机载SAR图像中机场跑道的检测

提出了一种基于A／G系数边缘捡测的机场跑道检测方法，利用A/G系数作为参数来抑制SAR图像中speckle噪声的影响，采用非线性边缘检测技术和数学形态学来检测边缘，使用Hough变换检测平行直线确定跑道，结合灰度特征和边缘特征，通过区域生长成机场跑道的结构，实验结果表明在机载SAR图像中采用A/G参数检测边缘能够有效地抑制噪声的干扰，获得较好的图像边缘，同时通过Hough变换和区域生长能够较准确的检测出机场跑道的结构。     

一种新的无监督SAR影像变化检测

针对传统的SAR影像变化检测算法无法同时降低虚警和漏警数量,不能同时确保准确率和抗斑点噪声能力的现状,设计了一种新的基于曲波变换和自适应脉冲耦合神经网络的SAR影像变化检测算法.首先采用曲波变换降低差值图像中斑点噪声的含量.然后利用自适应脉冲耦合神经网络对每个像素所对应的变化信息进行变化类和未变化类的分类,得到变化检测图.结果显示与比较算法相比,本文算法的KC指标至少高出0.58个百分点、Recall指标至少高出4.28个百分点、F1指标至少高出0.74个百分点.说明对于KC、Recall和F1这些性能指标,该算法具有更高的检测准确度.无论是高斯噪声还是斑点噪声,在PSNR∈[35,50]dB的范围内,本文算法的抗噪性能都高于比较算法.     

基于区域分类的智能恒虚警SAR图像目标检测

提出了一种用于SAR图像目标检测的基于区域分类的智能恒虚警算法．该算法组合常规的单元平均恒虚警、选小恒虚警和选大恒虚警的有利特性，在多窗口划分和区域类型分类的基础上，实现目标的智能检测．实验表明，该方法在同质性区域保持较好检测性能的同时，在多目标和杂波边缘的异质性区域也有较强的鲁棒性．这必将极大的降低后续辨别和识别阶段的复杂度，从而提高了整个ATR系统的性能．     

评价滤波算法的SAR图像模拟

提出了一种简单的基于统计模型的SAR(合成孔径雷达)图像的模拟的算法．该算法首先根据自然场景(如海面、场地和森林等)的统计模型产生相关的Gamma分布，得到场景的后向散射系数图；然后根据乘法模型引入斑点噪声，得到复数的后向散射系数图；再将点面目标的后向散射系数叠加在后向散射系数图上；最后将该复数图像通过一个由SAR系统的系统传输函数定义的滤波器生成模拟的SAR图像．计算机模拟结果表明，该方法与以前的模拟算法比较，不仅能真实地反映SAR图像的特征，而且计算简单，为检验滤波算法提供了有力的工具．     

一种改进的SAR图像边缘检测方法

针对Ration边缘提取算法对弱边缘检测效果差，边缘定位精度低的缺点，提出了一种改进算法用于检测微弱边缘，并给出具有FCAR特性的阀值选取办法，实际应用中，将两种方法结合为一种综合处理方法，对真实SAR图像的处理结果表明，该综合处理方法具有较高检测正确率及较好的边缘定位精度。     

一种基于感兴趣区域提取的医学图像检索技术

针对胸部CT扫描图像库，提出了一种基于感兴趣区域提取的图像检索方法．首先为了提取感兴趣区域，提出一种基于灰度层共现矩阵的区域增长算法，分割出病灶区域，再通过闽值算法进行边界的磨合，然后针对感兴趣区域提取形状和分布特性作为图像匹配准则的客观依据．最后，将该算法与其他底层特征算法进行比较和分析．实验结果表明，该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图像检索系统中．     

SAR图像恢复的迭代方法

从图像恢复的迭代处理原理出发，针对简单的迭代方法中诸如每次的恢复误差在迭代过程中不断反馈与积累从而造成恢复图像的严重失真等问题，提出了一种新的迭代处理方法。新方法从每次迭代的恢复结果中提取新的信息，然后将该新信息和以前的恢复结果进行信息传递，并在此基础上设置了一个用于调节最终迭代结果的平滑程度的参数，使新仍 的灵活性，新方法对真实SAR图像的处理结果表明该方法有效的克服简单迭代方法中的误差积累以及迭代结果不收敛等不足。     

一种去除椒盐噪声的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法降噪性能不佳以及易造成图像细节模糊的问题,提出了一种自适应模糊中值滤波算法。 滤波过程分为噪声检测和噪声去除2个阶段。噪声检测阶段：采用极值法检测噪声,将图像的像素点分为两类,即疑似噪声点和信号点。 通过疑似像素点和与其相邻的已处理的像素点的平均绝对灰度差值定义模糊隶属度函数,利用该函数对疑似噪声点是否为噪声进行模糊分类。 噪声去除阶段：信号点保持原值输出,对于疑似噪声点的3种分类结果,采用模糊加权的中值滤波器进行统一处理。 实验结果表明,较于多种传统滤波方法,该算法能更有效地去除椒盐噪声,保护图像细节。     

一种去除椒盐噪声的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法降噪性能不佳以及易造成图像细节模糊的问题,提出了一种自适应模糊中值滤波算法。 滤波过程分为噪声检测和噪声去除2个阶段。噪声检测阶段：采用极值法检测噪声,将图像的像素点分为两类,即疑似噪声点和信号点。 通过疑似像素点和与其相邻的已处理的像素点的平均绝对灰度差值定义模糊隶属度函数,利用该函数对疑似噪声点是否为噪声进行模糊分类。 噪声去除阶段：信号点保持原值输出,对于疑似噪声点的3种分类结果,采用模糊加权的中值滤波器进行统一处理。 实验结果表明,较于多种传统滤波方法,该算法能更有效地去除椒盐噪声,保护图像细节。     

