结合向导滤波与复轮廓波变换的多聚焦图像融合算法

多聚焦融合在图像识别和分析中具有非常重要的地位。为了有效地保留源图像的细节,克服变换域算法由于空间不连续性产生的人造纹理和灰度不均衡。该文结合复轮廓波时频分离的优点和向导滤波的特点提出了一种基于向导滤波的复轮廓波域多聚焦图像融合算法。首先,对源图像进行复轮廓波分解,其次对分解的低频系数进行基于向导滤波的均值融合策略,然后对分解的高频系数进行基于向导滤波的改进拉普拉斯能量和模取大的融合策略,最后通过复轮廓波反变换得到融合后的图像。实验结果表明,该算法利用向导滤波显著的提升了变换域融合算法的空间连续性,不仅可以获得良好的视觉融合效果,而且其客观评价指标也得到了提升。      

基于雷达复杂1维距离数据的3维重建算法

基于刚体目标3维运动过程中的几何不变性,可以利用目标上多个散射点在单天线雷达1维距离像序列中的1维距离数据,重建出目标未知的3维结构和运动路径。针对此1维到3维的几何重构问题,提出了一种雷达刚体目标结构和运动的3维重建算法,该算法可利用散射点复杂的1维距离数据进行重建,并且采用非线性优化技术实现了对目标重建参数的捆绑调整(bundle adjustment)。另外,该算法中引入了目标的平移模型,使目标的平移参数能够与旋转参数一并求解,从而避免了距离对准操作的误差对重建精度的影响。仿真实验结果表明,由于重建数据中散射点的数量以及目标3维运动的丰富性得到了显著提高,尤其是最优化技术在算法中的成功应用,重建算法的鲁棒性得到了有效增强。     

NY—102型便携式超声波成象仪

本文将计算机技术，信号处理技术与超声检测技术结合起来，研制成功ＮＹ－１０２型便携式超声波成象仪，该仪器具有普通超声波探伤仪的全部功能，而且可以在屏幕上显示缺陷形状及尺寸大小，并能将缺陷图象存档和打印输出，经燕山石化现场试验表明，该仪器具有缺陷分辨率高，定位精确，图象清晰，操作简便等优点，在石化，压力容器等领域有着广泛的应用前景。     

基于光滑l0范数和修正牛顿法的压缩感知重建算法

基于光滑l0范数最小的压缩感知重建算法——SL0算法,通过引入光滑函数序列去逼近l0范数,从而将l0范数最小的问题转化为光滑函数的最优化问题.针对光滑函数的选取以及求解该函数的最优化问题,提出一种基于光滑l0范数和修正牛顿法的重建算法——NSL0算法.首先采用双曲正切函数序列来逼近l0范数,得到一个新的最优化问题;为了提高该优化问题的计算效率,推导出针对双曲正切函数的修正牛顿方向,并采用修正牛顿法进行求解.实验结果表明,在相同的测试条件下,NSL0算法无论在重建效果还是在计算时间方面都明显优于其他同类算法.     

可靠P2P文件传输算法的研究与实现

P2P技术通过改变经服务器中转交换文件的传统方式,达到自由交换资源的目的。为解决网络地址转换(NAT)技术在解决公网IP紧缺,确保网络安全而起到重要作用的同时,阻隔了不同子网内用户间直接通信的问题,介绍了一种能够在两个NAT设备主机间建立直接TCP连接的方法,称为Nat Trav。仿真结果达到了预期效果,试验成功。     

基于正弦波扫描激励的铅酸电池内阻分析

介绍了一种基于正弦波扫描激励的铅酸电池内阻分析电路原理。向铅酸电池注入各种低频正弦波信号,并采用动态带通滤波器滤除各种不相关的噪声,保证测量的精度,可分析电池在各种频率下的内阻分布,扩大了传统交流激励法测量内阻的范围。在激励频率为20 Hz时,得出铅酸电池的内阻为0.238 mΩ。     

基于有理数多项式先验模型的图像盲去模糊

图像盲去模糊问题是当今图像处理领域的热点问题之一.基于混合高斯先验模型的变分贝叶斯去模糊算法可以有效地复原模糊图像,成为一种重要的图像去模糊算法.虽然混合高斯先验模型可以很好地逼近自然图像的梯度分布,但是该模型在图像梯度值较大处往往会产生过拟合导致去模糊后的图像产生振铃效应,严重影响了图像可读性.利用有理数多项式先验模型代替混合高斯模型逼近自然图像的梯度分布,克服算法的上述缺点.有理数多项式函数的分母多项式强制函数在梯度值较大值时平滑,所以有效地避免了过拟合现象的发生,从而使得模糊核估计得更准确,减少振铃效应.实验结果表明了算法的可行性和有效性.     

二维离散傅立叶-离散小波混合变换及其在超声波医学图像去噪中的应用

如果二维信号沿水平方向和沿垂直方向的干扰和噪声是异类的,如沿水平方向为窄带频率干扰,而沿垂直方向为高斯白噪声,使用传统的二维离散傅立叶离散变换(2-D Drr)或二维离散小波变换(2-D DWT)可能造成信号成分的丢失和不必要的计算,而采用[1,2]提出的一种混合的二维变换:二维离散傅立叶离散小波混合变换(2-D DFF-DWT),可有效Ё解决异类的干扰和噪声中的信号提取问题.本文在[1,2]的基础上,进一步补充了2-D DFT-DWT的定义和算法,指出这种混合变换可被用来从不同方向去除二维信号中的噪声和干扰.通过这种变换可以结合离散傅立叶变换和离散小波变换二者的优点从干扰和噪声中提取有效信号.本文通过对超声波医学图像去除斑点噪声的具体实例说明了它的应用.     

一种基于雷达图像处理的跑道异物检测方法

机场跑道异物检测对排除跑道隐患、保障飞行安全意义重大。提出了一种基于雷达图像处理的跑道异物检测方法,首先通过若干高斯模型的叠加来拟合噪声分布,进而大幅削弱系统噪声;接着使用改进的背景减法排除背景的干扰;然后对经过二值化和中值滤波后的雷达图像通过数学形态学中的闭运算进行处理;最后使用漫水填充算法检测和标注异物。该方法已在雷达系统中使用,实时性强,效果良好。     

基于NSST和高斯混合模型的医学图像融合算法

提出了一种基于非下采样剪切波变换（Non-subsampled shearlet transform, NSST）和高斯混合模型的医学彩色图像融合算法。首先将彩色图像转换到HSI颜色空间,提取其色度分量图像、饱和度分量图像和强度分量图像;然后对强度分量图像和MRI图像进行NSST变换,其中低频系数采用基于区域系数改进拉普拉斯能量和（Sum-modified-Laplacian,SML）加权的融合规则,高频系数采用高斯混合模型估计参数取大的融合规则;对融合后的系数进行NSST逆变换重构融合后的强度分量图像;最后将融合后的强度分量图像与色度分量图像、饱和度分量图像混合得到融合后的HSI图像,再将HSI图像转换到RGB颜色空间得到融合后的彩色图像。仿真实验表明,该算法在视觉效果和客观评价指标上具有更好的融合效果。