般的地温梯度是3℃/100m，高的可超过4℃/100m，具体的地温梯度往往需要实际测定。当温度超过150℃后，温度对岩石性质的影响将变得十分明显。 (3)石油工程岩石力学中所涉及到的孔隙和裂隙中的高压流体的孔隙压力可高达200MPa.一般情况下，常规的静水孔隙压力梯度为 0.00981MPa/m,但是异常高压可超过0.02MPa/m。 4.结束语 岩石力学是一门十分重要的，它涉及到了工程领域的各个行业。因此，正确理解学习岩石力学的理论知识以及探究其影响等具有十分重要的意义。 参考文献 [1]王路,徐亮,王瑞琮.岩石力学在石油工程中的应用[J].石化技术,2017, 24(3)：157-157. [2]陈勉.我国深层岩石力学研究及在石油工程中的应用[J].岩石力学与工程学报,2003,23(14)：2455-2462. [3]杨永明,鞠杨,刘红彬,etal.孔隙结构特征及其对岩石力学性能的影响[J].岩石力学与工程学报,2009,28(10)：2031-2038. [4]陈新,杨强,何满潮,etal.考虑深部岩体各向异性强度的井壁稳定分析[J].岩石力学与工程学报,2005(16)：2882-2888. [5]陈德光,田军,王治中,etal.钻井岩石力学特性预测及应用系统的开发[J].石油钻采工艺,1995,17(5)：012-16. [6]王大勋,刘洪,韩松,etal.深部岩石力学与深井钻井技术研究[J].钻采工艺,2006,29(3)：6-10. [7]阎铁.深部井眼岩石力学分析及应用[D].2001. [8]陈新,杨强,何满潮,etal.考虑深部岩体各向异性强度的井壁稳定分析[J].岩石力学与工程学报,2005(16):2882-2888.
图像特征提取总结
图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实
基于小波变换的图像处理.
基于小波变换的数字图像处理 摘要：本文先介绍了小波分析的基本理论，为图像处理模型的构建奠定了基础，在此基础上提出了小波分析在图像压缩，图像去噪，图像融合，图像增强等图像处理方面的应用,最后在MATLAB环境下进行仿真，验证了小波变化在图像处理方面的优势。 关键词：小波分析；图像压缩；图像去噪；图像融合；图像增强 引言 数字图像处理是利用计算机对科学研究和生产中出现的数字化可视化图像 信息进行处理，作为信息技术的一个重要领域受到了高度广泛的重视。数字化图像处理的今天，人们为图像建立数学模型并对图像特征给出各种描述，设计算子，优化处理等。迄今为止，研究数字图像处理应用中数学问题的理论越来越多，包括概率统计、调和分析、线性系统和偏微分方程等。 小波分析，作为一种新的数学分析工具，是泛函分析、傅立叶分析、样条分析、调和分析以及数值分析理论的完美结合，所以小波分析具有良好性质和实际应用背景，被广泛应用于计算机视觉、图像处理以及目标检测等领域，并在理论和方法上取得了重大进展，小波分析在图像处理及其相关领域所发挥的作用也越来越大。在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。但短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行，所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整。 本文介绍了小波变换的基本理论，并介绍了一些常用的小波函数，然后研究了小波分析在图像处理中的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像增强等,本文重点在图像去噪，最后用Matlab进行了仿真[1]。
图像特征提取综述
图像特征提取的定位是计算机视觉和图像处理里的一个概念，表征图像的特性。输入是一张图像（二维的数据矩阵），输出是一个值、一个向量、一个分布、一个函数或者是信号。提取特征的方法千差万别，下面是图像特征的一些特性： 边缘 边缘是两个区域边界的像素集合，本质上是图像像素的子集，能将区域分开。边缘形状是任意的，实践中定义为大的梯度的像素点的集合，同时为了平滑，还需要一些算法进行处理。角 顾名思义，有个突然较大的弧度。早起算法是在边缘检测的基础上，分析边缘的走向，如果突然转向则被认为是角。后来的算法不再需要边缘检测，直接计算图像梯度的高度曲率（合情合理）。但会出现没有角的地方也检测到角的存在。 区域 区域性的结构，很多区域检测用来检测角。区域检测可以看作是图像缩小后的角检测。 脊 长形的物体，例如道路、血管。脊可以看成是代表对称轴的一维曲线，每个脊像素都有脊宽度，从灰梯度图像中提取要比边缘、角和区域都难。 特征提取 检测到特征后提取出来，表示成特征描述或者特征向量。 