三维互连全耦合电容矩阵的层次式提取算法

基于直接边界元素法,提出一种边界电容矩阵概念,从而实现了三维互连电容的层次式提取算法.该算法将三维求解区域划分为若干小块,对每个小块分别计算其边界电容矩阵,再通过层次式合并算法便可得到全耦合互连电容矩阵.数值实验表明,本方法进行电容提取的速度比商业软件SpiceLink、虚拟多介质快速算法、区域分解法等均快一个数量级以上.     

基于预处理共轭梯度法的低复杂度信号检测算法

大规模多输入多输出系统中,最小均方误差信号检测算法是近似最优的,但由于其涉及矩阵求逆,计算复杂度随着天线数量增加呈指数增长.提出了低复杂度的预处理共轭梯度信号检测算法,该算法通过预处理技术降低矩阵条件数,从而加快共轭梯度信号检测算法的收敛速度.仿真结果显示,该算法在小数量的迭代中能够达到和最小均方误差检测算法相似的误码率,算法复杂度下降了一个数量级.相比直接用共轭梯度法,能够更快收敛到最佳值.     

光学元件面形的环路径向剪切干涉检测方法研究

提出了将环路径向剪切干涉(CRSI,Cyclic Radial Shearing Interferometry)术应用于光学元件面形检测的新方法.设计了基于环路径向剪切干涉检测光学元件面形的光路系统.根据环路径向剪切干涉法的波前重建算法,模拟计算了任意波前的重建情况,同时在基于开普勒望远系统的环路径向剪切干涉仪上实际测量了一个已知光学元件的面形.结果表明,文中提出的波前重建算法和采用的光路系统可用于实际光学元件面形的准确检测,系统的重复性也得到了研究.     

三维互连全耦合电容矩阵的层次式提取算法

基于直接边界元素法,提出一种边界电容矩阵概念,从而实现了三维互连电容的层次式提取算法．该算法将三维求解区域划分为若干小块,对每个小块分别计算其边界电容矩阵,再通过层次式合并算法便可得到全耦合互连电容矩阵．数值实验表明,本方法进行电容提取的速度比商业软件SpiceLink、虚拟多介质快速算法、区域分解法等均快一个数量级以上．     

基于时频域单源区域的延迟欠定混合非平稳信号盲分离

针对衰减-延迟欠定混合信号的盲分离问题,提出了基于子空间分解的时频域上单源区域检测方法,估计出信号在时频域上的单源区域以及相应的特征向量,然后利用系统聚类法对单源区域对应的特征向量进行聚类分析,估计出源信号数目以及混合矩阵,最后通过改进的基于子空间投影算法完成源信号的恢复.仿真结果表明本文算法提高了混合矩阵和源信号的估...     

一种边界引导的多尺度高分辨率遥感图像分割方法

针对高分辨率遥感图像分割过程中区域合并复杂性问题,提出了一种基于边界引导的多尺度遥感图像分割算法.一方面应用SUSAN算子提取高分辨率遥感图像中地物的边界用于限制区域增长过程;另一方面进行两阶段增长,首先应用基于图的分割算法进行基于像素的区域生长,然后进行考虑对象特征信息的区域合并.对宜昌城区某处融合后的QuickBird彩色图像进行了实验,并分别与无边界引导分割以及eCognition平台下图像分割效果进行了对比.结果表明,该方法可以有效抑制传统图像分割算法在低对比度区的区域融合问题,突破了分割尺度参数不能在全图取得合理分割的局限性.     

基于预编码设计的载频间干扰抑制

针对正交频分复用(OFDM)系统中归一化频偏所引起的载频间干扰(ICI)系数分布特点,设计了一种通用的OFDM预编码传输方案.可将ICI系数更好地集中在较少的子载波位置上,使接收端的干扰矩阵成为稀疏的矩阵,简化信号检测.从理论分析与系统仿真这2方面对这一算法进行了研究.与已有的基于均衡的ICI抑制算法相比,所建议的算法具有更低的计算复杂度;与ICI自身干扰抑制算法相比,具有更高的频带利用率.     

