光学透射头盔显示器标定综述

光学透射头盔显示器(OSTHMD)标定是增强现实技术研究中一个具有挑战性的关键技术问题.文中详细阐述了OSTHMD的标定技术,包括标定要求、标定计算模型、标定方法、标定评估、发展趋势和应用前景等,重点介绍了比较实用的基于单点主动对准法和基于图像的标定方法.     

基于最佳门限消噪语音增强一种新方法的研究与实践

针对软门限对信号噪声的滤除方法,在分析小波变换消噪原理和方法的基础上,具体分析了阈值对小波变换消噪的影响.提出了改进阈值的阈值函数,给出更好的滤波结果.实验表明这种改进的算法有效地提高了增强效果.     

基于边缘增强算子的光谱保持型图像融合算法

通过分析比较多光谱与高分辨率图像间融合几种常用算法的原理及其优缺点,提出了一种基于边缘增强算子的光谱保持型融合算法,算法首先利用LOG算子对高分辨率图像进行高提升滤波,然后将滤波后高分辨率图像与原高分辨率图像的亮度的比值作为融合图像各光谱值的调节系数.实验结果表明,此算法具有很好的空间分辨率,同时又能较好地保持原有多光谱图像的光谱特性,取得了较好的效果.     

一种时间自适应阈值的小波包改进语音增强算法

针对传统小波语音增强算法存在过度阈值处理的问题,提出一种改进的时间自适应阈值小波包去噪算法.该方法采用听觉感知小波包对噪声语音进行分解,得到小波包听觉感知节点上的系数,并基于语音存在概率估计按帧自动调节去噪阈值.因改进的阈值能更好地避免语音小波包系数被过度阈值处理的情况,从而在抑制噪声的同时保留了更多的原始语音成分,进一步提高了降噪效果.实验结果表明,该算法比常规小波自适应阈值算法能得到更清晰的语音增强信号.

     

基于group-based模型的无线传感器网络密钥管理方案

由于无线传感器网络受电源、计算能力、内存容量等方面的限制,传统的基于公钥和可信任的密钥管理方式不再适用.为了进一步提高无线传感器网络的安全连通性,在分析DU Wen-liang等人的group-based节点投放模型的基础上,提出了一种改进的密钥管理方案:多密钥空间与多路径增强相结合的随机密钥预分配方案.结果分析表明,该方案需要较少的内存存储空间,不仅提高了系统的连通性,还降低了节点的被捕获概率.     

改进的子空间语音增强算法

单通道子空间语音增强算法在加性噪声为白噪声的情况下,效果比较理想.加性噪声为有色噪声的情况下,通常用广义奇异值分解算法来进行处理.为了降低低信噪比情况下残留的音乐噪声,结合人耳的听觉掩蔽效应,提出了一种基于感官抑制的广义奇异值分解算法.实验结果显示,该算法能够明显地提高语音质量、可懂度和识别率,特别是在加性噪声是有色噪声的情况下实验结果明显优于其他的语音增强算法.     

双马尔可夫决策过程联合模型

人类在处理问题中往往分为两个层次,首先在整体上把握问题,即提出大体方案,然后再具体实施.也就是说人类就是具有多分辨率智能系统的极好例子,他能够在多个层次上从底向上泛化(即看问题角度粒度变"粗",它类似于抽象),并且又能从顶向下进行实例化(即看问题角度变"细",它类似于具体化).由此构造了由在双层(理想空间即泛化和实际空间即实例化)上各自运行的马尔可夫决策过程组成的半马尔可夫决策过程,称之为双马尔可夫决策过程联合模型.然后讨论该联合模型的最优策略算法,最后给出一个实例说明双马尔可夫决策联合模型能够经济地节约"思想",是运算有效性和可行性的一个很好的折中.     

使用静态小波变换增强与降噪真彩图像

由于几乎所有真彩图像都不同程度含有噪声,并且含有阴影和明亮光源的图像的动态范围超过了多数电子设备和人眼的感受区域,这就要求真彩图像被增强的同时还能够对噪声进行抑制.因此,在分析了噪声在HSV色彩空间分布的基础上,根据静态小波变换解释的入射-反射模型,提出了一种能够同时增强与降噪真彩图像的方法.实验表明,本方法在明显增强真彩图像的同时,还可以有效抑制图像中的噪声.     

基于改进谱减法的语音增强研究

语音增强技术是语音信号处理中的重要课题之一,谱减法是目前语音增强处理中常用的方法.针对传统谱减法残余音乐噪声过强,清音部分损失严莺的缺点,引入了一种利用语音信号的短时平均幅度差特征并结合短时平均幅度的语音检测算法,对传统的谱减法进行了改进.根据采集的真实航空噪声数据,将传统谱减法和改进的谱减法结果进行了比较分析.仿真结果表明,改进形式的谱减法可以有效降低音乐噪声,提高信噪比和町懂度,可以满足语音增强的要求.     

基于多尺度Retinex的雾天降质图象增强算法

雾天图象受到严重退化,大大降低了图象的使用价值。利用Retinex理论的颜色恒常性,通过提取照度分量来去除雾天对图象的退化作用。指出MSR算法处理雾天图象的不足,提出将MSR算法处理结果与原图象结合的改进方法:引入原图象对数分量和颜色信息,以保留原图象亮度的全局对比度和恢复平坦区域的颜色;提出进一步增强雾天图象细节信息的方法:将MSR处理结果与边缘增强的原始图象相结合,然后对输出图象各颜色分量先进行正态截取,再统一拉伸到显示设备的动态范围。实验结果表明,该方法能取得较好的图象去雾效果。