数字视频滤波方法研究

一般情况下所拍摄的视频图像往往由于多种原因存在着含有噪声的缺陷,使得图像质量下降,对人们正常使用数字视频造成了影响,对数字视频图像进行滤波处理是非常重要的.通过介绍中值滤波和自适应时域递归滤波的原理,针对两种滤波的局限性,将小波域内自适应中值滤波和自适应时域递归滤波方法相结合对数字视频图像进行滤波处理.经实验证明方法有效地克服了中值滤波和小波滤波的不足,能较好地实时处理数字视频图像,具有一定的工程应用价值.     

基于模糊神经网络的变换器自适应控制方法

提出了一种新型的基于模糊神经网络自适应PI调节电流控制电压型PWM变换器方法.结合了模糊神经网络控制与PI控制器,根据三相电流比较产生的三相电流误差和电流误差变化率,自动调整P、I参数,提高了电流的控制精度和变换器的动态性能.采用MATLAB/Simulink对常规PI控制器和模糊神经网络自适应PI控制器进行了仿真对比.仿真结果表明了采用模糊神经网络自适应PI控制器,其系统输出的误差及误差变化要小,系统的跟踪精度得以提高,动态性能得到改善.     

PNG复杂曲面纹理映射的仿真方法

随着PNG图片越来越广泛的应用,所以研究复杂曲面纹理映射的方法有着重要的意义.为了在保持低存储量,小计算量的同时,针对PNG图片的复杂曲面自动纹理映射的变形,根据纹理扰动的缺点.提出了一种改进的复杂曲面纹理映射的方法,通过利用解二次椭圆偏微分方程,来得到任意曲面到平面的共形映射.方法不但可以自动分配纹理坐标到复杂的没有起伏的曲面,而且可以有效地克服复杂曲面的自动纹理映射的变形.避免纹理扰动,很好地解决了纹理的自动映射.     

基于改进非支配遗传算法的DNA编码序列优化方法

针对DNA计算中的编码序列设计问题,分析了DNA编码序列设计的目标和需要满足的约束条件,并建立了相应的数学模型。通过将约束条件引入非支配排序过程,提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法。实验结果表明,该算法具有良好的收敛特性和种群多样性,能为可控的DNA计算提供可靠的编码序列。     

分块二维保局投影方法及其在人脸识别中的应用

提出了一种基于图像分块的二维保局投影(分块2DLPP)的人脸识别方法.先对原始图像矩阵进行分块,然后对分块子图像施行2DLPP方法,再将各个分块按照一定的次序整合起来进行特征提取,从而实现图像降维.该方法能有效地提取图像的局部特征.实验表明:该方法在识别性能上优于2DLPP方法.     

基于最小二乘法的HDR图像快速滤噪算法

提出一种针对高动态范围（HDR）图像滤噪的新方法,通过对用于合成HDR的一组图像进行滤噪来实现。在亮度空间中,通过求解加权最小二乘问题拟合L-t直线,并用该直线修正亮度值,从而到达滤噪目的。实验表明该算法运算量小,能有效去除椒盐型噪声,对高斯型噪声抑制效果明显,优于A.&E.(Ahmet&Erit)的加权求和滤噪算法。     

正交设计与回归分析对HDPE/LDHs制备参数的优化

利用正交设计和逐步2次回归分析的方法,研究了水滑石(LDHs)含量、螺杆转速和挤出次数对高密度聚乙烯(HDPE)/LDHs复合材料力学性能的影响。并用MATLAB对回归方程进行最优化处理,预测了复合材料在弯曲强度不低于25 MPa,缺口冲击强度不低于40 kJ/m~2条件下所得到的拉伸强度为29.558 3 MPa,并确定了此条件下的优化结果,即:LDHs含量为9.8%,螺杆转速为300 r/min,挤出次数为2次。此优化方案要好于常用的直观分析/方差分析的结果,更准确的反映实际情况,可更广泛的应用于优选试验中。     

拓扑距离特征指数对多氯联苯的QSPR研究

根据分子拓扑理论,提出1种新的多氯联苯(PCBs)化合物分子中,顶点原子(基团)点价值δ_i的计算方法,据以构建分子的结构参数——拓扑距离特征指数(TDEI);同时考虑分子体积以及氯原子在苯环上的位置和数目对PCBs性质的影响,引入分子体积参数(V_R)和基团定位指数(D),然后,采用多元线性回归法,分别建立了PCBs的正辛醇-水分配系数(lgK_(OW))和水溶解度(-lgS_w)的定量结构-性质相关模型,其相关系数分别达到0.9972和0.9730,均优于前人的工作。利用模型预测另外7个PCBs分子的lgK_(OW)和-lgS_W,预测值与实验值的一致性令人满意。     

基于Gossip协议的流媒体播放机制的研究与改进

针对Gossip协议数据传播随机性与不确定性问题,提出了一种混合结构方式.该方式将非结构化P2P网络和结构化P2P网络相结合,通过增加数据片预取调度算法,弥补了Gossip协议数据传输的随意性.实验结果表明,此方式提高了节点成功播放率,降低了系统开销.     

基于主成分分析的运动阴影检测算法

运动阴影在视频图像序列中普遍存在, 为了防止被错误地检测为目标,提高阴影检测算法的准确性和普适性,提出了一种基于空间变换技术的运动阴影检测算法.该算法通过对视频序列建立高斯混合背景模型产生自适应背景,利用主成分分析(PCA)技术对其进行空间变换提取特征,再利用背景与当前帧图像对应像素点在特征空间的位置进行阴影检测.实验结果表明该方法能够很好地抑制噪声,减少光照变化的影响,准确地检测出阴影.