一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法

支持向量机(SVM)是建立在统计学理论基础上的一种机器学习方法,用于解决二类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的课题.总结了现有的主要的支持向量机多类分类算法,并在1-a-1 SVM分类算法基础上提出一种二次分类的方法.改良了惩罚因子,提高了不易分的类别之间的可分程度.通过对超光谱图像进行分类实验,结果表明该方法具有较高的分类精度.     

基于最大加权区域互信息的声呐图像检索系统

针对声呐图像检索的实际需求,设计基于最大加权区域互信息的声呐图像检索系统。对声呐图像进行分割,产生n个子区域;计算例图与图像库中各个图像子区域之间的互信息,结合声呐图像目标物体的特点,对区域互信息进行加权;取加权区域互信息中的最大值作为图像互信息,并照其大小进行图像排序,经门限处理后,将排在前面的图像作为检索结果输出。仿真实验结果表明:基于最大加权区域互信息的检索方法更加适用于声呐图像检索,尤其是在处理两幅背景相同前景不同或者前景相同背景不同的图像时更有优势。     

基于Unscented变换的非线性状态平滑

众所周知, 平滑因可以使用更多的量测信息而能够获得比滤波更精确的状态估计. 为此, 本文提出一种面向非线性随机系统的状态平滑新算法. 首先, 基于最小方差估计理论, 提出了一种新颖的最优平滑器, 该平滑器为解决非线性状态平滑问题提供了一种通用的理论框架;接着, 采用Unscented变换(UT)来近似上述最优平滑框架中的平滑增益, 进而设计出一种次优平滑算法;最后, 相比传统扩展卡尔曼平滑器(EKS), 仿真结果验证了新算法的有效性和可行性.     

高斯模型与区域生长相结合的景物识别算法

研究景物图像特征提取,光照环境因素变化时,室外场景光学成像也随之发生很大变化,景物特征复杂,严重影响了景物识别的精度.为了解决上述问题,提出一种高斯模型与区域生长相结合的景物识别算法.先提取图像区域的底层视觉特征以及空间位置特征,并通过高斯分布为每类景物建立模型,然后根据模型测试图像中区域属于每一类景物的概率,把概率值较大的区域加入到模型中,更新模型参数,最后,把概率值较大的区域作为种子点进行区域生长得到景物识别的结果.采用Matlab 7.0软件对Pasadena 数据库中景物进行仿真识别.结果表明识别目标景物的有效性,为复杂场景下景物识别提供了一种有效的算法.     

基于复小波的彩色光流估计

利用色彩恒常性假设,将RGB色彩分量光流基本方程映射至小波域,通过复小波构建的过定线性方程组进行多分辨率光流估计,避免实小波相位震荡带来的光流求解误差,并利用各颜色分量组成的线性方程组的系数矩阵条件数判断求解的可靠性,选择各颜色分量中最可靠的解最为该点最终的光流解。数值实验结果证明了该算法的有效性。     

基于区域相关的核函数背景建模算法

传统的背景建模方法都是单独为每个像素建立背景模型,这样就没有考虑像素之间实际存在的相关性,使得在进行前景和背景分割时出现不该出现的空洞和噪声点。为了解决这一问题,提出了一种基于像素邻域信息的核密度估计背景建模算法;给出了相邻像素亮度值分布模型间的相关性描述,并将该相关性引入到背景建模中,得到包含时一空信息的背景模型,并提出背景模型的更新策略;实验结果表明,算法能有效去除前景区域内的空洞和背景区域内的噪声点,能快速准确地更新背景模型,能进行复杂场景的背景建模。     

多臂平面等角螺旋天线的馈电组合及模态分析

该文针对多臂平面等角螺旋天线的馈电组合方式进行了分析,阐明了在各种馈电组合方式中天线轴射的模式,以及M_1模和M_2模的分离,并对一实际四臂平面等角螺旋天线的M_1模M_2模特性进行了测试。     

一种复合顺序形态滤波百分位值优化方法

本文在最小均方误差（ＭＳＥ）和最小平均绝对误差（ＭＡＥ）准则下，实现了复合顺序形态滤波的百分位值自适应处理。该滤波算法不仅可以有效地抑制信号中的各种噪声，而且较好地保持了信号的几何特征。通过计算机模拟，验证了算法的可行性。     

医院防火方案及实施

讨论了医院火灾的特点及危险性、医院防火指标的确定及方案实施、消防系统的测试及试验，最后提出了医院火灾应急行动方案。     

层叠加权中值滤波器

利用层叠滤波器的阈值分解特性，提出了一种基于阈值分解结构的滤波器－层叠加权中值滤波器。该滤波器结构简单，易于并行处理和通过ＶＬＳＩ实现。图象处理仿真实验表明，其具有良好的滤波效果。