一维Renyi熵阈值法中参数的自适应选取

提出了一种自适应选取一维Renyi熵阈值分割法中参数α的方法.该方法以一种图像分割质量评价指标-均匀性测度为适应度函数,利用粒子群算法在参数空间进行优化搜索,从而可以根据具体的图像获得合适的参数,得到最佳的图像分割阈值.结果表明:一般情况下,可以(0,1)范围内搜索最优的α值;当需要更好的分割效果时,可在(0,10)范围内搜索最优的α值.     

中药光谱成像图像自适应区域增长分割方法

为了消除背景噪声对药材光谱图像检测结果的干扰,根据中药材光谱图像的特点,设计一种能够自适应对中药材光谱图像进行有效区域(ROI)分割的区域增长算法。该区域增长算法根据药材光谱图像的灰度直方图分布来自动选取种子点和分割阈值,在生长的同时进行连通性分析,生长结束后通过区域填充技术来消除图像中出现的孔洞。实验表明:该方法能够自动、准确地进行ROI分割,分割偏差小于8%,并且能较好地消除噪声的干扰,没有产生无意义的生长区域。     

显微图像阈值分割算法的研究

针对细胞图像分割问题,考虑传统阈值分割方法的局限性,提出一种自适应局部阈值分割算法。该算法的基本思想是通过自适应阈值选取对每个像素确定以它为中心的一个邻域窗口,计算窗口内像素的最大和最小值,再取它们的均值为阈值,以此分割图像。分别用自适应阈值分割法和迭代阈值的图像分割方法实现图像分割,实验结果表明:自适应阈值分割法效果良好,具有鲁棒性。     

高速粒子场的全息再现图像的自动分割方法

针对再现图像的处理,通过将图像细分为多个较小区域,在每个小区域同时采用多种阈值计算方法,并引入错误校正机制,获得了能稳定地分割图像的自适应阈值.在此基础上,再用种子生长方法进一步界定粒子的边界,能获得更准确的分割结果,且其过程可以自动完成.该方法已成功用于动态实验图像的处理,获得了很好的结果,静态粒子靶实验表明该方法处理得到的相对误差小于15%.     

基于多特征融合与ROI预测的红外目标跟踪算法

针对当前红外目标检测与跟踪算法存在场景自适应能力弱、专用性强,以及在大视场条件下,首帧图像中小目标误检率高的问题,提出一种红外序列图像目标自适应阈值分割、检测与跟踪方法.选取目标移动速度、目标轮廓的面积和周长、以及自适应分割阈值与感兴趣区域位置为动态变量,建立动态决策准则.采用首帧目标检测算法计算出序列图像的第一帧图像目标的静态变量和部分动态变量,再采用改进的局部自适应阈值分割算法分割后续帧图像,然后利用静态与动态决策准则筛选出分割后的真实目标,最后计算并更新动态决策准则.红外靶标测试结果表明:该方法对不同场景具有较好的适应性,四个场景平均跟踪准确率为95.81%,微机平台平均每帧处理时间为10.93ms,嵌入式平台为26.79ms.     

二维直方图θ划分最大Shannon熵图像阈值分割

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分,最近提出的斜分法不具普遍性,提出了适用面更广的基于二维直方图θ划分和最大Shannon熵的图像阈值分割算法.首先给出了二维直方图θ划分方法,采用四条平行斜线及一条其法线与灰度级轴成θ角的直线划分二维直方图区域,按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割,斜分法可视为该方法中θ=45°的特例;然后导出了二维直方图θ-划分最大Shannon熵阈值选取公式及其快速递推算法;最后给出了θ取不同值时的分割结果及运行时间,θ取较小值时,边界形状准确性较高,θ取较大值时,抗噪性较强,应用时可根据实际图像特点及需求合理选取θ的值.与常规二维直方图直分最大Shannon熵法相比,本文提出的方法所得分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且所需运行时间及存储空间也大为减小.     

