【摘 要】
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研究医学内窥镜图像优化提取问题,针对图像中横纹完全消除,医学内窥镜采用CCD电荷耦合器件进行图像信号采集。由于体积和传输特性的原因,采集的图像在饱和信号附近会有横条纹状噪声出现,传统的去噪方法,通过增加图像像素输出增益进行横纹消除,造成在彩色图像上视觉很难分辨出横纹的特点,不能去除横纹噪声且增加了图像的高斯噪声,并形成图像的过饱和状态,严重影响图像的细节。为了避免上述缺陷,提出了一种正交小波变换算
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研究医学内窥镜图像优化提取问题,针对图像中横纹完全消除,医学内窥镜采用CCD电荷耦合器件进行图像信号采集。由于体积和传输特性的原因,采集的图像在饱和信号附近会有横条纹状噪声出现,传统的去噪方法,通过增加图像像素输出增益进行横纹消除,造成在彩色图像上视觉很难分辨出横纹的特点,不能去除横纹噪声且增加了图像的高斯噪声,并形成图像的过饱和状态,严重影响图像的细节。为了避免上述缺陷,提出了一种正交小波变换算法的医学内窥镜图像的横纹消除方法。利用P&M模型,对采集的医学内窥镜图像进行平滑处理。利用正交小波变换方
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针对铁路煤炭运输抑尘自动化控制系统中煤炭识别受天气、光照影响大而识别困难的问题,提出了将统计变换直方图作为视觉特征描述符应用于煤炭识别,采用稀疏编码以及最近邻分类器进行自动识别,解决了铁路煤炭运输抑尘自动化控制系统中煤炭识别难题。仿真对比实验结果表明,统计变换直方图算法与灰度共生矩阵算法相比,识别率与可靠性显著改善;并应用与铁路煤炭运输抑尘自动化控制系统中,现场实验表明,系统能够精确地识别煤炭与非
去身份识别技术是在视频及图像数据中去除可以确定前景身份的相关信息以达到隐私保护的目的,但是要保留足够的信息去判断人物身份的行为。传统的模式识别算法需要固定的、具有统一形式的特征,但是去识别要求最大程度去除前景特征,而存留特征无统一形式,造成识别效果不理想。为了避免上述缺陷,提出了一种类模糊模式的去身份识别方法。利用主成分分析法,对采集的安防监控图像进行特征提取。利用学习集训练方法,获取初步选取的人
直接序列扩频通信系统中,传统扩频序列m序列码元个数有限,且抗截获能力弱,混沌序列的抗干扰性能非常依赖序列的长度,Walsh(沃尔什)序列具有很好的正交性,但自相关性较差。为此提出一种混沌序列与Walsh序列的复合扩频序列,复合序列结合了混沌序列与Walsh序列的优点,即优良的抗截获性和互相关性,并且对混沌序列的长度要求不高。对复合序列的相关性及平衡性进行分析的同时,与混沌序列、Walsh序列、m序
研究优化网络通信、延长网络寿命问题,由于无线传感器网络中覆盖率、工作节点数和能耗均衡互相矛盾。为了选择最优覆盖节点集基础上,同时考虑网络区域能耗的均衡特点,提出一种遗传算法的能量均衡覆盖控制策略。构建概率感知模型网络,定义一个能耗均衡系数用以表示网络能耗均衡程度,以覆盖率、工作节点数和网络能耗均衡系数为优化目标,然后利用遗传算法进行仿真。仿真结果表明,覆盖控制策略能够在达到较高覆盖率的同时,有效降
为实现四足机器人的稳定运动,基于四足机器人对角步态的几何模型,建立余弦振荡器,生成节律运动的上层架构以及上、下层之间的关节映射,得到完整的步态生成策略,并建立四种关节配置形式的机器人虚拟样机模型,进行运动学和动力学仿真。仿真结果表明,基于余弦振荡器的步态生成方法能够满足各种关节配置形式的机器人步态要求,验证了步态生成方法的正确性和普遍适用性,且根据机体波动率的比较,确定前肘后膝式具有更好的稳定性。
针对星载AIS系统存在多普勒频移较大、信道时变较快,同时多用户干扰严重等问题,提出了一种新的简化的基于Viterbi算法的非相干序列检测方法,以连续多个符号为观测窗,将接收信号经过Laurent分解的主要分量作匹配滤波,无需白化滤波,有效避免了相关长度对检测性能的影响,系统复杂度显著降低。算法基于最大似然准则给出了解码的代价函数,利用Viterbi算法进行译码。仿真结果表明,改进方法具有良好的检测
研究图像的优化分割问题,在一些图像中,在图像敏感特征的边沿部分点中,像素的分布过渡不合理,使得图像的边沿像素渐变序列中出现了像素局部自交,或扭曲变形。传统的分割算法受到图像在插值变形过程中,部分特征点运行轨迹的不可预测性的影响,很难避免自交现象,造成分割的不准确。为了解决上述问题,提出一种抗图像自交的优化分割算法,通过Hilbert曲线扫描将二维数字图像转化为一维Hilbert数字序列,通过小波变
提出一种新的预警雷达远程攻击检测系统的建立方法。通过计算雷达预警时间和相关数学模型,使得在受到远程攻击时,雷达检测系统缩短预警时间,并且通过建立预警时间模型、攻防双方模型进而建立远程攻击预警雷达模型,通过获取远程攻击相关数据,对远程攻击实现准确、快速检测。实验证明,提出的模型建立的方法可以准确获取远程攻击相关数据,对远程攻击可以及时和准确检测,获取了令人满意的效果。
研究多传感器信息融合优化算法。针对多传感器之间相互支持程度,传统计算信息融合的算法存在绝对化的问题,提出了一种证据理论和模糊集合的信息融合方法,首先利用相关性函数定义不确定信息的模糊支持区间和模糊支持概率,然后由隶属函数得到各个传感器提供信息的可信度,再将支持度和可信度转化为基本概率分配函数,最后进行D-S证据合成。上述方法摒弃了以往支持概率选取的绝对化,在概率融合意义下定义模糊置信距离测度和一种
研究医学DR图像增强处理方法。在医学DR图像采集时,由于受到尖锐噪声,曝光量不当、人体组织太厚、分布不均匀等原因的干扰,造成医学DR图像中的像素混杂,图像对比度降低。传统算法很难对这些不可控因素进行预测,造成医学DR图像增强处理效果不好。为了避免上述缺陷,提出了一种基于细胞膜优化算法的医学DR图像增强处理方法。对采集的医学DR图像进行形态学处理,获取图像的结构特征,为图像增强处理提供了数据基础。利