基于图像处理的水表智能检定系统研究

为实现指针式水表自动判读和提高识别精度,结合水表表盘结构信息来识别表盘读数的图像.水表指针提取过程中采用色差模型对图像进行处理;计算针尖像素质心均值实现对指针方向的确定;特别对指针判读时采用一种改进的角度法实现判读准确性的提高.最后,以检定水表的不同流量点的示值误差作为衡量系统准确性的主要验证指标,通过与其他传统方法相比较,结果表明,利用图像处理和改进的角度判读方法具有很好的准确性和可靠性.     

激光雕刻系统中数据处理技术研究

近年来,激光雕刻技术受到越来越多的关注,FPGA数据处理是激光雕刻系统中的重要部分,数据检测提取负责雕刻中重要参数的提取,灰度功率匹配将灰度级和激光器输出功率建立线性关系,使得雕刻系统实现多灰度级的平滑雕刻。雕刻结果表明可以实现256级灰度雕刻,雕刻图像具有层次感。     

基于加权平滑l_0范数的单快拍波达方向估计

针对现有基于压缩感知的DOA估计算法估计精度不高的问题,提出一种基于加权平滑l0范数的单快拍DOA估计算法。所提算法采用一种新的加权方式,在构造一个恰当的平滑连续函数后,根据接收数据的初始解确定一个合适的递减的{σ}序列[σ_1,σ_2,?,σ_J],并对每一个σ值,用最速下降法来求解l0范数的逼近函数H_σ(S)的最小值;然后将该σ值作为下一次迭代的初始值,并在每次迭代开始时更新权值,通过多次的迭代获得逼近函数的最小解,即逼近的最小l0范数。通过仿真实验表明所提算法可对DOA进行有效估计,且容易实现、精度较高,与未加权的改进平滑l_0范数DOA估计方法相比具有更好的估计性能。     

流动分析技术及其在海水营养盐自动检测中的应用

海水营养盐是海洋初级生产力和食物链的基础,营养盐的测定对海洋学的研究至关重要。流动分析技术由于其自动化、低耗以及重现性高等优点,在海水的营养盐自动检测中有着广泛的应用。本文对流动分析技术的发展进行了归纳总结,对流动分析技术在海水营养盐自动检测中的应用进行了讨论,并对流动分析技术在海水营养盐检测中的总体发展方向进行了展望。     

基于分类字典的多内容灰度图像彩色化算法

为解决基于字典学习与稀疏表示的灰度图像彩色化算法只对单一内容图像有效这一问题,提出了一种新型的图像彩色化方法. 首先,根据目标灰度图像的子内容分别选取多组参考彩色图像,从各组参考彩色图像中选取对应子内容的样本图像块;然后,分别进行字典训练,得到基于内容的分类字典;最后,根据重建误差最小化原则,查找最佳匹配字典,进而实现灰度图像的彩色化. 该算法是一种自动算法,在保证图像彩色化过程自动化的前提下,提高了彩色化效果. 实验结果表明:该算法能够对目标灰度图像中的不同内容分别进行正确彩色化处理.     

加密域图像处理综述

随着人们越来越关心隐私安全问题,关于加密域信号处理的研究得到了广泛关注,而往往包含大量个人隐私的图像也有必要以隐私保护的方式进行处理.回顾了近年来加密域图像处理中的各种领域,包括基本的图像处理技术,如加密域的线性变换、线性滤波和特征提取,以及进一步的图像处理应用,如安全图像隐写、安全图像检索和加密图像压缩,并且总结了这些方向的研究趋势和前景.     

刀倾全展成准双曲面齿轮的切齿设计

为提高准双曲面齿轮的啮合性能,对刀倾全展成(HGT)准双曲面齿轮进行切齿设计研究.以局部综合法(Local Synthesis)为基础,并依据格里森准双曲面齿轮的加工原理,得到满足一定啮合性能的加工参数,并采用该参数对齿轮副进行轮齿接触分析(TCA).从齿面印痕和传动误差曲线可以看出,齿轮副重合度大,传动平稳,可通过调整局部控制参数来改变齿轮的啮合性能,验证了切齿设计的正确性.该方法可通过对设计参考点及其领域内的啮合条件进行预控,达到对齿面啮合质量的控制.     

使用驾驶人瞳孔直径的固定物冲突识别方法

以寻找可反映驾驶人心理负荷的交通冲突识别指标及基于该指标的交通冲突识别方法为目的,通过比较分析明确了冲突刺激与瞳孔直径的相关关系,针对原始GSA(gravitational search algorithm)识别方法仅可搜索最优解的缺陷并面向交通冲突识别要求提出了基于瞳孔直径的GSA-T交通冲突快速识别方法.撞固定物冲突验证结果显示GSA-T方法的对比次数和识别时间均比枚举方法少,证明GSA-T方法具有较低时间复杂度和空间复杂度的优势,可满足交通冲突识别和道路安全评价的要求.     

Polarimetric super-resolution algorithm for radar range imaging via spatial smoothing processing

A full-polarimetric super-resolution algorithm with spatial smoothing processing is presented for one-dimensional (1-D) radar imaging. The coherence between scattering centers is minimized by using spatial smoothing processing (SSP). Then the range and polarimetric scattering matrix of the scattering centers are estimated. The impact of different lengths of the smoothing window on the imaging quality is mainly analyzed with different signal-to-noise ratios (SNR). Simulation and experimental results show that an improved radar super-resolution range profile and more precise estimation can be obtained by adjusting the length of the smoothing window under different SNR conditions.     

Improved preprocessed Yaroslavsky filter based on shearlet features

An improved preprocessed Yaroslavsky filter (IPYF) is proposed to avoid the nick effects and obtain a better denoising result when the noise variance is unknown. Different from its predecessors, the similarity between two pixels is calculated by shearlet features. The feature vector consists of initial denoised results by the non-subsampled shearlet transform hard thresholding (NSST-HT) and NSST coefficients, which can help allocate the averaging weights more reasonably. With the correct estimated noise variance, the NSST-HT can provide good denoised results as the initial estimation and high-frequency coefficients contribute large weights to preserve textures. In case of the incorrect estimated noise variance, the low-frequency coefficients will mitigate the nick effect in cartoon regions greatly, making the IPYF more robust than the original PYF. Detailed experimental results show that the IPYF is a very competitive method based on a comprehensive consideration involving peak signal to noise ratio (PSNR), computing time, visual quality and method noise.