一维Renyi熵阈值法中参数的自适应选取

提出了一种自适应选取一维Renyi熵阈值分割法中参数α的方法.该方法以一种图像分割质量评价指标 均匀性测度为适应度函数,利用粒子群算法在参数空间进行优化搜索,从而可以根据具体的图像获得合适的参数,得到最佳的图像分割阈值.结果表明：一般情况下,可以（0,1）范围内搜索最优的α值|当需要更好的分割效果时,可在（0,10）范围内搜索最优的α值.     

基于局部直方图的目标分割方法

图像分割是图像精确跟踪中的重要组成部分 ,是后续进行图像识别的基础。在介绍传统阈值分割方法的基础上 ,提出了一种应用序列图像跟踪、利用跟踪区域的局部直方图来计算分割阈值的方法。该方法利用相邻两帧图像数据的相关性 ,根据跟踪区域的灰度信息自动调节每帧图像的分割阈值 ,使在跟踪区域内的目标得到了较好的分割效果。运用该算法 ,不仅取得了良好的分割效果 ,而且结果证明该算法具有较强的自适应性     

基于改进的两维Otsu管道红外图像高温区域分割研究

石化管道通常可分为常温区域和高温区域两部分。高温区域的存在影响着整个系统的安全运行,热量的散失将会引起资源的浪费及环境的污染等一系列问题。红外光谱图像能够较好地描述石化管道的高温区域,但是如何从中提取高温区域是红外光谱图像处理的一类难题。为实现从红外图像中,将高温区域准确快速分割出来的目的,基于经典的一维Otsu算法提出一种改进的二维多阈值自动获取方法。该算法首先对管道红外图像进行经典单阈值分割,将图像划分为背景和管道两部分。然后基于管道图像区域,以管道灰度图像与平均值图像作为图像二维,对目标图像进行二维双阈值分割,最终将较大的阈值作为划分管道常温区域与高温区域的分割点。将本算法对不同的管线进行多次试验分析,结果表明,采用改进的二维Otsu多阈值算法能够更加清晰的将管道从复杂背景中提取出来,并在此基础上把高温区域更精确的分割。     

大口径精密表面疵病的数字化检测系统

 根据散射光成像原理,采用大小两个视场来获取不同精度的暗背景下的亮疵病图像,设计了完整的数字化表面疵病检测系统。该系统采用多区域自适应阈值分割算法对图像进行分割,然后采用基于等价归并标记方法快速提取疵病的特征参数,最后利用BP神经网络对疵病进行分类。实验结果表明该方法既满足实时性需求,又取得了较好的分类检测效果。     

基于正交频分复用无源光网络的动态带宽分配算法研究

介绍了一种应用于未来大容量、多业务接入场景下的称为光正交频分复用无源光网络的下一代接入网技术,并提出了一种基于此结构的称为基于服务质量需求的固定周期流水线轮询动态带宽分配算法.该算法通过应用二级带宽分配机制、带宽预申请机制和最小带宽申请优先原则等方法,有效地保障了在大容量、多业务接入场景下各个业务不同的服务质量需求.为...     

基于正交频分复用无源光网络的动态带宽分配算法研究

介绍了一种应用于未来大容量、多业务接入场景下的称为光正交频分复用无源光网络的下一代接入网技术,并提出了一种基于此结构的称为基于服务质量需求的固定周期流水线轮询动态带宽分配算法.该算法通过应用二级带宽分配机制、带宽预申请机制和最小带宽申请优先原则等方法,有效地保障了在大容量、多业务接入场景下各个业务不同的服务质量需求.为研究其性能,建立了该算法的仿真模型并进行了对比仿真.仿真结果显示该算法以低时延和低抖动有效地支持快速转发业务,同时平衡了确保转发业务和尽力而为业务之间的优先性和相对公平性,并且实现了不同光网络单元间的同优先级业务带宽分配的公平性.与传统的动态带宽分配算法算法相比,基于服务质量需求的固定周期流水线轮询动态带宽分配算法具有执行效率高、算法复杂度低、性能良好等优点,并且能够更好地适应光正交频分复用无源光网络的特性,发挥网络最大的性能.     

