基于小波变换的自适应阈值图像去噪技术研究

主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。     

利用字典学习方法的声速剖面反演研究

针对经验正交函数（Empirical Orthogonal Function,EOF）建模反演得到的声速剖面（Sound Speed Profile,SSP）估计值分辨率比较低的问题,文章采用字典学习方法中的K-奇异值分解（K-Singular Value Decomposition,K-SVD）算法生成声速剖面的非正交原子,研究了该方法生成的学习字典（Learning Dictionary,LD）对声速剖面的重建性能。首先,采用K-SVD算法从获得的数据中训练SSP字典,然后利用正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）的稀疏方法给出训练信号的稀疏向量,最后通过得到的最优学习字典和稀疏向量反演得到SSP的估计值。结果表明,K-SVD算法比EOF算法使用更少的基函数即可很好地描述SSP的变化,获得更高的反演精度。     

基于数字水听器的分布式水下声场测量系统

设计了一种自容式数字水听器分布式水声测量系统。海洋声学测量系统由多个数字水听器连接构成,各个数字水听器通过电缆逐个相连,可以调整阵元的间隔和阵元个数。数字水听器可对采集获得的数据进行自容式存储或实时上传,优化设计了可高速串行数据传输的RS-485总线,采用8B/10B链路编码,利用串行信号的上升/下降的时钟边沿作为高速时钟采样的起始标志,实现了数据帧的提取,可实现串行编码数据沿双绞线以15MB/s远距离传输,并在总线上参考IEEE1588授时协议给出了一种基元同步方案,同步最大误差为0.5μs。最终通过海上试验证明:采集效果良好,系统工作可靠、整体功耗低,各个阵元同步准确,可以广泛应用于水下阵元测量领域。     

基于线性CCD的道路轨迹识别系统算法研究

针对目前的无人驾驶汽车技术,进行了基于线性电荷耦合器件(CCD)的道路轨迹自动识别算法研究,采用线性CCD对道路进行识别,利用单行黑线提取算法中的动态阈值算法对采集的图像进行二值化处理.测试结果表明:算法可实现无人驾驶汽车在复杂路段的快速平稳地行驶.     

单矢量水听器对海面目标高分辨定位方法研究

建立单矢量水听器简正波接收模型,引入高分辨算法构造代价函数对目标的距离和角度进行匹配搜索,实现对浅海中水面目标的定位。仿真结果表明：当接收信噪比不低于15 dG时,该方法依靠单矢量水听器就可以对水面目标进行定位。通过海试数据处理结果分析,在3 km范围内,在较高信噪比时,定位误差小于5%。实验数据验证了算法的有效性。     

浅海多节点环境参数测量数据融合方法研究

为了提高浅海环境监测的及时性和避免人为主观评价水质的不合理性,引入窄带物联网(Narrow Band Internet of Things, NB-IoT)多节点方式进行浅海环境参数回传,并在远程端使用数据融合技术对其进行融合处理,实现水质等级科学评价。采用两级并联融合方式进行环境参数融合,在融合前使用模糊理论中的相关性函数剔除外界及传感器本身噪声所造成的异常数据;然后使用自适应加权融合算法对其进行第一级融合,最后运用模糊综合评价方法将上一级的融合结果进行决策层融合,实现浅海环境的水质等级评价。经试验验证,使用上述方法能够更加及时、有效地获取水质环境参数且第一级融合相对误差小于6.5%,并能以概率形式直观展现出监测区域的水质等级,提高水质等级评价的准确性与可靠性。     

基于多区域最优选择策略的声呐图像目标检测

为了解决侧扫声呐图像目标检测受噪声和阴影区域影响，难以准确检测目标的问题，提出一种谱聚类结合熵权法的多区域最优选择策略的目标检测方法。根据先验知识提前设定谱聚类的聚类数，将声呐图像的像素聚类为多个不同的区域；提取每个区域具有的平移、旋转和缩放的不变性特征，用于构建多区域的特征准则矩阵；利用熵权法对该特征准则矩阵计算各特征的权重以及每个区域的综合加权分数，即可得到最终的目标区域。实验结果表明，所提方法不仅能够有效地克服侧扫声呐图像中的噪声和阴影区域带来的不利影响，还可以在图像聚类后的多个区域中实现最优目标区域的选择，验证了所提方法的可行性和有效性。