基于灰度级映射函数建模的多曝光高动态图像重建

为解决传统多曝光图像融合的实时性和动态场景鬼影消除问题,提出了基于灰度级映射函数建模的多曝光高动态图像重建算法。对任意大小的低动态范围（Low dynamic range,LDR）图像序列,仅需拟合与灰阶数目相同个数而不是与相机分辨率个数相同的视觉适应的S形曲线,利用最佳成像值判别方法直接融合,提高了算法的融合效率,能够达到实时性图像融合要求。对动态场景的融合,设计灰度级映射关系恢复理想状态的多曝光图像,利用差分法检测运动目标区域,作鬼影消除处理,融合得到一幅能够反映真实场景信息且不受鬼影影响的高动态范围图像。     

快速电阻烧结温度曲线实时采集记录系统

利用计算机与温控仪的串行通讯功能,以及组态软件提供的便利,实现了电阻快速烧结过程中温度实时采集、温升曲线的实时显示、温升曲线的无纸化记录。概述了系统的基本工作原理,给出了硬件设计及软件配置方法。实验结果证明了该系统是简单可行可靠的。     

基于链码的图形轮廓识别

本文介绍了链码的相关概念,通过引入相对链码、绝对链码、链码和、链码差等概念对若干平面几何图形的轮廓形状进行识别,并比较了识别效果,结果表明该法对于锐角三角形（尤其是等腰锐角三角形）、矩形识别效果较好。     

基于链码的图形轮廓识别

本文介绍了链码的相关概念,通过引入相对链码、绝对链码、链码和、链码差等概念对若干平面几何图形的轮廓形状进行识别,并比较了识别效果,结果表明该法对于锐角三角形(尤其是等腰锐角三角形)、矩形识别效果较好。     

基于多天线分集接收的信号调制识别

针对多径衰落的信道,研究了基于多天线分集接收技术的信号调制识别,分析设计了基于多天线分集接收调制识别的分类器。计算机仿真实验结果表明的,对于多衰落信道,基于多天线分集接收调制识别可以提高识别参数估计精度,能有效地降低调制识别对观察数据长度和信噪比的要求,提高了调制识别的正确率。     

信号与系统中卷积积分

《信号与系统》是工程类专业的基础课程,卷积积分是其中一个重中之重的知识点。本文简单介绍了卷积积分的来源、意义,介绍了图解法、变换域法等卷积积分计算方法,提出了一个帮助学生形象理解卷积积分过程的生活模型,教学过程中理论联系实际,效果良好。     

基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法

同一场景不同曝光的图像序列,常出现曝光不足或曝光过度的区域,造成高亮或阴暗处的细节损失。针对这一问题,提出了基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法。该算法从同一场景不同曝光的LDR图像序列中提取每个像素位置亮度信息,利用视觉适应的S形曲线,建立亮度序列曲线的数学模型,给出像素最佳成像亮度值判别方法,避免了HDR图像重建和色调映射的复杂计算,快速合成直接在常规设备上显示的HDR图像。实验结果表明,该方法具有更高的计算效率,极大程度地保留了图像细节,并对运动目标和相机微小移动的影响具有良好的鲁棒性。     

基于分割导向滤波的亚像素精度立体匹配视差优化算法*

针对局部立体匹配中存在的弱纹理区域匹配精度较低、斜面等区域容易产生视差阶梯效应等问题,文中提出基于分割导向滤波的视差优化算法,以获得亚像素级高精度匹配视差.首先依据左右一致性准则对立体匹配的初始视差进行误匹配检验及均值滤波修正.然后在修正视差图上确定区域分割导向图,对修正视差进行区域导向滤波优化,获得亚像素级高精度的视差结果.实验表明,文中算法能有效改善斜面等区域的视差不平滑现象,降低初始视差的误匹配率,获得较高精度的稠密视差结果.     

夜间有雾图像的光照模型构建及去雾

夜间有雾图像会出现严重退化,而且人工光源的存在也使得环境光呈现不均匀性。针对上述问题,本文提出了一种适用于夜间有雾图像的光照模型,并在此基础上实现了夜间图像去雾。模型中主要包含了环境光和透射率两个参数,这两个参数都会随着图像局部内容的变化而产生空间变化。首先基于信息损耗约束理论对上述参数进行初始估计,随后利用快速导向滤波对其进行细化,以抑制块效应和光晕效应,最后将细化后的参数代入光照模型中,通过求解模型即可获得最终待还原目标图像。实验结果表明,本文提出的算法能够有效实现夜间有雾图像的去雾处理,在抑制亮区发散的同时能重现暗区的细节,恢复的场景具有较好的亮度和对比度,恢复的图像颜色自然,总体性能优于同类型的其它算法。     

DT在CDMA网络优化分析中的应用

网络优化贯穿于整个无线通信网络的建设与维护以及运用的始终,至关重要。文章研究了DT在无线通信网络优化当中的应用,通过该手段,可以较全面、客观的了解当前网络的多项指标,包括:覆盖率、接通率、掉话率、以及其他相关工程参数的状况,同时进行实例说明,并给出合理的优化方案并解决问题。