基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法

为了提高半导体激光加工中激光光斑中心定位精度,根据皮秒超短脉冲激光辐照单晶硅后产生的光斑图像灰度分布特点,提出了一种基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法,通过模拟激光光斑仿真分析和单晶硅刻蚀实验,对比研究了不同辐照时间与不同激光功率条件下该算法与传统算法的定位精度。结果表明,在辐照时间不同的条件下,该算法定位精度达到0.761μm,比灰度重心法提高51.3%,比最大行列灰度值法提高93.9%;在激光功率不同条件下,该算法的定位精度达到0.793μm,比灰度重心法提高73.4%,比最大行列灰度值法提高86.8%。此研究可为皮秒超短脉冲激光光斑中心定位控制系统的设计提供指导。     

区域指导的激光水下图像插值算法

提出了一种区域指导的激光水下图像插值算法(简称AIU).AIU算法首先采用小波变换,对低频成分进行特殊处理,以抑制散斑噪声和增强关注的目标;然后将图像分割成目标区域和背景区域,结合近邻法和众数法确定待插值点所属区域,对区域内部点采用线性插值;对于区域间的过渡点,设计非线性插值公式,对与待插值点属于同一区域的邻域像素,分配较大的权值,对相邻区域的邻域像素分配较小的权值.实验结果表明,AIU算法可以克服传统插值算法的边缘模糊问题,使目标更完整清晰.     

TD-LTE-A上行信道估计中基于加权的插值算法

TD-LTE-A上行信道估计中的线性插值算法只利用数据两端的两个导频位置的信道响应进行插值,不能很好拟合信道响应。针对此问题,提出了基于加权平均的插值算法。该算法以线性插值算法为基础,首先利用连续3个导频位置的信道响应进行线性插值得到数据位置的两个初步插值结果,再在此基础上引入权值α,最后对初步插值结果进行加权得到数据位置的信道响应。在EPA环境下的MATLAB仿真结果表明,相对于线性插值算法,基于加权的插值算法在不过度增加计算复杂度的情况下能降低系统的误比特率。     

区域指导的自适应图像插值算法

提出了一种以图像区域的一致性为指导的自适应选择插值公式(简称ADA)的图像插值算法.首先将图像分割成不同区域,然后结合近邻法和众数法确定待插值点所属区域,将待插值点分类处理:对于区域内的点,采用线性插值;对于区域间的过渡点,设计非线性插值公式,分配较大的权值给与待插值点属于同一区域的邻域像素,分配较小的权值给其它邻域像素.实验表明,ADA图像插值算法得到的插值图像有较好的主观图像质量,其峰值信噪比(PSNR)比传统方法平均提高了3.11～4.39 dB.     

保持图像细节的局部自适应去噪滤波器新方法

去噪算法在现代图像处理应用中占有极其重要的地位。然而图像去噪的过程总是伴随着图像的模糊。本文提出了一种对彩色图像细节保持较好的局部自适应的去噪算法--基于个数判断噪声的前提下结合线性插值、非线性插值(这里主要指中值滤波)滤波对噪声图像进行处理,得到较理想的效果。和领域平均法、倒数梯度加权法、纯线性插值法、纯中值滤波法等相比较,其效果改善明显。     

全向激光探测系统中光斑精确定位方法研究

介绍了全向激光探测系统的成像特点,引入了两种亚像素激光光斑中心定位算法——灰度重心法和椭圆拟合法,并对两种算法进行了理论分析和实验验证,得到了不同光斑大小下光斑定位坐标均值和标准差数据,数据显示:灰度重心法和椭圆拟合法分别在光斑较小和较大时具有较高的定位精度。鉴于此,为提高系统定位精度,提出针对不同大小光斑分别使用灰度重心法和椭圆拟合法的综合定位方法,由实验数据可知,综合方法可以保证定位精度在0.15个像素以下,这有助于后续对激光源精确定向工作的开展。     

基于概率的空间三机时差-频差联合定位

针对传统泰勒展开定位算法的定位精度不高问题,提出了一种基于概率理论的时差(TDOA)与频差(FDOA)联合定位的新方法,该方法利用到达三机的时差和频差构建非线性方程组,通过概率算法将非线性方程组转化为线性方程组,求解可得目标的估计位置.仿真表明,该方法较泰勒展开法相比,有很高的定位精度.     

基于圆拟合的激光光斑中心检测算法

激光光斑中心检测是光学测量中常用的关键技术，检测算法的精度和速度直接影响了测量的精度及速度，传统的检测算法如重心法，Hough变换法等在检测精度或速度上存在不足，基于圆拟合的激光光斑中心检测算法是根据最小二乘原理用圆来逼近激光光斑轮廓，该算法除了可以检测光斑中心外，还可以检测光斑半径，达到亚像素级的定位精度，具有很快的计算速度，可适用于实时的光学测量。     

地心直角坐标和大地坐标转换算法研究

在GPS导航系统中，坐标在不同坐标系中的转换算法对定位精度有着重要的影响。文中在Bowring直接转换算法的基础上，针对其对高程的敏感性问题，提出了一种修正算法。采用二维线性插值法对不同高程下的坐标转换结果进行校正，提高了坐标换算得的稳定性和精度。仿真结果验证了该算法的正确性。     

WSN中基于RSSI的加权质心定位算法的改进

自身节点定位是无线传感器网络的关键技术之一。本文对距离无关定位算法中的质心定位算法进行了分析,在基于RSSI的质心定位算法的基础上提出了一种新的校正RSSI测距值的加权定位算法。测距阶段将信标节点之间的距离和信号强度信息同时考虑在内进行RSSI值校正,权值选择阶段采用了修正传统权重的计算方法,权值取距离倒数之和。通过仿真证明,本文提出的算法相对于传统的加权质心定位算法有明显改进,获得较好的定位精度。