T—S模糊控制器中各类算子对系统输出的影响

模糊控制系统的核心是模糊控制算法，对Takagi-Sugeno（以下简称T—S）模糊控制器，由于其合取算子与汇总算子选取的不同，使其算法区别很大。文中对几种常用T-S模糊控制算法的输出曲面及误差曲面进行比较，以确定这些算子变化对系统输出的影响。     

模糊控制算法的等价关系

本文讨论模糊推理中使用某些常用模糊算子时形成的不同模糊控制算法间的等价关系。     

一种用于光束整形的衍射光学元件设计算法

在光束整形衍射光学元件的设计中,为同时减小输出光束的均方根误差和顶部不均匀度值,提出了模糊控制迭代算法(IAFC)。在盖师贝格-撒克斯通(Gerchberg-Saxton,G-S)算法的基础上,提出了平滑修正法,可有效改善输出光束的顶部均匀度,但却增大了均方根误差值。模糊控制迭代算法依据模糊控制理论,通过有效结合盖师贝格-撒克斯通算法和平滑修正法来同时降低均方根误差和顶部不均匀度值。计算机设计的结果表明,利用模糊控制迭代算法可以得到非常理想的输出光束,其均方根误差和顶部不均匀度值分别为0.75%和0.46%,能量转换效率可达94.91%。为光束整形衍射光学元件的设计提供了一种有效的新算法。     

量子Grover算法及其在遍历搜寻中的应用

介绍了量子Ｇｒｏｖｅｒ算子的原理与实现，以及它在遍历搜寻问题中的应用；从中可以看出量子算法相对于传统算法的优越性。     

多输入模糊控制系统的输出

本文讨论了多输入的模糊控制系统的输出问题。模糊控制系统的规则库是由规则函数所确定的,如果输入、输出空间采用三角模糊划分,我们会发现某些模糊控制算法其输出可简单地成系统输入的函数。     

不同转换方式对三角函数算子分割效果的影响

 提出了一种新的图像分割算法－三角函数算子，它是一种基于光学干涉原理的快速图像分割方法，并分析了其硬件实现装置。在该算子的运用中需要将输入图像的强度信息转化为相应的相位信息。定义了不同的强度-相位转换方式，例如线性方式、对数函数方式、正切函数方式、反正切函数方式等。通过数值计算，研究了不同转化方式对三角函数算子分割效果的影响。结果显示，不同的转换方式及其参数，都直接影响该算子的分割效果和边缘类型分辨能力。分析表明，在对数S形函数方式下，不但能够检测阶梯状和脉冲状等类型的边缘，还能够检测出屋顶状边缘。     

多尺度形态算子融合图像滤波技术及滤波质量评价

针对舰载红外警戒系统的红外和电视图像,提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的图像目标滤波算法和滤波效果的定量评价算子。算法采用多尺度的形态算子对输入的图像并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息。处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,融合图像可完备提取不同尺度滤波后的图像信息。针对目标检测跟踪的图像滤波算法的评价,提出了目标与背景的交叉分辨力评价算子及评价准则。仿真实验表明。该滤波算法要优于中值滤波、自适应滤波、小波变换滤波算法,滤波质量的定量评价算法是合理的、有效的。算法适用于舰载红外警戒系统。     

轨道缺陷图像检测算法的优化

根据轨道健康状况无损检测的需求,基于OpenCV软件对轨道缺陷图像检测BM3D算法进行了优化.利用小波变换优化BM3D算法,提出BM2D+1D的算法模式,改进后算法的运算效率提高了 39.6％,图像峰值信噪比提高了0.388 dB.利用图像增强LOG算子和Gamma算子对Canny算法进行改进,不仅优化了算法运算复杂度...     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

针对传统遗传算法存在的搜索效率低、易于陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法。采用简单的一维编码替代复杂的二维编码,节约了存储空间。在遗传算子的设计中,重新定义了交叉算子和变异算子,避免了陷入局部最优。最后将最短路径和免碰撞相结合作为适应度函数进行遗传优化。实验结果表明,改进的算法能够快速、有效的规划出最优路径。     

一种新的空谱联合探测高光谱影像目标探测算法

高光谱遥感影像不但具有高分辨率的空间信息还包含连续的光谱信息,因此在目标探测领域具有独特的应用优势。传统的高光谱遥感影像目标探测侧重于光谱信息的应用,形成了确定性算法和统计学算法。确定性算法通过计算目标光谱与待检测光谱之间的距离来查找目标,不能检测亚像素目标,而且容易受到噪声的影响;统计学目标检测计算背景统计特性,通过探测异常点来检测目标,可以检测亚像素目标和小目标,但容易受到目标尺寸的影响,不能很好的检测大目标。随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加,探测目标已有亚像素目标逐步转换为单像素及多像素目标,此时,在高光谱图像中,相同类别的地物在空间分布上呈现聚类特性, 因此,在利用高光谱遥感影像进行目标探测时,需要将其空间信息融入算法中。将空间特征引入传统目标探测算法。提出了一种新的空谱结合的高光谱目标探测算法,将传统的基于统计的目标探测算子与空域邻域聚类算法相结合,首先利用目标探测算子将影像划分为潜在目标区域与背景区域;通过计算潜在目标区域的质心,以质心为中心进行邻域聚类,剔除潜在目标区域中的背景区域,通过迭代计算获取最终目标探测结果。传统的基于统计的目标探测算子,将整个探测区域定义为背景区域,实现对背景区域的统计特征提取,而该方法将背景区域与潜在目标区域分离,剔除了目标区域对背景区域的统计干扰。将本算子与传统的约束能量最小化算子和自适应余弦探测算子进行分析比较可知,该算子的大目标探测性能优于传统的统计算子。     

