数字视频滤波方法研究

一般情况下所拍摄的视频图像往往由于多种原因存在着含有噪声的缺陷,使得图像质量下降,对人们正常使用数字视频造成了影响,对数字视频图像进行滤波处理是非常重要的.通过介绍中值滤波和自适应时域递归滤波的原理,针对两种滤波的局限性,将小波域内自适应中值滤波和自适应时域递归滤波方法相结合对数字视频图像进行滤波处理.经实验证明方法有效地克服了中值滤波和小波滤波的不足,能较好地实时处理数字视频图像,具有一定的工程应用价值.     

自动选取特征的行人跟踪

根据非刚性物体运动的特点,提出一种利用支持向量机有效对多目标进行分离并能自动选择目标最明显特性区域的覆盖比算法,克服了以往对选取区域事先进行设定的情形。采用目前常用的加权颜色直方图作为备选粒子,进行行人跟踪。由于建立了合理目标颜色模型,减少了对粒子数量的需求,降低了计算复杂度,有利于实现实时跟踪。利用Bhattacharyya距离描述粒子与目标颜色模型的相似性,作为粒子更新权值的依据。试验结果证明了自动选取被跟踪目标的特征与事先设定备选区域有等价效果。     

一种实用的图像滤波算法

在分析经典中值滤波算法基础上,提出了一种实用的图像滤波算法,即图像加窗中值滤波算法.给出了其基本原理与实现过程,并与经典的邻域均值滤波器、中值滤波器、Butterworth低通滤波器、Wiener滤波器进行了滤波比较实验,分别从主观效果及客观参数计算两个方面验证了其优良的滤波性能.     

分水岭变换在岩屑图像分割中的应用

分水岭变换是一种基于区域和数学形态学的图像分割方法,被广泛用于灰度图像的分割之中.但传统分水岭变换过分割问题严重,图像的噪声和虚假纹理会淹没真正想得到的边缘信息.针对岩屑图像的特征,提出了一种改进的分水岭算法分割方案.先在预处理期用形态学开闭重建运算对原始图像平滑处理,在相对保留边缘不受影响的同时,降低噪声的影响.再通过非线性的阈值变换分离出目标和背景,然后在提取出目标的情况下合并过小区域,得到目标的边缘.而由于阈值变换后,区域数量已经明显减少,可以降低区域合并的运算量,提高合并速度.在求取形态学梯度时,选用了一种新的形态梯度形式,消除了形态学处理对分割结果造成的轮廓偏移现象.从实验结果看来,该算法取得了较好的分割效果.     

不确定中立型时滞系统的鲁棒H∞滤波

研究一类鲁棒H∞滤波问题。针对带有不确定性参数和白噪声干扰的中立型时滞系统,设计一类滤波器,使之对于任意容许的不确定性,滤波误差系统一致渐近稳定且使噪声对估计误差的影响降至给定约束范围之内。利用线性矩阵不等式的方法．将所得的确定性系统的鲁棒滤波结论,扩展到不确定性系统,得到不确定性系统鲁棒H∞滤波器的充分条件。给出的数值算例验证了所提出算法的有效性。     

注塑机注射速度的零相位滤波迭代学习控制

针对注射速度控制,设计了一种基于零相位滤波迭代学习的前馈反馈控制方法．该控制算法中的前馈部分采用迭代学习控制,利用以往批次信息实现精确跟踪;反馈部分采用比例控制,用于克服当前批次扰动．为了消除学习算法应用时出现的坏学习瞬态,这里先推导出所提控制算法在频域下的收敛条件,再给出基于零相位滤波的单调递减学习瞬态.经实验验证,这种方法可以使学习控制具有单调递减的学习瞬态曲线,并能很好地满足实际的注射控制要求．     

多尺度双边滤波及其在图像分割中的应用

噪声图像分割前需要先进行平滑预处理,双边滤波用于图像平滑的滤波效果取决于参数的选取．为降低参数选取的难度,本文提出一种多尺度双边滤波算法来综合不同尺度下双边滤波的平滑效果．先将多尺度双边滤波算法用于噪声图像的平滑预处理,能够在去除噪声的同时较好地保留边缘;再用间断自适应高斯马尔可夫随机场模型进行图像分割．对多个图像进行图像分割的实验结果证明了所提算法的有效性．     

基于非线性电路的复杂交通网路径规划

分析比较了单行机动车道与非线性二极管单向导电之间的类似特性．对禁止左转路口及其关联道路进 行拓扑结构变换,在电路地图基础上建立了复杂城市交通网的电路网络模型,并提出一种基于非线性电路的车辆最 优路径规划方法．这种方法从根本上解决了城市复杂交通环境下具有单行约束路段与左转约束路口的最优路径规划 问题．通过对非线性电子器件伏安特性进行分段线性化处理,并且改进迭代过程中的控制策略,使得路径规划方法 的计算效率得到提高．复杂性分析与仿真实验证明了本方法的有效性与可行性．     

用于全局优化的一种新填充函数

填充函数法是一种寻求多变量、多峰值函数的总体最优的优化方法。鉴于提出过的填充函数,给出了一种形式简单的单参填充函数,计算中无需考虑函数出现不连续点的情况,且函数不受指数项影响。对一些标准函数的仿真结果比较表明构造的填充函数是有效的。     

梯度均值预测滤波算法及其应用

测量误差不可避免的存在于各种测量系统之中.针对缓慢变化的测量数据中存在的随机误差,结合传统滤波方法的优点,提出了梯度均值预测滤波算法,阐述了算法的基本思想和流程,并结合桥梁挠度连续测量系统的测量数据进行了滤波实验,结果表明,该算法能够有效去除缓慢变化的测量数据中的干扰信号,滤波效果明显.