常用的图像特征：颜色特征、 纹理特征 形状特征 空间关系特征。 1.颜色特征 1.1特点：颜色特征是全局特征，对区域的方向、大小不敏感，但是不能很好捕捉局部特征。 优点：不受旋转和平移变化的影响，如果归一化不受尺度变化的影响。 缺点：不能表达颜色空间分布的信息。 1.2特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 适用于难以自动分割的图像，最常用的颜色空间：RGB和HSV。 匹配方法：直方图相交法（相交即交集）、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。 统计直方图 为利用图像的特征描述图像，可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数，即： 上式中k代表图像的特征取值，L是特征可取值个数，是图像中具有特征值为k的像素的个数，N是图像像素的总数，一个示例如下图：其中有8个直方条，对应图像中的8种灰度像素在总像素中的比例。
深部开采冲击地压产生机理及防治技术研究
毕业专题 深部开采冲击地压产生机理及防治 技术研究 摘要：冲击地压是煤矿开采过程中，井巷和采场周围煤、岩体在一定高应力条件下释放变形能，而产生的煤岩体突然破坏、垮落或抛出现象，并伴有巨大声响和岩体震动，经常造成支架折损、片帮冒顶、巷道堵塞、人员伤亡，对安全生产威胁巨大。冲击地压对矿井生产的危害是及其巨大的，如何预防冲击地压是全世界共同面临的一个重要技术问题。冲击地压受很多因素影响，并具备一定的条件才能产生。冲击地压发生的范围比较广，而且随着采深的增加发生的几率逐渐增加。针对上述问题本文提出了对深部开采冲击地压预防采取的主要措施。 关键词：冲击地压；煤炭开采；冲击地压防治；机理
目录 1 绪论 ............................................................................ 错误！未定义书签。 1.1概述 ................................................................................................ 错误！未定义书签。 1.2灾害现状与发展状态 .................................................................... 错误！未定义书签。 2 冲击地压特征与机理 (2) 2.1冲击地压的特征 (2) 2.2冲击地压的分类 (2) 2.3冲击地压的成因机理 (3) 2.4冲击地压影响因素 (6) 3 冲击地压的防治 (6) 3.1冲击地压的防治原则 (6) 3.2冲击地压的防治措施 (6) 4 冲击地压的预测方法 (8) 5 结束语 (9) 6 参考文献 (9)
基于图像的小波变换
基于图片的小波变换 研硕13-13张佳浩 0 引言 在经典的信号分析理论中,傅里叶理论是应用最广泛、效果最好的一种分析手段。但它只是一种纯频域的分析方法,不能提供局部时间段上的频率信息。随后的短时傅里叶变换STFT，虽然可以同时分析时域和频域信息,但是由于STFT的固定时窗,对于分析时变信号是不利的。这是因为时变信号中的高频一般持续时间很短,而低频持续时间比较长,所以都希望对高频信号采用大的时窗,对低频信号采用小的时窗进行分析。小波变换正是在这样的背景下发展起来的。近年来,小波变换作为一种变换域信号处理方法,得到了非常迅速的发展,在信号分析、图像处理、地震勘探和非线性科学等诸多领域得到了广泛的运用。小波理论为各种信号及图像处理方法提供了一种统一的分析框架,成为当前信号与图像处理等众多领域的研究热点。当前对数字图像进行多分辨率观察和处理时，离散小波变换（DWT）是首选的数学工具。除了具有有效、高度直观的描述框架以及多分辨率图像存储之外，DWT还有利于我们深入了解图像时域和频域特性。 1 小波变换 小波变换是一种窗口大小固定不变,但其形状可以改变的局部化分析方法。小波变换在信号的高频部分可以取得较好的时间分辨率;在信号的低频部分,可以取得较好的频率分辨率,从而能有效地从信号(如语音、图像等)中提取信息。 小波变换分为以下两种: 1.1 连续小波变换 引言中提到的短时傅里叶变换(STFT),其窗口函数是通过函数 时间轴的平移与频率限制得到的,由此得到的时频分析窗口具有固定的大小。对于非平稳信号而言,需要时频窗口具有可调的性质,即要求在高频部分具有较好的时间分辨率特性,而在 低频部分具有较好的频率分辨率特性。为此,特引入窗口函数,并定义平方可积分函数的连续小波变换为: (1) 式中:a称为尺度参数;b称为平移参数。很显然,并非所有函数都能保证式(1)中的变换对于所有均有意义;另外,在实际应用中,尤其是信号处理以及图像处理的应用中,变 换只是一种简化问题、处理问题的有效手段,最终目的需要回到对原问题的求解,因此还要保证连续小波变换存在逆变换。同时,作为窗口函数,为了保证时间窗口与频率窗口具有快速衰 减特性,经常要求函数具有如下性质: 式中:C为与x,ω无关的常数;ε>0。 1.2 离散小波变换
