CCD在X射线直接探测中的应用

在分析常用X射线闪光透视技术、电荷耦合器件（CCD）感光成像原理及其高能粒子探测应用的基础上，相对于通常的转换屏耦合CCD间接记录法，采用自行设计的RJ2421AB0PB型CCD感光成像电路，配合图像采集卡和计算机组成实验系统，对不同管电压的X光机所产生的射线进行直接探测成像实验，得到了CCD的直接响应图像，从而分析出CCD对不同能量的X射线光子的响应特性和辐射损伤评估，验证了直接探测技术的可行性，并给出了目标物体的局部闪光透视图像。     

光栅投影三维轮廓测量及关键技术分析

说明了光栅投影三维测量技术的原理；就国内外的研究和应用状况，对三维测量中的关键技术，如相位测量，解相位，数据配位和拼接，系统结构的调整和标定等进行了分析综述。     

车号定位识别与可信度估计

以车号的定位与识别为例，应用行投影法对车号图片进行倾斜行定位，证明了模拟与场景的二维互相关系数近拟等于一维投影互相关系数，在此基础上提列投影法快速行扫描识别算法及相应的可信度估计方法，这种方法对于室外拍摄的有复杂背景，光照变化，字体微倾，字符排列疏密不均及噪声干扰的车牌图像具有很好的识别效果。     

基于像素分布特性的IC晶片视觉检测方法

IC晶片制造过程存在多种致命缺陷,致使芯片失效,导致成品率下降.冗余物缺陷是影响IC晶片成品率下降的重要原因,主要造成电路短路错误.针对冗余物缺陷对版图的影响,提出了一种简单可行的缺陷视觉检测方法,以实现冗余物缺陷的识别及电路失效形式的确定.根据摄取的显微图像的图像特征,利用光线补偿技术及形态滤波方法消除干扰噪声,以提高图像质量,采用投影定理及基于像素分布特性的检测方法,实现电路短路形式或缺陷未导致电路失效的识别.     

基于Vague集的多属性决策新方法——投影法

定义了Vague集理想方案以及决策方案在Vague集理想方案上的投影等概念,提出了一种新的基于Vague集的多属性决策方法--投影法,该方法利用决策方案在Vague集理想方案上的投影进行排序并选出最优方案,为决策系统提供了一个有用的工具.实例分析表明了该方法的有效性和实用性.     

CDMA系统下行链路的干扰抵消

CDMA蜂窝移动通信系统是一种采用多址技术的通信系统，即采用不同的地址码来区分用户、基站和信道。然而由于其在多径衰落信道中的自相关和互相关特性的不理想造成了多址干扰。在扩频通信系统的下行链路中，有效地抵消多址干扰是进一步改善系统性能和提高系统容量的重要途径。本文提出一种应用于CDMA下行链路的干扰抵消算法，分析了下行链路接收机的实现原理及过程，并对其中的关键算法进行了详细地分析，仿真结果表明，所选取的下行接收算法能改善系统的性能。     

基于码本的说话人自适应方法

本文提出了一种基于码本的说话人自适应方法.它可以将变换方法和Bayes估计法这两大类说话人自适应方法的优点有机的结合起来,既能实现快速的说话人自适应,还具有良好的一致渐进性.自适应过程可分为两个阶段:在第一阶段,用由大量参考说话人的语音码本构成的线性组合来逼近用户的语音码本.此时只需要很少的自适应训练数据就可以用基于Rosen梯度投影法的优化算法计算出线性组合中各码本的最佳权值.在第二阶段,码本的最佳线性组合被用作用户码本的先验估计值.随着更多自适应训练数据的获得,系统对用户码本进一步进行Bayes估计,从而可以实现累进的自适应.作者将该方法应用于说话人无关的连续汉语语音识别系统.一系列的对比实验表明该自适应方法很有前途.     

利用消失点列的射影不变量描述平面直线关系

消失点或消失直线蕴含了一组平行直线或一组平行平面的方向信息.同一平面上的所有直线对应的消失点共线于该平面的消失直线.消失线上的四点交比是射影不变量,该不变量与各点所对应的直线夹角存在内在联系.由此,本文提出了一种利用消失点列的射影不变量提取平面直线夹角的方法.在无需校准或3D重建的条件下,该方法可用于描述平面上直线间的相互关系,诸如平行、垂直、相交等.将本方法应用于真实图像的直线关系解释中,实验结果验证了方法的有效性.     

用于三片式数字光处理投影显示的新型分色结构

针对三片式数字光处理投影机光学系统中分色合色结构复杂、重量大、后焦距长的问题,提出了一种利用一个分色棱镜和两个二向色性滤色片来实现分色合色的方法。数字光处理投影机所用的光调制元件是数字微镜器件DMD,它是利用转动微反射镜改变反射光束的出射方向来实现光阀作用的。基于这一特点,通过精心安排分色棱镜和合色片的空间位置来实现对照明光束的分色以及对调制光束的合色功能。系统光学元件重量仅36 g,通过软件模拟本系统具有良好的色彩还原能力,光利用率达60%,还具有结构简单,对比度高等优点。     

Graph-based video fingerprinting using double optimal projection

A double optimal projection method that involves projections for intra-cluster and inter-cluster dimensionality reduction are proposed for video fingerprinting. The video is initially set as a graph with frames as its vertices in a high-dimensional space. A similarity measure that can compute the weights of the edges is then proposed. Subsequently, the video frames are partitioned into different clusters based on the graph model. Double optimal projection is used to explore the optimal mapping points in a low-dimensional space to reduce the video dimensions. The statistics and geometrical fingerprints are generated to determine whether a query video is copied from one of the videos in the database. During matching, the video can be roughly matched by utilizing the statistics fingerprint. Further matching is thereafter performed in the corresponding group using geometrical fingerprints. Experimental results show the good performance of the proposed video fingerprinting method in robustness and discrimination.