基于偏振特征的图像增强算法

具有不同导电特性的表面对入射光偏振态的影响不同,同时描述光束偏振态的线偏振度、偏振角和Stokes矢量之间存在互补性和冗余性;在此基础上提出了一种基于偏振特征和能量特征的图像增强算法,该算法对偏振度、偏振角和Stokes图像进行基于能量特征的融合,实现了对图像的增强,同时利用信息熵、清晰度和对比度对结果进行评价;实验表明,该方法在图像增强方面具有优越性.     

多尺度动态模型单传感器动态系统分布式信息融合

利用多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,在不同尺度上拥有对目标状态进行不同描述的多模型动态系统,提出多尺度分布式信息融合估计新算法,在最细尺度上获得目标状态基于全局信息的融合估计值,初步解决了多尺度动态模型信息融合问题,这些工作丰富和发展了信息融合理论.     

基于场景模型与统计学习的鲁棒行人检测算法

提出一种基于场景模型和统计学习的行人检测算法. 针对训练行人检测器时面临的动态场景的复杂性和行人样本多样性等问题, 通过背景建模, 从场景的背景图像上提取有限的负样本用于训练, 大幅度提高了分类器的检测率, 同时降低了虚警; 提出一种快速弱分类器选择算法, 根据正、负样本特征大小的分布和期望的检测率, 直接求解特征大小的阈值范围, 能够满足在线训练和更新检测器的要求; 提出一种基于正样本错误率的训练算法, 先根据正样本加权错误率选择弱分类器, 快速提高检测率, 在训练结束后调整最终分类器的加权系数, 在保证检测率的同时尽可能降低虚警率. 实验中构建了一个试验视频数据库和行人样本库, 数据库包括雨、雪、阴影、季节变化、摄像机平移、旋转、缩放等情况, 并设计实现了一个实时行人检测系统BMAT (Background modeling and Adaboost training), 实验结果证明了算法的有效性.     

富县采油厂水平井前置酸加砂压裂酸液配方试验

为了解决富县采油厂油层水平井常规加砂压裂过程中给储层和支撑裂缝带来的损害导致压裂效果有限甚至压裂无效的问题,达到提高储层改造效果的目的,针对富县采油厂储层孔喉半径小、排驱压力高、孔渗性差、填隙物含量高等特点,通过室内实验配制出适合富县采油厂主力层位长6和长8油层的前置酸酸液体系。酸液体系为:12%盐酸+3%氢氟酸+0.5%缓蚀剂+0.5%破乳助排剂+0.5%黏土稳定剂+0.1%柠檬酸。室内实验和现场应用表明:该前置酸酸液能够有效降低压裂过程对储层和支撑裂缝的伤害90%以上,对低产低效储层改造具有重要指导意义。     

基于分子筛薄膜探测神经类毒气的传感器研究

采用ZSM-5分子筛材料对神经类毒剂沙林的相似物甲基磷酸二甲脂(DMMP)气体进行了测试。分子筛材料因为具有选择性吸附分子的能力常被用来作为气体敏感材料,但因为其神经类气体极性较强,被吸附后难于解吸附,因此,分子筛材料很少用于检测神经类气体。利用合成的ZSM-5纳米分子筛作为吸附神经类气体DMMP的敏感材料,将其涂布在2个石英晶体微天平(QCM)上进行差频测试,以减小外界的干扰,并提出了用交变电场进行极性分子解吸附的新方法。DMMP气体的探测最小体积分数达到1×10-6,响应时间和解吸附时间分别小于20 s和90 s。     

基于改进U-Net的宫颈细胞核图像分割

原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息,使得U-Net模型有良好的分割效果,但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足.由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法.首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分,以解决编码器部分相对简单,不能提取相对抽象的高层语义特征.然后...     

基于射频识别技术的联机型门禁系统设计

在对射频识别技术研究的基础上.介绍了一种基于Rs485和TCP/IP通讯协议的联机型非接触式IC卡门禁控制系统.提出了整个系统的解决方案.系统采用分布式结构和集中控制方案.由三个层次组成:管理服务器、楼层PC、门禁读卡器.与传统的门禁系统相比.具有显著的优越性.重点阐述了以MCS-51单片机为核心、飞利浦公司的MFRC530为射频基站的门禁读卡器工作原理及硬件和软件设计.实际应用结果表明.系统运行稳定.实时性好,方案可行.     

基于服务质量的P2P流媒体节点选择策略的研究

分析了现有面向服务质量的P2P流媒体的节点选择策略特点,利用仿真工具peersim分析比较三种结构化流媒体协议在传输比率、系统健壮性方面的表现,并指出算法存在的问题和未来的发展方向.     

一种连续属性动态分类规则数据挖掘方法

连续属性的处理是当前分类规则中一个热点研究问题。以往的算法往往是建立在离散化过程的基础上进行的,然而,该类方法不但会破坏数据中信息的精度,同时也使得概念的转换十分困难。文章在分析了以往算法的基础上,提出了利用包含度和蕴含度的方法进行连续属性的分类规则学习,并对该种方法的属性约简问题进行了讨论。可以看出,通过该文的研究较好地解决了数据精度和动态概念挖掘的问题,利用包含度和蕴含度的方法是一个十分有价值的研究方向。     

基于Gabor函数的小波域指纹图像增强算法

针对指纹大规模采集库中存在的指纹图像局部区过干或过湿的问题,提出了一种基于Gabor函数的小波域指纹增强算法。该算法在小波域利用低频系数图估计指纹方向,从而抑制了指纹局部过干或过湿的影响,进而分别实现基于Gabor函数的小波域各子图增强,最终将各增强子图利用小波逆变换实现重构。通过对FVC2004的DB1指纹库中的部分低质量图像的增强结果比较,该算法对低质量指纹图像的增强效果明显,且处理速度明显快于现存的Gabor增强方法。