基于Contourlet变换的焊缝X射线图像增强

为了改善X射线成像对比度低、背景噪声明显、被测工件细节不易显示等缺点.针对X射线图像的特点及常规增强方法的不足,应用一种基于Contourlet变换的增强算法,对X射线图像进行图像增强,提高了原图像的对比度和像质,达到了细节区域的最佳视觉效果.实验结果表明,该算法与直方图均衡和小波域图像增强方法相比,有效的增强了对比度、抑制了背景噪声.该算法对X射线图像增强后,图像所达到的射线检测标准比前两种算法高.     

基于Retinex可变框架的X射线图像增强方法研究

应用改进的Retinex可变框架模型增强算法,对X射线图像进行图像增强,提高了原图像的对比度和像质,达到了细节区域的最佳视觉效果.理论分析和实验结果表明,该算法与同态滤波、直方图均衡化等算法相比,有效地增强了对比度、抑制了背景噪声.该算法对X射线图像增强后,图像所达到的射线检测标准比前两种算法要高.     

X射线安检图像中直线段特征提取方法

<正>针对薄片型物体在X射线安检图像中呈现的噪声大、边缘弱特点，提出一种X射线安检图像中直线段特征提取方法。首先，利用基于图像局部熵的各向异性扩散滤波方法对X射线安检图像进行滤波处理，在降噪的同时还可以很好保持图像中的弱边缘，然后，设计一种图像边缘单像素细化准则和一种曲线跟踪方法，最后，利用Douglas-Peucker算法提取直线段特征。实验结果表明，与其他直线段特征提取方法相比，本文提出的方法不仅可以显著减少直线段断裂问题，而且能够有效保留直线段间的交点，为后续薄片型物体的分割和识别奠定了基础，具有一定的实用价值。     

基于Bag of Features算法的车辆图像识别研究

将Bag of Features算法引入汽车图像识别领域中,并提出了将DoG(Difference of Gaussian)特征提取算法和PICA分类算法结合在一起实现车辆和背景图像分类.首先用DoG特征提取算法提取图像特征.用这些特征聚类产生码书并对图像进行柱状图描述,最后设计PLSA分类器对车辆图像和背景图像进行分类.实验对比了该算法与Tamura纹理特征算法和Gabor纹理特征算法在车辆图像识别中的效果.结果表明本文算法分类正确率优于另外两种方法.     

SMT焊点X-Ray检测系统的设计

利用Visual C++ 6.0编程软件设计了一个X射线检测机图像检测系统.用腐蚀算法和中值滤波法滤掉X射线图像中的大量噪声,编制了对焊点出现桥接和漏焊等情况的分析软件,实时显示和放大焊点检测图像,并可报警.     

基于MSR和融合理论的X射线安检图像增强算法

针对X射线安检图像噪声大、对比度低和边缘不清晰等问题,提出一种结合多尺度Retinex算法(Multi-Scale Ret-inex,MSR)算法和图像灰度最大值融合的双重能量X射线图像增强算法.首先,应用MSR算法对高能和低能X射线图像进行处理得到初步增强结果,然后采用空域灰度值最大融合算法融合经过MSR算法初步增强后的高能和低能X射线图像从而得到最终增强X射线图像.实验结果表明该算法能更有效地提高双重能量X射线图像的对比度,显著改善图像质量.     

动态背景下运动车辆的检测与跟踪研究

为实现对车载设备视频图像中车辆的识别和跟踪,针对图像中的运动目标和动态背景,提出了一种基于特征学习的目标检测和超像素跟踪算法.该算法首先对训练图像进行HOG特征提取,并利用AdaBoost算法得到强分类器.利用强分类器对采集的图像进行车辆检测,从而确定搜索区域.结合对搜索区域的超像素分割结果,采用均值漂移聚类算法实现车辆识别与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地实现视频序列中的车辆识别,提高了目标跟踪的实时性.     

