压缩感知及其图像处理应用研究进展与展望

压缩感知理论（Compressed sensing,CS）通过少量的线性测量值感知信号的原始结构,并通过求解最优化问题精确地重构原信号.该理论减少了数字图像及视频 获取时的存储及传输代价,也为后续的图像处理及识别的研究提供了新的契机,促进了理论和工程应用的结合. 阐述了CS的基本原理,综述了其关键技术稀疏变换、观测矩阵 设计、重构算法的一系列最新理论成果和发展,深入分析和比较了CS理论应用到图像处理领域的研究和发展状况,总结了其中存在的问题,并对未来的应用前景进行了展望.     

部分冰盖下水流水力特性数值模拟

运用Fluent软件建立雷诺应力模型,模拟不同冰盖覆盖度下恒定均匀流流场,从纵向时均流速、二次流、雷诺应力、紊动能等方面揭示部分冰盖下水流的水力特性。结果表明：岸冰的形成会导致冰盖下水流在断面上重新分配,明流区流速增大,冰盖下流速减小;横向动量交换产生复杂的二次流结构,涡体形状、数量、大小和位置随着冰盖覆盖度的增加而变化;雷诺应力断面分布较复杂,冰盖附近区域雷诺应力为负值,负值区范围与冰盖覆盖度密切相关,并凸向明流区;冰盖、边壁和床面的粗糙度不同导致紊动能在断面上的分布呈现出明显的差异,冰盖区紊动能大于明流区的值,反映出岸冰对冰盖下水流结构影响的复杂性。     

基于KSVD和PCA的SAR图像目标特征提取

提出一种基于核的奇异值分解(KSVD)与主成分分析(PCA)相结合的SAR图像目标的组合特征提取方法。该方法首先利用核的奇异值分解得到图像非线性的代数特征,然后进一步经过PCA变换得到图像的最终分类特征。实验中,将本文提出的KSVD+PCA两步特征提取方法与PCA、SVD、KPCA、KSVD方法分别结合简单、快速的最近邻分类器在MSTAR坦克数据上进行了比较,实验结果表明,KSVD+PCA方法不仅有效地提高了目标的正确识别率,而且大大降低了对目标方位的敏感度,在目标方位信息未知的情况下,识别率可达到95.75%,是一种有效的SAR图像目标特征提取方法。     

基于MCF52233的网络机房远程环境监控系统的设计

提出了一种基于McF52233模块的网络机房远程环境监控系统的实现方案,实现了网络管理员对分布在不同物理位置的机房进行远程巡检、管理与维护.     

染色改性共聚酯的热性能研究

在聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)分子链上分别引入聚醚、间苯二甲酸乙二醇酯-5-磺酸钠(SIPE)、脂肪链酯类,得到染色改性共聚酯,考察了改性组分对改性共聚酯热性能及热稳定性的影响。结果表明:改性共聚酯的玻璃化转变温度(T_g)均低于常规PET,醚改性共聚酯结晶性能稍好于常规PET,加入SIPE、醚型/酯型单体制备的共聚酯(ECDP)结晶性能弱于常规PET,其中酯型ECDP结晶能力最弱;在空气氛围下,改性共聚酯的非等温降解可分为三个阶段,第一阶段的降解活化能(△E)均小于常规PET,第二、第三阶段的△E大于常规PET;醚改性共聚酯的等温降解过程接近二级反应,ECDP的等温降解过程为一级反应。     

基于LDA算法的人脸识别方法的比较研究

线性判别分析（LDA）是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人脸识别。文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fisherfaces、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。     

一种有效的基于并行量子进化算法的图像边缘检测方法

本文基于费用函数最小化方法,提出一种混合并行量子进化算法用于文本图像的边缘检测。量子进化算法是一种基于量予计算的概念和理论(诸如量子比特和量子叠加态)的进化算法,它采用了量子编码来表征染色体,由于量子比特的概率表示,能够表示出解的线性叠加状态。此外,量子进化算法具有收敛快和好的全局搜索特性,因此它比传统的进化算法更适于并行结构的实现。我们将这一算法和局部搜索算法相结合,用于图像的边缘检测问题,得到了令人满意的检测效果,并对噪声有较好的抑制作用。     

基于复合条件下的油纸绝缘极化/去极化电流探讨

温度及湿度条件对极化/去极化电流曲线的影响较大,但许多研究只基于单个影响因素进行试验研究,因此提出了在复合条件下进行试验来研究温度及湿度复合变化条件下的极化/去极化曲线。通过模拟工程实际中的高温高湿、高温干燥、低温高湿、低温干燥条件下的极化/去极化曲线,发现了复合条件下的试验曲线变化规律。     

OpenOffice.org文档结构的研究与分析

阐述OpenOffice．org文档的压缩存储方式以及这种方式和其他的多种存储方式相比的优势；针对OpenOffice．org的各种文档描述了它们的结构，并且讨论了从OpenOffice．org的XML文档中读取元数据方法；最后进一步讨论了OpenOflice．org的XML元数据读取的意义以及它和文档结构化其他研究的关系。