自回归模型时序识别系统的判别函数分类性能分析

从理论上对5种常用自回归模型时序识别系统的判别函数分类性能进行了定性分析，同时定量地比较了它们对试验摩擦振动状态的分类概率。指出了它们各自的特点，对其分类能力进行了评价，在常用的5种判别函数中，Kullback-Leibler信息量适用的范围广，分类性能好，在状态信号特征信息不充分时，应优先选用。反之，应根据信号特征，选择相应的判别函数。本文的分析有助于为自回归模型时序识别系统选择适当的判别函数。     

压印对正系统中标记图像几何畸变的校正

在综合分析了多种线性及非线性畸变后,建立了三次多项式图像系统畸变模型。采用基于控制点偏差目标函数最小优化法进行畸变模型的求解,并通过计算自标定偏差均方差与互标定偏差均方差对标定结果进行了评定。结果表明,模型求解误差为0.22 μm,通过校正标记图像几何畸变引入的定位误差由2.5 μm降低到0.25 μm,可实现压印对正系统中标记图像几何畸变的校正,实现精确定位。     

磨损颗粒的模糊神经网络识别研究

在传统的模式识别技术中，模式分类的基本方法是利用判别函数来划分不同的类别，然而如何选择有效的判别函数以及在识别过程中如何对判别函数的参数进行修正，对于以往的模式识别技术是比较困难的。针对油液铁谱分析中磨损颗粒的识别问题，讨论了一般机械设备的磨损颗粒的特征，分析了神经网络技术和模糊数学相结合的模式，提出了基于模糊神经网络的铁谱图象分类和识别方法，分析结果表明，提出的方法对铁谱分析的智能化和快速化提供一种有效的途径。     

锥面镜磁流变抛光去除函数畸变规律分析与演绎

磁流变抛光是实现锥镜低表面损伤、面形误差高效抑制的重要工艺，然而锥面磁流变抛光去除函数畸变严重、畸变规律复杂，而现有方法难以直接有效建立其去除函数模型，导致面形收敛效率低下。本文分析了锥面曲率效应对磁流变抛光去除函数畸变的影响机制，研究去除函数的基准化特征参数关于平均曲率的解析规律，建立了由平面到锥面的磁流变抛光去除函数演绎方法。该方法将锥面去除函数的长宽、体去除率、峰去除率演变规律综合纳入到演绎之中，更全面地反映了锥面曲率效应下的磁流变抛光去除函数的畸变特性，同时避免了理化特性参数测量以及复杂方程和非线性问题的求解，为实际工况下锥面去除函数演绎提供一种有效、低成本方法。重复性采斑实验结果显示锥面去除函数特征参数的演绎误差为3.20%～12.02%，证明了该演绎方法具有较强的适用性。     

利用直线特征的定标图像非线性畸变校正

针对管道弯曲度测量系统中定标图像的特点，提出了一种利用图像中直线特征的非线性畸变校正方法。在畸变得到有效校正的前提下，三维空间中的直线投影到图像平面上应该是直线。先提取畸变图像的边缘，利用边缘线段长度作为判据，剔除野值。把边缘的畸变误差总和作为目标函数，通过最小化目标函数获得最优畸变系数，利用该组系数校正原图像的非线性畸变。实验结果表明，该方法的校正精度较高，适用于管道弯曲度高精度的测量，而且易于实现。     

小视场图像系统的非线性畸变校正方法的研究

分析了小视场图像系统的成像特性,针对其非线性畸变提出了基于平行光栅技术的数字图像校正方法,应用图像系统的一阶综合径向畸变数学模型,求解畸变参数和校正参数并对图像进行校正。理论分析和试验表明,本方法简单有效,校正后的畸变影响降低到0.25个像素。并对图像的畸变中心和纵横比例因子对校正的影响做了探讨。     

