具有较低复杂度和开关频率的MMC混合排序均压算法

模块化多电平换流器(MMC)在世界范围内的直流输电中应用已经十分广泛,其中电容电压均衡控制策略是MMC应用的关键技术与难点。文中首先提出了一种分两组的组间比较排序法,称为OF排序法。该方法排序的最大时间复杂度为N-1,但该方法的使用范围受限。因此,在此基础上又提出了一种新型MMC混合排序均压算法。该算法在大幅降低排序时间复杂度的同时还能够降低器件的开关频率。以厦门柔性直流输电工程为例,验证了该算法在多种工况下的正确性。最后,通过仿真计算出新型混合排序均压算法的时间复杂度约为1.45 N,优于现有的其他MMC均压排序算法,并且仿真结果显示该算法还能降低开关频率,约为传统冒泡法的1/2。     

一种基于Stein无偏风险估计的复合去噪算法

针对统计非局部均值滤波损坏图像的细节与鲁棒性双边带滤波去噪不充分的缺点,提出了一种基于统计非局部均值滤波与鲁棒性双边带滤波相结合的复合滤波算法。该复合滤波算法通过统计非局部均值滤波与鲁棒性双边带滤波线性组合,利用Stein无偏风险估计对复合算法中的参数进行估计。实验中,从主观与客观方面进行对比分析,证明所提出的复合算法体现了非局部均值滤波与双边带滤波的优点,能有效地去除噪声并更好地保留图像的细节信息,峰值信噪比提高1~2 dB。     

基于自适应非局部均值的CBCT投影数据去噪算法

为了准确地获取放疗摆位信息,并减低临床患者 所接收的辐射剂量,提出了一种基于非局部均值(NLM)的锥形束计算层析(CBCT)投影数据去 噪算法。首先,计算在不同投射角度下获取的CBCT投影数据的噪声标准差、边缘信息和纹理 子块的平均梯度值的均值,确 定与该角度投影数据相适应的滤波强度值;然后,采用改进的NLM算法对投影数 据进行去噪处理;最后,经过三维重 建获得较高质量的CBCT图像。还对基于子块分割的噪声估计算法进行了改进,使其更适 用于CBCT投影数据的噪声估 计。实验结果表明,本文算法能够有效估计投影数据的噪声水平,去噪效果优于其它几种算 法,在去除噪声的同时,还能很 好地保留图像的细节信息,并可增强图像的对比度,有利于准确获取摆位信息和医生的临 床诊断。     

基于非局部信息的医学图像降噪技术综述

有效的医学图像增强技术应将感兴趣目标或区域增强、背景抑制和噪声削减综合考虑,能改善图像的质量,在减少噪声的同时保持着原有的纹理特征,有助于后续得到正确的临床诊断结果,这对某些疾病的早期确诊有极大帮助。归纳了基于非局部信息的医学图像增强技术常见方法,包括非局部均值滤波算法、三维块匹配算法、形态成分分析算法等,通过介绍这几种方法原理,指出这些方法的使用范围及现状,并进行了性能对比分析,最后探索性地给出了现阶段医学图像增强技术的可能发展方向之一,即基于上下文量化的图像增强技术。     

基于显著性定位和动态自适应区域生长的HRMR图像斑块分割

为了解决HRMR图像斑块边界模糊及灰度不均匀造成的分割难问题,提出了一种结合显著性定位与改进动态自适应区域生长的斑块分割方法。使用非局部均值滤波算法、平滑梯度实现图像去噪与斑块模糊边缘增强;通过显著性检测获得显著图像,采用形态学开重构得到斑块定位图像;利用改进的动态自适应区域生长算法,实现颅内斑块的准确分割。本实验对象为34组脑血管狭窄患者的HRMR图像,通过与专家手动分割结果对比,斑块的平均分割准确度达到90.16%。研究结果表明,本方法不仅能够提高斑块的分割精度,完整地保留颅内斑块的弱边缘信息,同时还可以避免不同医生手动分割造成的主观差异性,或可用于辅助脑血管狭窄患者的临床诊断与治疗。     

