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.     

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。     

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。     

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OpenOf-fice.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。     

多摄像头协同感知系统的设计与实现

为了提供连续的实时监控，提高区域安全性，利用多个活动像机，设计了一个对多个运动目标进行无缝检测和跟踪的协同感知系统，并提供给用户一个可视的3维场景。最后给出了实验室的应用实例。     

低中空高回弹三维螺旋卷曲纤维的制备及性能研究Ⅱ.拉伸工艺研究

将特性黏数差为0.064 dL/g的高、低黏度聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)制备的双组分并列复合中空纤维原丝进行拉伸制得拉伸丝(DT丝),对DT丝的拉伸工艺进行了研究,得到了低中空高回弹三维螺旋卷曲纤维的最佳拉伸工艺条件.结果表明:DT丝的三维卷曲性能和拉伸方式、拉伸倍率及其分配密切相关,采取二步拉伸、一级拉伸倍率较大...     

常压易染阳离子聚酯纤维染色动力学性能研究

用3种颜色的阳离子染料对常压易染阳离子聚酯(ECDP)纤维进行染色试验,分别研究了Cationic Red CA、Cationic Yellow CA和Cationic Blue CA对ECDP纤维的染色动力学机理。结果表明,随着染色温度升高,3种阳离子染料的扩散系数D和染色速率常数随之提高。3种阳离子染料的平衡上染量都比较高,均可达到对纤维的深染效果。其中,Cationic Blue CA染料对ECDP纤维进行染色,其染色速率常数最大,扩散系数最高,平衡上染量最大;Cationic Red CA染料对ECDP纤维进行染色,其染色速率常数最小,扩散系数最低,平衡上染量最小,半染时间最长。染色过程中,ECDP纤维始染温度低,初染率高。     

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。     

统一框架下软计算方法和支撑矢量机的机理研究

本文在加权径向基函数这一统一方法的框架下,对常用的几种软计算方法(包括神经网络、小波网络、模糊系统、贝叶斯分类器、模糊划分)以及支撑矢量机等机器学习方法的内在机理做了进一步的研究.特别地,对于支撑矢量机这种新的学习方法,文中分析了它和神经网络等方法之间的异同处,并尝试性地把其纳入统一的框架下,从而为支撑矢量机及软计算方法的研究与应用提供了理论上的指导.     

公路隧道围岩变形监测及灰色预测

以大浏高速公路道吾山隧道为研究背景,结合现场实测资料,对道吾山隧道围岩稳定状态进行分析研究,利用围岩变形监控数据建立并优化灰色预测模型GM(1,1),采用该模型对围岩位移变形进行预测,并将预测结果与现场监测结果进行对比分析,误差较小。应用灰色预测确定支护的最佳工作状态和支护结构工艺参数,并以此判别围岩的稳定性具有重要意义。