提高图像轮廓清晰度的快速插值放大方法

分析了当前主要的高清晰度图像插值放大方法,为实现快速放大而选择了基于图像轮廓插值改善清晰度的技术路线,并在已有算法的基础上开展了进一步的研究.提出了新的图像轮廓线光顺数值算法,对轮廓线划分的两类子区域提出了精度更高的插值算法.最后,以典型平面图形的图像和由3DMax生成的三维渲染图像为例对本文方法进行检验,与双线性插值结果的对比说明,该方法可以明显改善插值放大效果.     

发动机高速动平衡的振动相位分析

针对发动机转子高速动平衡转速波动、无法保证振动信号同步整周期采样的特点,提出了一种基于转速脉冲的振动信号重构技术,大大提高了相量测量的准确度和稳定性。经试验验证,这项技术是有效、可行的。     

基于动态库的星载软件可重构设计与实现

针对卫星在轨运行、长期处于无人值守状态,主要依靠星载软件的安全性和可靠性来保证整星任务的稳定工作.复杂多变的空间环境可能会引起星载器件的异常变化,从而导致星载软件异常,甚至发生软件"衰老".本文在分析现有可重构方案基础上,提出了一种利用动态库的静态链接方式实现在轨可重构的方案,针对存在软件缺陷,或者需要功能升级和拓展的...     

基于机器学习方法的三维粒子重构技术

通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤,有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题,其精确解往往很难得到.一般情况下,可以通过优化方法得到近似解.为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)...     

基于分数阶傅里叶变换的Chirp信号参数估计及恢复

分数阶傅里叶变换(FRFT)是傅里叶变换的一种广义形式。文章首先介绍了FRFT变换的定义;然后分析了Chirp信号的FRFT,在此基础上提出了在噪声背景下恢复Chirp信号的两种方法:一种是基于参数估计,另一种是基于分数阶傅里叶域上的滤波来实现信号重构;最后通过仿真验证了上述分析的可行性。     

考虑燃料消耗均衡性的低轨通信星座在轨星座构型重构方法研究

针对低轨(low earth orbit,LEO)通信星座在轨重构问题,分析了低轨通信星座的特点,提出了4个重构指标,即全球平均覆盖率、燃料消耗均衡性、重构总时间和重构总速度增量,并分析了提高轨道高度的重构方式.采用基于分解的多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithm b...     

自适应融合 RGB图像特征的稀疏深度修复

深度修复的目的是从稀疏深度图像中恢复出稠密的深度图像。现有方法通常是以稀疏深度图像及其对应的 RGB图像为输入,通过 1个卷积神经网络恢复出密集深度图像。然而,普通的卷积层在处理稀疏且不规则的深度信息时有较大的局限性,同时,RGB图像特征和深度图像特征属于不同的模态。针对这些问题,文章提出了自适应稀疏不变模块,根据输入像素的有效性来处理稀疏深度,并提出了结合注意力机制的多尺度特征融合模块,在关注有效特征的同时,抑制不必要的特征,进一步提高深度修复性能。文章在 NYUv2数据集上进行了一系列实验,实验结果表明了所提出算法和模块的有效性。     

几何代数域内的光流场改进算法

提山了一种新的光流场计算方法：首先,在几何代数域内推导了光流约束方程的新形式;然后,在速度场平滑的基础上,通过求解关于初值问题的热传导方程求解光流场;最后,给出光流场的数值解和仿真结果。实验证明此方法是有效的。     

基于Canny边缘检测的Mean-Shift跟踪核窗宽确定方法

传统核窗宽固定的Mean—Shift跟踪算法不能很好地对做复杂运动、尺寸变化的目标进行有效地跟踪,变核窗宽是解决这一问题的途径。图像的边缘表征了目标的重要特征,可以通过提取目标的边缘来确定核窗宽并用于跟踪。基于Canny边缘检测算法确定跟踪窗宽加快了Mean—Shift跟踪算法的运算速度,仿真结果验证了该跟踪算法的有效性。     

基于改进的二维Otsu法的图像分割法

针对Otsu阈值法仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的不足,提出了一种基于二维Otsu的改进算法,实验结果表明,该算法比传统Otsu阈值法能够获得较好的分割效果.