深部的概念体系及工程评价指标
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深部的概念体系及工程评价指标 作者：何满潮， HE Man-chao 作者单位：中国矿业大学(北京校区)北京,100083;中国地质大学(北京),北京,100083 刊名： 岩石力学与工程学报 英文刊名：CHINESE JOURNAL OF ROCK MECHANICS AND ENGINEERING 年，卷(期)：2005,24(16) 被引用次数：46次 参考文献(13条) 1.景海河深部工程围岩特性及其变形破坏机制研究 2002 2.徐则民;黄润秋;王士天隧道的埋深划分[期刊论文]-中国地质灾害与防治学报 2000(04) 3.何满潮深部开采工程岩石力学的现状及其展望 2004 4.谢和平深部高应力下的资源开采--现状、基础科学问题与展望 2002 5.古德生金属矿床深部开采中的科学问题 2002 6.Sun Jun;Wang Sijing Rock mechanics and rock engineering in C hina:developments and current state-of-the-art 2000(37) 7.钱鸣高20年来采场围岩控制理论和实践的回顾[期刊论文]-中国矿业大学学报 2000(01) 8.钱七虎深部地下工空间开发中的关键科学问题 2004 9.钱七虎非线性岩石力学的新进展--深部岩体力学的若干问题 2004 10.Malan D F;Spottiswoode S M Time-dependent fracture zone behavior and seismicity surrounding deep level stopping operations 1997 11.Fairhurst C Deformation, yield, rupture and stability of excavations at great depth 1990 12.Kidybinski A Strata Control in Deep Mines 1990 13.SellersEJ;KlerckP Modeling of the effect of discontinuities on the extent of the fracture zone surrounding deep tunnels 2000(04) 引证文献(47条) 1.左建平.谢和平.吴爱民.刘建锋深部煤岩单体及组合体的破坏机制与力学特性研究[期刊论文]-岩石力学与工程学报 2011(1) 2.GUO Zhibiao.SHI Jianjun.WANG Jiong.CAI Feng.WANG Fuqiang Double-directional control bolt support technology and engineering application at large span Y-type intersections in deep coal mines[期刊论文]-矿业科学技术（英文版） 2010(2) 3.LI Guofeng.HE Manchao.ZHANG Guofeng.TAO Zhigang Deformation mechanism and excavation process of large span intersection within deep soft rock roadway[期刊论文]-矿业科学技术（英文版） 2010(1) 4.牟宗龙.窦林名.王绪胜.王占成.郑玉友工作面终采线附近冲击矿压综合防治技术[期刊论文]-矿业安全与环保2010(1) 5.黄文辉.杨起.唐修义.唐书恒.陈萍.敖卫华.万欢中国炼焦煤资源分布特点与深部资源潜力分析[期刊论文]-中国煤炭地质 2010(5) 6.郭志飚.王炯.蔡峰.王福强煤矿深部Y型大断面交岔点双控锚杆支护技术及工程应用[期刊论文]-岩石力学与工程学报 2010(z1)
小波变换详解
