基于区域变换和RF滤波器的编辑传播

针对高分辨率图像或视频在编辑传播中存在着色耗时和边缘不稳定的问题,提出基于区域变换和RF(recursive filtering,递归滤波)滤波器的编辑传播。通过区域变换直接对图像边缘进行平滑处理,加快了编辑传播;利用RF滤波器在整个图像中的无限脉冲响应,更好地保持边缘稳定;最后,将初始脉冲图和精致彩色脉冲图产生的影响图与笔画指定的编辑合成最终结果。实验结果表明,该方法在高分辨率图像分割、边缘提取和实时视频处理方面都具有高效性和良好的用户交互性,着色快速、边缘稳定、计算复杂度低。对于存在太多笔画的实时视频处理等问题提出了进一步的研究方向。     

非线性系统Wiener模型辨识

本文采用不同幅值的三电平伪随机m序列作为输入信号,辨识了离散非线性系统Wiener模型的线性脉冲响应函数和非线性增益系数.同时讨论了参数估计的统计特性及其区间估计,并附有仿真结果.     

非线性系统Wiener模型辨识

本文采用不同幅值的三电平伪随机m序列作为输入信号,辨识了离散非线性系统Wiener 模型的线性脉冲响应函数和非线性增益系数.同时讨论了参数估计的统计特性及其区间估 计,并附有仿真结果.     

非降采样Contourlet域内空间频率激励的PCNN图像融合算法

Nonsubsampled contourlet transform (NSCT) 能够提供灵活的多分辨率分解, 具有各向异性和图像方向性扩展特点. 与原始的Contourlet相比, 它是频移不变的, 能有效克服Contourlet变换中的伪吉布斯现象. 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks-PCNN)是一种具有视觉生理学基础的神经网络, 具有全局耦合和神经元同步脉冲发放特性, 已经被成功应用于图像处理和图像融合中. 本文将NSCT与PCNN结合起来, 充分利用二者的特性. 以NSCT变换域内系数的空间频率激励PCNN神经元, 选择点火次数大的系数作为融合图像的系数, 经NSCT反变换得到融合图像. 实验表明, 本文算法无论在视觉效果还是客观评价指标上, 都优于基于小波变换、基于Contourlet变换、基于PCNN和基于Contourlet-PCNN等融合算法.     

平面变换技术脉冲分选自动实现方法

平面变换技术是一种非常有效的脉冲分选方法,其关键技术包括在显示平面上的特征曲线搜索和特征曲线识别。对于特征曲线搜索,传统依靠人工的做法不但费时费力还限制了脉冲分选的自动实现;而对于特征曲线识别,目前只有定性的描述而没有具体的方法。为了克服人工搜索特征曲线的缺点并实现特征曲线有效识别,本文分析了平面变换后脉冲点的特征,设计了特征曲线的自动搜索方法,给出了特征曲线的识别方法。特征曲线的自动搜索方法适用于直线和曲线的自动搜索,且不依赖于初始脉冲点的选择,特征曲线的识别方法实用有效,最终实现了脉冲分选自动进行。仿真实验说明了方法的有效性。     

基准电路中重汇聚导致的SET脉冲展宽效应

本文采用电路模拟手段对典型基准组合电路中的SET传播特性进行了研究,发现了一类新的导致脉冲展宽效应的机理——扇出重汇聚。根据重汇聚点逻辑门类型和输入脉冲特征的不同,重汇聚可以引发两种类型的脉冲。这两类脉冲具有截然不同的特征,一类脉冲的宽度与原始SET脉冲宽度无关,而另一类脉冲的宽度与原始SET脉冲宽度基本成线性关系,并在原始SET脉冲宽度的基础上存在净的展宽或者压缩。当空间重离子在电路的输入端附近轰击产生一个宽度为200ps的脉冲时,传播到输出端的脉冲宽度可达690ps,被后续时序单元俘获的概率从5%升高到29.5%,整整提高了近6倍。     

