基于Delphi的网络交通信号控制系统上位机软件设计

基于Delphi的网络交通信号控制系统,上位机软件负责灯色方案表的数据形成,以及方案表和步伐时间数据的发送、信号机数据的接收与显示.交通控制客户端,采用组件Indy中的IdUDPClient组件读取信息.交通控制接收端由Delphi通过IdUDPServer组件的OnUDPRead事件,读取下位机数据.网络传输采用UDP通信协议.     

彩色汽车牌照的定位方法

基于颜色和纹理综合特征的车牌定位方法,通过色彩空间变换、色彩分割,牌照区域定位及去除伪车牌区域等步骤进行车牌特征分析.其在HSV空间中进行色彩分割,运用数学形态学处理,采用闭运算,形成连通域.通过连通域分析车牌区域,再根据其几何和空间频率特征,设计相关评判标准.经实验验证,符合该标准的即为车牌区域.     

一种自适应中值滤波去雾算法

在雾、霾气候下所捕获到的照片质量因大气衰减而有所降低。为有效恢复场景实际色度,提高图像的视觉效果,提出了一种基于中值滤波去雾的改进算法。首先根据输入图像的一维熵以及平均灰度的特点,自适应调节大气光成分值使得去雾后图像的亮度达到最优;为调和去雾后图像的色度,引进了图像融合的方法,并且根据大气光成分值的选取特点设置了融合比例,从而实现了去雾系统的整体最优化。实验结果表明,算法去雾后图像具有较好的视觉效果,其色度、亮度、对比度都有了一定程度的提高。     

分步式滤波在短时交通流预测中的应用

用基于分步式滤波的多传感器动态系统数据融合算法建立了短时段交通流量预测模型,并与传统的卡尔曼滤波算法在计算复杂度上进行了比较。利用澳大利亚某高速公路所采集的数据进行了预测仿真实验。实验结果表明该算法确保了预测精度,同时简化了计算量,提高了响应速度,可以实现对交通流的实时预测。     

基于改进词典序的彩色图像形态学研究

向量排序是彩色形态学应用中的关键问题。针对传统词典序中过度优先第一维向量的不足,提出一种基于α模数的一般词典序方法,能任意调整量化函数,降低排列在先的分量作用。将其应用到彩色图像处理中,与传统的词典序彩色形态学算子相比,实验结果表明算法具有出色的向量保持能力,显示出更优的降噪与图像分割性能。     

Fisher准则下面向判别性特征的字典学习方法及其组织病理图像分类研究

针对当前面向组织病理图像特征提取的字典学习方法中存在着学习的无病字典与有病字典相似程度高,判别性弱的问题,本文提出一种新的面向判别性特征字典学习方法（Discriminative feature-oriented dictionary learning based on Fisher criterion,FCDFDL）.该方法基于Fisher准则构造目标函数的惩罚项,最小化学习字典的类内距离与最大化学习字典的类间距离,大大降低无病字典与有病字典间的相似性.同时,优化学习字典对同类样本的重构性能,并约束学习字典对非同类样本的重构性能.然后,利用本文学习的无病与有病字典对测试样本进行稀疏表示,采用重构误差向量的统计量构造分类器.最后,分别在ADL数据集与BreaKHis数据集上验证了本文方法的有效性.实验结果表明,本文学习字典的判别性更强,获得了更优的分类性能.     

带边界条件约束的非相干字典学习方法及其稀疏表示

从字典的相干性边界条件出发, 提出一种基于极分解的非相干字典学习方法(Polar decomposition based incoherent dictionary learning, PDIDL), 该方法将字典以Frobenius范数逼近由矩阵极分解获取的紧框架, 同时采用最小化所有原子对的内积平方和作为约束, 以降低字典的相干性, 并保持更新前后字典结构的整体相似特性. 采用最速梯度下降法和子空间旋转实现非相干字典的学习和优化. 最后将该方法应用于合成数据与实际语音数据的稀疏表示. 实验结果表明, 本文方法学习的字典能逼近等角紧框架(Equiangular tight-frame, ETF), 实现最大化稀疏编码, 在降低字典相干性的同时具有较低的稀疏表示误差.     

基于PCA矢量形态学的彩色图像分割方法

基于HSV彩色模型,提出一种基于主量成分分析的矢量排序新方法。将彩色图像描述为矢量空间,则像素点作为矢量处理,根据相应彩色矢量对主量轴的投影值进行排序。采用这种统计特征排序方案,定义新的上下确界与彩色形态算子,将其应用于彩色图像分割,能得到与视觉判断相一致的分割结果。实验表明,该算法具有出色的矢量保持能力,与标准的彩色形态学算子相比,显示了更优的分割性能与较好鲁棒性能。     

群稀疏残差约束的引导字典学习算法及其单幅图像去雨

为了更有效地进行单幅图像去雨,提出一种群稀疏残差约束的引导字典学习算法.该算法特点在于利用混合高斯模型从自然图像中学习外部字典,面向有雨图像构建了基于外部字典引导的内部字典学习模型,并将内部字典的低秩性增加到字典学习目标函数中.该模型可以有效地利用自然图像与有雨图像先验知识之间的互补性,有助于同时恢复潜在稀疏的与稠密的图像细节.其次,基于图像的非局部自相似准则,利用群结构稀疏表示确保了相似图像块的编码系数尽可能接近,并对该模型引入残差约束,可有效地提高学习字典的重构能力与泛化能力.实验结果表明,在合成图像与真实图像上与其他算法相比,使用所提算法去雨后的图像具有更丰富的细节信息,图像更清晰,大大改善了整体视觉效果.     

矿井组合导航系统的设计与应用

针对矿井捷联式惯性导航系统（SINS）误差累计的问题,提出了一种基于射频位置修正技术的矿井组合导航系统。系统将射频标签存储的实际位置和SINS解算位置的差值作为量测量,利用Kalman滤波器估计并补偿SINS存在的陀螺漂移和加速度计零偏。该方法在修正点对误差估计精度高,收敛速度快,能够对SINS累计误差进行一次性修正。