一种图象中基元检测的新方法

在模式识别和机器视觉中，常常需要进行图象中的基元检测。本文以圆的检测为例提出了一种利用遗传算法进行基元检测的方法。实验结果表明，本文方法与通常的模板匹配和Ｈｏｕｇｈ变换相比速度大大提高。     

一种图象中基元检测的新方法

在模式识别和机器视觉中,常常需要进行图象中的基元检测。本文以圆的检测为例提出了一种利用遗传算法进行基元检测的方法。实验结果表明,本文方法与通常的模板匹配和Hough变换相比速度大大提高。     

一种复合多基地雷达密集多目标检测的新方法

密集多目标探测是当前雷达技术领域面临的前沿课题和紧迫任务。该文提出了一种T/R-R2复合多基地雷达信号融合方法,建立了单基地雷达接收机和多基地雷达接收机的目标回波信号模型,针对3维空间,基于距离信息提出了复合多基地雷达信号融合模型,采用最大似然法对密集多目标进行检测,分析了信噪比、目标数量、目标起伏、检测门限以及复合多基地雷达几何配置对检测性能的影响。蒙特卡洛仿真结果表明该文方法对密集多目标的检测是有效的。Swerling II型目标为本文推导的假设条件,但在Swerling 0和IV型目标起伏条件下该文的检测算法仍然有效。     

一种图像融合的新方法

在众多图像融合算法中,不存在完美的算法,每一种算法都具有优点和不足。本文针对这一问题提出一种新的图像融合方法,即图像二次融合,通过对两种算法的融合结果再进行一次简单的像素选择得到最终融合图像。图像二次融合可以综合算法的优点,弥补之间的不足,获得更好的融合效果。实验表明,该方法获得的融合结果优于单一算法。     

一种亚像素圆检测的新算法

提出了一种在计算机视觉检测中用于亚像素圆检测的快速新算法,该方法算法把计算机图形学中的对圆形的生成算法理论引入到视觉检测中,避免了由于亚像素检卿检测带来的计算量大,速度慢的问题。实验表明,该检测方法不仅速度快,精度高,而且抗噪能力强。     

一种从SAR海洋图像中检测舰船航迹的算法

分析了合成孔径雷达 (SAR)图像中舰船航迹的特性和斑点噪声模型及其局部统计特性 ,在此基础上 ,提出了一种结合小波多分辨率分析、自适应阈值选择、边缘检测算子和Radon变换进行斑点噪声抑制和航迹检测的算法。数据处理的结果表明 ,该方法较直接对SAR图像应用Radon变换更有效、准确地检测到SAR图像中的舰船航迹     

一种基于笛卡尔圆定理的圆分形超宽带天线

提出了一种以微带线馈电方式的圆分形超宽带单极天线。天线依据笛卡尔圆定理,由圆分形结构辐射贴片与矩形接地面构成,在介电常数为4.4,厚度为1.6 mm的玻璃纤维基板(FR4)上进行设计。天线量测结果显示在返回损耗小于-10 d B时,天线的频带宽度范围为3.02~11.3 GHz,阻抗带宽为115.6%。在工作频带内实测4.5 GHz与10.0 GHz辐射方向图,在x-z平面具有良好的全向辐射特性,在y-z平面则呈现方向性。在3.1~10.6 GHz频带内量测出的增益值振幅范围落在4.31~6.13 d Bi。可以广泛应用于商业超宽带无线通信系统与医学影像领域中。     

一种改进的梯度方向角的圆检测方法

介绍了一种改进的基于梯度方向角圆检测的方法。解决了鉴别阶段随机引入第三点造成的大量无效积累．致使运算复杂的问题。首先采用分层预处理减少参与鉴别阶段的点,然后在鉴别过程中采用新方法,无需引入第三点,利用两点若为圆直径两端点,那么两点确定的线段中点即为圆心,线段长度即为直径。以圆心为基点间隔一定角度扫描,通过线段端点与待鉴...     

基于随机Hough变换的圆检测改进算法

介绍了一种基于随机Hough变换的圆检测的改进算法。本文解决了随机Hough变换检测圆中参数单元无效累积的问题，首先构造边缘点集的数据空间，采用搜索的方法将各连续曲线的边缘点顺序存储。然后从中选取最小点集，利用圆的性质求得圆参数，该算法计算量较小，并且避免了解方程组运算带来的误差。     

检测MLC缺陷的一种新方法

用热刺激电流法(简称TSC法)直接检测MLC中的微细缺陷,即试样(如钛酸钡基和铌镁酸铅基MLC)分别经过水、甲醛和甲醇处理,根据液体处理前后样品的TSC谱的变化特征来判断样品中有无缺陷。大量的实验证实了用TSC法来检测MLC中的裂缝、分层和开口气孔等缺陷是行之有效的。     

利用Shannon熵参数的极化干涉SAR图像非监督分类

 本文利用Shannon熵参数,提出了一种极化干涉SAR图像非监督分类方法.Shannon熵是度量雷达照射媒质无序程度的物理量,它可表示成散射强度部分熵、极化部分熵以及干涉部分熵之和.本文利用Shannon熵分解出的干涉项参数结合Wishart最大似然聚类将SAR图像分成初始若干类,结合Shannon熵中散射强度项及极化散射项参数对初始类进行细分,再用层次聚类方法将这些类合并到需要的类数.运用Oberpfafenhoffen地区的PolInSAR数据进行分类,并与L.Ferro-Fmail提出的极化干涉分类方法的结果进行比较,实验结果证明了本文方法的有效性.     

