基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法*

针对含有周期变化图案的纺织品瑕疵检测,提出基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法.首先确定图案的周期模板大小,然后利用等价类划分方法,针对按照周期大小分块的图像进行区块间的聚类,完成瑕疵区块的定位.将区块之间的相似关系转化为等价关系,并提出阈值分割策略.在此基础上,加入基于邻域信息的瑕疵检测方法完成检测流程.实验表明,文中方法明显提高检测效率,同时检测过程简便,容易实现.     

基于改进科学计算浮点数压缩算法的工业远程监控数据无损压缩方法

为解决大量工业远程监控数据在通用分组无线服务(GPRS)网络上的传输延迟问题,提出了基于改进科学计算浮点数压缩(FPC)算法的工业远程监控数据无损压缩方法.首先,根据工业监控数据中浮点数部分的特点对原FPC算法中的预测器结构进行改进,并将该改进算法作为浮点数部分的压缩算法; 然后,与区间编码相结合作为整个数据域的压缩方法.改进前后的浮点数部分压缩实验结果表明改进的FPC算法提高了预测器的预测精度,且在保持较高压缩效率的同时提高了压缩率.与通用无损压缩算法相比,所提算法提高了12%以上的平均压缩率,减少了38.5%以上的平均压缩时间,使得传输时间降低了23.7%以上,在传输数据量大且传输速率不高的情况下大大提高了监控的实时性.     

数值求解优化问题在活动轮廓模型上的应用

针对活动轮廓模型图像分割过程中迭代次数多,分割速度慢的问题,提出一种高阶的数值求解方法。分析活动轮廓模型中基于全局信息的CV模型,以及基于局部信息的LBF模型,LIF模型。使用二阶、三阶Runge-Kutta方法,原始Euler方法对模型进行数值求解实验对比分析。并对LBF模型中平滑项系数,时间步长的选取进行讨论。通过对非同质图像、同质图像的实验结果分析表明,所采用的数值方法能够有效地提高数值收敛精度、减少迭代次数、计算效率高。对不同系数和时间步长,数值方法也能表现出较好的稳定性。     

KLT织物疵点检测算法研究及FPGA实现

提出了一种基于FPGA的织物疵点检测系统的实现方案,设计在充分利用FPGA的并行体系架构和丰富的块存储资源的情况下引入KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）特征点检测算法对织物疵点进行实时检测,以灵活的硬件可编程来满足KLT检测算法的调整以适应不同的检测要求。经验证,系统可以在实际的应用中准确地检测出织物上的疵点,且检测灵活方便。     

自适应特征提取的光照鲁棒性人脸识别

针对光照对人脸特征提取的影响,提出了一种基于多尺度Curvelet变换的自适应局部熵的光照鲁棒性人脸特征提取方法。采用特殊局部对比增强算法对光照不均衡图像进行光照补偿,同时使图像局部特征显著;通过对增强后的图像进行Curvelet多尺度分解,得到的分解系数进行分块求熵从而构成候选特征向量;通过特征鉴别能力分析和评估,对候选特征值进行最优选择。在ORL,Yale,YaleB,AR四个人脸数据库中的实验结果表明,该方法与传统的PCA,LDA方法相比,避免小样本和特征分解问题,同时具有环境适应性和抗光照影响的特点。     

关于单体模糊神经网络感知机收敛定理的讨论

考虑单体模糊神经网络模型,讨论了单体模糊神经网络的感知机收敛定理与传统神经网络感知机收敛定理的关系,指出了在证明单体模糊神经网络的感知机收敛定理时存在的问题,提出了两种修改方案,即给出了两个改进的感知机收敛定理,并给出相应的证明和说明.     

过程神经网络的训练及其应用

研究过程神经网络的学习算法及其在过程模式识别中的应用。针对权值基展开的过程神经网络讨论了权值基的选取规则和对采样曲线的标准化处理问题,给出了含一个隐层的过程神经网络的误差反传播学习算法。以聚合化学反应和渗流实验两个具体实例验证了算法的有效性,也说明了过程神经网络的广泛应用前景。     

分段式过程神经元网络

研究分段式过程神经网络模型及其学习算法.在过程神经元网络基础上提出分段式过程神经网络模型,并给出在已知和未知各阶段期望输出两种情况下的学习算法,目的是模拟分段目标规划和评判系统.最后给出大学生综合评价系统的应用实例,模拟仿真结果说明模型和算法是有效的.     

缩放延迟系统数值解稳定性

研究变延迟缩放微分方程初值问题数值解稳定性，考察了求解此类问题的线性θ－方法稳定性，给出了θ－方法渐近稳定的充分条件为。     

基于小波变换的PCNN多传感器图像融合

利用PCNN（Pulse Coupled Neural Network）在图像处理中的独特优势,提出了一种基于小波变换的PCNN多传感器图像融合方法。对源图像进行小波分解,得到不同尺度下的子带图像;在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性,制定基于PCNN的融合规则;使用不同尺度下的小波系数的SF（Spatial Frequency）作为对应神经元的链接强度,经过PCNN点火得到源图像在小波域中的点火映射图;通过判决选择算子,选择点火次数多的小波系数作为对应的融合系数,进行区域一致性检验,获到最终的融合系数;对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法有效地综合源图像中的重要信息,得到更好视觉效果和更优量化指标的融合图像,在主客观评价上均优于小波、PCNN等方法。