用逐点迭代法进行模糊图象复原

根据成象的物理模型，提出用逐点迭代模糊图象复原法，对形成模糊图象的卷积方程直接求解，实现原物的复原。利用此方法，进行了模拟的模糊图象的复原。     

基于图象方法的模糊推理相容系统

本文以分析模糊逻辑推理中“推论合成规则(由L.A.扎德提出)”的不相容性为出发点,提出替代它的“相容规则”系统(包括相容规则及算法)的建立及其相容性证明。又提出模糊矩阵运算的模阵图图象方法;同时发现模糊矩阵合成运算对交运算的分配律,并给出独特的图象法证明。所举实例表明,这个系统可以满足人们实际推理需要。     

闪光X光噪声图象的局部统计滤波

本文介绍一种噪声图象的滤波方法 ,它不需要先验的图象模型 ,而且也不会损伤边界和细小的细节 ,在相加性和相乘性噪声的情况下 ,计算与边界方向有关的子集的局部平均值和方差 ,相应地沿着边界方向的噪声就被去掉 ,同时对边界有一定的增强效果     

小波变换在多光谱图象压缩中的应用

机载高分辨率成象光谱仪所记录的数据量很大,而采用普通的压缩方法其精度满足不了事后处理的要求。因此利用小波变换,将图象分解成不同的频率区域,再根据多光谱图象的特点进行编码压缩,较好地完成了压缩编码的任务,与通用的压缩方法相比,不易产生细节模糊,具有更高的精度。     

一种高效的发动机辐射噪声计算方法研究

为了解决发动机辐射噪声计算的精度和效率问题,基于表面速度振动原理,利用Matlab程序,开发了一种高效的发动机辐射噪声声功率模拟计算软件。分别用边界元法、快速多级边界元法和Matlab程序软件对比分析了普通平板、发动机缸盖罩和发动机动力总成辐射声功率的计算精度和效率,结果显示,在保证高的计算精度情况下,用Matlab程序软件计算发动机缸盖罩辐射声功率的效率是边界元法的25倍,是快速多级边界元法的123倍;用Matlab程序软件计算发动机动力总成辐射声功率的效率是边界元法的141倍,是快速多级边界元法的108倍。     

基于FPGA设计的高帧频电视高速图象预处理器

针对高帧频电视系统的特点 ,应用现场可编程门阵列 (FPGA)构造高速图象预处理器 ,完成数字电视的自适应阈值的实时计算 ,进而实现高帧频电视系统全视场快速搜索与在线数字图象分割。仿真和实验结果证明是可行的。     

随机激励下结构振动声辐射的灵敏度分析和优化设计

基于有限元法、边界元法和虚拟激励法,对随机激励下结构振动声辐射灵敏度分析及优化设计问题进行研究.有限元法用于计算结构谐振响应,边界元法用于计算结构振动声辐射,虚拟激励法结合有限元和边界元计算随机激励下结构振动声辐射问题.提出随机激励下结构振动声辐射问题的优化模型及求解算法流程,重点推导了其灵敏度分析公式.数值算例验证了灵敏度分析的准确性及优化求解算法的有效性.     

基于视觉侧抑制模型的图象增强算法

Mach现象[4]表明,人眼视觉系统对图象亮度有急剧变化的部分具有增强的作用,而对亮度相对比较平坦的部分则有抑制作用。这个现象可以通过视觉的侧抑制模型来进行解释。本文从研究人体视觉系统的侧抑制模型出发,提出了一种基于视觉侧抑制模型的图象增强算法。实验证明,从视觉的侧抑制模型出发得到的滤波器具有很好的图象增强效果。     

基于快速多极子边界元法的齿轮箱声场分析

齿轮箱是广泛应用的工程机械零部件,准确地模拟其辐射声场对后续的降噪优化设计有着重要作用。边界元方法非常适合分析此类无限域下的声辐射问题。但传统边界元方法有着计算效率低、内存占用高的缺点。该研究发展了宽频的快速多极子边界元方法,并运用该方法计算了齿轮箱在特定频率下的场点声压以及辐射声场。通过对比商用软件的分析结果,验证了所提快速边界元方法的准确性。此外,运用多核并行计算方法,对计算量较大的扫频分析进行加速计算,最终快速、准确地获取了齿轮箱辐射声场的扫频结果。     

