基于图像增强的灰度插值算法

针对传统彩色滤波阵列（Color Filter Array，CFA）插值算法在图像识别前一般需要对彩色图像预处理，其中包括把插值后的彩色图像转化为灰度图像、平滑内部和锐化边缘，过程较为繁琐的问题，提出一种新的基于图像增强的灰度插值算法，即在插值过程中锐化图像的边缘并平滑内部，插值结果直接是一幅灰度图像并且保证图像的几何特性不变．实验结果表明此算法的有效性．     

基于几何参数的步态识别研究

针对人体行走时在空间呈现出的不同几何模式，介绍了一种基于几何参数的步态识别方法，利用Gabor滤波器在不同角度上的滤波特性，对步态图像滤波的基础上，通过扫描二值图像提取人体的步态几何特征：两脚间的宽度、两腿与人体垂直中线的夹角以及两腿交叉点的坐标；步态的分类采用改进后的动态时间扭曲（DTW）方法进行动态模板匹配，基于CASIA步态库的测试表明，该方法的分类准确率达90％。实验结果表明，基于几何参数的步态识别，可以有效地区分不同的运动主体。     

基于形态学重建滤波的脑部磁共振图像分割

在阐述形态学基本原理、形态学重建滤波原理和方法的基础上，提出了形态学交变序列重建滤波，并应用于脑部磁共振图像分割。试验结果表明，该方法能有效地滤除无用的信息而保留图像原始形状不变。再应用形态学梯度运算、测地距离和流域变换方法就能准确地分割出脑部磁共振图像的头盖骨和脑膜。     

一种实用的Gabor滤波器组参数设置方法

Gabor滤波器的参数设置是Gabor特征提取过程中的一个重要问题。文中针对现有方法(实验法和优化法)的优缺点，提出一种实用的Gaobr 滤波器组参数设置方法，该方法根据Gabor特征与滤波器方向参数之间具有垂直关系的性质，人为确定方向参数。在每个特定方向，以滤波器的频率带宽参数为指导，基于Fisher准则，进行最佳单Gabor滤波器的设计。确定的滤波器组在性能上是接近最优的，同时算法实现简单，具有较好的实用性和数据相关的特点。在车辆检测和车型识别两类实验中验证了文中方法的有效性和可行性。     

低通平滑滤波对网络流量自相似性质的影响

从Hurst参数的小波估计方法出发,介绍了平滑滤波后的网络基础(低频)流量和原始流量在自相似性质的上表现规律,探讨了低通平滑滤波对流量自相似性质的影响。     

一种红外目标图像的自动分割方法

针对红外成像制导过程中运动目标的分割，提出了一种红外目标图像的自动分割方法，它首先对目标红外图像进行多尺度形态滤波，消除背景和杂波的影响同时增强目标的对比度，然后采用连接相对熵准则确定区分目标和背景的最佳门限，最后对得到的二值图再进行形态滤波，得到精确的目标分割图像。实验结果表明该方法效果良好，便于下一步的目标识别和跟踪。     

不确定时变采样数据系统的鲁棒H∞滤波

研究了一类时变采样不确定系统的鲁棒H∞滤波问题。视参数不确定性为外部扰动，通过构造辅助信号，将不确定时变采样数据系统的鲁棒H∞滤波转化为确定性时变采样数据系统的H∞滤波问题，然后利用离散跳变系统的有界实引理，提出了不确定时变采样数据系统的鲁棒H∞滤波的新定理。滤波器的存在性等价于一组带有限离散跳变的Riccat方程有解性，同时给出了滤波器的参数化设计方法。方法的主要优点是：在鲁棒H∞滤波器存在性定理的证明过程中。通过寻找适当的尺度因子将鲁棒滤波问题转化为等价的确定性滤波问题，没有采用不等式关系。从而避免了同类研究中复杂的证明过程。     

基于多元插值的DD型滤波算法仿真研究

DD型滤波是一种基于Striling多元插值方法,将函数按多项式近似展开的非线性滤波算法.相对于扩展卡尔曼滤波而言,它不需要对非线性函数进行微分运算,具有滤波精度高、数值稳定性好和适用范围广的优点,其运算量却与扩展卡尔曼滤波相当.对DD型滤波算法进行了深入分析,并将该算法应用于状态估计领域.对一多传感器目标跟踪问题进行了仿真计算,仿真结果表明了DD型滤波算法的有效性和实用性.     

基于U-LMS算法的船舶自适应逆控制

自适应逆控制的基本思想就是要用一个来自控制器的信号去驱动对象,而该控制器的传递函数就是参考模型与该对象建模函数的商.按照某一种自适应算法,用对象和指令输入之差的误差信号来调节控制器的参数以使该误差信号的均方差最小.根据IIR算法的快速收敛性,该文设计了基于U-LMS算法的IIR控制器,并把其应用到船舶模型控制上,仿真结果表明这种控制器大大减少了计算量,快速性得到了提高,并且权值的失调较小,对于参考模型的输出具有非常优良的跟踪性能.     

X射线管道焊缝探伤中的视觉同步算法

X射线管道焊缝探伤机器人作业时，要求管外X射线接收器跟随管内X射线发射窗同步旋转。针对此要求，文中研究了一种基于视觉的同步算法。实现同步旋转的难点在于如何实时、准确地检测管内外间的转角差，文中通过对X射线图像进行特征提取检测转角差：先对X射线图像进行形态学滤波，接着用自适应阀值算法对其二值化，然后进行边缘提取，最后通过Hough变换提取特征并获取转角差。文中对机器人作业时拍摄的一组X射线图像进行了试验，结果表明：文中算法从X射线图像中准确检测出了管内外间的转角差，且检测速度超过25帧／秒的实时性要求。文中算法再结合PID等规律控制伺服电机可实现管内外同步旋转。