三菱PLC与变频器之间基于Modbus-RTU协议通信

介绍Modbus-RTU通信协议在三菱FX3U系列PLC和三菱A700系列变频器之间的串行通信实现方法。经调试和实践,三菱FX3U系列PLC与三菱A700系列变频器基于MODBUS协议成功实现通信。     

一种改进的双项自适应总体变差去噪模型

研究经典总体变差去噪模型及其改进的自适应去噪模型,提出一种基于预处理图像局部信息的双项自适应模型。利用空间自适应保真项缓解二阶非线性滤波对细节的过度平滑,通过自适应正则化项减少阶梯效应,使数值更稳定和收敛。实验结果表明,与原方法相比,改进方法具有更好的鲁棒性,在噪声较高的情况下仍能取得较好的去噪效果。     

融入时序和速度信息的自适应更新目标跟踪

目的 针对目标跟踪算法在现实场景的遮挡、光照变化和尺度变化等问题,提出一种融入时序信息和速度信息的多特征融合自适应模型更新目标跟踪算法。方法 通过提取目标的分级深度特征和手工设计方向梯度直方图（histogram of oriented gradients,HOG）特征,以全深度特征组合和深层深度特征与手工设计特征组合的方式构造两个融合特征器,提高在复杂场景下跟踪的稳健性;对融合特征进行可信度计算,选择最可靠融合特征对当前帧目标进行跟踪;在跟踪质量不可靠时,对目标表征模型进行更新,加入时间上下文信息和当前鲁棒表征信息,通过多峰值判定和运动速度判定选择最优目标预测位置作为最终结果。结果 在OTB（object tracking benchmark）2013和OTB2015数据库上进行大量测试,与其他7个算法相比,本文算法总体效果取得最优,且在不同复杂环境下也取得了优秀的跟踪效果,在OTB13和OTB15数据库中,跟踪精度分别为89.3%和83.3%,成功率分别为87%和78.3%。结论 本文算法利用深度特征与手工设计特征进行融合,对跟踪结果进行多峰值分析和运动速度判定,跟踪结果不佳时自适应更新特征进行重跟踪。实验结果表明,本文算法可以有效处理光照变化、背景杂波和遮挡等复杂因素的干扰,有效提升了跟踪质量。     

结合引力测度和质心变异策略的混合粒子群优化算法

针对经典粒子群优化(PSO)算法在算法前期易陷入局部极值、后期收敛精度低的问题,提出一种结合引力测度和质心变异策略的混合粒子群优化算法(GMCMPSO).首先,在算法初始阶段采用精英分组策略,以方便获取种群的优秀信息;其次,对两个子群采用引力测度策略,以达到种群间信息的高效共享;最后,在引力测度的引导下对一部分普通粒子...     

基于分形编码的图像相似匹配研究

本文以自适应四叉树分割的分形图像编码为基础，研究了极坐极表达下分形码之间的匹配，并在此基础上提出了图像间分形码峰值信噪比的概念和算法，以达到量化图像间相似性的目的，实验证明，这种基于自适应分形编码的图像相似性匹配方法 人的主观判断非常接近，非常适合于用来构建和管理大图像数据库。     

图象三构件模型的重要性分析

对图象三构件一边缘,纹理和平坦区域的定性和定量分析不仅对图象编码时的位率分配,图象质量评价中的权重调整具有重要的指导意义,而且对理解人的视觉机制有很大的帮助.本文以岭回归分析为工具,得到图象边缘,纹理和平坦区域的重要程度量化比约为2.31.81.     

一种基于小波变换和图像置乱的水印算法

论文给出了一种新的基于小波变换和图像置乱的水印算法。先将要嵌入到数字产品中的数字水印图象进行置乱,然后用基于小波域的算法将其嵌入到数字产品中。这样可以有效地抵抗裁减攻击,并且对提取的水印图像,可以使用确定噪声点的滤波算法进行改善,试验效果令人满意。     

客观评价图像编码质量的新方法

为了客观正确地衡量图像编码质量，基于重要性测度和模糊积分，给出了一种评价图像编码质量的新方法，该方法的第1步，首先分别计算图像在边缘、纹理和平坦区域各部分的误差，然后根据评价函数给出各部分的评价值，最后再根据边缘、纹理和平坦区域的重要性测度给出一个全局评价值；第2步，首先根据误差发生的位置来确定重要性测度，然后在这个重要性测度下，通过对全部像素的误差进行模糊积分来给出一个精细评价值；第3步，基于前面两步的评价值给出最终的评价值。实验结果表明，从和人的主观测试(MOS)的相关系数的角度来衡量，该方法明显高于PQS、峰值信噪比、加权均方差等方法。     

通道可靠局部秩变换的目标跟踪算法

针对目标在遮挡、背景杂乱时跟踪定位不准确的问题,提出通道可靠局部秩变换的目标跟踪算法．使用局部秩变换特征结合Lab三通道图像构成16维特征通道,从中选择有效的特征通道进行融合,增强算法对目标特征的表达能力．实验表明,相比于利用可靠性系数选择得到的特征通道,利用经验选择的局部秩变换特征通道在特定场景的跟踪效果更好,对目标的位置估计更加准确．与其他算法进行对比,经验选择方法在特定场景测试上平均速度达到56.7帧/秒,满足实时性要求,在目标测试集上优于对比的两种方法．     

基于阈值和B样条插值的MR图像增强算法

提出了利用双门限分割灰度级后再进行三次B样条插值非线性变换的MR图像增强算法,将图像灰度级按两个灰度阈值分割为目标区、过渡区、背景区,对这三个不同的区域采用不同的灰度变换方法。在徐军等提出的对比度和目标细节评价标准基础上,提出了一个新的图像质量客观评价标准来评价图像质量。该客观标准可以动态调节对比度和细节的权重参数!,具有交互性。通过寻求该标准最优时的三次B样条插值非线性变换来增强MR图像。实验表明,和目前主要的灰度图像增强算法相比,用该算法增强后的图像不仅提高了图像对比度,也加强了目标的细节,而且具有交互性,特别适合于MR图像处理。