共面点的摄像机非线性畸变校正

采用传统的Tsai两步法进行摄像机标定时,标定精度会受一阶径向畸变模型的限制。本文提出了一种同时考虑摄像机镜头径向畸变和切向畸变的摄像机模型并研究了模型求解方法来提高畸变校正精度。考虑图像中心区域畸变较小,故用中心附近点列出线性方程组计算了摄像机的部分参数;建立了综合畸变模型,将摄像机参数代入模型计算畸变参数的初始值。由于焦距和平移分量在标定板与相机平面的距离深度变化不够时难以一次性准确标定,故将其代入综合畸变模型重新计算,并运用两步迭代法逐步逼近精确解。最后,对世界坐标系进行空间几何变换、透视变换和成像变换得到的重投影图像的像素坐标并与实际测得的像素坐标值进行比较,得到校正误差。结果表明,本文的畸变校正方法平均像素误差可以达到0.114 9pixel,优于Tsai校正方法的0.367 0pixel,且重复性较好。     

非理想电网电压情况下有源电力滤波器补偿电流检测技术研究

有源电力滤波器（Active Power Filter,APF）补偿电流检测环节对其补偿性能有着重要的影响。三相电网电压不对称且畸变时,传统的p-q法和ip-iq法无法准确实现对负荷综合补偿。采用基于同步旋转坐标系法实现对基波正序有功分量的提取,在电网电压畸变时,增设一种基于低通滤波器的基波正序电压提取电路,该检测方法避免了传统锁相环对检测相位的误差,能够准确实现负载的综合补偿。同步旋转坐标系法即为将负荷电流合成矢量投影到电网电压合成矢量上,与其同频同相的电流即为基波正序有功电流分量,从而得到谐波、负序和无功分量,实现对负荷的综合补偿。最后给出了基于Fdatool（Filter Design＆Analysis Tool）工具箱低通滤波器详细的设计方法。理论分析和仿真结果证明所提检测方法的正确性和有效性。     

基于时序模型参数的距离判别函数在机械故障诊断中的应用

在概括时序模型参数距离判别函数的基础上,着重研究了时序模型参数的距离判别函数在机械故障诊断中的应用。给出了基于时序模型参数的距离判别函数在机械故障诊断中的一般步骤。在工厂的实际应用中,证明该方法有很好的实用性。     

非线性畸变分布椭圆鱼眼镜头成像建模和校正

非线性畸变分布椭圆鱼眼镜头是面向视频监控应用的一种新型鱼眼镜头,与传统的鱼眼镜头不同,非线性畸变分布椭圆鱼眼镜头采用非角对称光学系统设计原理,其有效成像面为椭圆,并且采用非线性畸变分布成像函数,能够实现对大视场中关键区域的增强畸变。通过对其非相似成像的研究,建立一种全方向光线跟踪下的镜头成像混合畸变模型,使用B样条曲面和曲线分别拟合径向和切向畸变函数,然后通过五面立体角度标定空间实现对镜头成像函数的精确标定,最后实现畸变图像的校正。     

Statistical, neural, and combined filtering algorithms for applicative image noise

Correlations for the lower limit of the estimate error variance of images distorted by additive and applicative noise are obtained. The potential and actual estimate error variances for linear and nonlinear filtering algorithms are analyzed. A combined filtering algorithm for images distorted by applicative noise is developed.     

小波改进最大平均相关高度法实现畸变目标识别

为了解决图像匹配识别中复杂背景下畸变目标无法准确识别的问题,结合墨西哥帽( Mexican Hat)小波母函数重新设计了最大平均相关高度(MACH)滤波器,得到墨西哥帽-最大平均相关高度(Mexican Hat-MACH)匹配滤波器进行复杂背景下畸变目标的识别.为了平衡墨西哥帽-最大平均相关高度匹配滤波器的各项性能,需...     

基于HRIS图像数据特征的畸变像元相关校正

说明了HRIS相邻光谱通道图像数据具有高度的相关性,提出了基于这种特性和数据插值的畸变像元相关校正方法,该方法分为两个步骤,第一步,利用图像相关性对图像中的畸变像元进行检测,目的在于减小图像数据的变化,减少运算时间;第二步,通过曲面拟合方法,对检测出的畸变像元强度进行校正。实验表明该校正方法,具有很好的效果,并应用到了实际的HRIS数据处理中。     

Estimating the efficiency of two algorithms for segmentation of digital radiation images of test objects

A mathematical model that describes digital radiation images of test objects is presented. Two algorithms are given for automatic segmentation of digital images distorted by additive noises. The efficiency of the algorithms is estimated based on mathematical modeling.     