基于小波的图象数据管理系统

根据小波的多分辨率特性,提出了解决图象数据管理的解决方案,并开发出基于小波的图像数据管理系统。该系统实现了图象数据管理的自动化;通过小波算法完整集成了图象数据管理存储、分类、检索和传输的各个环节。高质量的图象压缩编码技术可以节省大量存储资源,灵活的传输机制可大大降低网络带需求。提出的基于内容的图象检索引擎可以在大型图像数据库中快速定位特定的图象。     

An eigenfunction method for reconstruction of large-scale and high-contrast objects

A multiple-frequency inverse scattering method that uses eigenfunctions of a scattering operator is extended to image large-scale and high-contrast objects. The extension uses an estimate of the scattering object to form the difference between the scattering by the object and the scattering by the estimate of the object. The scattering potential defined by this difference is expanded in a basis of products of acoustic fields. These fields are defined by eigenfunctions of the scattering operator associated with the estimate. In the case of scattering objects for which the estimate is radial, symmetries in the expressions used to reconstruct the scattering potential greatly reduce the amount of computation. The range of parameters over which the reconstruction method works well is illustrated using calculated scattering by different objects. The method is applied to experimental data from a 48-mm diameter scattering object with tissue-like properties. The image reconstructed from measurements has, relative to a conventional B-scan formed using a low f-number at the same center frequency, significantly higher resolution and less speckle, implying that small, high-contrast structures can be demonstrated clearly using the extended method.     

Analysis of the fuzzy set literature using phrases

The topic of fuzzy set theory was examined using the occurrence of phrases in bibliographic records. Records containing the word fuzzy, were downloaded from over 100 databases, and from these records, phrases were extracted surrounding the word fuzzy. A methodology was developed to trim this list of phrases to a list of high frequency phrases relevant to fuzzy set theory. This list of phrases was in turn used to extract records from the original downloaded set, which were (algorithmically) relevant to fuzzy set theory. This set of records was then analysed to show the development of the topic of fuzzy set theory, the distribution of the fuzzy phrases over time and the frequency distribution of the fuzzy phrases. In addition, the field of the bibliographic record in which the phrase occurred was examined, as well as the first appearance of a particular fuzzy phrase.     

一种基于模糊聚类的海量测量数据简化方法

为满足模型简化的几何与工程信息保真性要求,提出一种基于模糊聚类分析原理、直接从海量散乱点简化的方法。通过引入对采样点的几何相似性隶属度来表征被测曲面形状的自然变化,使简化点集倾向于聚集在陡峭区域,并以强制约束相似性隶属度反映设计者对简化点集的工程要求,利于保留点集中蕴含的工程细节特征和指导曲面的后续处理。实验表明,简化导致的形状细节和工程细节损失可得到有效抑制。     

谱相关密度分析在轴承点蚀故障诊断中的研究

利用谱相关密度提取轴承故障特征时需要在循环频率域和频率域上同时兼顾高分析带宽和高分辨率,从而使得该方法的计算量庞大,难以达到较高的分析精度.鉴于此,首次在循环平稳分析中引入解析的思想,利用解析形式的谱相关密度在循环频率域不存在高频特征的特点,提出运用时域选抽技术,在保证分辨率的同时降低分析带宽,减少计算量,从而得到更好的分析效果.本文以一般调幅信号解析形式的谱相关密度分析为基础,对滚动轴承点蚀故障模型进行了分析,推导了其谱相关密度分析的理论结果,给出具体的算法实现.仿真调幅模型和实际轴承故障信号,证实了理论分析的正确性和算法的可行性,同时也验证了谱相关密度分析对调幅特征的提取能力.     

