基于冗余Contourlet变换的图像相关法去噪

Contourlet变换是多尺度几何分析中十分重要的一种方法,可以实现灵活的多分辨、局部、多方向图像表示,但是由于不具有平移不变性,在图像去噪中易产生伪吉布斯现象,这里应用冗余Contourlet变换,具有平移不变性,且能有效表示图像几何纹理信息。在去噪应用中考虑分解系数的层间信息,将BivaShrink方法推广到冗余Contourlet变换中。实验结果表明,本文方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),同时有效保存了图像纹理信息,视觉效果更好。     

基于EZW的水下作战环境应用产品压缩研究

如何有效利用海军数据链系统传输战术水声环境产品是海军作战环境保障的关键问题之一.然而,战术水声环境数据具有较强的时空变化性,其数据量相对来说较为庞大,且在实际作战环境中,传输信道存在着各种干扰,特别是在海洋战场环境中,通信传输条件较差,传输时间紧迫,致使图像信息的传输容易受到外部因素的非正常干扰甚至中断,从而影响用户端对图像信息的接收.因此.寻求一种不依赖于通信时间和其它外部情况限制町随时结束编码实现数据压缩与渐进传输的编码方法是作战环境信息处理的一项必不可少的工作.运用目前较为先进的嵌入式小波零树编码算法对战术水声环境数据进行压缩,取得了较好的压缩效果,并在此基础上实现了图像的渐进传输,能够较好的适应复杂海洋战场的需求.     

基于小波变换的含噪人耳图像边缘检测

为了取得含噪人耳图像的理想边缘轮廓,以实现人耳识别技术的进一步应用,对小波变换边缘检测方法进行了研究,分析了噪声消除与小波变换尺度之间的关系,详细论述了模局部极大值提取边缘的原理.针对含噪人耳图像的特殊性,阐述了一般去噪和边缘检测方法的不足,并针对这些不足提出了改进方法,首先利用样条小波多尺度分解后,相邻尺度小波系数相乘得到尺度积,然后进一步求得尺度积的模和相角,通过自适应阈值去噪提取图像边缘,取得了较好效果.     

H.264解码中反变换的硬件实现及仿真

新一代视频编码标准H．264为了提高编码效率而采用了一系列新技术,而新技术的使用也极大增加了算法的复杂度。针对目前视频解码时采用软件方法对CPU资源占有率过高的问题,提出了一种用硬件＋微代码的方式实现解码中整数IDCT变换的设计方案。对设计结果,进行了功能和时序的仿真,证明了设计方案的正确性及可行性。在硬件主频大于150MHz时,完全可以对视频进行实时解码。从而提供了一套可供参考的对视频解码算法进行优化及仿真验证的方法。     

梯度估计在眼睛特征提取中的应用

眼睛特征的提取在表情分析、人脸合成和人脸识别等应用中起着非常重要的作用.目前广泛使用的眼睛特征提取算法是基于模板匹配的算法和基于特征点的算法.然而基于模板匹配的算法通常需要进行多个参数的选择,而且匹配过程非常耗时;特征点的算法则存在准确度较低的问题.针对以上问题提出了一种基于梯度信息提取虹膜中心、虹膜外轮廓和眼睛角点等眼睛特征的算法,算法用改进霍夫变换提取虹膜中心和外轮廓.在获得虹膜中心点后,参照中心位置选择眼睛角点候选区域并对其梯度进行分析.依据角点附近梯度分布与其它区域梯度分布不同的性质定位角点.仿真结果表明提出的算法能有效的提取眼睛特征,在测试数据上得到了比其它算法更高的准确率和更快的速度.     

基于FPGA硬件实现的谐波检测方法

针对现有系统对谐波检测实时性差和精度低的问题,介绍一种基于傅立叶变换和FPGA硬件实现的谐波检测方法.分析了谐波检测中影响测量精度的关键因素,采用数字锁相环来同步被测信号,以减小由非同步采样所产生的误差.基-4FFT 处理器的硬件设计采用全并行的乘法运算单元结构和并行的存储分配方法,最大限度地提高谐波检测的速度.数字锁相环和基-4 FFT 算法用VHDL语言设计实现,并用MAX plus Ⅱ软件进行仿真,仿真结果表明,所设计的数字锁相环可以很好地跟踪被测信号,在180ms时,误差仅为0.01Hz,很好地消除了非同步采样所引起的测量误差;采用所设计的基-4FFT运算器对给定的谐波数据进行运算,得到的谐波幅值和相位误差小于0.05%,运算时间仅为8μs.     

一种改进的宽带双曲调频信号检测方法

动物回声定位所用超声波具有双曲调频的形式,充分利用此信号的特性可以提高水下信号处理系统的目标检测性能.利用宽带舣曲调频信号自小波变换域的特性,针对直线形式的回波小波峰脊,将宽带目标回波检测问题转化为小波变换二维平面上的直线检测问题.提出了一种改进的基于小波-Radon变换的宽带仿生信号检测方法及其简化算法,并进行了仿真验证,结果表明检测器性能优于完成匹配滤波的宽带小波检测器,充分利用了宽带仿生信号的特性,同时印证了选择宽带双曲调频信号作为发射信号的合理性.     

基于二进小波变换的主动轮廓模型

针对传统的主动轮廓模型对噪声敏感的缺陷,在推广梯度矢量流的基础上,提出了基于二进小波变换的改进外力场的计算方法.通过综合利用图像小波分解的高频信息,迭代计算获得其外力场,使蛇在图像的多尺度空间中搜索目标轮廓.针对蛇模型对初始轮廓的依赖性问题,给出了在一维最大熵阈值分割后的图像上获取初始轮廓点的方法,减少了人工的干预,加快了蛇的收敛速度和效果.实验结果表明该模型能有效地排除噪声的干扰,搜索凹陷轮廓,而且对脆弱轮廓有很好的逼近能力.     

基于小波算法的二阶线性定常分布参数系统的辨识

本文基于正交函数逼近方法,借助于小波变换,并利用其运算矩阵及其运算性质,研究了分布参数系统的辨识问题。将Haar小波正交基应用于分布参数系统的辨识中,经正交小波逼近变换,将原偏微分描述的分布参数系统转化为代数矩阵方程,并且,考虑了初始条件和边界条件,获得了算法简单、计算方便、具有较高精度的辨识算法,简化了分布参数系统辨识的求解过程,应用在分布参数系统辨识中不失为一种有效的分析方法。仿真实例表明了本文所提出的算法的有效性。     

On the investigation of the neurophysiological correlates of knowledge worker mental fatigue using the EEG signal

Technological trends and advances in automation have underscored the importance of task performance of certain jobs requiring mental functions such as information processing and decision analyses. Most experts agree that such work environments produce increased mental activities, with profound implications for mental fatigue and stress. Consequently, productivity measurement and improvement for white collar or ‘knowledge worker’ occupations remains a major challenge and concern. This investigation defines an experimental approach that examines the neurophysiological correlates of white collar worker mental fatigue using the EEG signal. A 6 h laboratory experiment was conducted to simulate work output. The methods of assessing fatigue employed were mental tests and physiological measurements. The experiment involved reading of standardized texts, finding solutions to arithmetic-logical problems and a combination of both task types. Two primary performance measures were obtained, work output and brain waves. Fast Fourier transform and correlation analyses are used to quantify the relationship between certain brain waves and mental fatigue. This research is a major step towards the development of a model that explores the relationship between mental fatigue and factors associated with output performance, optimal recuperation periods and related variables. Such a model would be useful in human reliability prediction based on task parameters and worker profiles.