图像去噪方法研究与仿真

在实际获取的数字图像中,不可避免地参杂了不同程度的噪声,去除噪声是图像预处理中非常重要的步骤。介绍了均值滤波、统计排序滤波和自适应滤波的基本去噪原理,利用上述去噪方法通过matlab仿真,对含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行去噪处理,对仿真结果进行分析比较,从而得出各种去噪方法的特点和使用范围,为实际图像处理中选择合适的去噪方法提供了指导。     

基于非线性滤波和纹理传输的图像风格化

纹理传输通过将样本图像纹理信息传递给源图像实现风格化.但在处理纹理细节丰富的源图像和复杂样本图像时,现有技术的处理效果差,且不便于用户进行直观的交互操作.为此,提出一种基于非线性滤波的显式纹理传输方法.首先通过相对总变差和L0梯度最小化滤波器对源图像进行去纹理操作,然后通过相对总变差滤波器对样本图像进行纹理提取,最后通过亮度重映射和线性叠加实现纹理传输.实验结果表明,该方法能够在保持源图像结构和色调信息的同时进行纹理替换;与已有方法相比,交互过程更加直观且风格化效果更好.     

基于MIMU和磁力计的姿态更新算法研究

针对传统人体姿态解算算法中存在MEMS陀螺误差发散快的问题,提出一种基于微惯性测量单元( MIMU)及磁力计信息融合的姿态解算算法。该算法利用互补滤波结合PI调节控制完成陀螺零偏校正,然后在加速度计和磁强计的辅助校正下,通过EKF( Expand Kalman Filter)滤波器更新四元数法实现陀螺姿态解算。本算法采用MPU9150传感器模块完成测试实验,实验中对比分析了单独扩展卡尔曼滤波算法与本算法的滤波效果。实验结果表明,本算法能够有效地抑制陀螺的发散,实现稳定地输出高精度姿态数据。     

基于双EnKF的土壤水分与土壤属性参数同时估计

为提高土壤水分数据同化结果的精度,将基于双集合卡尔曼滤波(Dual Ensemble Kalman Filter,DEnKF)的状态-参数估计方案与简单生物圈模型(simple biosphere model 2,SiB2)相结合,同时更新土壤水分和优化模型参数(土壤属性参数)。选用2008年6月1日~10月29日黑河上游阿柔冻融观测站为参考站,开展了同化表层土壤水分观测数据的实验。研究结果表明:DEnKF可同时优化土壤属性参数和改进土壤水分估计,该方法对表层土壤水分估计的精度0.04高于EnKF算法的精度0.05。当观测数据稀少时,DEnKF算法仍然可以得到较高精度的土壤水分估计,3层土壤水分的估计精度在0.02~0.05之间。     

基于先验图像-压缩感知的CT局部重建算法

为了提高CT图像局部重建的质量,在压缩感知理论的基础上提出基于先验图像-压缩感知的CT局部重建算法.首先对获得的局部感兴趣区域内的投影数据进行滤波反投影重建,并将重建的CT图像作为迭代的初始图像;然后以图像的总变差最小化为原则对局部感兴趣区域进行凸集投影总变差最小化重建.以Shepp-Logan模型和某型固体火箭发动机为例进行实验的结果表明,该算法能够获得更好的CT图像局部重建质量,且具有更强的抑噪性能.     

基于Z-力敏元件的测力研究

Z-力敏元件是一种新型的半导体器件,输出为与压力应变有一定对应关系的频率量,该器件具有分散性、非线性、温度特性、零点漂移等特性,须通过硬件或补偿软件才能实际应用。本文对Z-力敏元件的特性进行了研究,通过三次样条插值方法实现力敏元件的线性化,通过二次插值方法实现温度补偿,通过加载时重量突变编程锁定的方法解决零点漂移。实验表明,通过数字化补偿后Z-力敏元件可输出与被测压力应变成正比的线性输出,该研究为Z-力敏元件的实际应用奠定了基础。     

UUV导航测速信息的灰色自适应滤波方法研究

针对水下无人航行器UUV（Unmanned Underwater Vehicle）的导航测速数据受海洋环境噪声影响大、处理实时性要求高的问题,提出了一种基于灰色动态预测和数据自适应融合的滤波方法。该方法考虑到UUV的速度在连续变化前提下可能存在的机动性,将基本的静态灰色预测模型改进为灰色动态预测模型,以获得速度数据的近似估计值。然后根据估计值和实际采样值之间的偏差,自适应的调整两者之间的权重系数进行融合,以实现实时的数据滤波。通过对UUV海上试验数据的验证,证明了该方法的有效性。     

基于磁场指纹辅助的手机室内定位系统

针对当前室内无线定位信号强度易受干扰、设备部署维护成本高等缺点,以及手机在室内航位推算过程中定位误差随时间累积的问题,本文提出了基于粒子滤波磁场匹配的室内定位方法。相比于传统的航位推算方法,通过改进步态判断方式,并提出了动态步长估计算法和卡尔曼滤波航向估计算法,有效减少步态误判和定位误差。同时通过结合航位推算位置选择粒子滤波算法中的重采样区域,加快粒子收敛速度。最后,通过仿真分析和实际室内环境测试结果表明,本文提出的定位方法能够有效地减小定位误差,并实现2米的定位精度。     

基于MPU6050和互补滤波的四旋翼飞控系统设计

针对四轴飞行器飞行性能不稳定和惯性测量单元（IMU）易受干扰、存在漂移等问题,利用惯性传感器MPU6050采集实时数据,以经典互补滤波为基础,提出一种可以自适应补偿系数的互补滤波算法,该算法在低通滤波环节加入PI控制器,依据陀螺仪测得的角速度实时调节PI控制器补偿系数。飞行器姿态控制系统采用双闭环PID控制方法,姿态解算的欧拉角作为系统外环,陀螺仪角速度作为系统内环。最后,搭建以NI myRIO为核心控制器的四轴飞行器,通过LabVIEW实现算法和仿真,实验结果表明,自适应互补滤波算法可以准确解算姿态信息,双闭环PID控制超调量小、反应灵敏,控制系统基本满足飞行要求。     

基于四元数的低成本姿态测量系统设计

针对运动载体姿态测量的需求,以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,设计了一种低成本姿态测量系统.系统采用四元数作为姿态解算的基础,融合陀螺仪和加速度计数据以修正陀螺仪累积误差引起的姿态漂移.为了降低MCU负担提高系统实时性,数据融合采用运算量较小的梯度下降和互补滤波相结合的方法.实验结果表面:此测量系统实时性好,输出姿态角稳定,且成本低,具有一定的实用价值.