基于分形布朗模型的数码迷彩图案生成方法研究

迷彩伪装是一项重要的伪装技术。数码迷彩是对抗高分辨成像侦察的有效技术手段。如何实现迷彩设计技术的实效化、精确化和智能化始终是研究热点。基于分形布朗运动的分形维估计法提取背景图像的纹理特征、基于金字塔结构逐层模糊C均值聚类算法提取背景图像的主色特征。融合纹理和主色特征,运用改进的钻石-菱形算法生成符合背景特征的数码迷彩图案。仿真实验结果表明：该算法在荒漠型、丛林型、林地型背景的迷彩生成中均能产生较好效果。     

基于模糊C-均值聚类技术的轴承状态检测

论述了模糊C-值聚类的原理及方法,着重对其在滚动轴承状态检测及故障诊断中的应用进行了详细分析。依据实际工业加工条件模拟出不同的工况及轴承故障状态,并采集振动信号,对振动信号进行分析处理后,提取出有效特征值,对提取所得的特征值进行模糊C-均值聚类模式识别及故障诊断,得出了识别结果,验证了模糊C-均值聚类的正确性。与神经网络相比,模糊聚类需要较少的数据量,实用性更强。     

OFDM系统的分形特性研究

文中通过对OFDM发射信号的分析,发现其与多径信号从形式上具有一定的可比性,进而通过仿真从统计意义上证明了OFDM发射信号同样具有分形特性,并利用分数布朗运动的特性对OFDM信号进行了重构,得到了较好的结果.为分形理论在OFDM系统中的应用奠定了一定的基础.     

基于知识的SAR图像目标提取方法研究

文中提出了一种SAR图像目标提取的算法.通过Bayes准则,引入多模态SAR图像中有意义对象(如目标及其背景和背景杂波)的先验知识,进而获得相应的后验概率.在像素4邻域构架关系下,根据像素的后验概率和邻域像素的类属,决定中心像素的类属,从而完成SAR图像的分割,并提取出有意义的目标.仿真结果表明该算法具有很好的应用前景.     

基于数学形态分形维数与模糊C均值聚类的滚动轴承退化状态识别

针对滚动轴承的退化状态识别问题,融合数学形态学与模糊聚类理论,提出一种基于数学形态分形维数与模糊C均值聚类的退化状态识别方法。以数学形态分形维数作为滚动轴承的性能退化特征,从分形角度定量描述其复杂度与不规则度。鉴于不同退化状态边界的模糊性,将模糊C均值聚类方法应用于对退化状态的模糊聚类中,根据最大隶属度原则识别轴承性能退化状态。依托杭州轴承试验研究中心进行滚动轴承疲劳寿命强化试验,采集了滚动轴承从完好到失效的整套全寿命数据,将该方法应用于滚动轴承全寿命周期振动信号中,总体状态识别成功率达到96%. 研究结果表明：该方法计算代价小、效率高,能够有效地识别出滚动轴承的性能退化状态。     

基于模糊C-均值聚类的靶场光测胶片成像质量检测方法

针对光测胶片传统检测方式存在效率低,检测误差大,检测点的选择对检测结果影响较大等问题,根据模糊C-均值聚类的原理,提出了一种基于像素灰度聚类的胶片成像质量检测方法．利用扫描仪将光楔胶片进行数字化,并对其进行聚类分析,有效地消除了无信息图像区域,客观地反映了光测胶片的成像质量．试验证明,可提高效率3—5倍,并提高检测的准确性．     

基于加权特征融合的 SAR 图像目标分类方法

针对现有分类器对 SAR 图像分类正确率不高的问题,考虑到单一的特征很难完全描述 SAR 目标,并且单一的分类器识别率有限,提出了一种基于加权特征融合的图像分类方法,采用多种特征来描述目标,并且用多个分类器同时对目标识别。实验结果显示,提出的方法能够达到较高的分类正确率,证明了该方法的有效性。     

基于模糊C均值聚类方法的子母弹落点识别

对子母弹落点的随机特点进行了分析,基于模糊C均值聚类方法,分析了一定面积上散布子弹的分布中心及类别,提出了由单个子弹落点特征判断识别该子弹在母弹腔体中所处位置的计算方法,该方法通过了模拟计算,识别效果较明显.     

复合材料断口分形维数的测定

探讨了ＳｉＣ晶须增强Ａｌ和碳纤维增强ＳｉＣ复合材料断口的分形特征,分别用小岛法和垂直截面法测定了断口的分形维数。实验表明,这两类复合材料的断口具有典型的分形特征,小岛法测得Ｃｆ／ＳｉＣ复合材料断口的分形维数为１．３１２;垂直截面法测得ＳｉＣＷ／Ａｌ复合材料断口的分形维数为１．０９９,表明可以用分形维数来定量表征复合材料的断口形貌     

一种新的混合聚类算法

针对模糊C均值算法与粒子群算法的不足,提出了一种基于粒子群算法和模糊C-均值算法的混合聚类算法.该算法将全局搜索和局部搜索有机结合,采用两阶段的聚类分析方法,解决了FCM算法易于陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题.实验结果表明,该算法具有较好的有效性,增强了全局收敛能力,减小了分类错误率.     

