基于SML和PCNN的NSCT域多聚焦图像融合

针对融合规则带来的虚假边缘、伪影等问题,提出了改进拉普拉斯能量和(Sum-modified Laplacian,SML)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)相结合的非下采样Contourlet变换(Non-Sampled Con-tourlet Transform,NSCT)域融合方法。首先,采用NSCT将每幅源图像分解成包含基本信息的低频子带图像和多幅包含细节信息的带通子带图像。然后,计算各尺度分解图像的SML值,根据值的大小对低频子带图像各像素点进行像素选择。对于带通子带部分,将计算的SML作为PCNN的输入激励,PCNN输出的点火映射图用来选择各子带图像的像素值。最后,将处理后的各子带系数进行NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,此算法能很好地改善融合图像的聚焦清晰度,并且与现有的SIDWT,DTCWT,NSCT以及基于PCNN的融合方法相比,所提算法在互信息量、结构相似度以及边缘信息保留量等客观指标方面得到了提高。     

航空噪声背景下的语音端点检测和语音增强

依据航空噪声的频谱特性,分析了利用频域短时能量进行语音端点检测的方法,通过前向和后向语音能量的判别,增加过渡帧来保证语音所表达的语意的连续和完整。对谱减法做进一步改进,以能量为基础对过渡帧进行细分,对语音帧、过渡帧、噪声帧分别进行不同的处理,从而克服了令人厌烦的音乐噪声,在强航空噪声背景下,处理后的语音不仅信噪比得到了很大的提高,而且清晰度和可懂度也得到了很大的改善。这种方法运算简单,具有很好的应用前景。     

光纤光栅电磁量传感器的应用

详细介绍了光纤光栅电磁量传感器在测量电压、电流以及磁场中的应用,并探讨了在光纤光栅电磁量传感器应用中存在的问题以及解决办法。鉴于它对温度的敏感,给出了减弱或消除温度敏感的方法。综述了近几年国内外在该领域实现温度补偿的相关技术。     

光纤布拉格光栅传感器的温度补偿研究

应力和温度变化引起光纤布拉格光栅(FBG)传感器中心波长漂移的交叉敏感效应制约了光纤布拉格光栅传感器的实用化。在简介光纤布拉格光栅传感器工作原理的基础上,综述了近年来国内外在该领域实现温度补偿的相关技术和消除或减弱传感器温度敏感的方法,阐述了光纤布拉格光栅传感器温度补偿的原理,并分析了每种方法的特点,探讨了光纤布拉格光栅传感器应用中存在的问题。     

基于数字技术的某机载通话系统的设计和实现

语音通信是教练机机内人员间相互沟通的重要工具, 为此, 提出了某机载通话系统的数字化设计方案。详细介绍了该系统的工作原理、软硬件设计思想, 分析讨论了应用中的一些实际问题。实现了机内主驾驶员、副驾驶员、教练员、地勤维护人员以及地面电台间的语音通话, 同时也可实时传输、监听地面及教练机内的控制信号。     

无线传感器网络优化的任务管理算法研究

该文针对多跳分簇无线传感器网络多节点协同式并行处理应用,提出了一种新的基于改进粒子群优化算法的任务管理算法,该算法建立了基于复制的变异操作,并采用基于熵权的逼近理想解的排序法对算法结果进行客观评价与择优。详述了算法的各个要素,仿真结果证实,算法搜索效率高、可获得多目标优化的任务分配与调度解,且比文献中提出的其他算法的解性能优越。     

基于不同色彩空间融合的快速图像增强算法

针对现有Retinex算法中存在的色彩失真、噪声放大及光晕伪影现象等问题,本文提出了一种基于Retinex理论的改进算法. 该算法首先在HSV空间对亮度分量V通道进行增强处理,同时在拉伸得到的对数域反射分量至一定的动态范围时（本文是0～255）,引入增强调整因子,调整不同亮度值的增强程度来避免噪声放大及色彩失真现象;然后在RGB空间,通过分析光晕产生的原因,提出一种改进的高斯滤波器来消除光晕现象,并在计算反射分量时,通过参数调整图像颜色的保真度. 最后,对上述两种不同颜色空间的处理结果进行加权平均作为算法的最终输出. 实验结果表明,针对不同光照条件下的图像,1）该算法可以明显地改善光晕伪影现象;2）无色彩失真、噪声放大等问题;3）效果和效率优于带色彩恢复的多尺度Retinex算法（Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR）及其他对比算法.     

喷泉码的Logistic映射实现

为解决喷泉码中度数和编码分组邻接关系的恢复问题,提出一种基于混沌理论的喷泉码实现方法.通过复合Logistic返回映射及相空间特性,利用混沌方程的初始值作为公钥,实现喷泉码的无开销同步.计算机仿真结果表明该方法在喷泉码的应用中具有良好的性能.     

光学电流传感器的一种间接补偿方法

分析了各种因素光学电流传感器的影响，提出了采用了频率分离技术进行比较测量的间接补偿方案，进行了模拟实验，讨论了该方法在实际中的应用。     

一种基于图像色貌模型和分层模型的色调映射算法

针对目前高动态范围(HDR,high dynamic range) 图像色调映射算法存在效率低、效果欠佳的问题,提出了一 种基于色貌模型和分层模型的色调映射算法。首先,通过将高斯核离散化的方法加快双边滤 波;其次,在RGB 空间阶调压缩解决偏色问题;最后,对Stevens效应下的细节层增强效果进行调 整并对色彩饱和度增强,使映射 后的图像细节丰富,更加逼真。对比经典算法,不同场景的大量实验结果显示,主观质量和客 观指标均有所提高,与原始算法相比,本算法计算效 率提高了6倍以上,图像的熵平均提高0.046,清晰度平均提高0.159,边缘保持度平均提高 1.811。在主观效果上,减 少了偏色和光晕等现象,同时细节表现更清晰,色彩更丰富自然,分析表明,本文提出的色调 映射算法在高效、高视觉质量显示方面具有明显的优势,可用于高级图像编辑、显示设备开 发领域。