基于Prewitt 算子的自适应弱小目标检测

针对工业现场中复杂背景下镁熔液弱小目标实时检测的难题,从图像识别的角度提出了基于Prewitt算子的自适应背景预测算法。该算法首先使用Prewitt算子对原始图像进行处理从而计算出图像最大灰度差,其次根据最大灰度差与每个像素点的灰度差的差异选择背景预测模型进行处理得到背景预测图像,然后用原始图像减去背景预测图像得到残差图像,接着对残差图像作帧差运算以及阈值分割运算得到二值图像,最后使用形态学运算获取最终的目标,并将该算法与最小一乘法的检测性能进行对比。Matlab仿真结果表明,该算法不仅可检测到弱小目标,并且检测到的目标点面积增大了60%,检测时间减少了96.92%,为图像处理技术应用于工业现场实时检测镁熔液中弱小目标奠定了基础。     

基于最小误差算法的BGA图像分割

针对BGA封装元器件焊点的空洞缺陷难以用常规方法检测的问题,本文利用数字图像处理理论中的图像分割技术对基于X射线所采集的图像检测BGA元器件焊点在PCB板上所存在的空洞缺陷。针对一些经典分割算法的优缺点,本文提出一种首先将X射线图像根据其灰度特征,投影到不同的小区域然后在不同的小区域内使用最小误差算法相结合的方法,实现了焊点图像的分割检测,并给出了相关实验结果。实验结果表明本文的方法在分割检测BGA图像的空洞缺陷上是有效的。     

一种面向机载SAR图像的目标检测算法

无人机合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像在目标检测过程中存在噪点丰富、成像相对模糊等特点,容易造成目标初检测虚警较多。特征提取和虚警去除是实现SAR图像目标准确检测的重要途径。针对目标特征提取及虚警去除,提出了一种面向机载SAR图像的目标检测算法。该算法首先进行目标初检测,再基于特征,使用球面构造神经网络模型去除虚警,实现目标的精确检测。最后,基于实拍遥感SAR影像验证了算法的有效性。     

利用训练帧进行OFDM系统同步的新算法

本文主要讨论了OFDM系统的定时和频率偏差估计算法,针对现有的ML（最大似然）算法定量不够精确,频偏估计范围过小的缺点,提出了一种新算法,该算法利用OFDM训练帧进行定时估计和频偏捕获,结合ML算法进行频率估计,仿真结果说明,新算法克服了ML算法的缺点,能精确定时并进行较大范围的频偏估计。     

分布式MIMO-OFDM系统帧同步性能分析

多入多出-正交频分复用(MIMO-OFDM)技术是下一代宽带无线通信系统的核心技术之一,它对定时同步(包含帧同步和符号同步)性能非常敏感,而分布式天线系统是未来通信系统的开放式架构,这种架构使得帧同步的实现更加困难,且算法更加复杂,因此,急需提出性能分析方法来指导帧同步算法的设计.本文为分布式MIMO-OFDM系统的帧同步提出了一种准确的性能分析方法,从帧同步度量函数的统计特征出发,将信号在主信号方向角上进行正交分解,提出了高斯性能分析方法,利用正态分布的3σ原则,推导出了正确帧同步概率的求解方法.最后将提出的性能分析方法应用到不同发射天线数目以及目前已经提出的几种算法进行分析和对比,验证了该方法的准确性和有效性.     

一种基于FPGA的文字识别系统

根据目前文字识别系统的特点,提出了一种用FPGA实现文字识别系统的方案。该方案主要是利用FPGA对文字识别中识别率较高的改进的轮廓方向角方向分解的方法进行特征提取和文字识别,在进行方向分解时,直接利用水平方向分量和垂直方向分量的比值来代替原来改进的轮廓方向角中的求正切运算。通过实验发现,与传统的用软件实现的方案比较,该方案更能适合便携式文字识别设备,在保持较高的识别准确度的同时,大大提高了文字识别的处理速度。     

一种基于删余改进的码相差前馈估计方法

针对低载噪比下突发直扩信号扩频码相位估计问题,通过分析扩频码自相关函数Hilbert变换后特性,基于现有前馈估计方法,采用删余的思想改进得出了一种性能更优的前馈估计算法。仿真表明,与现有的几种前馈估计方法相比,本文算法码相差估计误差低于现有几种算法,可以有效提高低载噪比下码相差估计性能。     

