适于图象平滑的多刻度广义形态滤波器

基于数学形态学的基本变换，采用多结构元素，构造了一类多刻度广义形态滤波器，并证明了滤波器具有递增性、害虫等性和阈值叠加性等重要性质，计算机仿真结果证实了这类滤波器不仅可以有铲地抑制图象中的噪声，而且能较好地保持图的几何结构特征。     

模型相关噪声的广义离散随机线性系统的次优滤波

本文讨论了广义离散随机线性系统的次优滤波问题，给出了一种次优滤波算法。本文考虑的最模型噪声和量测噪声相关的情形，借助于扩充状态变量法并采用通常的卡尔曼滤波方法以及最小方差估计方法给出了所要的递推计算公式。     

基于广义Kalman滤波算法的弹道参数辨识

弹道修正是提高弹箭射击精度的实用有效方法,通过对弹道修正理论和方法的研究,提出了一种基于广义卡尔曼（Kalman）滤波算法的弹道辨识及仿真技术．根据弹道质心运动模型,以灵敏度矩阵为核心构建了辨识方法,利用MALTAB进行仿真模拟,结果表明此方法的辨识精度较高,收敛性好．     

一类多结构元素并行复合形态滤波器

基于数学形态学中的开－闭和闭－开运算，采用多结构元素，构造了一类并行复合形态滤波器。这类滤波器具有移不变性、递增性、对偶性和幂等性等重要性质，它不仅可以有效地抑制图象中的噪声，而且较好地保持图象的几何结构特征。计算机模拟结果证实了滤波算法的有效性。     

数学形态滤波在音频大地电磁去噪中的应用

大地电磁去噪方法种类多,且各有其优缺点。本文引入汤井田教授的一种新方法——数学形态滤波法,它是依据形态学原理而创建的一种新型的非线性滤波方法,在信号和图像处理领域中得到广泛的运用。本文通过仿真实验设计一个加噪的正弦曲线,通过经腐蚀运算、膨胀运算、开闭运算、闭开运算和经形态滤波后分析曲线特征,之后对比经组合广义形态滤波在同一结构元素不同长度、同一长度不同结构元素滤波效果,最后将组合广义形态滤波引进到实测的音频大地电磁数据中,对比其滤波前和滤波后的视电阻率曲线,结果表明形态滤波能有效抑制音频大地电磁法中大尺度干扰,取得了良好的应用效果。     

基于粒子滤波的改进算法

通过将粒子滤波算法与无迹卡尔曼滤波算法相结合,提出一种用于解决非线性、非高斯系统估计的改良粒子滤波算法.该算法在经典粒子滤波的基础上,利用无迹卡尔曼滤波生成更能够逼近真实后验概率分布的重要函数.实验结果表明,这种算法在预测结果收敛性能方面明显优于标准粒子滤波、广义卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波等现有的非线性滤波器.     

自适应-模糊滤波算法

为了克服大部分的自然图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声,在分析了传统滤波算法特点的基础上,提出了一种改进的自适应-模糊图像滤波算法.该算法首先判别并标定图像中的脉冲噪声,以实现两类噪声的分离.采用自适应滤波窗口的中值滤波算法滤除脉冲噪声,有效地克服了传统中值滤波的不足.在有效地滤除脉冲噪声的基础上,引入提出了模糊控制中隶属度函数的概念改进均值滤波算法,结合图像直方图的自适应,提出隶属度函数的阀值,克服了均值滤波造成图像细节模糊的不足.最后提出了一种针对图像滤波算法中求解中值的快速算法,提高算法的实用性.仿真证明,自适应-模糊滤波算法在滤除图像中混合噪声的效果明显优于传统滤波算法,可广泛应用于各种图像处理场合.     

一种改进的极值中值滤波算法

针对极值中值滤波算法在去除噪声时存在误检率较高的问题,提出了一种改进的噪声检测去噪算法。该算法首先采用改进的噪声检测方法,进一步减小误检率和漏检率;然后利用信号点对噪声点滤波。经过仿真实验并与其他方法对比分析表明,该方法能够在去除图像噪声的同时保留图像的细节,有效提高图像的输出信噪比。     

多尺度全方位复合广义形态边缘检测的算法

提出一种多尺度全方位复合广义形态边缘检测的算法,在广义抗噪形态学算子基础上加以改进,采用多尺度全方位的思想对图像提取不同方向的边缘,将结果平均加权得到不同方向的抗噪算子,将其复合得到最终的边缘.仿真结果表明文中提出的算法具有很好的边缘检测效果,抗噪性能也优于经典的边缘检测算子.     

