二维小波变换轮廓术：一种新的小波脊提取评价函数方法

"基于评价函数的二维小波变换轮廓术小波脊提取方法" 这篇研究论文主要探讨了在二维小波变换轮廓术中的小波脊提取技术。小波脊提取是小波变换应用中的一个重要环节，它对噪声抑制和处理速度有直接影响。作者徐东瀛、李思坤、王向朝和汪凯巍提出了一个创新性的方法，即基于评价函数的二维小波变换小波脊提取方法。 在传统的小波变换轮廓术中，小波脊的提取通常依赖于特定的阈值设定或固定规则，这种方法可能在复杂信号处理中表现不佳，特别是在噪声环境下的性能。为了解决这个问题，该论文提出了一种新的策略，利用二维小波变换系数的模信息、条纹瞬时频率信息以及局部条纹结构方向信息来构建一个评价函数。这个评价函数能够更准确地指导小波脊的识别和提取，从而提高轮廓分析的精度和效率。 评价函数的设计考虑了多个因素，旨在综合评估小波系数的特性，确保在提取脊线时能有效地去除噪声和非相关信号。同时，为了加快处理速度，论文还提出了一种快速动态优化算法。这种算法能够在保持高精度的同时，显著减少计算时间，使得小波脊提取过程更加高效。 通过计算机模拟和实际实验，研究人员验证了新方法的有效性。结果显示，该方法在噪声抑制和提取速度方面都得到了显著提升，这为二维小波变换在面形测量和其他相关领域的应用提供了更优的解决方案。 关键词：测量、面形测量、小波脊提取、条纹分析 这篇论文被分类在光学领域，文献标识码为A，doi:10.3788/AOS201636.0412006，表明这是一项科学研究，可能对光学、图像处理和信号分析等领域的专业人士具有重要参考价值。