易于硬件实现的遥感图像两倍压缩算法

结合干涉多光谱遥感图像航天应用的要求,参考CCSDS标准无损压缩算法,提出了一种易于硬件实现的干涉多光谱遥感图像无损／近无损压缩算法。该算法在对12bit干涉多光谱图像进行2倍压缩时压缩性能与JPEG 2000标准算法相当,但算法复杂度和所需存储空间大大降低,在单片FPGA内部即可实现全部压缩功能,可以很好地满足航天应用的要求。     

结构光三维视觉检测中光条图像处理方法研究

在结构光视觉检测系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个测量系统的测量精度.光条图像的处理是其中重要的一步,尤其是受到严重噪声干扰的图像.探讨了被多种噪声干扰的光条图像的处理和精确提取光条中心的方法.给出了一种消除环境干扰的滤波模板并实验验证了其滤波效果.使用这些光条图像处理方法使整个测量系统在200mm×200mm的测量范围内测量精度达到0.083mm.      

基于FPGA的高清CCD视频信号预处理电路的设计

在高清CCD图像传感器KAI-2093和视频信号处理芯片AD9847工作原理的基础上,设计了高清CCD成像系统视频信号处理电路。选用FPGA器件作为硬件设计载体,使用VHDL语言对AD9847的初始化配置和驱动时序发生器进行了硬件描述。采用ISE10．1软件对所做的设计进行了功能仿真。仿真结果表明,所研制的高清CCD视频信号处理电路不仅可以满足高清CCD成像系统视频处理的要求,而且性能可靠,使用灵活。     

基于ICP算法的手术导航三维配准技术

针对计算机辅助手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题,提出一种基于最近点迭代(ICP,Iterative Closest Point)算法的特征点云配准技术.利用医学图像空间和实际空间特征区域的两片点云坐标进行三维配准.对CT图像进行重建、分割及交互式操作得到医学图像特征点云;利用光学定位仪实时采集实际空间中对应区域的点云;通过主元分析(PCA,Principal Component Analysis)获取两组点云数据的特征向量进行初配准;进行最近点迭代使配准矩阵收敛到一个最优解,其中采用k-d tree寻找邻近点加速迭代过程.以塑料脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,进一步对实验中的点云数据加入高斯噪声以进行误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下配准精度在1mm以内.     

扰动测量环境中基于图像序列的模态参数识别

针对结构模态参数识别,提出了一种基于二维连续图像序列的识别方法.该方法以CCD相机采集的图像序列为基础,在待识别结构上选取一定数量的特征点,运用因子分解法将结构运动参数和外形信息分离开,得到各特征点的运动轨迹,通过实施特征系统实现算法(ERA,Eigen-system Realization Algorithm)识别出结构的模态参数.特别是当测量仪器,即CCD相机受到扰动时,能够从图像序列中分离扰动,得到结构自身的运动参数,保证较好的识别效果.以相机受扰动时,悬臂梁模型为例进行了仿真分析.将识别出的悬臂梁前5阶频率与ANSYS计算结果进行对比,结果吻合很好,对于工程中利用光学图像识别结构动态特性具有较高的参考价值.     

基于BBN的故障定位技术

故障定位的目的是帮助程序员寻找引发失效的原因或故障位置,以加快调试过程.故障和失效间的关系往往非常复杂,难以直接描述故障到失效的转化.分析了采用差异分析的方法,提出基于可疑模式,构建故障推理贝叶斯网络,节点由可疑模式及其方法调用者构成;介绍了贝叶斯网络构建算法,各个相关概率的定义及BBN(Bayesian Belief Network)中各个边的条件概率计算公式.基于推理算法,得到包含故障的模块,并计算得到每个模块包含故障的概率.提出评价方法,并进行了实验验证,取得了平均0.761的定准率和0.737的定全率,定位结果良好有应用价值.     

多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输

针对多径衰落信道提出了一种基于小波变换并结合OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)自适应调制的图像传输方法和信源信道联合带宽功率优化分配算法.给出了编码传输方法结构,对有噪信道下基于小波变换的图像编码传输实现和失真估计问题及多误码率OFDM自适应调制比特功率优化分配问题进行了建模和分析,使得信源量化编码与OFDM调制能够方便地结合起来,并进一步得到了相应的信源信道联合优化带宽功率分配方法.仿真和分析表明,该方法实现了多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输,编解码复杂度和延迟小,且信源信道联合优化的带宽功率分配可有效提高信道资源利用效率.     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用

支持向量机是一种新的机器学习方法。它以统计学习理论为基础,从结构风险最小化原则出发,具有很好的泛化及推广能力。通过采用支持向量机对飞机襟翼结构在声激励试验中获得的总应力、总加速度及总声压数据进行分类,分别获得结构响应间的线性关系和非线性关系的样本点以及线性与非线性界限。最后利用多元线性回归模型分别建立线性关系和非线性关系的仿真模型。研究表明,支持向量机在模式分类中具有良好的分类性能,在解决航空结构声疲劳问题中有较好的工程应用前景。     

模糊变换的图像压缩方法研究

图像压缩的基础在于图像数据存在信息的冗余性,而对图像模糊的变换能够增加图像的信息冗余,为此提出在传统图像压缩方法中引入模糊变换环节,以增加图像压缩比。实验结果表明,引入模糊变换后能有效提高图像的压缩比。