Investigation of accuracy characteristics of the method of interchannel gradient reconstruction of digital color images

Results of computational experiments aimed at studying the accuracy characteristics of interchannel gradient reconstruction of signals of color digital images distorted by impulse noise with different brightness distribution laws, which are not correlated between the channels, are generalized. Examples of interchannel reconstruction of color digital images on the basis of different sets of gradient estimates are presented.     

基于不变矩特征匹配的目标定位方法(英文)

红外成像匹配辅助导航系统中由于基准图像和实时图像是从不同的观测角度,在不同时间、不同高度条件下获取的,实时图像与基准图像之间会产生仿射变换与像质差异,增加了成像匹配的难度.为了提高实时图像与基准图像的匹配正确率,提出了基于改进不变矩特征的成像匹配方法.从红外成像的基本原理出发,重点讨论了实时红外图像地面分辨率不同对统计不变矩特征不变性的影响,并从理论上推导出了6维不变矩特征向量的表达式.综合得出,在一定的条件下,该特征向量对平移、旋转、加噪、分辨率变化等多种复合变换下的图像具有不变性,可以作为成像匹配定位应用的特征量.文中选用Camberra距离作为实时图像和基准图像匹配测度,仿真实验部分验证了方法的可行性和正确性.     

Automated recognition system to classify subcellular protein localizations in images of different cell lines acquired by different imaging systems

Systemic analysis of subcellular protein localization (location proteomics) provides clues for understanding gene functions and physiological condition of the cells. However, recognition of cell images of subcellular structures highly depends on experience and becomes the rate-limiting step when classifying subcellular protein localization. Several research groups have extracted specific numerical features for the recognition of subcellular protein localization, but these recognition systems are restricted to images of single particular cell line acquired by one specific imaging system and not applied to recognize a range of cell image sources. In this study, we establish a single system for automated subcellular structure recognition to identify cell images from various sources. Two different sources of cell images, 317 Vero (http://gfp-cdna.embl.de) and 875 CHO cell images of subcellular structures, were used to train and test the system. When the system was trained by a single source of images, the recognition rate is high and specific to the trained source. The system trained by the CHO cell images gave high average recognition accuracy for CHO cells of 96%, but this was reduced to 46% with Vero images. When we trained the system using a mixture of CHO and Vero cell images, an average accuracy of recognition reached 86.6% for both CHO and Vero cell images. The system can reject images with low confidence and identify the cell images correctly recognized to avoid manual reconfirmation. In summary, we have established a single system that can recognize subcellular protein localizations from two different sources for location-proteomic studies. studies.     

模糊神经网络法及其在缺陷模式识别中的应用

针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中出现的问题,引入模糊模式识别和反向传播神经网络识别方法.在研究比较两种识别方法的基础上,利用模糊模式识别在剔除噪音数据和反向传播神经网络在模型拟合和非线性识别上的优势,提出一种新的模糊神经网络方法,并详细讨论了算法的结构特点及其实现方法.对五种出现频率较高的典型缺陷图像进行计算机实验研究,结果表明,该方法能对缺陷图像进行有效的识别,具有良好的性能.     

采用子图像抽取尺度变换的边缘检测方法

针对工业尺寸检测中现场采集图像模糊但目标占有空间尺度较大这一特点,利用低分辨率采样下图像高频特征失真较大而低频特征失真较小的原理,提出了一种通过图像抽取获得多幅不同尺度子图像分别进行边缘检测后,综合各子图像边缘与原图像边缘来提取大尺度弱边缘的算法。试验结果表明,本算法能有效地检测出图像中的大尺度弱边缘。     

基于测试仪器的波形识别研究

本文针对测试仪器发展中的智能化要求,在对采集信号进行奇异点的检测和消除、去噪等预处理的基础之上,提出了运用差分、均值的方法提取波形识别的特征信息。并用BP算法进行波形识别的实现。最后给出了一种较为典型的失真波形的仿真实验。仿真结果表明该方法能取得较为有效的识别结果。