基于边缘检测的高斯噪声滤波算法

针对传统去噪方法在滤除高斯噪声时导致图像边缘细节模糊的情况,提出一种基于边缘检测的去噪算法。先用Canny算子检测图像边缘,对边缘部分用K近邻平滑滤波器去噪,再对非边缘区域像素用改进的加权均值滤波器去噪。该算法具有较好的边界保持效果,与同类去噪算法相比具有更高的峰值信噪比。     

仙居:花灯文化搭台科技创新唱戏

春节喜庆气氛还没褪尽,仙居县就在正月十五拉开了“文化搭台,科技唱戏”的序幕。元宵佳节是中国的传统节日,游园观灯是节日活动的一大内容。作为中国非物质文化遗产代表作的仙居花灯成为了狗年新春最华美的点缀。仙居花灯起始于唐,又称“唐灯”,历史悠久。其最大的特点是全身无     

基于近红外光谱的塑料分选技术预处理方法的优化

为进行不同塑料种类的识别,采集了尼龙（PA）、聚丙烯（PP）、聚苯乙烯（PS）、聚氯乙烯（PVC）4类塑料的近红外光谱数据,并针对光谱数据采集时存在的噪声、基线和光程问题,基于3点Savitzky-Golay卷积平滑（S-G）、一阶导数（FD）、二阶导数（SD）、标准正态变量变换（SNV）、多元散射校正（MSC）进行了预处理组合优化研究,以竞争性自适应重加权算法（CARS）进行特征波长提取,并运用支持向量机算法（SVM）建立模型。结果显示：所有预处理方法中,预处理组合S-G+FD+SNV获得的结果最优,S-G+FD+SNV+SVM模型的平均准确率高达96.67%,其训练集和验证集的平均准确率均为100%。上述预处理组合优化方法可为4类常见塑料的鉴别研究提供参考。     

拉格朗日方程的菱形翼布局无人机建模

为建立菱形翼布局无人机的动力学模型,提出一种基于拉格朗日方程的动力学建模方法,首先选取四元数用于参数化该无人机的姿态,建立该无人机系统的约束矩阵;其次通过虚功的形式建立无人机的广义力矩阵,建立无人机的动能与势能模型;最后通过矩阵直积的概念得到与无人机系统约束矩阵乘积为零的矩阵,通过该矩阵消掉拉格朗日方程中的拉格朗日乘子,基于拉格朗日方程模块化地建立该无人机的动力学模型。为与拉格朗日方程进行对比,同样采用Kane方程和ADAMS软件建立该无人机的动力学模型。仿真结果表明,拉格朗日方程、Kane方程以及ADAMS软件的仿真结果基本一致,验证了动力学建模方法的合理性。     

Wiener空间的展开与非适应随机演算

本文给出Wiener空间的标准展开式,并据此给出非适应随机积分是Skorohod可积的充要条件及其具体形式。同时,我们研究了Skorohod不定积分的适应性问题。最后,利用随机数方法给出了推广了的It(?)公式新的证明。     

边界保持的二值图像放大算法

采用传统的图像放大算法处理二值图像会产生明显的锯齿效应,从而影响图像视觉质量。对此提出一种基于形态学的二值图像放大算法。首先采用近邻采样法将图像放大到指定倍数,然后运用像素补偿法使图像边缘区域变得光滑。最后采用基于目标物像素占比约束的形态学腐蚀方法,解决图像边界外扩问题。实验结果表明,该算法用于对二值图像放大,不仅能有效消除锯齿效应,还有效保持了图像边缘的合理位置,使二值图像放大后的视觉质量得到明显提升。