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对进口集散控制系统(DCS)进行深开发,提高原有装置的控制水平,实现在线优化闭环实时控制是工业界普遍关注的研究课题。在美国ABB公司制造的MOD-300型DCS基础上,选用DEC公司制造的Alapha-3800小型机为控制与通信平台,通过PHENIX接口软件、Apclopt软件包及Setcim数据库构建了与DCS的网络信息交换系统,实现了装置的在线优化控制。以中石化某厂、阜海发电厂为例叙述了主要实施过程:优化目标函数的确定,变量的选取,数学模型的建立,优化算法与生产预报模型的形成过程。 相似文献
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基于分形理论的SAR图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好对其进行分割,文章将SAR图像的特点和分形理论相结合,提出了一种新的SAR图像分割方法。该方法首先对原始SAR图像每个像元为中心取两种不同窗口,计算在该两种窗口下基于区域自选的分形维数并求均值,将其作为分形纹理特征。然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像分形纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果分析表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。 相似文献
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SAR图像分类是&讯图解译中非常重要的环节,但由于SAR图像中相干斑噪声的存在,使得传统方法不能很好地对SAR图像进行分类。再之,SAR图像分类具有计算量大、耗时长的特点,SAR所能获取的信息数据量也越来越大,如何快速、准确地对SAR图像进行分类以及时获取有用信息显得日益迫切。本文提出了一种快速的SAR图像分类方法,该方法将图像的空间域和频域特征相结合,并基于并行计算环境,对图像中的每一点都计算相应的小波能量特征、共生灰度矩阵特征和滤波后的灰度特征,并组成特征向量对SAR图像进行分类。实验结果证明该方法能取得较好的分类效果,且速度较快。 相似文献
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基于小波变换的SAR图像边缘提取新方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
由于SAR图像含有相干斑噪声,使得常规方法应用于SAR图像边缘检测时遇到了较大的困难,提出了一种新的SAR图像边缘提取方法,该方法首先用基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波,然后利用小波变换具有多分辨分析的特性,并结合模糊中值滤波、阈值化处理及微分梯度算子对SAR图像进行边缘提取。实验结果表明了该方法是一种有效的对SAR图像进行边缘提取的方法。 相似文献
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一种有效的SAR图像目标识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据不变矩特征提取和支撑矢量机分类的优势,提出了一种有效的SAR图像目标识别方法.首先对样本SAR图像进行预处理。然后提取目标区域的不变矩特征并计算灰度均值,将其组成特征向量训练SVM分类器,最后用训练好的SVM分类器对要识别的SAR图像进行目标识别.采用该方法对一些含有桥梁和坦克的SAR图像进行目标识别实验,取得了较好的识别结果. 相似文献
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基于并行计算在高性能计算中的优势并根据SAR图像处理的特点,探讨了并行计算在SAR图像处理中的应用.给出了SAR图像并行处理的一般过程,并用具体例子作以说明,同时也给出了如何提高SAR图像并行处理效率的一些措施. 相似文献