全反射棱镜式激光陀螺自适应稳频技术

针对全反射棱镜式激光陀螺在稳频过程中相敏信号易受噪声干扰的现象,研究了全反射棱镜式激光陀螺自适应稳频技术。理论分析了全反射棱镜式激光陀螺的稳频特性,结合自适应噪声对消原理,建立了全反射棱镜式激光陀螺自适应稳频系统的数学模型。通过硬件电路设计,搭建了基于递归最小二乘算法的自适应稳频控制系统。分别对原有稳频技术与自适应稳频技术进行了实验测试,实验结果表明,自适应稳频能有效消除噪声对相敏信号的干扰,稳频精度提高了近一个数量级,陀螺精度相应提高了60%以上。此分析结果为提高全反射棱镜式激光陀螺的性能提供了重要参考。     

基于DFI一体化网络的水下抗干扰目标跟踪方法

由于水下环境的特殊性,水下机器人容易受水流、可见光反射、遮挡等复杂水下环境影响,从而干扰目标检测器的性能,进而使跟踪算法效果下降,影响跟踪效果。针对这一问题,提出了一种基于目标检测特征提取一体化网络（DFINetwork）的水下抗干扰目标跟踪方法。在传统YOLOv3检测网络基础上,设计了特征提取网络,通过卷积和最大池化运算,输出目标特征信息,并将状态向量维度扩充为10维,同时针对扩维状态向量,构造了扩维滤波器,进而通过后续匹配、跟踪控制等步骤,实现了水下机器人在干扰环境下的目标跟踪。使用标注的水下目标跟踪数据集对所提算法进行测试,并与YOLOv3算法进行对比验证。测试结果表明,与原版YOLOv3算法对比,所提出的算法以2FPS的较小帧率损失,将跟踪精度提高了30%以上。     

基于自适应预测滤波理论的模数转换器设计方法

基于自适应差分量化理论，提出了在不增加转换位数的情况下提高模数转换器(ADC)动态范围的一种设计方法。该方法通过量化输入与预测的差值来获得预测增益，从而扩大ADC的动态范围；通过差分量化值与预测值相加得到输出信号，并将该分别采用LMS和RLS算法进行处理．得到输入信号的预测值．计算机模拟结果证实，上述两种算法均能使模数转换器的动态范围提高约25dB．比较而言，RLS算法收敛速度更快，收敛性更好，但计算量较大．     

基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强

针对水下图像存在的色偏、雾状模糊、低曝光和非均匀光照问题, 提出一种基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强算法. 首先, 为校正水下图像的色偏, 利用水体对不同波长光线衰减不一致的特性自适应地补偿其R、G、B通道. 然后, 使用基于多尺度导向滤波的Retinex去除雾状模糊, 增强对比度. 最后, 根据水下图像和自然图像的直方图分布特征对其进行归一化处理, 从而在保存图像主要信息的前提下增强其纹理和曝光. 实验结果表明, 该算法不但具有较优的视觉感知效果, 而且具有较高的图像质量评价分数. 该算法具有较强的适应性, 有助于计算机视觉算法在水下的应用.     

高压电缆源平移扫描CT高效重建算法EI北大核心CSCD

为提高在役高压电缆X射线扫描图像重建速度,结合传统的滤波反投影算法,提出基于数据平滑的局部扫描重建算法。分析了源直线扫描局部计算机断层成像方法存在的有限角和数据截断问题,提出数据平滑方式解决方法。主要途径是利用余弦函数沿探测器方向和射线源方向分别进行数据平滑插值,避免投影数据值在这两个方向上突然降为零,起到抑制截断伪影和有限角伪影的作用。实验证明,所提方法能有效抑制图像伪影,有利于电缆阻水缓冲层缺陷识别。相较于原有的联合迭代重建算法,该方法缩短了重建时间且图像重建质量相当;相较于传统滤波反投影算法,重建图像质量提高但重建耗时基本一致。     

基于二次引导滤波的红外图像增强算法及其FPGA实现

针对红外图像细节模糊、对比度低等问题,提出了一种基于二次引导滤波的红外图像增强算法。首先,将原始红外图像作为引导图像,使用引导滤波提取出红外图像的细节信息;其次,将得到的细节信息再进行一次引导滤波处理提取出噪声更低的细节信息;最后,将原始红外图像和两部分的细节信息进行加权求和,实现红外图像增强。该算法能够提高红外图像对比度,增强红外图像细节信息。实验结果表明：相比于其他增强算法,本文算法增强之后的红外图像平均对比度提高了123%～246%,平均梯度提升了56%～101%,视觉效果获得明显改善,更能突显细节特征。基于可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)实现该算法时,占用资源低,处理640×512像素分辨率的单帧红外图像所需时间可达10.12 ms,能满足红外探测系统的实时性要求,具有一定的实用价值。     

基于中值滤波和提升小波分析的图像去噪方法研究

针对现有算法大多对单一高斯噪声或脉冲噪声进行图像滤波的问题,在对二维图像平滑去噪的过程中,采用基于中值滤波和提升小波变换相结合的图像去噪方法。在中值滤波基础上,构造基于脉冲检测的中值滤波器,找出混合噪声中脉冲噪声并进行滤波;与此同时,对原始小波进行提升,构造提升小波,然后采用提升小波阈值去噪方法抑制高斯噪声。实验结果表明:采用本文方法,混合噪声得到有效抑制,去噪效果好。     

复杂背景下红外弱小目标检测算法研究

复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外预警系统中的重点和难点。为解决红外图像中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种非线性空间滤波的目标检测方法。该算法在传统线性空间滤波算法的基础上,通过对预测点周围4个象限的背景灰度值进行计算,并动态地调节阈值,以达到突出小目标的目的。试验结果表明:当背景包含较多复杂因素时,采用非线性空间滤波的检测方法可有效地抑制杂波,实现弱小目标的提取,与线性滤波算法结果相比较,虚警数降低了3/4,且易于工程实现。     

煤质硫含量紫外差分吸收测量方法研究

快速准确地测定煤质硫含量,可为企业、环境监督部门提供重要的技术依据。国内外已有多种煤质硫含量分析仪器,但或多或少存在令操作人员不满意的地方。提出一种基于紫外(UV)差分吸收光谱(DOAS)的煤质硫含量测量方法。针对分子数分数测量范围宽、光程短等问题,在传统算法的基础上,提出基于有限脉冲响应(FIR)滤波和四阶多项式非线性补偿的改进DOAS算法。搭建了实验测量系统,对5种标准煤样进行了实验研究。结果表明,测量系统的下限为0.014%,能够去除烟尘和背景气体的影响,降低系统的维护量,单次测量时间在4min左右,测量系统的重复性满足国家标准的要求。     

基于CCD采集的Mach-Zehnder干涉条纹图的处理算法

Mach-Zehnder干涉仪适用于研究气体密度迅速变化的状态。由于气体折射率的变化与其密度的变化成正比,而折射率的变化将使通过气体的光线有不同的光程,因此可通过干涉臂变化对干涉条纹图像效果的影响得到气体密度。实测中,采用图像采集卡和CCD来接收Mach-Zehnder干涉仪产生的条纹图像,再通过计算机对条纹图像的条纹间距进行处理,从而得到气体密度的变化状态。从光干涉理论出发,对Mach-Zehnder干涉条纹图像特征进行了分析,建立了Mach-Zehnder干涉条纹的数学模型,并根据此模型设计了处理Mach-Zehnder干涉条纹图像的算法。算法包括图像的预处理(即图像的噪声提取)、图像的二值化及图像的细化。