基于小波变换的人脸识别 近年来，小波变换在科技界备受重视，不仅形成了一个新的数学分支，而且被广泛地应用于模式识别、信号处理、语音识别与合成、图像处理、计算机视觉等工程技术领域。小波变换具有良好的时频域局部化特性，且其可通过对高频成分采取逐步精细的时域取样步长，从而达到聚焦对象任意细节的目的，这一特性被称为小波变换的“变聚焦”特性，小波变换也因此被人们冠以“数学显微镜”的美誉。 具体到人脸识别方面，小波变换能够将人脸图像分解成具有不同分辨率、频率特征以及不同方向特性的一系列子带信号，从而更好地实现不同分辨率的人脸图像特征提取。 4.1 小波变换的研究背景 法国数学家傅立叶于1807年提出了著名的傅立叶变换，第一次引入“频率”的概念。傅立叶变换用信号的频谱特性来研究和表示信号的时频特性，通过将复杂的时间信号转换到频率域中，使很多在时域中模糊不清的问题，在频域中一目了然。在早期的信号处理领域，傅立叶变换具有重要的影响和地位。定义信号(t)f 为在(-∞，+∞)内绝对可积的一个连续函数，则(t)f 的傅立叶变换定义如下： ()()dt e t f F t j ωω-? ∞ -∞ += (4-1) 傅立叶变换的逆变换为： ()()ωωπ ωd e F t f t j ? +∞ ∞ -= 21 (4-2) 从上面两个式子可以看出，式（4-1）通过无限的时间量来实现对单个频率
的频谱计算，该式表明()F ω这一频域过程的任一频率的值都是由整个时间域上的量所决定的。可见，式（4-1）和（4-2）只是同一能量信号的两种不同表现形式。 尽管傅立叶变换可以关联信号的时频特征，从而分别从时域和频域对信号进行分析，但却无法将两者有效地结合起来，因此傅立叶变换在信号的局部化分析方面存在严重不足。但在许多实际应用中，如地震信号分析、核医学图像信号分析等，研究者们往往需要了解某个局部时段上出现了哪个频率，或是某个频率出现在哪个时段上，即信号的时频局部化特征，傅立叶变换对于此类分析无能为力。 因此需要一种如下的数学工具：可以将信号的时域和频域结合起来构成信号的时频谱，描述和分析其时频联合特征，这就是所谓的时频局部化分析方法，即时频分析法。1964年，Gabor 等人在傅立叶变换的基础上引入了一个时间局部化“窗函数”g(t)，改进了傅立叶变换的不足，形成窗口化傅立叶变换，又称“Gabor 变换”。 定义“窗函数”(t)g 在有限的区间外恒等于零或很快地趋于零，用函数(t )g -τ乘以(t)f ，其效果等同于在t =τ附近打开一个窗口，即： ()()()dt e t g t f G t j f ωττω-+∞ ∞--=?, (4-3) 式（4-3）即为函数f(t)关于g(t)的Gabor 变换。由定义可知，信号(t)f 的Gabor 变换可以反映该信号在t =τ附近的频谱特性。其逆变换公式为： ()()()ττωτωπ ωd G t g e d t f f t j ,21 ? ?+∞ ∞ --- = (4-4) 可见()τω,f G 的确包含了信号(t)f 的全部信息，且Gabor 窗口位置可以随着 τ的变化而平移，符合信号时频局部化分析的要求。 虽然Gabor 变换一定程度上克服了傅立叶变换缺乏时频局部分析能力的不
岩体力学 s
深部开采岩体力学研究的现状 摘要：在深部开采工程中产生的岩石力学问题是目前国内外采矿及岩石力学界研究的焦点，“三高一扰动”的复杂环境，是深部开采面临的挑战性、高难度课题。虽然目前对于深部开采工程的研究已经取得了部分成果，但对深层次、注重个案、侧重技术的基础研究重视仍然不够。今后主要研究方向应集中在深部岩石力学基本特性、深部开采工程稳定性控制、深部开采地表环境损伤控制以及深部厚煤层综放开采基础理论研究等方面。 关键词：深部开采；岩石力学；三高一扰动 深部开采岩石力学，主要是指在进行深部资源开采过程中引发的与巷道工程及采场工程有关的岩石力学问题。目前，对能源的需求逐步增加，开采强度也不断加大，这些都造成了浅部资源的日益减少，因而国内外的矿山都相继进入深部资源开采状态。而开采深度的不断增加，工程灾害也随之增多，这对深部资源安全高效的开采造成了巨大威胁。 1 深部开采岩体的力学特点 1.1 开采环境 深部开采和浅部开采最明显的区别在于深部岩石所处的特殊环境，也就是“三高一扰动”的复杂力学环境。“三高”主要是指高地温、高地应力和高岩溶水压。“一扰动”主要是指强烈的开采扰动。当进入深部开采后，岩体呈现塑性状态，即由各向不等压的原岩应力引起的压、剪应力超过岩石的强度，并且对岩石造成破坏。 1.2 力学行为特性 深部岩石的“三高一扰动”复杂环境，对深部岩体的组织结构、基本行为特征和工程响应产生根本性的影响。主要表现在深部岩体动力响应的突变性，深部岩体应力场的复杂性，深部岩体的大变形和强流变性，深部岩体的脆性一延性转化，深部岩体开挖岩溶突水的瞬时性等五个方面。 