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91.
基于非线性直方图变换的对比度畸变图像校正 总被引:1,自引:1,他引:0
在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。 相似文献
92.
燃料电池因其高效、无污染、噪声小等特点,被认为是未来最具有潜力的无人机(UAV)用动力源,燃料电池阴极供气系统的控制技术是决定燃料电池系统性能和可靠性的关键。针对无人机用质子交换膜燃料电池(PEMFC)阴极供气系统,首先,考虑外界温度、压力、空气密度以及雷诺数等随高度变化的参数,建立了跨高度离心空压机模型并分析了其在不同高度下的工作特性,基于无刷直流电机反电势特征构建了高速空压机驱动电机模型。其次,通过计算燃料电池阴极氧气和氮气的动态分压获取了PEMFC电堆输出电压。设计了基于分数阶PIλDμ的过氧比和阴极气压控制方法,驱动电机采用有限集模型预测控制(MPC)实现快速的转矩响应,仿真结果表明设计的控制器可在无人机跨高度运行条件下实现过氧比的快速调节,同时维持阴极气压稳定,满足燃料电池阴极供气需求。 相似文献
93.
表面热流的可辨识性分析可用于飞行器防热层内温度测量精度和测温点位置的确定,在工程上有较强的实用意义。从无量纲分析和仿真辨识出发,根据防热层材料热物性系数、测点位置、表面热流的频域特性等参数对表面热流辨识结果的影响规律,总结出了表面热流辨识问题的相似参数:基于表面热流频率参数的傅立叶数。此后,以这一傅立叶数为判据,针对不同测量误差值的情况初步建立起了表面热流可辨识性的准则和分析方法。 相似文献
94.
基于快速傅里叶变换(FFT)方法,对系统的输入和输出信号进行快速傅里叶变换,对含有高次谐波的输出信号进行滤波,得到期望主频率的傅里叶频谱,然后进行傅里叶反变换,求得在各主频率下的幅值和相位.利用MATLAB中的非线性最小二乘拟配方法得到含有非线性环节的飞机纵向飞行控制系统的频域等效线性模型.这种方法也为含有非线性环节的飞机纵向飞行控制系统的飞行品质评估提供了一种可行的方法. 相似文献
95.
96.
对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷.给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25.2229dB、27.708dB.与含噪图像相比分别增加了7.7253dB和7.739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。 相似文献
97.
采用神经网络方法对翼型表面的积冰进行了预测研究.建立了一种型面曲线坐标系,通过坐标变换将积冰外形转化为几何曲线.利用傅立叶级数对此曲线进行拟合,实现积冰外形的参数化.以结冰条件作为输人,冰形参数作为输出构建神经网络,对NACA 0012翼型表面的积冰进行预测.通过将预测结果与实验结果以及数值模拟结果进行对比,说明所提出... 相似文献
98.
99.
随着综合化航空电子技术的发展,众多的航空电子设备被开发出来,如何使用一个统一的、开放的显示通信接口变得尤为重要。ARINC661作为一个标准,对座舱显示系统和用户应用系统进行了定义并规范化,对模块化的航空电子系统的开发具有重要的意义。基于ARINC661规范,分析研究了开放式CDS(Cockpit Display System)结构,对开放式CDS系统中的窗体部件串行化、ARINC661指令层实现、坐标系统与部件渲染等关键技术进行了研究,并通过模拟的座舱显示系统进行了实验验证,证明研究所取得的成果是可行的。 相似文献
100.
针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接. 相似文献