小波变换分离太阳射电频谱图中的纤维结构

太阳射电爆发纤维精细结构是太阳射电爆发活动中一类重要的观测现象,利用二维小波变换对纤维精细结构动态频谱图进行处理,分离频谱图中的纤维结构。首先对原始频谱图实行多层小波变换,由低频分量重构原始图像,就可得到爆发的背景信息,令原始频谱图减去背景并经过阈值处理后,便可将原始频谱图中的纤维结构很好地分离出来。     

太阳射电Ⅱ型爆发中频率分裂现象的特征自动提取研究

在射电动态频谱图上,太阳射电爆发中的Ⅱ型暴通常具有缓慢漂移的基频和二次谐频辐射带,这些辐射带又具有带分裂结构.Ⅱ型射电暴的频率分裂现象是太阳射电频谱图像研究的重要现象之一.本文首先采用通道归一化方法和大津法对频谱图像进行预处理,然后通过形态学开闭重建定位出爆发区域.确定爆发区域后,采用高斯卷积平滑爆发,并运用边缘指示函...     

基于改进扫描线逼近的鱼眼图轮廓提取算法的研究

鱼眼镜头可以克服普通镜头视场小的缺点,但是鱼眼图像具有严重的桶形畸变,在利用鱼眼图像信息之前需要对鱼眼图像进行校正展开。鱼眼图像轮廓的提取是图像校正前至关重要的步骤,影响最终校正的效果。其中扫描线逼近算法计算量最小,速度最快,应用最广,但仍具有抗噪能力差的缺陷。针对此问题,本文提出了一种改进算法,首先引入扫描步长采用新的扫描方案提高算法的运行速度,然后采用新的阈值计算方法实现自动阈值的选取,最后利用局部二值化去噪思想抑制噪声,实验结果表明在不增加算法运行时间前提下改进算法能够有效改善鱼眼图像轮廓的提取效果,有很强的实用价值。     

基于数据挖掘技术的图片字符检测与识别

为创建良好的电子商务发展环境,电商企业需规范化严格管理商品信息。自动对展示商品的图片进行字符检测与识别能减少监管的工作量和难度。因此研究小组构建了对图片自动进行字符检测与识别的系统,设计了总体流程的解决方案。研究建立的识别模型和f-score评价模型在测试集上进行了对比测试,结果说明本方法的各项指标均优于基准方法。     

基于改进轮廓跟踪的瞳孔快速检测

提出一种基于直方图二值化和改进的轮廓跟踪的瞳孔检测方法.首先对采集的瞳孔图像计算直方图,根据直方图特征取出合适的阈值进行二值化,再对二值化后的图像进行轮廓跟踪,得到精确的轮廓边界,进而得到直径、中心等信息.对前一帧瞳孔图像进行瞳孔信息计算后,后一帧图像以该瞳孔中心为中心,缩小检测区域进行直方图二值化及瞳孔轮廓跟踪,得到该帧图像的瞳孔信息,减少运算,加快检测速率.该算法鲁棒性高,速度快,可满足300帧/s的实时检测速度.     

基于视频的车辆检测中检测与去除阴影的一种有效方法

本文针对视频车辆检测系统中的关键步骤-视频检测中的阴影去除进行深入研究,在分析了阴影产生的原因和阴影的特点之后,综合利用灰度图像及其差分后的二值化图像,提出了一种基于背景差分的检测与去除阴影的新方法.实验证明,该方法能够较好地去除运动车辆的阴影,保留比较完整的车辆目标信息, 为准确提取车辆目标奠定了基础.     

自动指纹识别系统预处理关键技术的研究

系统阐述了自动指纹识别系统预处理的理论、算法.在比较各种预处理方法并结合指纹图像特点的基础上,研究了指纹预处理的关键技术,包括基于直方图均衡和傅里叶变换方法的指纹图像增强、局部阈值自适应二值化等,并提出了一种新的基于方向图特性和数学形态学的指纹图像分级分割算法.实验结果表明,处理效果较好.     

基于显著轮廓特征的SAR图像轮廓匹配新方法

在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多,误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题.该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像"由粗到精"的匹配新方法.该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果.试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配.     

基于显著轮廓特征的SAR图像轮廓匹配新方法

在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多, 误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题。该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像“由粗到精”的匹配新方法。该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果。试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配。     

基于像素点对误差累加的最佳阈值选取与边界检测新算法

研究存在背景噪声和干扰的情况下图像的有效分割及边界检测的问题.提出了新的图像分割准则函数--基于像素点对的误差累加最小准则和梯度二值化算法.算法兼顾了分割效果和处理的实时性,通过编程在实际图像中的应用,证明了算法的有效性和优越性.     

