废活性炭再生技术研究及应用

采用加热再生法将废弃活性炭进行再生并资源化利用,减少废活性炭造成的二次污染,具有显著的经济效益和环境效益。     

一种图像锐化改进算法

针对图像锐化后噪声被放大、图像不清晰的问题,本文提出了一种改进的拉普拉斯锐化算法。改进算法先对图像进行中值滤波预处理,然后将彩色图像分成三个信道分别进行拉普拉斯锐化,最后将锐化后的信道合并。实验结果表明依据图像质量评价指标改进后的拉普拉斯锐化算法可明显改善图像视觉效果。     

基于地理信息系统的校园电子地图的研究与实现

将Delphi与MapInfo进行了集成,提出了改进的Floyd算法,研究开发了基于地理信息系统的校园电子地图软件。该软件提供了华北工学院详细的地图信息,拥有多媒体功能,具有地图操作、分析查找特定范围内的目标等功能,对学院的规划和建设有较好的效果。     

基于Bayes的自动图像标注

给出了一种基于Bayes的图像自动标注方法.将图像标注问题看做多类分类问题,通过判断类条件概率密度来选择最佳标注词,并在Corel图像库上进行了实验.实验验证了该方法的有效性.     

基于稀疏表示的CSI室内定位方法

室内精确定位具有重要的应用价值.由于GPS等系统在室内受到多种因素影响无法提供精确定位,如何精确定位室内环境位置成为研究和应用的热点.通过分析无线设备的信道状态信息（CSI）可以实现无需携带设备的精准室内定位方法,并应用于多种情形下的位置追踪和感知.为了解决无线信号多径效应和噪声干扰对室内精确定位的影响,提出了基于稀疏表示的CSI室内定位方法.利用CSI提供的频率分集和多天线提供的空间分集,有效地减轻了多径效应的影响.在此基础上,通过稀疏表示方法进行了一定程度上的指纹噪声消除,提高了算法的鲁棒性和抗噪能力;利用CSI灵敏的相位特征提高了定位准确度.采用路由器作为信号发射器,利用Linux 802.11n CSI-TOOL采集CSI信号,定制清华同方台式电脑和Intel 5300无线网卡驱动搭建实验环境.实验结果表明,该算法能够有效提高室内定位的准确度和精度,平均精度在0.5 m左右,准确度达到了91%.     

基于深度学习与超分辨率重建的遥感高时空融合方法

针对遥感影像的“时空矛盾”,提出一种改进STARFM的遥感高时空融合方法。利用SRCNN对低分辨率影像进行超分辨率重建,由于所融合的2组影像分辨率差距过大,网络训练困难,先将2组影像均采样至某一中间分辨率,使用高分辨率影像作为低分辨率影像的先验知识进行SRCNN重建,再将得到的中间分辨率影像重采样后以原始高分辨率影像作为先验知识进行第2次SRCNN重建,得到的最终重建图像相比原先使用插值法重采样所得图像,在PSNR和SSIM上均有提升,缓解了传感器差异所造成的系统误差。STARFM融合方法在筛选相似像元与计算权重时均使用专家知识提取人工特征,基于STARFM时空融合的基本思想,以SRCNN作为基本框架 自动提取特征,实验结果表明,其MSE值相比原方法更低,进一步提高了遥感时空融合的质量,有利于充分利用遥感影像。     

在硬件课程设计中引入QuartusⅡ 状态机编辑器的探索与实践

介绍有限状态机的主要特点,阐述用Quartus II状态机编辑器直接将状态迁移图或状态迁移表生成VHDL源代码,完成时序逻辑电路的设计,实现状态机的工程设计思想,探讨引入Quartus II状态机编辑器进行实验教学的一些改革设想与实践。     

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法。在对目标图像提取SIFT特征后,利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型。在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像。实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。     

基于模糊阈值的自适应图像分割方法

针对现有的图像分割中自适应分割方法的研究难点,以及传统的模糊阈值分割法中存在窗宽不能自动获取的问题,在确定隶属函数的前提下,以图像的直方图为依据,利用分段计算和反变换的方法,提出了一种自适应模糊阈值的图像分割方法,并将该方法应用于机场目标的分割;该方法实现其窗口宽度的自适应选取,并且有效改善了模糊阈值法对直方图呈不明显双峰的图像分割困难的缺点,拓展了模糊阈值图像分割方法的适用范围,改善了模糊阈值分割方法的分割效果;实验结果表明,该方法对直方图呈单峰和多峰分布的的图像有较好的分割效果和效率。