偶极子天线电流分布的快速分层算法

分层算法(Hierarchical method)是一种电磁场积分方程的加速计算方法,通过一种层次式数据结构替代边界元法生成的稠密系数矩阵,使线性方程组的迭代求解中每一次矩阵-向量乘法运算次数减少到O(n),目前已经应用到集成电路互连线3D电容参数提取中.利用快速分层算法对偶极天线上电流分布和功率增益进行了计算,与矩量法(MoM)的比较显示:在类似精度下,采用分层算法显著地节省了计算时间.     

时频双选信道OFDM系统的低复杂度MMSE-SD算法

在时频双选信道OFDM系统中,针对最小均方误差连续检测(MMSE-SD)算法求逆运算导致计算复杂度过高的问题,该文提出一种改进的低复杂度MMSE-SD算法.该算法首先对信道矩阵和检测矩阵进行扩展处理,然后建立扩展矩阵和原矩阵之间的关系,每次检测用扩展矩阵的迭代求逆代替原矩阵的直接求逆.理论分析和仿真结果表明:和原MMSE-SD算法相比,该改进算法在保持原算法性能的基础上,大幅度降低其计算复杂度;与其它算法相比,该改进算法兼顾了系统性能与计算复杂度,当归一化多普勒频移增大时,其计算复杂度保持不变而性能更优.     

光学元件损伤暗场图像中的目标自动提取研究

基于光学元件损伤暗场成像图像的特点以及每个像素与周边的梯度关系,选择灰度——梯度对共生矩阵为研究模型,该模型集中反映了损伤图像中两种最基本的要素——灰度信息和梯度信息(边缘)。利用该模型产生准则函数,在信息论中最大熵原理基础上,应用文中改进的二维最大熵算法能自动确定最佳分割阈值,实现了对暗场图像的分割。该算法能够准确的从光学元件损伤暗场图像中提取损伤目标,为目标识别、精确定位和损伤大小的精确计算等后续处理提供依据。为了验证该算法,试验中对多个光学元件损伤暗场图像进行了处理分析,试验表明,该算法分割得到的损伤目标与实际相符,误差在检测的范围之内,为大型光学系统中光学元件损伤的在线、自动化检测提供了一种有效的技术途径。     

道路识别系统中的边缘方法及其实时实现

本文提出了一种道路识别系统中基于边缘的快速算法，并给出了其实时实现的方法。我们在分析了Canny算法的优点和不足基础上，结合道路识别的特点，提出一种适合于硬件实现的快速边缘检测算法。最后实时实现了上还算法，其中算法的底层采用基于FPGA芯片的硬件实现。文中还简要讨论了系统中基于区域的算法和两种算法的融合。     

一种自适应Catmull-Rom样条图像缩放算法的设计实现

针对基于图像边缘缩放处理导致的图像边缘瑕疵或模糊现象,提出一种边缘自适应Catmull-Rom样条图像缩放插值算法.该算法以相邻4个源像素点构造一段以3次多项式函数为基础,自动选择与目标像素点相适应的像素组进行插值运算.重点描述了该算法应用于图像缩放处理的硬件实现结构,并通过功能仿真.最后,由Sobel边缘检测函数对目标图像进行边缘检测.结果表明,该算法能够获得边缘清晰的真彩色目标图像.     

基于三边滤波的Retinex图像去雾算法

针对传统Retinex算法采用高斯滤波估计图像的照射分量易产生边缘模糊,不能有效去除脉冲噪声且处理后的图像颜色易失真等问题,提出一种基于三边滤波的Retinex图像去雾算法。该算法利用三边滤波器估计图像的照射分量,三边滤波器继承了双边滤波器既可以有效降低图像加性高斯噪声又可以保持图像边缘细节的特性,同时又解决了双边滤波器与高斯滤波器不能有效滤除脉冲噪声,易产生伪边缘等问题。为验证该算法的有效性,采用5种不同的客观评价参数对处理后的图像进行评价。实验证明,该算法能有效地改善雾天图像的退化现象,提高图像的清晰度。     

