改进自适应中值滤波算法研究

重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法.针对这3种滤波算法,对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验.结果表明:改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节,PSNR保持在25 dB以上;改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像,PSNR比改进前的提高17 dB以上.     

一种模／数混合型FIR噪声滤波器设计

：针对现有数字FIR噪声滤除技术的噪声放大问题,结合模拟电路的方法,提出一种新的混合型FIR噪声滤波技术。该方法采用电荷泵将锁相环中数字控制的相位误差转换为模拟域电荷,调制器的输出经过一个寄存器链实现一个或数个时钟周期的延时,从中选出若干抽头分别去控制对应的分频器或相位选择器,从而量化所产生的经过各支路鉴相器的瞬时相位误差,在一个多输入电荷泵中合成为模拟域误差电荷,通过提供恒定单位直流增益,解决现有数字FIR噪声滤除技术的噪声放大问题。这种新型的滤渡器具有如下特点：离散时间域工作,模拟失配不敏感,有助于提高线性度,额外硬件开销小。     

一种改进的IMMPF目标跟踪算法

对多运动模型的目标进行跟踪,通常采用传统的交互式多模型粒子滤波算法。但是,该算法存在一些缺陷和不足。为此,提出了一种新的基于变速率模型和遗传算法的IMMPF目标跟踪算法。针对IMMPF算法对目标进行跟踪时可能出现的未知可变转弯速率,采用了一种更恰当的可变速率目标模型;对于IMMPF算法中的粒子多样性丧失问题,则将进化理论中的遗传算法引入到目标跟踪算法中,对采样进行优化,增加了采样粒子的多样性,使采样向后验分布取值较大的区域移动。仿真结果表明,提出的算法能更好的适应目标的机动运动,同时明显减少所需的采样数,取得了更好的跟踪性能。     

大样本顺序统计量均值、方差和协方差计算与验证

顺序统计量在可靠性评估和寿命预测中有广泛的应用.目前,样本容量较小时的顺序统计量均值、方差和协方差的数值计算已得到很好的解决,但是,由于计算精度问题,样本容量较大时的顺序统计量均值、方差和协方差的数值计算尚未得到完全解决.对此,文中首先从理论上推导出特殊情况下极值分布顺序统计量均值和方差计算的解析表达式,以及正态分布顺序统计量均值、方差和协方差的简化计算公式,为数值计算结果提供验证依据.然后,通过大量数值计算与验证表明,目前微机的运算速度与精度已经可以实现大样本顺序统计量均值、方差和协方差的高精度计算.文中还给出部分顺序统计量数字特征的积分计算与验证结果.     

基于LPC2131微控制器的电荷放大器设计

介绍了一种基于ARM的智能电荷放大器的设计方法及工作原理。详细阐述基于LPC2131芯片的软、硬件设计方案。该系统主要由电荷变换电路、低通抗混滤波电路、LCD液晶显示模块和LPC2131控制部分组成。软件部分主要对电荷放大器处理过程进行程控设计,给出了继电器控制、I2C数控电位器控制以及产生抗混滤波器截止频率的程序设计方法。操作系统选用源码公开的实时操作系统μC/OSⅡ,增强了系统工作的可靠性。     

基于光纤光栅技术的全光纤单纵模激光器研究进展

实现单纵模光纤激光器的技术难点主要在于如何使谐振腔具有高的模式选择性能,以及如何加入适当的窄带滤波器来辅助选频,而光纤光栅技术在光纤激光器的设计与性能优化方面扮演着十分重要的角色。综合论述了近年来国内外利用光纤光栅产生单波长或多波长单纵模全光纤激光器的主要实现技术,并分析其优缺点,最后给出了总结与展望。     

基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测

为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。     

融合双尺度暗通道的单图像去雾方法

针对使用单一尺度滤波窗口计算暗通道的去雾方法会使去雾图像产生光晕的问题,提出融合双尺度暗通道的单图像去雾方法。该方法使用大、小两种尺度滤波窗口,分别计算两个暗通道及其最大值滤波结果,并实现了大尺度暗通道与两个最大值滤波结果的融合,以融合后的暗通道计算透射率,并进行幂函数调整和向导滤波,最后以优化后的透射率实现图像去雾。实验结果表明,该方法能很好地消除景深边缘的光晕及天空区域的彩色斑块,恢复后的图像有理想的亮度和对比度,且算法实现简单。     

基于希尔伯特谱的瞬时频率滤波方法

含有色噪声的非平稳信号的滤波去噪一直是未能很好解决的问题,传统的傅立叶分析方法不适用于此类信号的分解及滤波,而小波域滤波效果也不理想.本文提出一种基于希尔伯特谱的瞬时频率滤波方法,并和经验模态分解滤波、基于经验模态分解的小波阀值滤波方法的信噪比进行比较.仿真实验结果表明基于希尔伯特谱的信号分解及滤波去噪方法具有更高的信噪比.     

融合梯度和色度信息的分块均值漂移目标跟踪

针对在相似颜色干扰场景下传统均值漂移目标跟踪鲁棒性差的缺陷,提出Prewitt梯度和色度信息融合的分块均值漂移跟踪算法。首先,对跟踪框进行分块,并提取当前帧各子块特征;其次,利用Bhattacharyya距离计算参考目标区域与候选区域间各子块对应的相似程度,根据其相似程度分配各子块的权值,并通过融合规则对各子块相应特征进行融合构成新子块特征,在此基础上,将子块特征选择串接方式作为最终目标特征;最后,采用均值偏移原理迭代估计最终目标位置信息。实验结果表明,当场景中存在相似颜色干扰的情况下,相对于经典均值漂移算法,其准确度提高了84%左右。