基于二维本征模态函数的 SAR 图像目标检测

合成孔径雷达（SAR）成像具有其独特的优势,能全天时全天候获取目标区域遥感数据,但是其成像机理复杂,获得的 SAR 图像解译困难。从 SAR 成像回波特点出发,结合二维经验模态分解（BEMD）理论,提出了一种基于二维本征模态函数（BIMF）的 SAR 图像目标检测算法。采用仿真和实际的 SAR 图像数据进行了验证实验,实验结果表明,利用融合的 BIMF 特征分量检测目标,其效果优于直接用原始 SAR 图像进行目标检测,并且对不同信噪比的 SAR图像,具有较强适应能力。     

钨合金动态拉伸断口的分形维数

用ＧＹＣ－５０冲击拉伸试验机对粉末冶金钨合金进行不同加载速率的动态拉伸实验，用二次电子法测量动态拉伸试样断口的分形维数，发现分形维数值与动态拉伸断裂能之间有良好的线性关系。     

基于多重分形的遥感图像融合检测方法

多重分形通过奇异指数和多重分形谱分别从局部和全局描述了图像的特征。研究了多重分形的定义及其计算方法,分别提取了SAR图像和可见光图像的4个多重分形谱特征。为了提高聚类分割精度,将图像的灰度特征和4个多重分形谱特征组成特征矢量,作为模糊C均值聚类的输入,对SAR图像和可见光图像进行了分割。多重分形谱特征从全局反映了图像的全局特征,为此,选取两幅图像的多重分形谱特征为依据,对可见光图像和SAR分割图像进行"折中"融合,减小检测的虚警和漏警率。实验结果表明,采用该方法能结合两幅图像各自的优势,有效提高检测的精度。     

可燃药筒孔结构的分形维数研究

运用分形几何理论构造可燃药筒孔结构模型,以压汞法(MIP)测试4种配方可燃药筒的孔结构,获得可燃药筒的孔结构基体分维、孔隙分维等数据.分析讨论了可燃药筒孔结构分形的形成机理,并结合力学性能实验,研究孔结构分形维数与力学性能的关系.结果表明:可燃药筒基体分维由组分间隙形成,组分数量与各组分尺寸大小决定了基体分维大小;孔隙...     

分形维数与含MnS超高强度钢断裂韧性的关系研究

应用分形理论研究含MnS的超高强度钢D6AC的分形及其分形维数的测量方法,得出试样的韧性与分形维数DH成正比关系,即韧性随分形维数的增大而增加.揭示了断口分形维数与材料性能之间的内在联系,为分形理论在材料领的应用提供了有益的帮助.     

基于优化遗传算法的模糊聚类图像分割算法

根据个体适应度大小和变化快慢来自适应改变遗传算法中的计算参数,并引入基于直方图二阶导数的约束条件．对遗传算法进行了两方面的优化,不仅可增加计算的自适应程度以增大计算结果的准确性,而且可缩小搜索空间,提高运算速度,从而形成一种基于优化遗传算法的模糊C均值聚类图像分割算法。实验结果证明,文中算法不仅减小了最小均方误差,改善了分割效果,而且大大缩短了计算时间,提高了运算效率。     

基于感知编组的SAR图像建筑物检测算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像自动解译的需求,研究了高分辨率的SAR图像建筑物检测技术。由于人造目标按照某种方式有组织的构成,而机器视觉可以模拟人类视觉的感知编组能力获取图像的相关组织和结构,并可以根据特定的准则将提取到的图像特征编组成为更高层的结构,利用该特性,将感知编组方法用于检测建筑物,通过边缘检测和霍夫变换提取直线段基元,结合感知编组和建筑区在SAR图像上表现的亮度特征,提出了一种平行适应度函数辅助建筑物检测。基于对实测SAR图像的实验结果表明,该检测算法可靠,定位准确,并能有效地降低虚警率。     

基于改进二维分形模型的海面模拟方法

针对粗糙海面的非线性和自相似性特点,在带限Weierstrass分形函数的基础上,建立了改进二维分形模型,描述了表面谱与空间波数之间的正幂率和负幂率关系,针对P-M海谱给出了分形参数的定量描述,实现了对粗糙海面的模拟.仿真结果表明,模型能够生成不同风速下的海面模型,反映了小尺度波浪的细微结构和大尺度波浪的浪涌特性,不同尺度的组成波之间具有较好的自相似性,可以较好地模拟粗糙海面背景.     

基于分形维数的质心干扰对抗方法

为提高质心干扰对抗效果,分辨普通箔条云和包含舰船的箔条云,首次运用分形方法研究箔条云团的分形特性,提出了适用于分形分析的雷达数据预处理方法,并分析了箔条云和包含舰船的箔条云在分形维数上的差别。实验结果显示,分形维数可以准确、稳定的描述箔条云和包含舰船箔条云回波的差异,说明提出的方法可以用于分辨这两类目标,为质心干扰对抗研究和箔条特性研究提供了新思路。     

基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类算法

针对图形模糊聚类对灰度分布不均匀及噪声干扰图像无法获得满意分割结果的不足,提出一种基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法。全散度和像素邻域信息相结合,得到一种改进的全散度;改进的全散度引入图形模糊聚类最优化模型,并嵌入像素空间邻域信息。当前聚类像素与邻域像素均值的偏差作为该鲁棒聚类分割模型的正则因子,促使该聚类对强弱噪声具有自适应抑制能力。测试结果表明,与现有的图形模糊聚类、鲁棒模糊聚类等算法相比,自适应鲁棒全散度图形模糊聚类分割算法的分割效果和抗噪鲁棒性均有明显改善。