基于教学产出的过程装备控制技术课程教学改革与实践

工程教育认证是实现工程教育国际互认和工程师资格国际互认的重要基础,OBE理念进课堂是落实工程教育改革的“最后一公里”之所在。针对过程装备控制技术课程,兰州理工大学在基于教学产出的课程设计、教学实施、过程评价等方面进行了改革与实践。课程教学改革不仅激发了学生的学习兴趣,还有力地促进了学生知识、能力和素养目标的达成。     

一种基于光照补偿的图像增强算法

 针对局部光照不均图像的增强问题,提出了一种新的基于光照补偿的图像增强方案.该算法将待增强图像分别乘以不同的照射系数来获得不同光照补偿后的多幅图像,利用限邻域经验模式分解(Neighborhood Limited Empirical Mode Decomposition,NLEMD)提取各光照补偿后图像的细节信息和照射分量,所有图像的细节信息叠加来增强纹理细节,照射分量用Retinex算法进行增强处理,最后重构出增强结果.实验表明,该增强方案可以对图像的细节有效地增强,同时有效地解决了光照补偿问题.     

噪声概率快速估计的自适应椒盐噪声消除算法

提出一种可识别噪声概率自动调节滤波窗口的自适应椒盐噪声消除算法。对非理想椒盐噪声污染图像随机区域进行变窗口中值滤波,将结果与滤波前比对获得噪声点数,滤波区域即按此点数排序。然后取每种滤波窗口下的中间三组数据,该数据平均加权获取图像噪声概率初估计,对初估计平均加权即得图像噪声概率。滤波前首先采用阈值法排除明显噪声点,剩余像素中再以离窗口中心像素距离平方的倒数为权值估计中心像素。最后由噪声概率按照T-S模糊规则对不同模型的输出估计值进行融合。实验证明,与传统中值滤波等算法相比,该算法具有噪声自动估计和自适应窗口调节能力,滤波后标准均方差可减少20%以上,速度可提高一倍多。     

经验模式分解及其应用研究

经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）是一种完全由数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,它将数据分解成具有物理意义的几个内蕴模式函数分量。介绍了一维EMD、二维EMD的基本概念、主要算法及其主要应用,指出了EMD的主要优点和缺点,给出了EMD研究与应用的发展趋势。     

基于电力市场改革的微电网经营模式

由分布式电源、负荷、储能装置及控制装置4个部分构成的微电网,具有独立于大电网运行的能力,其在提高重要用户供电可靠性、消纳分布式电源及解决偏远地区供电方面具有明显的技术优势,近年来引起了广泛关注。伴随着储能、分布式能源技术的不断发展,以及电力市场改革的不断深化,微电网将具备新的发展动力,出现新的盈利模式。该文将微电网分为并网型微电网及离网型微电网,分别探讨这2类微电网的几种典型应用配置与应用模式,对其进行定性的经济性评估。在此基础上,充分结合目前电力市场改革的新形势,深入细致地研究了微电网未来可能产生的2种商业运营模式与盈利方式。全面探索电网公司未来参与微电网项目的业务拓展模式及其可能带来的巨大优势,积极寻找电网公司传统业务的补充和延伸的可行途径。     

大规模海战场环境实时仿真

在海上作战仿真系统中,首先要解决的是海洋环境的模拟问题。本文提出了一种实现大规模实时海浪生成算法,可以有效地表现不同气象条件下的海战场环境,通过优化颜色和网格数据,在PC机上使用一般显卡建立了一个海上环境的实时仿真平台,实现了在225 km×225 km范围内的海面实时漫游。     

纹理合成技术研究

基于样图的纹理合成方法是继纹理映射,过程纹理合成等方法后发展起来的一种纹理拼贴方法,可以避免以往方法中的接缝,走样,需要参数调整等问题,在图像编辑,计算机动画,数据高倍压缩,网络数据的快速传输,大规模场景的生成以及真实感和非真实感绘制等方面具有广泛的应用前景,从二维图像,曲面,视频3个方面,对基于样图的纹理合成方法进行了综述,分析了几种典型的合成算法,讨论了现有算法存在的问题和进一步的发展方向。     

纹理混合与纹理传输

基于样本的纹理合成方法是继纹理映射、过程纹理合成等方法后发展起来的一种纹理拼贴方法 ,而在已有的算法中 ,绝大多数只能处理单纹理样本的合成 .提出一种新颖的可处理两个纹理样本的纹理混合方法 ,通过调整参数可以控制纹理在合成结果中所占的比例 ,利用之字形双向扫描提高合成纹理的质量 ,即第一行先按扫描线顺序 ,第二行从行尾点开始按反方向进行扫描 ,第三行又按扫描线顺序 ,如此往复 ,直至图像结尾 ;还提出一种简单的纹理传输方法 ,用户可以根据实际需求进行设计和调整 ,获得各种结果 .计算一幅 3 0 0× 3 0 0的图片可在几秒内完成 .     

基于尺度变化的图像灰度投影算法

为了延拓灰度投影算法计算时间上的优越性能,解决传统投影法无法估计视频序列缩放参数问题,本文提出了一种新的基于尺度变化的灰度投影算法.算法根据缩放下投影矢量的特征,采用对数映射其坐标空间的方法,将矢量缩放参数降维成平移参数估计,再使用一维矢量互相关运算求解偏移量.实验结果表明,算法具有较好的鲁棒性,缩放系数位于0.7＜a＜1.3时,256×256图像块的解算时间为0.031s;参数求取精度＜0.03,能够较好的应用于视频帧序列的实时处理.     

基于限邻域经验模式分解的多波段图像融合

根据不同波段图像信息互补性,提出基于限邻域经验模式分解(NLEMD)的多波段图像融合新算法.将待融合图像进行NLEMD分解,利用其自适应特性及高频细节信息的强获取能力,对不同图像的内蕴模式函数分量和剩余量中的像素按照局部最优原则进行选取,将融合后的内蕴模式函数分量和剩余量反向重构获取融合图像.实验证明该算法具有更强的细节获取能力,融合效果优于传统的基于小波分解的融合算法.