基于非线性预处理的SAR图像浮点数据压缩

提出了一种基于非线性预处理和DCT的SAR图像浮点数据压缩方法,通过对预处理前后DCT系数的熵和恢复图像信噪比的分析,确定符合SAR数据特征的预处理方法,再应用区域编码对其进行定值压缩。实验表明该方法可取得非常明显的效果。     

基于差分图像的人脸检测与跟踪研究

人脸检测与跟踪是人脸信息处理领域中的一项关键技术,提出了一种可通过自适应阈值分割运动区域,根据人脸几何特征验证得到人脸模板,再运用GA跟踪人脸,并且用M6215摄像头进行实时采集、定位与跟踪的新的快速有效的人脸跟踪方法.实验表明:本系统不仅跟踪速度快,还可以在人的手势变化干扰或背景有干扰的情况下,进行令人满意的人脸检测与跟踪.     

基于数字图像相关方法的不锈钢内部缺陷检测研究

不锈钢材料内部缺陷检测是无损检测领域的研究热点和难点之一,尤其对微小和闭合裂纹的检测.本文提出了一种基于数字图像相关方法的应变集中缺陷识别方法,即对试样表面采用曝光灯进行辐射加热,利用数字图像相关方法定量分析试样表面应变场,通过试样表面高应变区域的表征,实现对金属内部裂纹的检测.结果表明,该方法可以在试样加热过程中表征不锈钢内部裂纹,其有效检测深度可达3.71 mm.     

一种基于血氧饱和度与鼾声检测的呼吸暂停监测系统设计

长期打鼾严重的人往往都患有呼吸暂停综合征, 该症状对人的身体健康有着极大的危害. 针对用鼾声实现呼吸暂停检测技术准确度不够的问题, 设计了一种基于血氧饱和度与鼾声检测相结合的呼吸暂停监测系统, 利用微控制器结合外部的血氧检测电路以及鼾声检测电路实现血氧饱和度的实时监测与鼾声片段的识别, 当监测到用户睡眠时正在打鼾同时血氧饱和度在一定程度上下降, 系统便可以识别出该打鼾者的呼吸暂停症状. 而对于患有呼吸暂停症状的打鼾者, 后续可以对其进行止鼾, 从而一定程度上可以缓解呼吸暂停症状. 整个系统在准确实时的血氧饱和度监测以及鼾声识别基础上, 可以较为方便准确地识别出打鼾者的呼吸暂停症状, 为呼吸暂停综合征的实时监测提供了一种新的方法.     

PCR检测伪狂犬病病毒的研究

用ＰＣＲ的方法，扩增了伪狂犬病病毒（ＰＲＶ）ｇｐ５０基因的一段较为保守区（２１６ｂｐ）．检测了不同ＰＲＶ毒株感染的ＢＨＫ细胞以及接种的家兔，并对ＰＣＲ检测的灵敏性作了初步研究，结果表明，ＰＣＲ法扩增ｇｐ５０基因具有较高特异性和灵敏性，是检测ＰＲＶ的有效方法     

一种新的DS-UWB多用户接收机

随着超宽带（UWB）技术的发展与繁荣,UWB系统的多址接入问题已成为一个新的研究热点．因为多用户检测可以增加多址UWB通信系统的容量,所以本文提出一种适用于DS-UWB系统的混合多用户接收机．该接收机将作者提出的改进遗传算法（IGA）与并行干扰消除（PIC）多用户接收机相结合,可进一步消除多用户干扰,提供更好的检测性能。改进的遗传算法基于Hamming球形解空间的概念,采用一种简单而有效的种群初始化方法,可更充分地利用输入染色体携带的信息．仿真结果表明,本文提出的多用户接收机具有更好的检测性能和抗远近干扰能力．     

钻孔灌注桩后压浆技术在某工程中的应用

为了提高钻孔灌注桩的单桩承载力,减少桩基沉降,可采用桩底后压浆技术工艺.结合宁波地区的地质条件和工程实例,详细介绍了后压浆钻孔桩施工工艺,并对注浆和不注浆的钻孔灌注桩单桩承载力进行了对比试验.结果表明：注浆后单桩承载力提高了22%-29.4%,具有较好的经济效益.     

一种方向梯度直方图的降维方法

为描述对象的局部外观和形状,方向梯度直方图首先将图像划分成小区域(被称为cell),然后在其上累加像素梯度方向的一维直方图.在被称为block的较大区域(由数个相邻的cell组成)上连接cell的直方图,经归一化处理形成特征向量.为减弱由block引起的区域量化走样,在计算检测窗口的特征时,采取部分重叠block的措施,从而大大增加了特征维度以及目标检测时的计算量.通过扩大参与相邻cell之间像素梯度插值的面积,并设置适当的高斯平滑核尺度,可消除block重叠,从而将64×128尺寸的窗口的方向梯度直方图特征维度由3 780降低为1 152.INRIA的行人数据集实验表明,该方法也可减弱区域量化走样,且其性能与原方向梯度直方图几乎相当,而检测速度却显著提高.     

基于特征系统实现算法的嵌入式桥梁远程索力检测系统

设计了一个基于模态分析技术的嵌入式索力检测系统.其选择使用具有较好性能及计算精度的特征系统实现算法识别拉索的各阶模态频率,并利用基于频域平滑的重采样技术和随机减量技术对振动信号预处理以得到自由响应信号;基于ARM芯片和Linux平台,使用嵌入式J2SE技术开发实现了监测系统,并进行了实际工程应用测试.结果表明:在嵌入式系统中实现的预处理算法和特征系统实现算法能够较精确地识别出大多数情况下拉索振动信号的基频值,并据此计算出索力值,设计的嵌入式索力检测系统具有有效性和实用性.