基于离散小波变换的航迹关联算法研究

本文基于1-D离散小波变换(DWT)提出了一种航迹-航迹关联算法。由于目标航迹数据是非平稳随机序列,因此采用离散小波变换方法分析,利用基于F分布的假设检验模型来描述小波分解高频小波空间与低频尺度空间能量的比率,结合"去相关"方法分别讨论了航迹相关与无关的情形,并给出了一种仿真方法。仿真结果表明算法的有效性和在分辨两条相近航迹方面的优越性。     

一种基于Gabor滤波的不同聚焦图像融合方法

提出了一种基于Gabor滤波对不同聚焦图像融合的方法。通过取不同方向的Gabor滤波器对待融合的图像进行多方向滤波,从而提取出不同方向的高频能量,再通过比较高频能量大小来判断属于清晰还是模糊像素,以此达到融合不同聚焦图像的目的。实验表明这种方法简单有效,给出了图像融合的实验结果,并与小波变换和简单取平均融合结果进行了比较。     

基于彩色图像小波亚像素的发动机叶片边缘检测方法

针对彩色图像亚像素检测存在处在的问题,在HVS彩色模型的基础上,根据视觉系统的彩色显微图像特点,采用高斯函数为小波的基函数进行小波变换,计算小波多尺度的参数,采用双阈值法去噪,利用三次B样条拟合曲线的一阶导数零点,提出一种适用于彩色显微图像的小波亚像素的边缘检测方法,用于彩色图像亚像素检测:该方法应用于航空发动机叶片裂纹的检测,通过几种彩色图像处理方法结果的对比,验证了该方法的正确性以及实用性.     

基于人工黏性的二维激波小波多尺度数值计算

基于自适应小波配点法和人工黏性，构造了二维激波问题的小波数值计算格式。利用最细尺度的小波系数构造两组激波定位函数，分别用以控制两个正交方向人工黏性的大小和分布。对三类二维激波问题进行计算和验证，结果表明：自适应小波配点法利用小波阈值滤波删除变化平缓区域大量网格点，而保留变化急剧区域的网格点，比传统方法计算效率高，且分辨率越高，计算效率更高；利用最细层小波系数构建的幂函数形式的激波定位函数能准确判断激波位置和控制X、Y方向人工黏性的大小和分布，从而捕捉不同方向和不同强度的激波。     

基于小波变换的多聚焦图像融合评述

概述了数据融合的基本概念和应用,简明分析了多聚焦图像的成像机理,从像素级层面上描述了基于小波多尺度变换的图像融合思想和过程.由于在基于小波变换的图像融合过程中,融合规则起很重要的作用,因此本文重点综述了适于多聚焦图像融合的三种融合规则：基于像素的融合规则、基于窗口的融合规则和基于区域的融合规则,并对这些规则进行了比较,最后给出了图像融合效果的客观评测方法.     

基于小波分析的空间相关性风场模拟

根据标量过程AR模型生成空间相关性风场的思路,在文献[1,2]的基础上,进行了基于小波分析的空间相关性风场的模拟.在对风速时程做出合理的假定后,给出了由互不相关的随机过程生成具有给定相关特性随机过程的推导步骤.利用逆快速Fourier变换(IFFT)改进了通过Wiener-Khintchine公式由功率谱密度函数得到自相关函数的计算方法,使计算效率显著提高.对空间四点和大庆电视塔进行了空间相关性风场的模拟,通过统计参数与目标值的对比可以看出,本文方法具有较高的精度.     

基于广义S变换的图像局部时频分析

 非平稳信号具有良好的时频局部特性,但是使用一些常规的信号处理方法对其进行时频分析具有一定难度。为了解决这一难题,引入基于广义S变换的时频分析方法来进行一维和二维空间非平稳信号的时频分析。同时,为避开对图像直接进行S变换带来的大时间开销和运算难度,选用不同尺度的局部窗口将二维图像转化成一维信号进行处理,再分别利用基本S变换和时频分辨率可调的广义S变换进行算法仿真和时频分析。试验结果表明,广义S变换比基本S变换具有更灵活的时频聚焦性。     

基于PIV速度场测量的压强梯度计算

介绍了基于PIV速度场测量结果计算压强梯度的基本原理和3种不同的计算方法，并通过对流高斯涡模型系统研究了离散格式选取、PIV参数设置和流场特征等对压强梯度计算的影响.结果表明:PIV速度测量的精度是压强梯度计算的关键性影响因素，1%噪声对结果的影响比其他过程高约2个数量级；时间分辨率和空间分辨率的设置并非越高越好，而是有个合适的中间值；拉格朗日方法在大多数情况下优于欧拉方法，但当流动结构较复杂时性能较差，应根据流动类型和流场特征合理选取压强梯度计算方法.      

