一种基于图像纹理特征的波浪检测方法

针对无人水面艇视觉系统检测波浪问题,基于图像纹理特征,利用灰度共生矩阵的独立特征量,提出一种识别水面波浪等级的特征融合阈值法。该方法对波浪图像进行灰度级调整,计算灰度共生矩阵,提取其四个独立特征量,然后根据分析结果确定特征量权值并计算不同波浪等级的阈值,根据得到的阈值来检测波浪等级。实验表明,该方法适用于无人水面艇对周围波浪环境的检测,具有受光照条件影响较小的优点。     

几种经典的策略梯度算法性能对比

策略梯度函数是基于直接策略搜索的方法。它把策略参数化,并且估算优化指标相对于策略参数的梯度,然后利用该梯度来调整这些参数,最后可以获得局部最优或者局部最优策略。所以这样得到的策略可以是随机性策略也可是确定性策略。通过自主开发的Gridworld策略梯度实验平台,对经典GPOMDP、NAC和基于TD(λ)的策略梯度算法的收敛性能进行了对比分析。     

一种大容量的信息隐藏方法

基于图像处理、提升整数小波和信息隐藏理论,提出了具有双阀值的信息隐藏算法,阐述了实现信息隐藏的原理,并给出了具体算法及实现过程.该算法把秘密数据通过双阀值技术嵌入到图像整数小波变换后的高频子带的系数中.嵌入数据时,解决了小波反变换时的灰度值溢出问题,增加了相同载体下的信息隐藏的容量,而且提高了秘密信息的安全性.通过实验数据分析了该算法的阀值变化、嵌入容量和安全性等问题,结果表明:该方法提高了秘密信息的安全性和隐藏容量.     

基于偏微分方程的图像修补方法

根据最小能量化泛函所建立的图像修补模型可以得到其欧拉方程,把该欧拉方程所对应的梯度下降流作用于需要修补的图像,当偏微分方程的解稳定时,此时的解就是修补后的图像.基于该原理建立了一个图像修补方程,并实现了此图像修补算法.从这个修补方法的修补效果可以看到,修补后的图像具有良好的光滑性.     

图像分割中局部能量驱动的快速主动轮廓模型

为了解决图像对象灰度分布不一致性的分割难题,提高图像分割速度,提出了一个全新的快速主动轮廓模型。它由曲线周围局部的统计信息驱动曲线发生形变演化,并使用图像中的边缘信息来引导曲线的演化方向。模型中,根据区域模板与演化曲线共同定义的局部统计信息创建数据拟合项,并应用水平集方法求解曲线的演化。对合成图像和医学图像的实验结果表明,本文提出的分割模型可以同时分割多个灰度不一致的对象,分割速度快,结果稳定,对噪声具有很好的鲁棒性。     

横观各向同性功能梯度圆板弯曲问题的精确解

对周边为弹性支承边界条件下的横观各向同性功能梯度材料圆板轴对称弯曲问题进行了分析.将位移函数写成傅里叶-贝塞尔级数的形式,根据横观各向同性功能梯度材料基本方程,并针对指数函数形式的梯度分布情况,对功能梯度圆板轴对称弯曲问题的位移和应力进行了精确分析.并通过具体算例,分析了在圆板上、下表面荷载作用下,材料性质的不同梯度变化对圆板结构响应的影响.分析结果表明,材料性质的梯度变化对圆板的力学性能有显著影响.     

双材料界面剪切应力分析

在传统弹塑性理论的基本框架内,考虑应变梯度效应,分析了钢与混凝土粘结界面处混凝土局部滑移带内部塑性剪应变的规律,推导了剪应力与剪切滑动位移的关系及剪切滑移切向速度表达式.混凝土粘结滑移层内部应变集中程度随剪应力降增加而加剧,在应变软化阶段,剪切滑移切向速度与剪应力卸载率成正比.应用虚功率原理和塑性极限分析上限定理,分析了钢与混凝土双材料界面的剪切滑移强度,认为起主要作用的是混凝土的抗拉强度、与型钢表面状况有关的粘聚力、机械咬合力和混凝土对型钢的横向约束力等.     

基于偏微分方程的图像修补方法

根据最小能量化泛函所建立的图像修补模型可以得到其欧拉方程,把该欧拉方程所对应的梯度下降流作用于需要修补的图像,当偏微分方程的解稳定时,此时的解就是修补后的图像．基于该原理建立了一个图像修补方程,并实现了此图像修补算法．从这个修补方法的修补效果可以看到,修补后的图像具有良好的光滑性．     

磁致液面变形及其光学测量

为获取磁场中气液界面的特性参数,提出基于镜面反射成像与结构照明相结合的方法对磁致液面变形进行测量.根据图像映射和条纹灰度矩阵提取条纹图的相位差进行液面变形量的计算,并重建三维变形液面.得到了结论:液体表面附近处的梯度磁场将引起表面张力的不均匀而使其发生变形,变形量及方向与磁场强度和梯度的空间分布有直接关系,为浮力-热毛细对流的相关研究提供一种新的途径.     

基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测

针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集（RST）和径向基（RBF）神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.