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.      

基于邻接表的分水岭变换快速区域合并算法

针对图像分水岭变换存在的过分割问题,提出了一种快速区域合并算法.该算法先对梯度图像进行Lee滤波以降低分水岭变换的过分割程度,在传统分水岭变换初步分割的基础上,利用区域邻接图(RAG, Region Adjacency Graph)的邻接表数据结构描述过分割区域之间的关系,采用分级阈值合并的方式完成区域合并,以降低合并计算的复杂度.合并过程中,将基于区域相对边界强度和边界长度的相似度度量准则与传统的区域灰度均值差异度准则相结合,构成新的区域可合并度综合评价函数,以保证区域合并准确可靠.实验结果表明,与传统的分水岭变换区域合并算法相比,该算法有效地提高了区域合并的准确性,并大幅提升了运算速度.      

基于肤色分割、模板匹配与几何规则确认的人脸检测

提出一种以动态视频流彩色图像为研究对象,基于肤色分割、模板匹配与几何规则确认的人脸检测方法。实验结果表明,提出的算法具有较高的检测正确率和自适应能力,同时具有快速的检测速度。     

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%。      

基于自适应二阶终端滑模的SRM直接转矩控制

传统的直接转矩控制（DTC）可以在一定程度上减小开关磁阻电机（SRM）的转矩脉动,但是在换相区的转矩脉动抑制效果较差,并且传统的PI控制存在超调量大、鲁棒性差、抗负载扰动能力有限的缺点。因此,设计了基于负载转矩变化率自适应估计的二阶终端滑模转速控制器,在有限时间内使得系统状态迅速收敛到平衡点,实现无需已知扰动上界快速输出给定转矩。此外,对传统的扇区规则进行改进以优化电压矢量的选取,减少由于换相产生的转矩脉动。仿真和实验结果表明:改进后的DTC系统拥有良好的调速控制性能,抗干扰能力强,鲁棒性好,能进一步减少转矩脉动。      

汉字字元构成分析

本文以汉字演变的轨迹为依据,对汉字的字元构成进行了一些分析,讨论了古汉字与现代汉字中字元的关系以及字元的产生、字元的变异、字元的信息量度量,从而对现代汉字字元的切取、归并等提出了自己的看法。基于这些看法,作者选取了近400个字元对《新华字典)(1981年版)上的近一万个汉字的字元组字频率及字元组成的结构类型作了统计,为汉字识别等技术的研究提供了有益的依据。     

基于小波变换的阈值去噪技术研究

小波变换是一种新的时频联合分析方法,它在时域和频域都具有良好的局部化特性和多分辨率分析特性,能满足各种去噪要求,如低通、高通、随机噪声的去除,在信号去噪中小波变换得到了广泛的应用。本文阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理,对阈值函数的选取以及阈值的确定等关键问题进行讨论。仿真实验结果表明,文章所采用的方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。