分形仿射变换框架下引入两类约束的图像修补算法

为了得到更好的图像修补结果,提出了一种在分形仿射变换框架下引入两类约束的图像修补算法。分形仿射变换包含几何、同构和亮度3种变换。首先,对选取的定义域块进行前两种分形仿射变换,利用所得的数据块构造码本,并将其作为新的搜索匹配范围。其次,采用改进的双边滤波器,抽取待修补图像的细节图,继而构造权值图。然后,在亮度变换过程中,为待修复块与码本块之间的误差能量函数引入两类约束条件,并通过最小化约束能量函数,导出新的亮度变换参数。引入的两类约束,一是待修复块与码本块在已知像素点上的加权一致性约束,权重为从权值图上获取的权值块;二是待修复块的邻域块与码本块在丢失像素点上的相似性约束。最后,采用约束能量最小的估计块来填补待修复块。实验结果表明,与已有的同类算法相比,本文方法能更好地保留结构特征的连续性,新填充区域与源区域过渡更加自然,修补结果的主观质量和客观评价指标都得到了显著提高。     

基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划

为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划,提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径,将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题,借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明,算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛,规划路径平滑、合理,有一定的实用价值。     

基于傅里叶变换的Fira机器人朝向角辨识算法

提出了一种利用互功率谱进行集控式足球机器人系统(Fira)中机器人朝向角识别的新方法.该方法将分割得到的机器人目标图像和参考图像进行边缘提取,边缘图像经过快速离散傅里叶变换后,转换到对数极坐标系下,这样可以将笛卡儿坐标空间中图像的旋转和缩放转化为对数极坐标系空间中图像的二维平移,进而采用相位相关法得到小车的朝向角.实验结果表明,该方法精度高,鲁棒性好,朝向角辨识结果绝对误差在2°以内.     

"信号与系统"教学引入图像处理案例探析

"信号与系统"课程中的输入和输出信号在时域都是一维电信号,不够直观;数字图像处理的输入和输出信号都是二维图像,非常直观.为了更好地帮助学生理解课程中信号处理的原理和效果,本文将数字图像处理若干工程案例引入"信号与系统"课程的讲解.课堂教学效果表明,数字图像处理工程案例的引入对"信号与系统"课程教学具有良好的辅助作用.     

新时代“信号与系统”课程教学探索

为贯彻落实高等教育“质量革命”提高人才培养质量,针对“信号与系统”课程教学中存在的问题,初步探索线上与线下、理论与实践一体化的混合式教学模式及无声渗透社会主义价值观的课程思政方法。     

基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人路径规划问题,提出了一种基于粒子群三次样条优化的路径规划方法．借助三次样条 连接描述路径,这样将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题．借助粒子群优化算法快速收敛和全局寻 优特性实现最优路径规划．实验结果表明：所提算法可以快速有效地实现障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,规 划路径平滑,利于机器人的运动控制．     

一种改进的序列图像自动排序算法

提出了一种改进的基于相位相关法的序列图像自动排序算法。首先利用改进的相位相关法计算出归一化相位相关度的峰值及峰值点坐标;然后利用峰值作为相关度准则判断2幅图像是否存在重叠部分,利用"最大"相关度求交自动确定头尾图像;最后利用峰值点坐标判断2幅相邻图像的位置关系。实验结果表明,该算法能有效地实现全景图像拼接中顺序混乱的序列图像的自动排序,避免了人工干预,具有实用价值。     

自动控制原理二阶系统教学典型案例设计

二阶系统的教学在“自动控制原理”课程教学中尤为重要。阻尼比与二阶系统阶跃响应的若干对应关系是教学过程中的重点与难点，直接关系到学生对课程后续内容的掌握。在教学实践中，通过设计典型案例，让学生分组利用粒子群优化算法编程验证二阶系统的若干结论，提高了学生学习的兴趣与主动性，培养了学生的编程与分析解决问题的能力，增加了教学的针对性、交互性、启发性与创新性，对“自动控制原理”课程教学改革具有良好的借鉴意义。     

电子稳像中基于运动分类的全局运动估计算法

提出一种基于运动分类的全局运动估计算法.首先,分区提取图像中的鲁棒Harris特征点,并采用特征窗匹配思路,提高匹配速度;其次,对运动矢量在平移、旋转和缩放模式下的统计特性进行分析,提出运动类型快速判定方法,并验证特征点的有效性;再次,将有效点对代入运动方程,求取全局运动参数;最后,结合Kalman滤波来补偿当前帧实现视频稳像.实验结果表明,该算法能够处理含摄像机扫描和抖动的复杂场景,检测误差小于0.5像素,且达到实时处理.     

基于Lotka-Volterra 模型的双群协同竞争粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,提出了基于Lotka-Volterra模型的双群协同竞争粒子群优化算法(LVPSO).LVPSO算法借鉴种群生态学中著名的Lotka-Volterra双群协同竞争模型,讨论了两种种群协同竞争方案,通过群内和群间竞争增加粒子的多样性,提高了种群摆脱局部极值的能力.对5个典型基准测试函数进行优化实验表明,LVPSO在收敛速度和优化精度方面均有良好的表现.