薄厚度有机防护涂层的太赫兹无损检测与多元回归分析

传统太赫兹检测数据处理方法中,介质层最小检测厚度受限于太赫兹在介质中的脉冲相干长度的一半.采用引入粒子群优化的多元回归分析方法来提高太赫兹检测有机防护涂层厚度分辨率.分别以太赫兹原始检测信号、傅里叶反卷积得到的脉冲响应函数、信号经平稳小波变换分解的细节系数为对象,提取不同特征参数建立相应的多元回归模型,并引入粒子群算法进行优化,最后用相应模型预测薄厚度涂层.预测分析结果表明:采用本文方法对太赫兹检测信号的平稳小波变换细节系数进行分析,能够有效提高太赫兹脉冲对薄厚度涂层的检测精度,有利于涂层涂装生产中的质量监控.     

基于四元数小波变换HMT模型的图像去噪

实小波变换域中的图像去噪会产生伪Gibbs现象,为此,提出一种基于四元数小波变换的隐马尔可夫树模型(Q-HMT),并应用于图像去噪。模型结合四元数小波变换理论与HMT模型,体现小波系数层间的相关性,捕获小波系数邻域的统计特征。实验结果表明,该模型的图像去噪效果在峰值信噪比以及视觉效果上均优于经典的去噪方法。     

基于图像特征量化的感兴趣区域编码

本文利用小波变换中多分辨率分析与人眼视觉匹配的特性,针对图像在小波域不同子带中的特点及重要性,提出了一种基于子带特征,结合带间与带内相关性进行混合量化编码的方法,支持渐进式传输,并在高压缩比下获得了视觉上较满意的高质量恢复图像。     

基于特征点的伪匹配点去除算法

基于特征点的图像配准中伪匹配点的存在影响变换矩阵的计算精度,容易造成图像配准失败.根据SIFT特征匹配中存在的伪匹配点,提出一种伪匹配点去除算法.两幅待配准图像的正确匹配点在坐标位置上有差值相似性,伪匹配点的坐标差值与正确匹配点的坐标差值差异大,利用这种坐标差值的波动对伪匹配点进行去除.实验结果表明,待配准图像中的伪匹配点得到了有效去除,与RANSAC算法相比,时间复杂度大幅减小.     

设计更改在装配关节图上的传播

设计更改的连锁反应效应可能导致不可预计的后果,为了更好地获取更改在零件间的传播过程,提出基于装配关节图的更改传播求解方法.装配关节图以机件内部所有与装配特征相关的几何特征为研究对象,零件间的连接关系和零件内几何特征间的空间关系分别用装配关节和变换矩阵表示;作用于几何特征的设计更改表达为特征坐标系下的变换矩阵,更改在关节图上的传播按机器人学中的正运动学问题求解,并在关节处根据自由度进行消解;在装配关节图上层层递进的更改传播求解与人工干预的更改方案的确定及实施交替进行.最后基于Pro/E平台二次开发的应用系统验证了该方法的可行性.     

结合特征点与极谐变换的图像拼接

提出了一种新的结合特征点与极谐变换（Polar Harmonic Transform,PHT）的图像拼接算法。利用Harris角检测器提取图像中的特征点,计算特征点圆形邻域的PHT特征矢量,并通过计算欧氏距离作为特征点匹配的依据提取出初始特征点对。根据几何变换模型剔除伪匹配对,利用正确映射模型计算出变换参数,采用加权平均法得到图像的拼接结果。实验结果表明了算法的有效性。     

伪随机码在有损层状介质中的正演模拟及其应用

呈现有损层状介质的频域模型，并结合伪随机码序列的特点，用MatLab软件对伪随机码在有损层状介质的传播进行了正演模拟，其得出的结果与模型理论结果相吻合。此模拟方法为在工业检测、勘探等领域的应用提供了有效手段。     

数字签名图像变换的研究

针对手写签名图像的保密问题 ,本文介绍了一种变换与恢复的方法 ,其中对于图像恢复过程中的特殊问题提出了一些巧妙的方法。在一般要求下 ,能够有效地实现手写签名图像的变换与恢复 ,并具有实际应用的可操作性     