2 深部开采工程中的岩石力学问题 目前对于深部开采工程的研究已经取得了一系列成果，但是对于侧重技术、注重个案的深层次基础研究始终没有得到足够的重视。深部开采“三高一扰动”的复杂力学环境，使深部岩石力学行为及其深部灾害的特征与浅部开采明显不同，因而在浅部开采基础上建立的传统理论不能适应现在的研究环境。 2.1 强度确定 深部开采时地应力水平比较高，因而工程开挖后的工程岩体在高围压作用下，一个或两个方向上应力状态的改变所表现出的强度变化并不是简单的表现在受拉或受压，而是复杂的拉压复合状态，即径向产生卸载，同时切向产生加载。所以深部开采时工程岩体的强度不能单纯用岩块强度来确定，必须建立符合深部开采特点的工程岩体拉压复合强度确定理论。 2.2 设计理论 深部开采时，由于工程围岩所表现出的非线性力学特性，在稳定性控制设计时不能采用简单的一次线性设计，因而必须建立采用二次以至多次非线性大变形力学稳定性控制设计理论。 2.3 稳定性控制理论 在深部开采环境下，工程开挖后工程围岩就会有不同程度的破坏，必须采用二次支护甚至多次支护才能够实现工程稳定性。因此，原有的稳定性控制理论不能适合新的环境，必须建立适合深部开采工程的二次（支护）稳定性控制理论。 3 今后研究重点
图像特征提取方法
图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的
基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取
—172 — 基于Gabor 小波变换的人脸表情特征提取 叶敬福，詹永照 (江苏大学计算机科学与通信工程学院，镇江 212013) 摘 要：提出了一种基于Gabor 小波变换的人脸表情特征提取算法。针对包含表情信息的静态灰度图像，首先对其预处理，然后对表情子区域执行Gabor 小波变换，提取表情特征矢量，进而构建表情弹性图。最后分析比较了在不同光照条件下不同测试者做出6种基本表情时所提取的表情特征，结果表明Gabor 小波变换能够有效地提取与表情变化有关的特征，并能有效地屏蔽光照变化及个人特征差异的影响。关键词：模式识别；表情特征提取；Gabor 小波变换 Facial Expression Features Extraction Based on Gabor Wavelet Transformation YE Jingfu, ZHAN Yongzhao (School of Computer Science and Communications Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013) 【Abstract 】This paper introduces a facial expression features extraction algorithm. Given a still image containing facial expression information,preprocessors are executed firstly. Secondly, expression feature vectors of the expression sub-regions are extracted by Gabor wavelet transformation to form expression elastic graph. Different expression features are extracted and compared while different subjects display six basic expressions with illumination variety. Experiment shows that expression features can be extracted effectively based on Gabor wavelet transformation, which is insensitive to illumination variety and individual difference. 【Key words 】Pattern recognition; Expression feature extraction; Gabor wavelet transformation 计 算 机 工 程Computer Engineering 第31卷 第15期 Vol.31 № 15 2005年8月 August 2005 ·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2005)15—0172—03 文献标识码：A 中图分类号：TP37 人脸表情识别是指从给定的表情图像或者视频序列中分析检测出特定的表情状态，进而确定被识别对象的心理情绪。