用于无人直升机着舰控制的计算机视觉技术研究

 通过理论分析和计算机半实物仿真研究了一种应用于无人直升机自主着舰的双目立体计算机视觉系统及相关计算机视觉技术。研究了基于HSV 均匀色标的计算机视觉技术在无人直升机着舰控制中的应用。使用Hough 变换算法检测直线参数,在Hough 变换中利用梯度信息,它的应用打破了Hough 变换的计算瓶颈。整套算法的抗噪声能力很强,达到了无人直升机自主着舰的实时性和实用性要求。     

一种新颖的超高分辨率SAR频率域反投影成像算法

超高分辨率条件下,机载合成孔径雷达（SAR）发射信号带宽大,合成孔径时间比较长,对成像处理算法的精度和效率要求较高。现有近似频率域处理和时间域滤波反投影（FBP）算法聚焦SAR数据时均存在诸多问题。基于微局部分析方法,提出了一种新颖的频率域滤波反投影（FD-FBP）成像处理方案。首先,利用Keystone变换简化了数据距离多普勒（RD）域徙动表达式。然后,在RD域进行反投影操作,对参考位置处反投影数据进行移位、相位补偿和FFT等操作即可以得到图像,从而在保证算法精确性的前提下有效降低了运算效率,实现了频率域方法的高效率和时间域方法的精确性特点的结合。最后,点目标仿真和实测数据处理以及与FBP等算法的对比验证了该方法的有效性。     

Fast wavelet iterative solvers applied to the Neumann problem

The effectiveness of the resolution of linear systems, arising from a finite element or a finite difference formulation of the Neumann problem, depends on both the treatment of the singularity and the choice of a preconditioner. In this paper, we apply a Fast Wavelet Transform (FWT) to the linear system. In this discretization we propose a new class of preconditioners as an alternative to the diagonal wavelet preconditioner. Moreover we present two methods to deal with the singularity of the new system. Numerical results show that the number of matrix-vector products is almost independent of the size of the system.     

基于稀疏和冗余表示的图像融合方法

为了产生能提供更多信息的融合图像,提出了一种基于SRR(Sparse and Redundant Represent,稀疏和冗余表示)理论的图像融合方法。该方法首先采用训练所得的冗余字典对原始图像进行稀疏表示,然后对系数矩阵采用1-范数取大融合规则进行融合,最后对融合系数矩阵和冗余字典进行重建以得到融合图像。将该方法与拉普拉斯变换、PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)、DWT(Discrete Wavelet Transform,离散小波变换)、CVT(Cur Velet Transform,曲波变换)和NSCT(Non-Subsampled Contourlet Transform,非下采样轮廓波变换)等方法在几组图像上进行比较,实验结果表明,该方法在一定程度上提高了融合图像的质量,在主观和客观上都具有较好的性能。     

小波域的自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上,首次提出了一种小波域的自适应波束形成算法。与通常的自适应波束形成算法相比,该算法利用小波变换对小波空间进行了分解,信号经小波变换自相关性会下降,收敛速度提高,同时在此分解过程中,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且计算量增加较少,易于实时实现,而且具有较好性能。同时仿真实验表明该算法收敛速度与小波基和尺度的选择有关,尺度越大收敛速度越快;对于同一小波基系列,小波基的正则性越好收敛速度越快。     

信号去噪的小波互除方法

小波变换具有良好的时频局部化性质 ,特别适合于分析和处理突变信号。本文在Mallat模极大值去噪方法的基础上 ,提出一种新的小波变换去噪方法———互除法。该方法在小波系数的影响域内计算和估计信号的真实系数 ,从而进行信号重构 ,避免了复杂的交替投影算法。与以前的一些方法比较 ,互除法在平均误差和可视化方面有很好的效果。     

一种局部自适应内窥镜图像降噪模型

在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。     

小波的尺度离散化与稳定性研究

在使用小波变换重构信号的应用中,为了计算处理方便及克服冗余性,常采用离散化处理。为确定均匀点格动态采样网络下的尺度采样间隔的取值及其与小波稳定性的关系,本文分别用Morlet小波和Marr小波对信号进行均匀离散小波变换。对于Morlet小波,其尺度采样间隔有一个取值区间,在这个区间内取值既能分析数字信号的最高频率及避免频谱混叠,又能保证小波的稳定性;而对于Marr小波,其尺度采样间隔的取值不能同时保证分析数字信号的最高频率和维持小波的稳定性,即稳定性与频率选择性是一对矛盾,但在二进抽取采样下选择适当的尺度伸缩因子可缓解这一矛盾。     

小波滤波在光纤陀螺捷联惯导系统初始对准中的应用研究

针对光纤陀螺车载捷联惯导系统在晃动基座下传感器测量噪声增大,导致对准精度降低、对准时间长的问题,本文对小波滤波方法在光纤陀螺捷联惯导系统初始对准中的预滤波处理进行了研究,确定了合适的小波尺度分解级数及小波基,并进行实验验证。实验结果表明：此方法有效降低了光纤陀螺的测量噪声,提高了航向角的对准精度并缩短对准时间,在工程上具有一定的参考价值。     

混和遗传算法及其在亚音速翼型优化中的应用

为了降低遗传算法中适应度值的计算量,提出了一个新的混合算法,引入了聚类分析和下山单纯形局部寻优两个算子,聚类分析评估种群在欧氏测度上的分布特点后,给出合理的局部寻优空间,有效利用了下山单纯形算法的局部收敛特性,实现了算法的融合。在以升阻比最大为目标的RAE2822亚音速翼型单点设计中,分别采用传统GA算法和新算法进行优化设计,结果表明,新算法有效加快了计算效率,增强了算法对设计空间的挖掘能力。     

某型7级轴流压气机中间级三维气动数值优化

针对多级压气机三维气动数值优化中存在的级间匹配与计算成本难以兼顾的问题,采用了只对待优化级进行单级三维数值求解,而在边界条件中考虑级环境影响的优化策略,对某型7级高负荷轴流压气机存在叶背分离的第4级静子进行了数值优化.在有限的计算时间内,多级压气机绝热效率相比原始设计提高了近0.8%,压比增加了近4%,压气机的整体性能得到提高.应用表明:该优化策略较好地平衡了级间匹配与计算成本的矛盾.