莫尔斯报务信号的检测和识别

目前莫尔斯报务信号的接收译码主要采用人工值守方式,长期工作在这种环境下会给收报员的心理和生理带来很大的影响,研究能够部分取代人的信号自动检测与识别方法十分必要。基于短时傅立叶变换的特性,在时频域上对莫尔斯信号进行特征捕捉,并对捕捉到的莫尔斯信号采用模糊c均值聚类算法(FCM)实现种类识别,以区分莫尔斯信号的点、划和间隔。实验表明,该算法具有较好的识别效果,在莫尔斯报务的自动识别上具有一定的实用价值。     

非结构矢量场的特征区域可视化方法

基于特征比对的可视化方法涉及的问题主要包括,如何判断一个矢量场中是否存在另一个矢量场中的一些特定结构,如何评价两个矢量场结构间存在的相似性,如何从诸多矢量场中将这些特定的结构检测,定位并绘制出来.给出了一种基于曲线结构的矢量场特征区域可视化方法,该方法通过构造与曲线结构相关联的柱坐标系,保证了提取特征的平移、旋转和尺度不变性;采用曲线积分的Clifford Fourier变换,获取了曲线结构的频域特征并简化计算;利用多曲线结构匹配和多尺度逼近等方法,实现了区域结构的特征可视化.     

基于权值的骨架修剪算法

针对传统骨架提取算法中出现影响骨架识别的毛刺问题,特别是其中对物体形状的描述会产生很大影响的绷带骨架,在骨架的权值的基础上提出了一种新的骨架修剪算法.算法的核心是通过距离变换获取骨架权值并在骨架修剪过程中把表征骨架重要性的权值作为骨架分支是否被去除的依据.实验结果表明,作为目标骨架表示和识别的预处理手段,基于权值的骨架修剪算法能使骨架更能准确的反应目标物体的稳定结构.     

光纤陀螺信号的数字处理方法

光纤陀螺（FOG）有着广泛地应用,如何有效地提高精度具有重要意义。根据FOG信号漂移的数学模型,分别采用了经典傅立叶分析的FIR低通滤波器和小波变换的阈值去噪对某型FOG的输出信号进行了消噪处理。实验证明了小波阈值在消除陀螺漂移和基座动态干扰应用中的优越性。     

自行火炮路面振动信号时频特性研究

自行火炮越野行驶减速停车过程车体的振动是非平稳的,传统的信号处理方法难以得出更多有用信息。利用连续小波变换在时域和频域具有的良好局部化特性,结合传统信号分析手段,对某型自行火炮减速停车过程的振动加速度信号进行了时频分析,研究了自行火炮的非平稳振动特性。结果表明：车体振动加速度的幅值和频率均随车速的提高而增大,采样信号小波系数灰度图给出了火炮振动特征随时间和频率的变化规律,克服了传统分析方法的不足。另外,实施了连续小波变换尺度的非等间隔选取,在不影响低频分析准确性的同时,处理结果对分析信号高频成分非常有效。     

一种基于图像表观的鲁棒姿态估计方法

提出一种利用图像的表观特征进行头部姿态估计的方法.该方法首先使用了一维Gabor 滤波器对头部图像进行特征提取,然后对提取得到的一维Gabor 特征进一步使用了基于核函数的局部费舍尔判别分析方法增强特征的判别能力.与传统二维Gabor 特征相比,一维Gabor 特征除了在计算速度和存储空间上具有明显的优势以外,更与姿态紧密相关.而基于核函数的局部费舍尔判别分析方法,能够解决姿态问题中存在的非线性问题和多模态问题.大量的实验结果表明,该算法对于姿态估计问题是有效的.特别需要指出的是,该算法具有良好的推广能力     

人脸识别中应用小波变换的三个关键问题

由于小渡分解在空域和频域上都能提供良好的局部信息,尤其是在小渡分解后可以减少图像的分辨率,进而相应地减少计算复杂度,因此小波变换经常用于图像处理和图像分析中.本文讨论小波变换用于人脸识别的三个关键问题:小波基的选择、分解层数和小波子图的确定,通过实验分析和比较研究得出相应的答案和指导原则,并提出了一种新的人脸识别方法.     

基于中心与邻域系数均值关系的盲水印算法

为了能够更好的满足水印的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于关系的DWT域盲水印算法,首先对原始图像进行二级小波变换,在小波系数的中频子带中,根据比较中心系数与邻域系数均值关系的方法来嵌入水印,水印嵌入前进行了最优置乩处理,使得修改的中频系数最少,从而保证了较好的不可见性.在水印的提取过程中无需参考原始图像,实现了全盲检测.通过对嵌入水印的图像进行加入噪声、滤波、压缩以及裁剪等大量图像处理实验,均能正确检测出水印,结果表明算法具有很好的感知效果以及较强的鲁棒性,可用于数字图像的版权保护.     

基于小波分析的亚像素配准算法

在像素级配准的基础上,通过对多项式细分算法的改进,提出了一种基于小波分析的亚像素配准算法,并对配准算法的精度进行了分析研究.仿真结果表明,该算法效果良好,达到亚像素级精度.     

局部PCA参数约束的Hough多椭圆分层检测算法

针对随机Hough变换(RHT)在复杂图像中检测圆及椭圆时随机采样所造成的大量无效采样、无效累积以及运算时间长等问题,提出基于局部PCA感兴趣参数约束Hough多椭圆分层检测思路。首先利用边缘检测算子获得边缘信息并去除边缘交叉点,在边缘图像中标记并提取出满足一定长度的连续曲线段;其次利用线段PCA方向分析确定是否属于有效曲线段;然后,对所有感兴趣曲线段按照标记顺序依次利用椭圆拟合办法初步得到感兴趣椭圆粗略参数,根据拟合结果进而模糊约束Hough变换参数搜索范围,得到精确椭圆参数;最后利用检测结果更新图像空间,删除已经检测到的椭圆,依次进行,直到所有椭圆检测完毕。实验结果表明,该算法在计算、存储消耗上均大大减少。