对带状态和输入延迟系统通过动态输出反馈实施H_∞控制（英文）

本文讲述对状态和输入延迟的连续时间线性系统的一种新的控制方法,这种控制方法是通过动态输出反馈控制器实现的.基于延迟分割技术,用矩阵不等式得出闭环系统的稳定化标准.这种稳定化方法拥有一个特定的单调性质,从而得出线性迭代收敛的计算算法.本文用一个例子来说明所阐述的方法的有效性.     

复杂地理环境的图像分割及电波传播特性

复杂地理环境是电波传播不可避免的传播环境,不仅不规则地形会对电波传播产生影响,不同的地表媒质对电波传播也会产生不同的影响。为了使得电波传播特性的预测结果更加地准确有效,通过图像分割算法实现地表环境的简单分类,同时对不同的媒质赋予不同的电磁参数,并结合数字高程模型(DEM)数据,实现了既具有地形起伏信息又具有地表电磁环境参数的复杂地理环境建模。在此基础上,对地表电磁环境信息做了网格剖分处理,利用抛物方程(PE)模型对复杂地理环境下的电波传播特性进行了预测。     

一种边缘提取的图像分割方法

图像分析技术从广义上来讲 ,是指从图像中提取有用的数据或其它信息。图像分割是图像分析技术的重要手段 ,在前人的理论基础上经过实验提出了一种边缘提取的图像分割方法———行扫描空间带通滤波法。该方法在电视图像的自动跟踪识别中取得了很好的效果 ,是一种较为可取的图像分割方法     

改进的遥感图像多种信息熵阈值分割算法

给出了一种新的图像信息量的表述方法,提出了五种基于信息熵的科学分割遥感图像的改进方法。用MATLAB对这些算法进行了实验仿真,并进行了算法性能优化。得出了各种不同算法的最佳阈值和耗时,并对它们进行了比较和分析。实验数据表明,新算法较以往的算法在分割效果和速度上都有明显的改善和提高。     

基于PSO和模糊划分熵的水下图像分割

在水下环境中,由于存在着水体对光线的吸收以及照明不均等原因,水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点。如果直接使用传统的分割方法,对水下图像进行处理后的效果较差。传统的基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是其时效性较差。而粒子群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,该算法简单易实现,可调参数少。因此将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中。新方法在重新定义模糊熵的基础上,根据最大熵原理,利用粒子群算法来搜索分割阈值。相对于传统的利用穷举法来搜索分割阈值的算法,新方法大大减少了计算时间,提高了效率。通过对水下图像处理实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性能。     

基于遗传算法的指纹图像分割算法

在指纹技术中,指纹图像分割是图像处理中关键的一步。将遗传算法用于计算指纹图像分割阈值,采用染色体编码的方法并利用赌轮法产生初始化种群,通过选择算子、交叉算子和变异算子的方法实现分割。该方法表明利用遗传算法所得到的阈值进行分割处理能取得较好的效果。     

车辆牌照识别系统的设计

利用数字图像处理技术以及神经网络技术对车牌识别系统进行研究。首先从采集的牌照图片中进行车牌定位,车牌字符分割,字符特征提取,最后送入BP神经网络进行识别。     

基于蚁群算法的二维最大熵分割算法

由于二维最大熵分割法不仅考虑了像素的灰度信息,而且还充分利用了像素的空间邻域信息,因此能够取得较好的分割效果.但是,该方法的计算量巨大,不利于红外图像的快速处理.蚁群算法于20世纪90年代初提出,是受到蚁群集体行为的启发而提出的一种基于种群的模拟进化算法,属于随机搜索算法.该算法已经成功应用于旅行商等离散问题.将蚁群算法应用于二维最大熵法,提出了基于蚁群算法的二维最大熵分割算法.与传统的穷尽搜索法相比,求解速度提高了60倍左右.仿真实验表明,该方法快速、简单、有效.     

基于平行活动围道模型的高分辨率遥感影像城区主干道路段提取

为了提取并表示高分辨率遥感影像中的主干道路段，提出了一种多分辨框架下的平行活动围道模型的算法.该算法在活动围道模型原理的基础上，重新定义各能量项:采用抛物线做为道路段的先验模型，增加了平行性能量，并采用多分辨框架下的梯度做为外部能量.该模型的优化过程实现了道路的定位，得到的结果是平行抛物线的参数，实现了道路的矢量表示.实验结果表明，能有效提取高分辨率遥感影像中的主干道路段.