改进大气散射模型实现的图像去雾算法

传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.     

时空稀疏贝叶斯的多通道降噪方法及在机械故障诊断中的应用

压缩感知利用与稀疏基相独立的观测矩阵将具有稀疏结构的高维度信号投影到低维子空间,对于信号的压缩和降噪有很好的效果,但是稀疏基以及稀疏系数矩阵的获得对于分析的结果有决定性的影响。稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning,SBL)算法能极大地提高信号稀疏分解的精度,提出了一种改进的基于时空稀疏贝叶斯(SpatioTemporal Sparse Bayesian Learning,STSBL)的多通道信号降噪算法。首先给出了多通道压缩感知理论模型,然后通过自适应过完备字典求取信号的稀疏基矩阵,最后提出基于STSBL的多通道理论模型获取多通道稀疏系数矩阵,从而实现多通道机械故障信号的有效降噪以及特征成分的精确重构。分别通过数值仿真实验和实测风力发电机轴承内圈故障信号进行分析,结果表明提出的方法有很好的降噪效果,同时能成功地提取信号的故障特征信息。     

基于hp自适应伪谱法的自主泊车路径规划

针对自主泊车路径规划最优控制问题求解收敛速率慢的问题,提出基于hp自适应高斯伪谱法的自主泊车路径规划方法。首先建立车辆运动学模型,并考虑自主泊车过程中避障约束和边界约束,再以泊车时间最短为性能目标函数,将自主泊车路径规划问题转化为最优控制问题。采用高斯伪谱法对最优控制问题进行离散化处理并采用序列二次规划进行求解,在求解过程中通过动态调整网格区间个数和多项式阶数实现提高求解收敛速率。根据实际场景选取4种工况并进行路径规划仿真,并将3种伪谱法进行对比分析,仿真结果表明hp自适应高斯伪谱法能够提升自主泊车路径规划最优控制问题求解收敛速率,同时该算法可以实现在狭窄泊车位内的泊车路径规划,通过实车试验验证提出的方法获得的自主泊车路径的有效性。     

基于图像处理的输送带煤量动态计量研究

通过监测煤量来对井下输送带进行变频调速可以有效地为矿企节能减耗。利用矿井现有的硬件资源与通信接口，提出一种基于图像处理的输送带调速优化方案：针对图像反光的问题提出一种基于窗口阀值的滤波方法，有效去除噪声的同时保留了边界信息。对边界对比度低和现场光源不稳定的问题，首先利用反光程度不同的模板进行EMD匹配处理，经过腐蚀与膨胀后，采用改良的自适应阀值算法进行分割|使用连续帧间差分法识别一级输送带的运行状态来协调控制能耗。现场运行结果表明，该方案满足带式输送机的变频调速要求，且无需安装额外的硬件装备，具有一定的推广应用价值。     

基于云模型的自适应网络安全通信系统

针对传统安全通信系统采用静态安全策略，从而缺乏可生存性与高效性的问题，提出了一种由系统安全威胁和系统性能双重驱动的白适应网络安全通信模型。使用冗余和多样性技术，该模型能够根据系统当前安全态势以及系统性能状态动态地针对每个会话调整安全策略，具有很强的可生存性和高效性。     

基于模式间混淆关系自适应构建层次化分类器

为了解决层次化分类器的设计难点——子分类器的层属关系及其内部组成的确定,本文首先定义了模式间混淆关系,用于描述不同模式在判决域中的相互作用;进而提出了基于混淆矩阵度量模式间混淆关系的方法。设计并实现了多模式混淆关系分析机MPCRAM,将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合,遵循Fisher准则,自适应地产生层次化分类器结构。大量综合测试证实了该方法有效、实用,可显著提高分类器的识别性能和稳健性。     

"火神"拍瓦装置及其应用

英国卢瑟福·阿普尔顿实验室的科学家和工程师已完成“火神”激光器的升级工作,成为可产生拍瓦功率的光源。装置于2002年中期出光,计划年终首次对外部研究人员开放。 “火神”已能产生100TW光束,为何还要建造拍瓦激光器?据该室中央激光研究室主任HenryHutchinson说,“其原因就是科学的好奇心。物质与如此高强度光的相互作用,对科学和技术应都很有意义。在这样高的光强下会发生什么现象?我们知道一些答案,也可以预言一些现象。但是还有好多问题无法回答。” “这种新光束对于在物理前沿进行研究的科学家是个独特的机会。它是世界上最强的激光器,对英国科学界是个大好机会。”     

一种改进型自适应加权模糊均值滤波算法

针对原有的自适应加权模糊均值AWFM滤波器对局部噪声幅度估计不足的缺点。提出了一种新的改进型自适应加权模糊均值MAWFM滤波算法。该算法采用了一种新的模糊检测方法，可以同时检测各个像素点的正负向噪声幅度，从而能够建立一种新的自适应的模糊信号空间，以适应噪声在各个图像局部的变化。实验结果表明，MAWFM滤波器比以前的AWFM滤波器及传统的中值滤波器均有较优越的性能。