人脸表情识别技术在许多领域有着潜在的应用价值，这些领域包括心理学研究、图像理解、合成脸部动画、视频检索、机器人技术、虚拟现实技术以及新型人机交互环境等[1]。 典型的人脸表情识别系统包括人脸检测、表情特征提取、表情特征分类识别3个阶段。人脸检测要能够从复杂的背景中检测出人脸的存在并确定其位置，对于图像序列，还要能精确跟踪人脸区域，国内外在人脸检测方面已做了大量的研究，且已有相关的有效方法及成果报道。而对于表情特征的提取和分类识别算法的研究目前还处于探索之中，国外学者已做了一定的研究工作，国内关于这方面的研究则相对较少。 针对处理图像的性质，可将表情特征提取方法分为两类：基于静态图像的表情特征提取和基于视频序列的动态表情特征提取。前者处理的是单帧静态表情图像，一般要求该图像反映的表情处于夸张或极大状态，使得提取的表情特征更为典型，这类方法主要包括主成份分析、奇异值分解以及基于小波变换的方法等。后者处理的是表情图像序列，目标是提取表情特征的变化过程。光流模型(Optical Flow Models)是提取动态表情特征的典型方法。比较而言，静态方法处理的数据量少，方法简单可靠，且提取的特征较为典型，能获得较高的识别率，但待处理的图像所包含的表情信息需处于夸张状态。而动态方法处理视频序列中的每一帧图像，因此计算量较大，难以满足实时性要求。 1表情图像的预处理 表情图像的预处理包括表情图像子区域的分割以及表情图像的归一化处理。前者指从表情图像中分割出与表情最相关的子区域，而后者包括图像的灰度均衡和尺度归一。图像预处理的好坏直接影响表情特征提取的效果和计算量。 (a) (b) 图1 分割人脸表情图像以提取特征区域 人脸表情特征可分为两类：持久性表情特征和瞬态表情特征，前者包括嘴巴、眼睛和眉毛，决定了基本表情状态，后者包括脸颊和额角皱纹的瞬间变化，能在一定程度上揭示表情状态。实验表明[3]，嘴角形状对表情的影响最大，其次是眼睛和眉毛，而皱纹变化属于动态特征，且受年龄等因素影响较大，对表情的贡献不大，甚至会对表情识别产生不利影响。因此表情识别应重点提取嘴巴、眼睛和眉毛等局部表情特征，并忽略皱纹的变化。图像分割算法的目标就是要精确定位和分离出持久表情特征子区域。对于样本图像，可以人工框出这些区域，也可以根据眼睛的灰度特征并结合先验知识采用特定的定位算法实现特征区域的自动分割。分割结 基金项目：国家自然科学基金资助项目（60273040）；江苏省高校自然科学基金资助项目（02KJB520003） 作者简介：叶敬福(1980—)，男，硕士生，研究方向：多媒体技术，CSCW ；詹永照，教授、博导 定稿日期：2004-06-26 E-mail ：yejingfu@https://www.360docs.net/doc/5d18171652.html,
matlab中图像小波变换的应用实例
matlab中图像小波变换的应用实例如下： 1 一维小波变换的Matlab 实现 (1) dwt 函数 功能：一维离散小波变换 格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数'wname' 对信号X 进行分解，cA、cD 分别为近似分量和细节分量；[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。 (2) idwt 函数 功能：一维离散小波反变换 格式：X=idwt(cA,cD,'wname') X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt(cA,cD,'wname',L) X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量cA 和细节分量cD 经小波反变换重构原始信号X 。 'wname' 为所选的小波函数 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器Lo_R 和Hi_R 经小波反变换重构原始信号X 。 X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号X 中心附近的L 个点。 2 二维小波变换的Matlab 实现 二维小波变换的函数 ------------------------------------------------- 函数名函数功能 --------------------------------------------------- dwt2 二维离散小波变换