基于矩阵二阶矩和小波分解的紊流图像融合灰色关联度评价.pdf

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1、第8期组合机床与自动化加工技术NO．82011年8月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueAug．2011文章编号：1001—2265(2011)08—0001—04基于矩阵二阶矩和小波分解的紊流图像融合灰色关联度评价术梁忠伟，叶邦彦h，刘晓初，萧仲敏(1．华南理工大学a．机械与汽车工程学院；b．国家金属材料近净成形工程技术研究中心，广州510640；2．广州大学机械与电气工程学院，广州510006)摘要：在引入多尺度小波分析的基础上，通过对紊流图像进行多尺度小波分解，建立小波系数

2、矩阵二阶矩以标识对应部分的图像清晰度，通过特定选择机制进行图像重建，最终获得清晰的图像融合结果。选取紊流图像特征建立参数数据组，构建灰色评价数学模型，计算各图像特征之间的灰色关联度，得出了研究结论与参考建议。该实验使紊流图像的细节和缺陷等能够得到很好的展现，为图像融合关联度的监控和调试提供了理论基础和技术准备。关键词：二阶矩；小波分解；图像融合；灰色关联度；评价中图分类号：TP391．4文献标识码：AEvaluationofGrayRelationalDegreeofTurbulenceImageFusingBasedonMatrixQuad

3、raticMomentandWaveletDecompositionLIANGZhong—wei，，YEBang．yan，LIUXiao—chu，XIAOZhong—min(1a．SchoolofMechanical＆AutomotiveEngineering；b．NationalEngineeringResearchCenterofNear—Net—ShapeFormingforMetallicMaterials，SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510640，China；2．Schoolo

4、fMe'chanical&ElectricalEngineering，GuangzhouUniversity，Guangzhou510006，Chi—na)Abstract：Onthebasisofintroducingthetechnologyofmulti-scalewaveletanalyze，turbulenceimagesarewaveletdecomposed，quadraticmomentofcorrespondingimage’Swaveletcoeficientsisusedtoidentifythedefinitionof

5、image．Thustherequiredimagedefmitionisgottenbywaveletreverseanalyzingandre-constructingofimagewithaspecificselectingcriteria．Afterselectingdifferentimagecharacteristicsandes-tablishingitsparameter-array，amathematicalmodelofayevaluatingsystemisstructured．Aftercalculat-ingthea

6、yrelationaldegreeoftheimagecharacteristics，thustheresearchconclusionsandreferentialsug-gestionsarereached．Itprovidesaclearturbulenceimagewhichidentifiesitsdetailanddefecteffectively，thetheoreticalfoundationandtechnicalpreparationcanbeprovidedforthemonitoringandadjustingofim

7、agefusion’Srelationaldegree．Keywords：quadraticmoment；waveletdecomposition；imagefusion；ayrelationaldegree；evaluation去除，并提高图像信息的可用程度，同时增加对研究0引言对象解释的可靠性。目前研究人员取得了许多研究图像融合是通过特定的算法将多个相关图像数成果。但由于很多研究都是采用普通的小波分析结据结合在一起生成一个新的图像⋯。由此图像的各果以重建图像，难以获得高清晰度的图像。在引人个部分可以得到清晰的展现，部分以及斑点能得以多尺度

8、小波分析的基础上，通过对图像各个部分进收稿日期：2011一Ol一04基金项目：国家自然科学基金项目(50875059)；国家自然科学基金项目(50875052)；广