渐近非局部平均图像去噪算法

非局部平均去噪算法(Non-local means denoising algorithm, NLM)是图像处理领域具有里程碑意义的算法, NLM的提出开启了影响深远的非局部方法. 本文从以下两个方面来重新探讨非局部平均算法: 1) 针对NLM算法运算复杂度高的问题, 基于互相关(Cross-correlation, CC)和快速傅里叶变换(Fast Fourier transformation, FFT)构造了一种快速算法; 2) NLM在滤除噪声的同时会模糊图像结构信息, 在强噪声条件下更是如此. 针对这一问题, 提出了一种渐近非局部平均图像去噪算法, 该算法利用方差的性质来控制滤波参数. 数值实验表明, 快速算法较之经典算法, 在标准参数配置下运行速度可提高27倍左右; 渐近非局部平均图像去噪算法较之经典非局部平均图像去噪算法, 去噪效果显著改善.     

模块化多电平动态电压恢复器的研究

提出了一种新型模块化多电平动态电压补偿器(Modular Multilevel Dynamic Voltage Restorer,MM-DVR),对其工作原理进行了介绍,对单相模块化多电平换流器的组成和工作特性进行了分析。对几种常用的补偿策略进行了对比介绍,对所采用的最小电压补偿策略的原理和实现方法进行了阐述,介绍了所采用的瞬时电压dq分解电压暂降检测法的工作原理和应用优势。对比目前常用的换流器调制策略,介绍了最近电平逼近调制方式,并分析了最近电平逼近调制方式在动态电压恢复器应用中的优势。通过在PSCAD/EMTDC环境下搭建的仿真模型对模块化多电平动态电压恢复器的工作特性和补偿效果进行了验证。     

基于MMC拓扑STATCOM综合控制策略研究

针对基于模块化多电平变换器(Modular Multilever Converter,简称MMC)的静止同步补偿器(Static Synchronous Compensator,简称STATCOM)提出了一种综合控制策略。根据MMC-STATCOM在不同工作状态下的性能要求以及最近电平逼近调制(Nearest Level Modulation,简称NLM)和载波移相SPWM(Carrier Phase Shifted SPWM,简称CPS-SPWM)两种控制策略的不同特点,在不同工作阶段分别选择合适的控制策略。基于瞬时无功功率理论,通过在d轴和q轴上分别叠加有功分量和无功分量的方法,在恒频启动阶段采用最近电平逼近调制并在电压外环采用斜坡控制,实现子模块电容电压快速稳定上升,在稳态阶段采用载波移相SPWM的分级控制,实现稳态时系统具有较好的输出性能。最后,综合控制策略进行了实验验证。     

Analysis of denoising filters on MRI brain images

The magnetic resonance imaging (MRI) modality is an effective tool in the diagnosis of the brain. These MR images are introduced with noise during acquisition which reduces the image quality and limits the accuracy in diagnosis. Elimination of noise in medical images is an important task in preprocessing and there exist different methods to eliminate noise in medical images. In this article, different denoising algorithms such as nonlocal means, principal component analysis, bilateral, and spatially adaptive nonlocal means (SANLM) filters are studied to eliminate noise in MR. Comparative analysis of these techniques have been with help of various metrics such as signal‐to‐noise ratio, peak signal‐to‐noise ratio (PSNR), mean squared error, root mean squared error, and structure similarity (SSIM). This comparative study shows that the SANLM denoising filter gives the best performance in terms of better PSNR and SSIM in visual interpretation. It also helps in clinical diagnosis of the brain.     

Practical attack on NLM-MAC scheme

The NLM stream cipher designed by Hoon Jae Lee, Sang Min Sung, Hyeong Rag Kim is a strengthened version of the LM summation generator that combines linear and non-linear feedback shift registers. In recent works, the NLM cipher has been used for message authentication in lightweight communication over wireless sensor networks and for RFID authentication protocols.