基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法

在对中值滤波及其他改进算法进行研究分析的基础上,提出了一种基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法。通过设定阈值标记出可能的噪声点,再根据相邻像素的相关性对可能的噪声点进一步判断,精确确定噪声点,只对噪声点进行中值滤波。实验结果表明,相对于中值滤波及其他改进算法,新算法获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和主观视觉效果。     

基于自适应形态学滤波器的布匹瑕疵检测算法

针对布匹瑕疵检测算法中运算量大、自适应差的问题,利用布匹纹理周期性变化特性,自适应地构建结构元素,实现形态学运算;采用基于像素面积的阈值选择定位瑕疵位置。在不改变检测准确率的同时减少了运算时间。实验结果表明,该算法所确定的瑕疵位置与主观视觉吻合,相比经典算法,误检率、错误率均降低了4%。     

一种基于广义特征向量的改进ESPRIT测向算法

基于信号子空间的ESPRIT算法不需要进行谱峰搜索,但是估计方差大于MUSIC算法。该文提出了一种基于广义特征向量的ESPRIT算法,利用信号子空间旋转不变关系矩阵的广义特征向量估计信号波达方向,得到了比基于广义特征值算法更准确的方向估计结果。该算法充分利用了信号子空间的旋转不变特性,通过利用信号子空间与阵列流形的关系进行波达方向估计,实验证明该算法能够在保持小计算量的优势下达到与MUSIC算法相近的性能。     

基于改进的粒子滤波的视觉跟踪算法

通过对基于粒子滤波算法的运动目标跟踪技术进行研究,并针对粒子滤波算法的退化现象做出了两方面的调整。第一,对粒子滤波的重采样阶段做出了改进,在粒子上添加一个微小的高斯干扰,使得重采样的粒子分布发生变化,同时使采样枯竭得到了抑制;第二,经过一段时间的跟踪后,将跟踪目标重新初始化,继续跟踪,使得跟踪结果更加完善。通过自适应调整跟踪目标的窗口,使其大小改变,背景中的颜色尽量没有与跟踪目标相同的颜色。实验结果表明。这种改进过的粒子滤波算法能够在复杂的情况下进行跟踪,并且跟踪性能优于Meanshift方法。     

基于卡尔曼滤波算法的改进测频算法

分析了经典卡尔曼以及其相关的改进算法的跟踪特性,提出了一种利用拉格朗日线性插值的电压过零点法测得电网频率,再经过改进卡尔曼滤波得到高精度频率的测频算法,具有实时、快速跟踪的特点,且频率测量精确度高.最后通过Matlab软件进行实例仿真,验证了该改进算法的可行性.     

改进的基于加博滤波的指纹增强算法

使用八方向Gabor滤波器进行指纹图像增强可以取得良好的处理效果,但占用处理时间较长,因此提出一种通过计算方向不一致因子来减少不必要的方向滤波方法．首先针对Gabor滤波器对方向和频率十分敏感问题,综合点方向图和块方向图的优点,通过利用低通滤波来提高方向图的准确性．其次针对滤波时间问题,提出根据方向不一致因子而有选择地进行八方向Gabor滤波．并通过将二维加博滤波转换成一维滤波器组来减少滤波器的复杂度．实验结果表明,该算法能有效提高滤波效果并减少滤波时间．     

基于形态滤波和分水岭算法的硅片缺陷提取

针对硅片表面缺陷的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,采用了多结构元素的广义形态闭-开和形态开-闭滤波器,结合改进分水岭算法进行缺陷提取.滤波器对输入图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑,实现消除噪声、简化图像、保持细节的作用.为了克服分水岭的过度分割问题,提出了改进的分水岭算法,利用区域强度准则和边界强度准则对过分割区域进行合并,很好的解决了过分割问题.实验表明,该方法可以提取精确且封闭的缺陷边缘轮廓,为进一步的缺陷特征量的提取与选择奠定了基础.     

复合顺序形态滤波中结构元素的自适应处理

在最小平均绝对误差准则下，实现了复合顺序形态滤波的结构元素自适应处理。计算机模拟结果证实了这种算法不仅可以有效地抑制信号中的噪声，而且较好地保持了信号的陡阶跃变化。该滤波算法应用于恢复噪声污染的心电信号，其信噪比大大改善。     

基于MCMC方法的粒子滤波改进算法

粒子滤波算法广泛应用于现代的跟踪与定位,它适用于非线性非高斯系统,其算法的性能很大程度上取决于重要性分布的选择.分析粒子滤波的原理,论述蒙特卡罗方法在贝叶斯分析中的应用,同时将蒙特卡罗方法引入粒子滤波算法的实现中,通过仿真实验结果比较分析了改进的粒子滤波算法的性能.     

基于遗传算法改进的粒子滤波重采样模型

提出一种基于遗传算法改进的新粒子滤波算法,该算法对于每次迭代计算出的最差粒子并未简单地进行丢弃,而是将这些最差粒子利用生物遗传中的遗传性和变异性将其进行修正。该算法利用最差粒子数据与种群中特殊数据进行交叉变异方法来增强粒子种群中的多样性,从而有利于粒子滤波对机动目标的跟踪;同时保留部分粒子在未来进行唤醒也体现了多样性。该算法更有利于实现粒子滤波在机动目标跟踪的适应性,提高其跟踪效果。     

基于改进粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波采用系统转移概率作为建议分布,不能利用当前观测信息.提出了一种结合集合卡尔曼滤波的粒子滤波跟踪方法.对每个粒子产生一个采样子集,使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,依据新的建议分布对粒子进行采样.同时在跟踪过程中对于遮挡现象给出了判断和解决方法.实验结果证明该方法提高了粒子滤波估计的准确性,相对于传统粒子滤波和其他粒子滤波方法有更好的稳定性.