基于串行支持向量分类器的模拟电路故障诊断

介绍了支持向量机的基本原理,提出一种新型支持向量多类分类器,其中多个二类分类器组成串行结构,每个二类分类器均带有非线性主元素分析特征提取器.描述了其训练与分类算法,并将其应用于非线性电路的部件级诊断.和传统BP网和RBF网分类器相比,支持向量方法在分类准确率上表现出明显的优势,其中串行支持向量多类分类器无论在训练和分类速度方面,还是在诊断准确率方面,都要优于传统并行结构的多类分类器.      

虚拟现实中的增强虚境技术

增强虚境技术在基于图形的建模与绘制(GBMR)框架下利用基于图像的建模与绘制(IBMR)方法描述复杂对象及加速场景绘制,可以解决虚拟现实研究中逼真绘制与实时显示间的矛盾.将国内外增强虚境方面的最新研究成果按融入合成场景中图像对象包含几何信息的比例划分成3大类,分别是在合成场景中融入纯图像对象、融入部分几何信息的图像对象及利用IBMR方法加速场景绘制,介绍了3类工作中新的研究成果,分析了这些成果的基本原理、方法、过程和优缺点,提出了该领域技术发展面临的5大问题及可能的解决方法．      

基于脊波变换的一种红外图像增强技术

在研究红外图像特性的基础上,提出了一种基于多尺度脊波变换的红外图像增强方法。脊波变换特别适合于具有直线或超平面奇异性的高维信号的描述,在导引头红外图像处理中使用脊波变换来检测图像的边缘和跟踪是一种有效的方法,而且具有较高的逼近准确度。首先,利用脊波变换技术对红外图像进行处理。然后,对脊波变换系数进行增强。最后用脊波逆变换对红外图像重构。结果表明,该方法对导引头的红外自动目标识别是快速和有效的。     

深空光学敏感器“拖尾图像”的处理方法研究

主要研究深空探测巡航段的光学敏感器拖尾图像的处理方法,通过导航信息预测得到系列特征运动轨迹点,对预测点进行修正并进行特征模板的提取和归一化处理,然后进行交互相关,给出多个轨迹线上匹配的对应点位置,计算偏移量,对轨迹点进行修正,更新模板进行相关,再次迭代,直到结果收敛．最后对多个点的位置进行加权平均,得到准确的相对角矩信息,用于星图识别提供小行星指向信息,文中给出了图像处理的仿真结果．     

用综合判别相关识别进行末制导

论述了综合判别函数 (SDF)的基本理论和光学实现途径 ,提出了一种基于综合判别相关器的导弹末制导系统。该系统具有光学系统运算速度快 ,对畸变目标识别能力高等优点 ,在导弹原有惯性制导系统上进行改进 ,成本低。分析和实验结果表明 ,这种基于综合判别相关器的导弹末制导系统具有并行处理速度快、识别率高的优点 ,有广阔的应用前景     

一种基于分类DCT的SAR图像压缩算法

提出了一种基于分类 DCT的 SAR图像压缩编码算法 ,该算法在国际静止图像压缩标准 JPEG基础上 ,将图像划分为平坦区域和波动区域 ,依据人的视觉生理特点 ,对不同区域采用不同的量化编码方式 ,结果 ,既可以获得较高的压缩比 ,同时也可保证良好的视觉效果。实验结果验证了算法的有效性     

CBERS-1卫星02星图像数据质量评价

CBERS - 1卫星 0 1星发射升空投入运行以来 ,已在中巴两国国民经济建设众多领域中发挥出重要作用。 2 0 0 3年 10月 2 1日成功发射的CBERS - 1卫星 0 2星旨在接替已超期服役两年的 0 1星。文章对比分析了由中国资源卫星应用中心提供的CBERS - 1卫星 0 1星与 0 2星的CCD图像数据 ,并从图像工程角度进行定量评价。研究结果表明 ,0 2星在图像质量方面比 0 1星有较大提高 ,将能继续更好地为中巴两国国民经济建设服务     

一种红外点目标图像高保真压缩方法

针对红外点目标图像的特点,融合目标检测与无损-近无损压缩技术,提出了一种目标-背景分类的高保真压缩方法。将红外图像分成若干子块,对每个子块进行基于"最大中值滤波"背景抑制算法的点目标检测,根据检测结果将图像子块分为包含疑似目标的目标子块和不含目标的背景子块,对目标子块图像无损压缩,对背景图像子块近无损压缩,从而提高红外遥感图像压缩比,降低数据传输量,减轻数据传输压力。实验结果表明:所提的方法与传统全图无损压缩方法相比,能在不损失点目标信息的高保真压缩前提下,使图像压缩比提高40%以上。该方法对星上实时处理系统、红外探测跟踪系统的设计具有一定的理论和工程应用价值。     

基于小波变换的高超声速边界层动态图像分析

利用小波变换技术,研究高超声速下动态尖锥周期俯仰摆动的边界层转捩图像。通过基于二维小波变换的图像消噪和图像增强算法,优化动态实验图像,根据小波变换图像的奇异性提取沿时间历程变化的尖锥边界线和边界层图像,得到尖锥的俯仰摆动周期和迎角变化范围。结果显示边界层厚度的变化周期与尖锥的俯仰摆动周期存在相位差,随着迎角增大,背风面转捩点向尖锥前缘移动。实验结果表明,基于小波变换的图像处理技术不仅能够作为高超声速尖锥实验流动显示进行定性观察,还可以实现对高超声速边界层转捩实验的精确观测和定量分析,成为一种重要的量化和自动化的实验技术和分析手段。     

人工神经网络在目标识别和分类中的应用

首先分析了人工神经网络在目标识别和分类中的应用及其局限性,然后分析了人工神经网络与模糊理论、证据理论、贝叶斯决策理论相结合在目标识别和分类中一般方法和优点。