基于Dual-Mode MMA+MDD 双模式T/2分数间隔盲均衡算法的研究

均衡技术是用来解决通信系统中码间干扰的常用方法.针对传统恒模算法的收敛速度和稳态剩余码间干扰大的缺点,将双模式多模算法和改进型判决引导算法结合起来,并且应用于分数间隔盲均衡器中.该算法初期用双模式算法收敛均衡器,然后切换到改进型判决引导算法中进一步收敛,由于分数间隔均衡器解决了波特间隔均衡器因抽样率不高带来的频谱混叠问题,从而进一步地提高了均衡效果.蒙特卡罗仿真表明,该算法不仅收敛速度快,而且得到较低的剩余码间干扰.     

自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验研究

随机并行梯度下降算法是一种极具应用潜力的自适应光学系统控制算法,具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验平台。考察算法增益系数和扰动幅度对校正效果和收敛速度的影响,验证随机并行梯度下降算法的基本原理。实验结果表明参量选取合适的情况下,随机并行梯度下降控制算法对静态或慢变化的畸变波前具有较好的校正能力。根据实验结果分析了影响随机并行梯度下降算法校正速度的主要因素。     

改进型 PSO‐SVM算法对井下多组分气体定量分析的研究

对于多组分混合气体定量分析而言,基于特征光谱的定量分析技术具有不可比拟的优势,而定量检测效率与精度取决于其采用的光谱数据处理算法的优劣。优化光谱分析算法参数与改进光谱数据处理方式是提高定量分析速度与精度的重要手段。针对井下多组分气体定量分析建模过程中支持向量机(SVM)参数难以确定,并且随组分数增多而呈指数增长的光谱数据运算量的问题,提出了一种改进型粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)算法。该算法主要针对多组分气体混合光谱数据量大,光谱特征信息存在交叠的问题进行研究。通过粒子变异约束PSO算法的收敛路径,再通过粒子信息共享提高模型优化效率,最后利用设置动态不敏感区提高模型精度。设计了一种井下多组分气体快速定量检测系统。该系统由CPU控制信号调制模块驱动红外光源,信号光经过滤尘除湿后的气室照射在探测器上。在压力与温度传感器补偿的基础上,由信号处理模块将探测得到的光信号量化传入CPU,最终,结合改进型PSO-SVM算法实现各组分气体浓度的定量分析。在完成井下实际样气采集、预处理的基础上,对浓度范围0～10.0%的CH₄和浓度范围0～1.0%的C₂H₆,C₃H₈,SO₂和CO₂共5种组分的混合气体进行了测试,获得了800组红外光谱数据,其中训练集400组,验证集400组。采用SVM建立了多组分气体的定量分析模型,利用改进型PSO对SVM中的参数进行了优化,并将获得的最优参数重建了定量分析模型。对采集的红外光谱数据分别由本算法与传统BP网络算法进行各组分气体浓度反演,实验结果显示,由于变异粒子对其产生的约束,使最优值收敛范围变小,从而提高了收敛速度,该算法建模时间仅为传统方法的1/10;由于通过气体光谱特性给出不敏感区,使特征光谱计算时交叉敏感效率降低,从而提高了模型预测的准确度,平均误差约为传统方法的1/5。由此可见,该算法在全局优化及快速收敛方面得到了显著提升,改进型PSO结合SVM用于井下多组分气体定量分析是可行的。改进型PSO-SVM算法对于多组分气体混合红外光谱数据的分离具有很好的适用性,其有一定的实际应用价值。     

相位互异散斑校正技术研究

相位互异散斑（PDS）是一种新颖的成像技术，可用来克服由于未知相差（如大气扰动）带来的图像退化。利用泽尼克多项式拟合未知扰动造成的相位失真，并用一对图像求得波前相位。从分析相位互异散斑技术的机理出发，使用遗传算法作为迭代算法，基于仿真实验数据验证了该技术的可行性，并在仿真实验中分析影响该技术性能的一些因素，如泽尼克多项式模式和湍流大小的影响等。这些研究结果为探索模糊图像恢复提供了新的途径。     