基于灰色预测容错时钟同步算法

针对分布式实时系统中无主式时钟同步存在时钟拜占庭故障和节点通信链路丢失故障的问题,文中提出一种基于灰色预测容错时钟同步算法。该算法基于广播式通信网络LL模型,使用GM(1,1)的灰色预测方法对前轮次的校正偏差值进行分析,从而预测出该节点在故障伦次中的校正偏差值,再通过计算得到修正值。实验结果表明,文中提出的灰色预测算法能够容忍拜占庭故障,同时可克服节点通信链路丢失故障带来的问题,提升了FTA算法的普适性。通过数据对比分析结果表明,该算法的时钟同步精密度相比于原始算法提高了24.3%;相较于其他算法,文中算法在复杂度上也有一定的优势。     

抗仿射变换的扩频图像水印算法

稳健性是数字水印算法的重要性能指标之一.本文提出了一个抗仿射变换攻击的图像水印盲检测算法.该算法从影响水印稳健性的因素-嵌入策略、水印结构和水印检测的同步三个方面(特别是水印检测同步)来提高水印的稳健性.有意义的水印经过直接序列扩频调制后与一个训练序列一起嵌入于图像DWT域的低频子带.在图像DFT域的中频我们嵌入一个匹配模板.检测时,先检测匹配模板,得到图像所受几何攻击的参数并作几何校正,然后在DWT域根据训练序列作平移同步后检测水印信息.应用所提出的算法,我们把一个由44个字符构成的水印(264 bits)嵌入到一幅512×512×8的图像中,实验结果表明所提出算法在隐藏数据量、对抗常规信号处理和线性几何变换的稳健性方面大大优于已报道的算法.     

OFDM数字接收机的符号定时同步算法研究与仿真

同步技术是OFDM的关键技术之一,同步实现方案优劣对OFDM性能有举足轻重的影响,而符号的时间同步偏差则会导致码间干扰(ISI).OFDM系统的符号定时同步又可以分为粗估计和细估计两个阶段.主要对基于循环前缀的符号同步粗估计及基于频域导频符号细估计算法进行了深入的研究及仿真分析.     

Full frequency-phase synchronization for physical-layer distributed clocks

In wireless networks,the majority of cooperative communications rely on the high-accuracy timing synchronization among isolated nodes.However,most presented physical-layer distributed synchronization a...     

Performance evaluation of a new BPSK-OFDM timing estimation algorithm

Previously, the timing estimation in OFDM system employs cyclic prefix has been presented with the assumption of independent identified distributed OFDM symbol. The information used to find the symbol synchronization depends on the length of cyclic prefix. Actually, the data in the BPSK-OFDM modulated symbol, transferred by inverse fast Fourier transform, is with a complex symmetry character. With this character, more information from the whole OFDM symbol could be provided for the symbol timing. In this paper, the proposed algorithm uses the autocorrelation of the received signal to obtain the symbol timing. The simulation of Beek’s algorithm and the proposed scheme are presented. The performances of these algorithms are evaluated based on the missing symbol probability and the estimator mean square error. The simulation results show that the proposed algorithm is suitable to achieve a better symbol synchronization.     

非理想同步下BCH码盲识别的改进算法

为实现信道差错概率未知和非理想同步条件下BCH码的盲识别,本文提出了一种改进的盲识别算法。首先,结合调制方式和信噪比估计算法估计出信道差错概率;然后,根据该信道差错概率推导出一个最佳判决界,以判断测试域指数下某个最小多项式是否为生成多项式的因式,完成码长的识别;最后,比较各测试同步偏差下全部行多项式中被最小多项式整除的个数识别出实际同步偏差,并找到满足判决界的全部最小多项式完成生成多项式的识别。仿真结果表明,在信道差错概率未知和非理想同步条件下,本文算法能够有效的完成对BCH码的识别,且识别性能优于已有算法。