基于特征的设计过程模型

产品造型和设计过程的应用与研究表明特征是设计中的信息组织单元，设计是一个特征变换的过程，记录设计过程比存贮设计结果更重要。本文建立了基于特征的设计过程模型，并讨论其应用，研究与实践。     

基于半导体开关皮秒脉冲发生器的研制

本文对光导开光的原理、特性进行了分析。利用高压电源对储能电容充电,激光器在接到触发脉冲指令时,发出脉宽为2ns的光脉冲信号驱动光导开关,储能电容内存储的能量通过光导开关释放到取样电阻上,输出高压脉冲信号。通过对电路基本参数的仿真,得到了光导开关在2ns激光脉冲控制下,输出高压脉冲与控制光脉冲响应良好,上升时间为169ps,脉宽为2ns。     

脉冲固定模式的代数特征

本文对广义分散控制系统具有脉冲固定模式的代数特征作了进一步研究,给出了系统存 在脉冲固定模式的若干新判据,并讨论了脉冲固定模式的个数.     

MC-DS-CDMA信号的伪码周期盲估计

为解决多载波直扩码分多址(MC-DS-CDMA)信号伪码周期估计的问题,提出基于二次谱的伪码周期估计算法。利用MC-DS-CDMA信号子载波间和不同用户扩频码间的正交性特点,在接收端对该信号求一次功率谱,将得到的功率谱作为输入信号求傅氏变换并取模平方,搜索二次谱上的脉冲尖峰并检测间距,得到MC-DS-CDMA信号的伪码周期。理论推导MC-DS-CDMA信号二次谱表达式,对比二次谱法与二阶矩法的计算复杂度。仿真结果表明,该算法可有效估计MCDS-CDMA信号的伪码周期,适用于低信噪比环境。     

医学超声实时成像中周期性伪影的抑制

随着科学技术的不断发展,医学诊断技术也在不断的进步之中,超声技术作为一种医学诊断手段已广泛地应用于各个医疗领域,并且由于对人体的无害性以及能够动态且清晰地展现人体组织和器官的健康状态从而普遍得到了医生和患者的认可.在超声技术的不断发展中,人们对超声实时成像质量上的要求显著提高,由于超声探头的材质例如陶瓷换能器制造的局限性以及在降低成本及帧速率等原因而采用的低通道扫描的折中方案所造成的噪点和伪影会遮挡人体组织和器官的有用信息从而严重影响医生的辅助诊断,在超声领域如何进行图像及视频的增强和伪影的抑制成为一个重要的挑战.本文首先描述了几种空间域抑制伪影的滤波算法及其局限性,并提出了一种基于频率域的伪影抑制算法,该算法能够良好的抑制在超声实时成像中的周期性伪影,本文先通过正弦波模拟周期性伪影实验以突显其在频率域上的特性,然后将超声图像进行二维傅立叶变换到频率域来对这些伪影进行抑制,由于这些伪影具有周期性,所以在频率域上具有明显的特征,本文通过滑动窗口扫描结合阈值的算法模型找出频率域上对应这些伪影的集合,然后根据频域的动态范围及给定的阈值来对集合中的这些疑似伪影的点进行压低处理,再通过反傅立叶变...     

基于交叉视觉皮质模型的骨架伪分支剔除方法

为解决骨架伪分支剔除过程中目标几何尺寸失真和处理效率低下的问题,提出一种基于交叉视觉皮质模型的图像骨架伪分支剔除算法。首先,依据骨架伪分支的固有特征,引入并修正了骨架分支端点和连接点的定义,以准确获取骨架分支与伪分支的位置信息;然后,利用这些点的位置信息和交叉视觉皮质模型循环点火次数,构建出交叉视觉皮质神经元传播的熄火条件;最后,在熄火条件的指引下,借助点火神经元动态发放的脉冲具有并行传播的生物性能,从而快速判断并准确剔除伪分支。与传统数学形态学方法的比较实验结果表明,该算法不仅计算速度快,抗噪能力强,而且能够保持骨架结构的完整性。