基于小波滤波的低场NMR纤维上油率检测新方法

针对目前低场核磁共振纤维上油率检测存在的问题,提出了一种基于小波变换的纤维上油率检测新方法. 首先,用低场核磁共振采集标准纤维自由感应衰减信号进行线性拟合得到定标曲线;然后,用测试纤维采集多组叠加次数不同的核磁共振信号,并分别进行小波软阈值滤波;最后,将滤波后的多组结果代入定标曲线计算纤维的上油率. 检测结果和实际应用表明小波软阈值滤波可有效去除纤维FID信号中的噪声并大幅缩短检测时间. 此方法可为低场核磁共振纤维上油率快速、准确检测奠定基础.     

基于内置电光晶体F P标准具的扫描滤波方法

基于内置电光晶体的F-P标准具,利用F-P多光束干涉原理和晶体的线性电光效应,提出了一种能有效提高啁啾脉冲信噪比的扫描滤波方法。给出了电光晶体加载电压的时变函数表达式,分析了影响信噪比提升效果的主要因素,并重点讨论了电光晶体的电压控制参数对信噪比提升效果和滤波器透过率的影响。研究结果表明,利用该扫描滤波方法可将啁啾脉冲激光信噪比提升约2个量级。     

偏振滤波白天抑制天光背景作用分析

由于天文观测领域大部分自适应光学系统只能在夜晚工作,提出了采用偏振滤波技术抑制天光背景的办法以达到白天探测微弱星体目标的目的。介绍了偏振滤波的原理并估算了抑制天光背景的效果,通过观测角度关系得到了偏振方位角的计算公式,并在丽江观测站1.8m望远镜自适应光学系统平台上进行实验,给出了消像旋模型。实验结果表明,偏振滤波技术能有效抑制天光背景,提高星体目标探测能力,一定程度上提高了自适应光学系统在白天探测弱小星体目标的可能性。     

融合暗通道先验和MSRCR的分块调节图像增强算法

针对雾霾天气图像中雾霾浓度分布不均以及色彩失衡等问题,提出一种将暗通道先验算法与带色彩恢复因子的多尺度Retinex算法相结合的分块调节图像增强算法.对大气散射模型以Retinex图像模型中的尺度进行线性映射,得到一个同时具有大气散射模型中的透射率和大气光照值以及Retinex图像模型中入射图像的多参数新模型.根据模型获取去除大气散射图的新原图,并利用不同尺度的引导滤波计算获得整幅图像的入射图像,再结合大气散射光图以及色彩恢复因子得到最终的高频细节图.针对图像中雾霾浓度分布不均的情况将整图划分为多个区域小块,用融合后的算法计算每个区域小块的动态截断值,根据不同的动态截断值可以对整幅图像的高频细节进行动态调整,从而得到多幅局部最优图像,将得到的图像进行像素级等权融合,最后可得到保证各局部细节的最优图像.将本文算法与现有算法在主观视觉和客观评价两方面进行了实验对比,结果表明,该方法可以有效解决图像雾气不均匀以及色彩失衡等问题,明显提高了去雾后图片的质量.     

基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法

针对现实场景中跟踪目标的光照变化、尺度变化、遮挡等问题,提出了一种基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法。通过提取方向梯度直方图特征、灰度特征和颜色属性特征作为目标表观模型,提高了目标跟踪方法在复杂场景中的稳健性;独立训练每个通道的背景感知相关滤波器,采用通道可靠性系数衡量每个通道响应图的置信度;根据所有通道的响应图和可靠性系数,合成多通道背景感知相关滤波跟踪器的最终响应图,对目标进行精确定位;运用尺度池方法估计目标的最优位置和尺度。实验结果表明:与现有跟踪算法相比,所提算法可以有效地处理光照变化、尺度变化、遮挡等复杂因素的干扰,取得较高的跟踪精度和成功率,其整体性能优于其他算法。     

基于多特征和改进稀疏表示的高光谱图像分类

为了实现对高光谱图像的分类,提出了一种基于多特征和改进稀疏表示的方法——MFISR。从高光谱图像中提取光谱特征、Gabor特征和局部二值模式(LBP)特征,求解稀疏系数,同时增加一个2范式约束,利用所得系数得到每个测试像素的最终类别标签。实验结果表明:所提MFISR方法对小样本的检测效果显著,分类性能稳定且较优。     

可模式识别的水声成像方法

提出一种在自由环境中可以进行模式识别的水声成像方法。利用角域滤波将空间不同入射方向的平面波在阵元域中进行分离,在成像扇面内按要求设计一系列角域带通滤波器,这些滤波器的输出就是从角通带内入射的平面波在阵元域中的快拍数据,可以实现要求输入为阵元域特性数据的目标识别和底质分类等专用的模式识别算法,角域滤波器输出的平面波快拍数据的幅度作为像素值进行水声成像。采用角域滤波的方法可以进行水声成像得到所需要的声图,并且每个像素对应着相应点目标远场平面波入射到接收阵时所产生的快拍数据。仿真和实验数据处理结果表明,采用角域滤波和利用常规波束形成所得到的声图是一样的,并且两种成像方法具有相同的稳健性。     

融合检测机制的鲁棒相关滤波视觉跟踪算法

为了解决相关滤波视觉跟踪算法在复杂场景中产生的跟踪漂移问题, 提出一种融合检测机制的相关滤波跟踪框架。利用时空正则化滤波器作为跟踪器, 同时使用线性核相关滤波器作为检测器。当跟踪器与目标进行相关计算得到的响应图为多个峰值时, 激活检测器, 对多个峰值进行相关匹配, 获得重检测结果; 同时, 使用平均峰值相关能量的滤波器模型更新策略得到更加可靠的检测器, 以达到提高跟踪精度和算法鲁棒性的目的。在OTB2015、Temple color 128和VOT2016数据平台上的实验结果表明, 与近年提出的性能较出色的跟踪算法相比, 本文算法在目标运动模糊、相似背景干扰和光照变化等复杂场景中具有更好的鲁棒性和准确性, 且跟踪精度和成功率上均有提高。     

应用于增量式光电编码器的相关自适应滤波方法

为了改善增量式光电编码器的莫尔条纹光电信号质量,降低主计数信号中高次谐频的影响,提高信噪比达到输出稳定的正弦波形,本文深入地研究了莫尔条纹光电信号中的高频信号和噪音信号产生的原因及其相关自适应滤除方法.从宏观和微观两个方案分析光栅副的屏函数,研究莫尔条纹光电信号输出波形的不确定原因,并且提出采用相关自适应滤波方法将高频信号滤除保留原有基频信号.从相关自适应滤波的数学模型论证和推导该相关自适应滤波过程并讨论其自适应性.指出在设计该自适应滤波电路时需要重视的几个关键指标及其影响效果,完成相关自适应滤波的有效性分析.相关自适应滤波效果等价于一个中心频率为基频的窄带带通滤波器,当基频随机变化时其通带也会随之改变.通过相关自适应滤波技术较好地滤除计数信号中除基频外所有高频分量和放大电路所引入的加性高斯白噪音.实验证明：莫尔条纹光电信号的失真度被降低8倍相关自适应滤波方法能使莫尔条纹光电输出波形趋近于标准正弦波,获得更高的信噪比.