一种基于取向估计的关键点检测算法

主观轮廓是一种重要的视觉心理现象,体现了人类视觉惊人的感知修复能力。针对主观轮廓处理过程中提取轮廓特征的特定需求,提出了一种基于取向估计的关键点检测算法。该算法在对边缘提取和对边缘点进行取向估计的基础上,通过对取向张量进行特征值分解获得各边缘点的各向异性信息,然后通过局部极值搜索和取向差验证提取出角点和边缘独立端点,从而对这两类关键点进行了一体化的处理。实验结果表明,该算法能比较有效地提取出主观轮廓后续处理所需要的两类关键点。     

基于Tetrolet变换的图像降噪新算法

通过在Tetrolet变换域利用最小化均方误差的SURE无偏估计方法对图像进行去噪处理,利用图像Tetrolet变换的多尺度框架和方向性来保留原始图像的边缘和纹理等重要信息,同时在Tetrolet变换域中用SURE无偏估计方法代替经典的硬阈值函数来对图像进行去噪。实验结果表明了该算法的有效性,其更高的峰值信噪比和更好的视觉效果说明该算法是可行的。     

改进的Canny算法

Canny边缘检测算法是一种综合评价比较好的边缘检测算法，但在应用时由于用高斯滤波器对图像进行平滑，往往引起定位精度下降并使角点变圆。针对上述问题，采用各向异性高斯滤波对Canny算法进行了改进。实验结果表明，改进后的算法在对噪声的鲁棒性、定位精度和单一响应方面均优于原始的Canny算法。     

认知轮廓研究进展

给出了认知轮廓的定义和分类,全面总结了认知轮廓的相关研究成果, 并分析了进一步研究的发展方向。     

信息融合中的有关熵理论

将信息论中有关熵的概念和应用引入到目标观测识别系统中，建立了观测决策融合系统的熵模型；提出了观测决策融合系统中有关条件熵的两个重要定理，并指出它们在理论研究和实际应用中的指导意义；最后阐述了融合系统中熵的结构关系．     

基于知识的模糊多层感知器

通过与标准模糊多层感知器的对比文章描述了基于知识的模糊多层感知器的具体结构,讲述了如何利用先验知识对连接权进行初始化以及如何从已经过训练的网络中抽取推理规则,文章最后指出这种网络在训练效率和识别性能上优于标准模糊多层感知器。     

一种基于Hilbert变换的R波检测算法

基于希尔波特(Hilbert)变换性质和自适应阈值检测原理,本文提出一种新的心电信号R检测算法。该方法经MIT-BIH心电数据库数据验证,可有效降低基线漂移和高频噪声的干扰,克服高大P波和T波的影响,准确检测率在99．84%以上,算法简单,实时性好。     

随机信号多尺度分析的数据融合

以多尺度分析为基础,提出并证明了随机信号的正交小波变换在不同尺度上的不相关性,以此为理论依据,提出了对多尺度小波变换进行数据融合的方案。     

带有位置修正的环境映射

由于没有考虑物体表面位置的影响,基本的环境映射技术在反射计算中存在一定的几何偏差,而且无法实现视差效果。本文通过引入位置修正对该技术进行了改进。首先,利用距离图来保存环境表面位置信息;然后,分两种情况利用距离图对环境贴图的查询矢量进行修正,以减小反射计算的几何偏差;最后,通过分层渲染的方法处理包含多个环境物体的场景。实验结果表明,位置修正的引入提高了环境映射光照计算的准确性;并且能获得因物体互相遮挡而产生的视差效果。     

一种非数据辅助的OFDM残余频偏跟踪方法

针对高速正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统,提出了一种新的非数据辅助(Non-data aided,NDA)载波残余频偏(Residual frequency offset,RFO)跟踪方法.利用RFO造成的时域信号相位旋转和频域子载波相位偏移特性,提取相位误差信息,并通过设计合理的环路滤波器输出误差估计量补偿时域和频域相位.该方法适用于相移键控(MPSK)调制的OFDM系统,可对不超过子载波间隔5%的残余频偏进行精确的跟踪.由于不需要利用导频子载波,提高了传输效率.本文对算法进行了计算机仿真,结果表明,该方法在加性高斯白噪(AWGN)和多径(Multipath)信道下具有良好的性能,且实现复杂度低.