线段元支撑区主成分相似性约束特征线匹配

针对特征线匹配中因线段端点不确定而难以提供准确位置的问题,论文提出结合边缘主点与线段元支撑区主成分相似性约束近景影像特征线匹配方法。首先,利用ASIFT算法获取立体像对同名点,计算仿射变换矩阵;其次,对Canny算子边缘检测后的影像进行Freeman链码跟踪,链码分裂获取线段元的边缘主点,将边缘主点视为匹配基元,同时结合仿射变换、核线约束及Harris兴趣值三重约束独立匹配边缘主点;最后,采用线段元支撑区主成分相似性对特征线匹配结果进行一致性检核。论文选取不同类型的近景影像作为实验数据,验证本文算法的有效性和普适性。该算法实现了以点代线匹配,降低直线匹配算法的复杂程度,同时通过线段元支撑区主成分相似性约束检核匹配结果,充分利用近景影像彩色信息,提高了匹配结果的可靠性。      

改进的自适应去振铃滤波算法及其硬件实现

在现有去振铃滤波算法的基础上,提出了一种改进的简单易行的自适应去振铃滤波算法.在算法中,首先对图像进行边界检测,然后根据结果,对图像采取不同的窗滤波方式达到自适应滤波的效果.在本算法中,考虑了人类视觉系统的特性;同时兼顾算法硬件可实现性.在保证滤波效果的前提下,以较小的硬件代价实现了算法.     

基于粗集方法改进的图像平滑

研究了一个基于粗集理论改进的图像平滑方法 ,首先建立粗集等价关系和相应划分集合 ,然后得到基于粗集方法的图像平滑框架 ,提出基于粗集理论改进的图像平滑的具体实现。该平滑方法的平滑效果与传统平滑方法相比较 ,具有更清晰的边缘和细节 ,并且算法简单易于实现。     

复杂背景下基于分割逼近法的抠像技术研究

论述了复杂背景下人物的抠像问题,提出一种新的抠像方法--分割逼近算法.首先使用背景更新模型建立了差分背景,然后用本文提出的分割逼近法对图像进行粗分和细分两次分割,建立了人物图像边缘连通体,最后运用Laplacian算子对勾勒出的人物轮廓提取边缘,并用替换原图像的方法实现人物的抠像.     

第二代曲波加权改进算法在图像处理中的应用

识别率的提升是图像处理技术的关键环节,笔者针对第二代曲波变换算法在图像识别处理过程中,所存在的图像边缘“振铃”效应和由于“楔形基”的特性所导致的图像失真问题,提出了第二代曲波加权改进算法及对图像识别的实现过程,并且分别通过ORL和Yale图像进行了对比仿真实验,证明了较传统的小波加权双向二维主成分分析算法在对识别中有明显的提高,从而验证了该算法在图像识别处理上的可行性和有效性。     

Laplacian图像边缘检测器的FPGA实现研究

介绍了Laplacian边缘检测算法模型,边缘检测工作流程,分布式运算原理,阐述了用FPGA实现的一个Lapla—cian图像边缘检测器的设计,包括系统总体设计,主要模块的设计思想和系统仿真结果。该检测器采用了流水式数据输入和高速分布式卷积运算等技术,具有良好的实时处理性能,若系统工作时钟为100MHz,则处理一幅1024-1024的图像的时间仅需0．01s左右。     

A novel FPGA-based architecture for Sobel edge detection operator

A novel FPGA-based architecture for Sobel edge detection algorithm has been proposed. The Sobel algorithm is chosen due to its property of providing a differencing as well as noise smoothing operation in the single kernel. Thus, noise sensitivity of first gradient based operations can be avoided by the use of this algorithm. The implementation of edge detection algorithms on a field programmable gate array (FPGA) is motivated by the fact that large memory FPGAs are now available, providing a platform for processing real time algorithms on application-specific hardware with substantially higher performance than programmable digital signal processors (DSPs). This architecture can be used as a building block of a pattern recognition system, autonomous robot navigation, and also as a system for creating an image dazzling effect in multimedia graphics. This architecture is implicitly pipelined to provide a system capable of operating at a clock speed of 99.499?MHz which is a significant improvement over programmable DSPs implementation.