低信噪比图像目标检测技术研究——Ⅱ．优化聚类与特征识别

作为自适应图像目标检测技术层次化数据处理流程的中层聚类和末端识别模块,本文对其进行了较为深入的探讨,给出了具体应用的几种实现算法。研究了保持形状特性的多结构元组合形态滤波算法,并探讨了采用外推方式挖掘残缺信号特征的应用算法。     

风洞风扇桨叶低噪声优化设计及实验研究

风扇噪声是风洞中最主要的噪声源.高噪声不仅会对风洞中的实验结果不利,影响实验结果的可靠性和精确性,而且还会带来严重的噪声污染.因此,对风洞风扇桨叶进行低噪声设计研究具有十分重要的意义.主要研究了风洞风扇桨叶的低噪声设计,采用工程估算法与试验结合的方法对风洞风扇噪声情况进行分析.以某翼型桨叶为研究对象,通过修改叶型尾缘厚度对风洞风扇进行了低噪声优化设计.     

基于改进AHP的民机结构偶然损伤检查间隔的研究

确定飞机结构偶然损伤检查间隔是制定飞机结构维修大纲的关键问题之一。在国内缺乏相关使用数据的前提下,经过对多种机型维修大纲制订政策和程序手册以及国际主流机型维修大纲的研究,分析了飞机结构偶然损伤的影响因素,建立了相应的评价指标体系,研究了基于粗糙集理论和层次分析法(AHP)的指标权重确定方法,在此基础上,应用综合评价等级和间隔的对应关系,建立了飞机结构偶然损伤维修间隔的制定方法。最后对某机型飞机的重要结构项目进行实例分析,效果良好。     

一种基于模糊决策的矩形目标提取算法

航空图片中的城市建筑物屋顶一般为矩形或平行四边形,能准确而快速地提取矩形,无论在军事上还是民用上都具有非常重要的意义.针对从航空图像中自动提取矩形建筑物目标的问题,提出了一种基于模糊决策的矩形目标提取方法.首先根据直线提取方法得到的直线特征集生成假设矩形空间,进而采用模糊数学方法进行证据融合得到决策信息,并对生成的假设矩形进行选择与验证,得到矩形目标结构特征.实验结果表明,该算法避免了固定阈值的设定,适应性强,鲁棒性好,有较强的实际应用价值.      

基于Hu相关滤波的光学卫星视频点目标跟踪

针对光学卫星视频运动目标跟踪问题进行研究,提出一种鲁棒的特征描述和匹配跟踪方法。引入相关滤波的思想,首先利用样本集的Hu不变矩和中值滤波,建立目标的跟踪模板并进行目标特征描述。然后,将目标跟踪的判断区域降维处理,建立判断区域的Hu置信模型。利用FFT推导了快速相关法,进而通过求得跟踪置信图最大值实现目标跟踪。针对跟踪轨迹采用卡尔曼滤波辅助和优化跟踪处理,提高算法的鲁棒性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段,对5个点目标进行跟踪试验,跟踪精度优于90%,跟踪过程目标不丢失,且轨迹平滑。针对13×13的判断区域,与一般相关性方法相比,处理速度可提升约5倍。可为光学卫星视频点目标实现快速可靠跟踪提供技术基础。     

双因子仿真结果水平分析方法

针对双因子的情况,提出了一种仿真结果水平分析方法,旨在对各因子的不同水平以及各因子水平组合的交互作用进行分析.当仿真结果不正确时,并非所有因子的所有水平以及它们之间所有的交互作用全都仿真错误.该方法可以确定哪些因子的哪几个水平未被正确仿真,或哪几对因子水平组合的交互作用未被正确模拟.在工程应用中,只需按照文中给出的流程图进行判断,即可为仿真软件系统的编制和修改提供依据.      

超声速空腔流激振荡与声学特性研究

基于高速风洞试验研究了超声速时空腔流激振荡与声学特性.试验马赫数为1.5,基于每米的雷诺数为2.26×107,来流边界层厚度为0.024 m,试验空腔长深比分别为15,12和6.结果表明:空腔内形成的剪切层与腔后壁相撞诱发腔内较强烈噪声,噪声从腔后缘向腔前缘传播时受到腔内流动的干扰,故同频率下腔后缘处的声压均高于腔前中部区域的声压.闭式和过渡式空腔长深比较大,剪切层与腔底面相撞在腔内形成的压缩波或激波,干扰了从腔内声波反馈回路、限制了流激振荡的形成,故腔内未出现明显的声压峰值激振频率;开式空腔长深比较小,剪切层直接跨过空腔中部与腔后壁相撞,产生的噪声向腔前缘传播,腔内形成流激振荡,并出现多个声压峰值激振频率.      

TDI-CCD遥感图像条带噪声的消除

针对TDI-CCD遥感图像固有条带噪声的灰度值在原始信息中变化比较缓慢的特 点及小波变换对奇异点检测的优越性, 提出了一种快速傅里叶变换和小波变换 相结合的方法来确定条带噪声频率点所在的位置, 采用改进的陷波滤波器对条 带噪声的频率成分进行消除. 另外, 提出一种基于提升小波变换的改进阈值 函数法, 用以消除图像的条带噪声. 实验结果表明, 在消除条带噪声方面, 改 进的陷波法优于改进的阈值函数法, 而改进的阈值函数法优于硬阈值函数和软 阈值函数法. 利用改进的陷波法消除条带噪声后, 图像的质量得到提高, 其PSNR达到46.4181dB, NMSE减小到0.00007, 相对基于提升小波变换的 几种阈值函数法, PSNR提高了3～4dB, 而NMSE则减小了 0.00007～0.00011. 本文提出的方法能较好地消除遥感图像的条带噪声, 同时能够较好地保持原图像的特征, 具有可行性.      

一种多运动模式下自适应阈值零速修正算法

传统基于微机电惯性测量单元（MEMS-IMU）的惯性导航系统（INS）引入零速修正（ZUPT）算法校正器件的累积误差。但由于ZUPT算法零速判定阈值为固定值,只适合单一运动模式,当室内行人运动轨迹包含多种运动模式时,定位精度下降。对此,提出了一种多运动模式下自适应阈值ZUPT算法。分析了室内行人包括静止、走、跑、上楼和下楼5种运动模式零速判定阈值的选取,实现了利用随机森林（RF）算法对5种运动模式的分类识别,并根据识别结果对ZUPT算法零速判定阈值进行自适应调整。为了验证本文算法的可行性和有效性,利用MATLAB软件平台对实测数据进行处理,并与传统定位算法进行了比较。3组实验结果表明,当室内行人运动轨迹包括多种运动模式时,相比传统固定阈值的ZUPT算法,引入自适应调整阈值的ZUPT算法可使定位算法的定位精度提高73.83%。