基于自适应牛顿算法的LED视频显示系统的研制

LED显示屏已被广泛应用于各种场合,通常情况下,需要对视频图像进行缩放处理,从而符合LED显示屏的物理分辨率.针对传统LED插值缩放算法在插值后导致图像边缘模糊的现象,提出了一种自适应牛顿播值算法,通过在插值之前进行像素相关度的自适应判断,可以较好地保留图像的高频信息,消除图像边缘模糊的问题.同时,给出了基于自适应牛顿算法的LED视频显示系统的FPGA实现,系统最终可以实现较好的显示效果.     

自适应约束下的双边全变差正则化超分辨率重建

在经典的双边全变差( BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明：与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。     

一种改进的各向异性扩散超声图像去噪算法

针对传统的各向异性扩散算法中扩散系数函数的平滑效果不好,扩散过程中扩散门限K的选取依靠经验确定,扩散过程对图像细节保护不足的问题,提出了一种改进的各向异性扩散算法。介绍了几种当前比较典型的各向异性扩散去噪算法;在典型算法分析的基础上提出了一种基于自适应中值滤波的改进扩散模型;根据扩散系数应满足的3个条件及经典的扩散系数函数,提出了改进的扩散模型中的改进扩散系数函数;提出了一种扩散门限K的自适应选取的方法。通过在改进的扩散模型中使用改进的扩散系数函数并结合扩散门限K的自适应选取,对超声图像进行去噪。实验结果表明,所提算法优于PM模型、Catte模型、王常虹算法等,去噪后图像的FOM值比PM模型高出3.34%,PSNR值比PM模型高出0.250 6。该算法在去除散斑噪声的同时有效保护了图像的细节及边缘,有助于医务人员对患病区域的准确诊断。     

眼底自适应成像系统中的二自由度头托设计

眼科临床上所使用的简易头托限定医生与受试者的距离不能超过一臂之长,因此无法用于较为庞大的眼底自适应成像系统。为了达到眼底自适应成像系统与受试者瞳孔快速对准、稳定定位的要求,设计了一种可长距离控制的二自由度的头托。采用具有自锁能力的梯形丝杠驱动头托垂直运动,采用传动效率高的滚珠丝杠驱动头托水平运动,以步进电机提供动力。基于PIC16F877单片机,完成了头托移动控制的软硬件设计,并在MPLAB与Proteus环境下进行了联合仿真实验。仿真结果表明,所设计的头托可在竖直方向和水平方向以20μm的精准度定位,能够实现长距离、快速准确的瞳孔对准和左右瞳孔切换过程,是眼底自适应成像系统的良好辅助工具。     

基于惯性传感器MPU6050的滤波算法研究

针对运动体姿态角测量问题,利用惯性传感器MPU6050提出了一种参数可调的自适应显性互补滤波算法,并与经典互补滤波、显性互补滤波、基于梯度下降法的互补滤波算法及传感器数字运动处理器自带滤波算法进行了比较,分析了几种算法在工程应用中的适应性。测试结果表明,此类互补滤波算法具有思路清晰,计算量小,估算精度高及易实现等特点,改进后的算法综合性能最优,适用于各种运动姿态测量系统。     

基于CPS的建筑环境数据级检测融合方法

针对建筑环境CPS数据级融合可靠性的问题,采用线性最小方差估计的方法对传统自适应加权融合算法进行改进,不仅减小了均方误差,而且使得融合结果可靠性更高。在数据融合前进行限幅处理,判断数据是否异常,对异常数据的加权因子进行配置处理,既提高了数据的筛选性,又保证了系统数据融合结果的可靠性。仿真实验表明了该方法的有效性。     

基于区域特性的Curvelet变换图像融合算法

为克服小波变换在二维或更高维度空间分析中的缺陷,提高图像融合质量,提出基于二代Curvelet变换的图像融合改进算法。引入可以有效分析图像中的曲线奇异性,能更加合理处理图像边缘信息的Curvelet变换对图像进行分解,对图像分解后的低频部分采用自适应阈值的区域方差高斯加权融合方法,增加图像像素之间的关联,并有效保留细节和边缘。对高频部分采用区域能量融合方法来降低噪声,增强图像的细节。采用该算法对多组不同图像进行融合实验,并用信息熵、交叉熵、相关系数、空间频率等对融合图像进行客观评价。实验结果表明,该算法优于传统的融合规则和算法,能在保持更好清晰度的同时获得更丰富的图像内容。     

改进自适应中值滤波的图像去噪

针对传统自适应中值滤波算法的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波算法,该算法引入了角度和相关性,第一,根据角度α的大小,判断当前像素点是否为可疑噪声点,再由其像素间的相关性判断此可疑噪声点是否为噪声点。第二,把排序得到的中值与窗口中所有像素点的均值加权得到新的灰度中值,再将噪声点用新的灰度中值替代,从而达到滤除噪声的效果。实验结果表明,该算法滤波,既能有效地平滑噪声,又能保存细节,效果远优于传统自适应中值滤波算法。     

自适应阵列抗干扰性能的解析定量分析

自适应阵列抗干扰性能常用输出信干噪比(Signal-to-Interference and Noise Ratio,SINR)损失、抗干扰改善因子(ECCM Improvement Factor,EIF)等来衡量,但目前尚缺乏解析的定量分析.为此,采用归纳法理论推导了均匀线阵条件下输出SINR损失、EIF等指标的解析表达式,定量获取了自适应阵列抗干扰性能.仿真实验验证了理论分析结果的有效性及快拍数对自适应阵列抗干扰性能的影响.     

采用自适应归一化实数编码遗传算法优化鱼眼镜头系统

针对遗传算法(GA)优化超多参量光学系统时鲁棒性 较差的问题,在混入逃逸函数实数编码GA(MERCGA)的基础上,进一步结合参量归一化和自适 应变异概率的措施,提出了自适应归一化 实数编码GA(ANRCGA)。用ANRCGA对鱼眼镜头光学系统案例进行优化设计,并应用 评价函 数和Zemax光线追迹方法对MERCGA和ANRCGA的优化结果作比较。结果表明,应用本文的ANRCG A 比引自专利的参考设计及MERCGA优化得到光学系统的成像质量有明显提高,算法的鲁棒 性和计算效率也到了改善。