空间矩和Zernike矩亚像素边缘算子分析

讨论了空间矩、Zernike矩两个亚像素边缘算子的运行时间和定位精度。分析结果表明,Zernike具有更快的运行速度,当计算3个用于边缘定位的参数时,其运行时间较空间矩算子节约了50%。理论分析了空间矩和Zernike矩算子的关系,并推导出了两个算子边缘距离为l的差值公式。测试结果表明,当两个算子的l都限制在中心像素内时,空间矩算子的边缘厚度多达3个像素,而Zernike矩算子的边缘厚度小于1个像素,可见Zernike矩算子的定位精度为真正的亚像素级。经比较,Zernike矩算子的运行时间和定位精度均好于空间矩算子。     

基于直方图均衡化的Robinson图像边缘检测算法

针对图像边缘检测,现有Robinson相关算法存在效率低、阈值设定随机性大、易出现伪边缘等问题,提出一种改进Robinson的图像边缘检测算法。该算法利用直方图均衡化对图像进行增强,然后将Robinson算子原有的八方向梯度依照两两垂直原则组合为八组,分别计算每组梯度的范数,并取其最大值作为该像素点的梯度。最后取整幅图像的灰度均值作为阈值来识别图像的边缘像素和背景像素。实验表明,相对于现有相关算法,该算法检测结果更加清晰完整,同时避免了传统算子人为设定阈值随机性大的问题。     

二维与三维氢原子的四类升、降算子

用因式分解法求出了二维和三维氢原子的角动量升、降算子，还利用合流超几何函数的递推关系求出了另外三类升、降算子．讨论了四类升、降算子的选择定则和守恒量子数．二维和三维氢原子有很大的相似性 关键词：     

二维保单调保守恒插值算子

基于一个一维保单调保守恒插值算子,利用不完全双二次插值提出一个二维保单调保守恒插值算子.从插值逼近角度,通过几个数值实验验证该插值算子有效.用得到的二维插值算子作为结构网格自适应加密(structured adaptive mesh refinement,SAMR)算法中的细化插值算子,求解几个二维Euler方程数值例子,结果表明,提出的二维插值算子有效.     

线状目标实时检测算法的研究

提出了一种基于FPGA和DSP的算法并设计了相应的硬件系统,能对大小为256×256像素、帧频为25帧/s的视频图像进行实时处理。即先对输入图像采用改进的Sobel算子提取边缘,再用改进的Hough变换算法进行直线检测。解决了传统的Sobel算子提取的边缘较粗及Hough变换算法计算量大、难以实时实现的难题。     

基于Khatri-Rao子空间和传播算子的宽带声源波达方向估计算法

本文提出基于Khatri-Rao子空间和传播算子的宽带声源波达方向估计算法。该算法将声源不同频率处的协方差矩阵变换重排为一个高维矩阵,然后利用传播算子方法估计宽带声源波达方向。该算法计算复杂度介于聚焦Khatri-Rao子空间和相干子空间算法之间。仿真和实验结果表明,该算法在降低计算量的同时,估计误差与聚焦Khatri-Rao子空间算法相近,远小于相干子空间算法。     

基于Laplacian算子的同态滤波算法研究

针对频域同态滤波中运算量大、运算时间长、不能满足实时性要求的缺点,提出了一种基于Laplacian增强算子的空域同态滤波算法。首先对原有的Laplacian增强算子做改进,使其在增强图像高频成分的同时能够适当地抑制其低频成分,再将改进后的Laplacian增强算子同图像函数作卷积,快速实现空域内的滤波增强。实验表明,该方法不仅有效地压缩了图像的亮度范围,增强了图像的对比度,还大大提高了运算速度,节省了运算时间,适用于对快速性要求较高的实时性场合。     

基于色彩空间非线性变换的彩色图像边缘检测

为了在边缘检测中有效的利用图像的色彩信息,提出了基于色彩空间非线性变换的彩色图像边缘检测算法。该算法利用了ιαβ空间信道相关性低的优点,采用基于Sobel算子的色度差算子进行边缘检测。实验结果表明:该算法不但可以检测出亮度变化剧烈区域内的物体边缘,而且还可以检测出在光线很暗的区域内不同颜色物体的边缘。因而可以极大的提高图像边缘的检测效果。     

SUSAN清晰度评价函数在自动对焦中的应用

为了满足自动对焦系统的实时性与抗噪性要求,提出了一种基于SUSAN算子的清晰度评价函数。该函数利用SUSAN边缘提取算子的算法简单、准确度高、抗噪性强的特点,对SUSAN算子边缘检测函数进行改进,将边缘点的USAN值的平方和作为清晰度评价值,并将其运用到自动对焦算法中。将该函数与几个经典的清晰度评价函数进行性能比较,实验结果表明：对于引入噪声前后的图像序列,基于SUSAN算子的清晰度评价函数均具有良好的单峰性、无偏性和较高的灵敏度;对于256×256的对焦窗口图片,该函数在TMS320C6416硬件平台上的运行时间仅为16 ms。该函数能够满足清晰度评价函数的单峰性、无偏性、高灵敏度等基本特性,同时具有良好的实时性与抗噪性。     

一种红外与可见光图像的自动配准方法

针对红外和可见光图像配准问题，采用仿射变换实现图像的几何变换，利用Canny算子边界相关运算求出边界相关性最强时对应的仿射变换参数，从而有效地实现了对原始红外和可见光图像的自动配准。实验结果表明，该算法有效，可以应用于实际的红外和可见光图像配准中。