近红外光谱的数据预处理研究

进行了小麦样品近红外光谱数据的预处理研究,一般仪器记录的样品近红外光谱数据中包含有一系列噪声和干扰信号,因此适当的预处理是进行后续光谱定标、建模及模型传递的基础,对可靠地获得准确分析结果具有很重要的作用。结合小麦样品蛋白质含量近红外光谱分析工作,对由近红外光栅光谱仪和傅里叶变换近红外光谱分别记录的66种小麦样品光谱数据,采用高斯一阶、二阶导数小波变换方法进行了预处理。对比常用的一阶差分预处理,证明高斯函数导数小波变换方法是十分有效、实用的,预处理后光谱曲线非常光滑、噪声消除效果明显,富含有用光谱分析信息的区域更加清晰显示,因而非常有助于后续的光谱定标、建模和模型传递工作。     

基于QPSO-MLSSVM算法的拉曼光谱检测四组分调和油含量

提出了一种运用量子粒子群(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法优化多输出最小二乘支持向量机(multi-output least squares support vector machine,MLSSVM)的新混合优化算法。该算法结合激光拉曼光谱技术可实现对四组分食用调和油中花生油、芝麻油、葵花油和大豆油的快速定量鉴别。采用基线校正去除背景荧光,结合Savitzky-Golay Filters光谱平滑法对原始拉曼光谱进行预处理。构建基于QPSO-MLSSVM混合优化算法的定量分析模型,并采用20个组分组成的预测集对其进行模型校验。实验结果表明,基于QPSO-MLSSVM混合优化算法的定量分析模型对于四组分调和油的预测效果良好,均方差(mean square error, MSE)为0.0241,低于0.05,各油分预测相关系数均高于98%。研究结果充分表明, 应用激光拉曼光谱技术结合QPSO-MLSSVM算法,对四组分调和油中各油分进行快速定量检测可行,具备较强的自适应能力和良好的预测精度,可以满足多组分调和油的成分鉴别。     

利用MODIS近红外数据反演大气水汽含量研究

大气水汽含量(precipitable water vapor, PWV)对遥感定量化及生态环境方面研究具有重要意义。针对传统水汽探测方法存在的问题,提出一种基于多通道表观反射率的ICIBR(improved continuum interpolated band ratio)水汽遥感反演方法。该方法结合MODIS数据第17,18和19三个近红外通道的水汽吸收特点,利用MODTRAN模型模拟大气含水量与三个通道ICIBR之间的关系,构建了适用于MODIS数据的ICIBR大气水汽含量定量反演模型。基于提出的ICIBR水汽反演方法,选择北美洲南部典型干旱、半干旱区德克萨斯州、俄克拉荷马州等地区为研究区,使用不同时间的四期MODIS 1B数据进行水汽反演实验。同时,选择SuomiNet提供的GPS水汽地基观测数据对反演结果进行精度验证以及MODIS大气水汽产品(MOD05)进行对比评价。验证和对比结果表明：该算法水汽反演结果与GPS水汽实测数据具有较高的一致性(r=0.967),均方根误差为0.276 cm,有71.08%的观测点对满足水汽反演误差精度(EE~±0.05+0.15PWV_gps)要求,同时与MOD05大气水汽产品相比,该方法在反演精度和准确估计方面有了较大提高,能够有效降低61%的水汽反演高估现象。该方法较传统算法更为简易、实用,具有较高的整体水汽反演精度。     

基于伪魏格纳分布分解的合成孔径雷达图像目标与阴影分割

在二维魏格纳分布的框架内,针对魏格纳变换的交叉项问题和计算量大的问题,提出了合成孔径雷达图像局部伪魏格纳变换的目标和目标阴影的分割方法.首先,将合成孔径雷达图像进行二维伪魏格纳变换,得到各像素点的二维能量谱图|然后提取各像素点的二维能量谱图对应位置值形成多个不同频段的与原图像同大小的能量谱图|最后,对不同频段的能量谱图采用不同的处理方法后,将各能量谱图相加处理后形成区域标识图像,最终得到原图像的目标和目标阴影分割图像.本文利用该方法对MSTAR切片图像进行了分割试验,并对分割图像与频谱最大值距离或方位分割算法和基于双参量CFAR与隐马尔科夫联合分割算法进行了分割图像对比度对比.实验结果表明,采用本文算法的合成孔径雷达分割图像,对比度明显提高,且保留了目标图像细节.