认知无线电跳频信号检测及特征参数提取

侦察截获是电子攻击的前提。针对认知无线电系统中的新型跳频信号,为了实现对目标信号的快速侦察截获,研究快速准确的信号检测和参数测量方法成为必要。根据认知电台的信号特征,采用宽开接收和数字信道化接收体制,所有信道同时采用功率谱附加能量检测的方法检测信号的有无。然后利用短时傅里叶变换、校时算法、补零法则和Welch修正平均周期图等处理方法提取信号特征参数。最后针对仿真信号和实际电台信号进行了无线电信号检测和多维特征参数提取的仿真实验,信号驻留时间估计误差的数量级在驻留时间为毫秒量级时为10-7;信噪比估计误差为3 d B。     

人脸轮廓信息的提取

边缘提取在模式识别、机器视觉、图像分析及图像编码等领域都有着重要的研究价值。人脸检测技术是一种人脸识别技术的前提。文章针对人脸检测中人脸定位提出了人脸轮廓信息提取技术,确定人脸检测的主要区域。首先介绍了几种边缘检测算子,然后提出了动态阈值方法来改进图像阈值,提高了边缘检测精度。     

基于动态规划的序列图像自动分割

序列图像在计算机辅助手术和放射治疗的三维重建中起着重要的作用,它要求在可行的计算代价下,实现图像序列的最优化自动边缘跟踪本文提出基于动态规划的最优化方法,引入边带等新颖的搜索策略来完成这一目标正常的病态超声心血管序列图像的实验结果证实了算法的可行性     

一种非参数估计的活动围道图像分割方法

该文采用Parzen窗非参数估计的活动围道方法进行图像分割,不必假定图像区域符合特定的概率分布,大大增加了该算法的应用范围。通过动态调整Parzen窗口参数,更好地利用了图像灰度区域一致的信息,使之更好地适应图像分割的任务。通过合成图像和真实图像的实验证明此方法具有很好的合理性,具有很好的分割精度和抗噪性能。     

试论广播电视频率数据库的设计方法

数据库系统通常规模庞大且结构复杂,因此数据库设计是一种系统性、逻辑性较强的工作,数据库系统设计的优劣往往直接影响系统的整体性能.广播电视频率数据具有数量大、类型多、属性多样、关联关系复杂等特点,因此在设计频率数据库时应具有其特殊性.本文旨在以广播电视频率数据优选分析数据库的设计实现为例,结合广播电视频率数据的基本特点,分析探讨应用于广播电视频率数据的数据库设计方法.     

基于颜色与线段的图像轮廓提取算法

传统二维图像轮廓识别算法通常是在图像中找到边缘,根据设定的条件将边缘像素组合起来形成轮廓。针对边缘检测算法通常需要对不同的图像设定不同的阈值,对不同类型的图像很难找出统一的阈值的问题,文中提出了一种同时利用图像中颜色与线段信息的彩色图像轮廓提取算法,算法采用自顶向下的颜色空间融合和自底向上的线段检测的方法,在初步获取边缘信息之后,综合利用检测结果生成目标的轮廓。算法的优点在于不需要进行阈值调整,实验表明:该方法可以有效地提取彩色图像中的目标轮廓。     

多路射频自动切换与下变频器的研制及应用

本文研制的多路射频自动切换与下变频器采用新型低噪放大电路、射频功率检测电路、低插损切换电路、低噪本振信号源和无源混频器组成,实现了对微弱信号的低噪放大、功率检测、信号自动切换和下变频处理.升级改造后的移动直播数字微波专网传输系统传输信号清晰、流畅,最大传输距离达到了44km,大大改善了传输覆盖效果.     

基于U-Net改进的太阳暗条自动检测

提出一种基于改进后的U-Net深度学习网络进行自动识别Hα全日面太阳图像中的太阳暗条方法.这种方法不仅可以准确识别暗条,而且可以最大限度地减少太阳图像噪声的影响.首先,建立一个原始暗条数据集,由深度学习所需的数万张图像组成;其次,使用改进后的U-Net深度卷积网络开发一种用于太阳暗条识别的自动化方法.为了验证该方法的性...     

基于显著性区域检测和水平集的图像快速分割算法

为了实现含有复杂背景和弱边界图像的快速准确分割,传统的水平集常采用重新初始化的方法,但是这种方法存在计算量大、分割不准确等问题。因此,结合显著性区域,该文提出一种基于边缘信息与区域局部信息结合的变水平集图像快速分割方法。首先用元胞自动机模型检测出图像的显著性区域,得到图像的初始化边界曲线。然后,采用改进的距离正规化水平集演化(Distance Regularized Level Set Evolution, DRLSE)模型把图像的局部信息结合到变分能量方程中,用改进的能量方程去指导曲线的演化。实验结果表明,与DRLSE模型相比,提出的算法平均消耗的时间只需要前者的2.76%,且具有较高的分割准确性。     

融合射频识别和激光信息的动态目标定位

低成本、可靠的动态目标定位方法成为目前研究的热点。传统的激光定位或视觉定位方法需要解决识别奇异性和环境遮挡等问题,射频识别(RFID)通过无线射频信号对特定目标进行识别,因此被广泛用于动态目标的定位。该文提出一种融合激光信息与RFID信息对动态目标快速定位的方法。该方法利用粒子滤波器融合RFID信号强度、相位信息和激光数据。首先使用预先训练的信号强度模型将信号强度融入粒子滤波器;然后利用激光聚类后的数据估算运动目标的速度,与RFID相位差估算出的运动目标速度进行匹配;最后利用匹配成功的激光数据对粒子进一步约束。在SCITOS服务机器人上验证了算法的可行性,结果表明,与激光和信号强度的定位方法相比,该方法的定位精度得到了明显提高。