层次聚类算法的实时图像边缘检测及FPGA实现

Sobel、Roberts 算子是基于微分得出的,由于模板和阈值固定,因此缺乏自适应性。将采集到的实时灰度图像先进行中值滤波,使用分裂聚类算法对实时灰度图像梯度值进行第1次聚类,然后对第1次分裂聚类的结果进行凝聚聚类,再进行第2次的分裂聚类,最后对第2次聚类的结果进行自适应阈值判断得出图像边缘,并在FPGA上实现。实验结果表明,采用层次聚类算法检测出的边缘更加精细,抑制噪声能力更强。     

一种新的单基准站钟差估计方法

基准站钟差是卫星定位系统定位误差的重要来源。为了准确校正基准站钟差以提高定位精度,提出一种基于三参数时钟模型、Singer运动目标模型和Kalman模型的基准站钟差估计算法。实验采用NOVATEL高精度接收机接收卫星的GPS实时数据以提高实验的可靠性。基于Matlab平台对钟差参数、定位坐标和定位误差进行仿真计算,结果证明其能有效提高GPS定位精度。     

一种单幅图像去雾方法

针对雾天图像时比度差、能见度降低的特点,提出了一种局部尘雾消除方法--LDOS.首先引入暗原色统计先验,说明有雾图像暗通道和其尘雾浓度图之间的近似关系.然后,针对以往的尘雾浓度估计方法存在估计结果粗糙、修正方法复杂、不易实现等问题,给出了一种新颖而有效的估计方法--中值滤波.该方法既能平滑尘雾浓度图,又能很好地保留场景...     

一种优化的FCM图像分割方法

结合粗糙集理论,利用像素邻域的空间信息,对图像色彩的分布进行了量化表示,并据此提出一种基于量化粗糙信息的改进图像分割方法,该方法使用局部量化粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数,实现图像的初步分割,并针对初步分割后的小区域和相似区域,进行色彩区域的合并操作,来对分割结果进行优化。实验结果表明,相对于传统的模糊C-均值(FCM)聚类分割算法,提出的方法降低了时间复杂度,且具有良好的分割效果。     

基于融合技术的单幅红外图像增强方法

为更有效的提升红外图像的整体视觉效果并凸显其中的场景细节,提出了一个基于融合技术的单幅红外图像增强方法。首先, 利用现有图像增强方法构建多个富含不同有效分量的融合源。然后,以构建融合权重图的方式对融合源中的分量进行逐像素识别。最后,基于图像拉普拉斯金字塔模型,以分层融合的形式合成出增强后的图像。主观及客观对比实验结果证明了本方法具有良好的鲁棒性,及在视觉效果增强、有效信息增益方面的优势。     

属性约简的一种新计算方法

属性核的确定和属性约简是粗糙集理论研究的两个重要问题。目前的计算方法基本上是通过差别矩阵先求出属性核．然后在属性核的基础上再求出属性约简的。而这种方法具有较高的复杂度。因此在定义了相容样本集．证明了相对正域和相容样本集之间的等价性的基础上，提出属性约筒的一种高效方法。     

一种新的DOA估计方法

用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵,该矩阵符合最小模（Min-Norm）算法的结构,从而可进行DOA估计。仿真结果表明,该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法。     

一种图像信息隐藏盲检测算法

论文提出了一种通用的图像信息隐藏盲检测算法。该算法从空间域和变换域提取图片的特征值,并将它们结合起来作为特征向量以判断图片是否含有隐藏信息,其中,空间域特征值是图片的梯度能量,小波域特征值是图片小波子带系数及其线性预测误差的特征函数的高阶统计量。实验显示该算法可以可靠地检测出含隐藏信息的图片。     

一种还原图像的新方法

针对常用的用离散傅里叶逆变换把图像的频谱还原出图像的计算机图像处理时,离散傅里叶逆变换又要调用离散傅里叶变换的问题,提出了一种还原图像的新方法,称为“二次傅里叶变换”法。该方法用了两次离散傅里叶变换和频谱的原点向中心移动,该方法和常用的方法相比速度会更快些。并且通过计算机图像处理进行验证,验证结果表明该方法是完全可行的。