基于改进的Kalman滤波的语音增强算法

传统的kalman滤波方法在推导过程中假定观测噪声为白噪声。通常对于有色噪声需要用白噪声激励的方法予以模拟,并且需要以牺牲运算量作为代价。本文提出了一种改进的基于kalman滤波的语音增强算法,可以处理白噪声和有色噪声情况,不需要增加计算量,仿真结果表明了该算法对有色噪声的语音增强性能要优于基于传统kalman滤波方法。     

基于人眼视觉特性的邻域自适应模糊增强算法

针对灰度适中时人眼分辨力较强的视觉特性,利用Prewitt算子求得梯度图像,并在隶属函数的定义中引入像素的邻域均值分量,对梯度图像进行模糊域的自适应增强。实验证明该算法克服了传统模糊增强算法会对噪声点进行增强的缺点,在增强图像细节的同时有效地抑制了图像的噪声。     

改进的Hough变换对油库目标识别

油库是典型的感兴趣目标之一,大多数呈圆形.针对传统的基于Hough变换检测圆的算法存在计算量大、空间复杂度高等缺点,本文提出一种改进的梯度模糊Hough变换进行油库目标识别.算法首先利用梯度信息减少计算量,然后对边缘像素进行模糊映射,以减少峰值扩散和伪峰现象,最后针对Hough变换不考虑点之间的连通性的缺点设计去虚警算法.实验结果表明该方法计算量小,精度高,能准确定位圆心和半径,识别率达82.5%,虚警率为1.6%.     

基于混合色适应转换的图像色差模型研究

由于不同的图像输出媒介有着不同特性,评价不同输出媒介的输出图像质量比较困难。以常见的软拷贝输出及硬拷贝输出为研究对象,建立了基于混合色适应转换的图像色差模型,同时设计了相应的心理物理学实验来验证模型计算结果。研究表明,基于混合色适应转换的图像色差模型,在计算不同媒介输出图像色差时表现良好,基本可以作为评价软拷贝输出与硬拷贝输出图像色差的工具。     

基于非平稳循环特征极坐标增强的曲轴轴承磨损故障诊断

曲轴轴承早期磨损故障特征微弱且呈现非平稳循环特征,提出一种非平稳循环特征极坐标增强方法。利用连续小波变换对发动机振动信号进行处理,然后根据发动机工作过程与配气相位的关系对于每一工作循环数据进行等角度采样,将信号特征由直角坐标系映射到极坐标系并进行同步增强,并利用模糊C均值聚类对故障特征参数进行分类识别。仿真信号的分析对比显示了该方法能够削弱噪声干扰,突出信号特征。运用此方法对某型发动机曲轴轴承磨损信号进行分析,有效地提取了曲轴轴承磨损特征信息,准确识别了曲轴轴承不同磨损故障。     

Brightness preserving bi‐level fuzzy histogram equalization for MRI brain image contrast enhancement

In this article, brightness preserving bi‐level fuzzy histogram equalization (BPFHE) is proposed for the contrast enhancement of MRI brain images. Histogram equalization (HE) is widely used for improving the contrast in digital images. As a result, such image creates side‐effects such as washed‐out appearance and false contouring due to the significant change in brightness. In order to overcome these problems, mean brightness preserving HE based techniques have been proposed. Generally, these methods partition the histogram of the original image into sub histograms and then independently equalize each sub‐histogram. The BPFHE consists of two stages. First, fuzzy histogram is computed based on fuzzy set theory to handle the inexactness of gray level values in a better way compared to classical crisp histograms. In the second stage, the fuzzy histogram is divided into two sub‐histograms based on the mean intensities of the multi‐peaks in the original image and then equalizes them independently to preserve image brightness. The quantitative and subjective enhancement of proposed BPBFHE algorithm is evaluated using two well known parameters like entropy or average information contents (AIC) and Feature Similarity Index Matrix (FSIM) for different gray scale images. The proposed method have been tested using several images and gives better visual quality as compared to the conventional methods. The simulation results show that the proposed method has better performance than the existing methods, and preserve the original brightness quite well, so that it is possible to be utilized in medical image diagnosis.