听觉传输技术及其应用

文中综述了听觉传输技术的原理、应用和进展，在阐述了人类听觉系统对声源的定位机理后，讨论了实现听觉传输的基本原理和技术，包括双耳信号的检拾与模拟，双耳信号的扬声器重发，虚拟扬声器技术等；文中还探讨了听觉传输技术的局限性，综述了它在声学各方面的应用。文中最后还讨论了这方面今后的发展展望。     

基于马尔科夫和HHT的图像拼接盲检测

基于对图像拼接技术的分析,提出了一种基于马尔科夫模型与Hilbert-Huang变换（HHT）的图像拼接盲检测算法。该算法计算图像DCT域上的马尔科夫转移概率矩阵,同时对图像进行Hilbert-Huang分析,得到两类特征值集,并通过计算相关系数矩阵分析了两者之间的相关性,最后使用支持向量机进行训练与分类。实验结果表明,相对于已有文献,该算法具有较高的检测准确率。     

FPGA实现的视频图像缩放显示

对几种常用的图像缩放算法进行了比较,在权衡了算法复杂度、缩放效果和FPGA逻辑资源等3大因素后,选择了双线性插值算法来实现图像缩放。重点介绍了双线性插值算法和该方法的FPGA硬件实现方法,包括图像数据缓冲单元、插值系数生成单元以及插值计算单元等。应用结果表明,双线性插值算法及其硬件实现模块达到了预期的效果。     

基于多宇宙并行量子遗传算法的多传感器图像融合方法

采用基于对比度视觉模型的图像融合最优分块搜索算法,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究.针对该算法在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合等缺点,通过分析该算法固有的时间复杂性和并行性,提出了一种基于多宇宙并行量子遗传算法和对比度视觉模型的多传感器图像融合方法.实验表明,该方法融合计算速度快,并行性能理想.     

高分辨率SAR图像目标峰值特征提取

峰值特征是进行SAR图像自动目标识别的重要特征。本文提出了SAR图像目标的通用高斯峰值模型,根据该模型提出了目标峰值提取方法。利用实测数据以及蒙特卡罗仿真结果表明:通用高斯峰值模型是实际峰值的一种精确模型,基于该模型的峰值提取方法具有良好的提取精度。     

相位相关法及其在偏振图像配准中的应用研究

分析了遥感偏振探测的原理和与遥感强度探测相比所具有的优越性,指出了偏振图像的特点。采用偏振测量方法,可以获得地物的偏振信息,有助于增强对地物的探测能力,但是对图像像元不对准有很高的敏感性,为了得到可靠的偏振信息,配准的精度应该至少到达0．1个像素。介绍了一种基于傅立叶变换的配准方法：相位相关法,并把该方法应用于偏振图像配准中。相位相关法根据傅立叶变换的平移性质,能够解决具有平移关系的图像配准问题,实验证明该方法具有对噪声和图像灰度变化不敏感的优点。     

基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类

在遥感数据处理研究中,高维高光谱数据的冗余信息和噪声严重影响高光谱数据的分类精度,针对此问题提出基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类算法(MI-EMD-SVM).分别采用基于互信息波段选择方法和经验模态分解实现对高光谱数据的冗余信息处理和特征提取,并获得处理后的高光谱数据X'.采用支持向量机分类算法...     

A Multi-Scale Gradient Algorithm Based on Morphological Operators

Watershed transformation is a powerful morphological tool for image segmentation. However, the performance of the image segmentation methods based on watershed transformation depends largely on the algorithm for computing the gradient of the image to be segmented. In this paper, we present a multi-scale gradient algorithm based on morphological operators for watershed-based image segmentation, with effective handling of both step and blurred edges. We also present an algorithm to eliminate the local minima produced by noise and quantization errors. Experimental results indicate that watershed transformation with the algorithms proposed in this paper produces meaningful segmentations, even without a region-merging step.     

基于马尔可夫随机场的降质光学图像预处理

文本图像等统计规律比较强的图像中存在模糊、笔划不完整等降质问题,基于文本图像在结构和统计规律等方面的特点,建立相应的马尔可夫随机场模型对其进行预处理,以进一步提高后续处理的正确率并减轻后续工作难度.该方法首先通过样本训练建立观测模型以对先验概率进行学习,然后采用模拟退火算法对模型参数优化计算,最后利用前两阶段所得模型进行未知图像处理.实验结果表明,该方法简单有效,可以取得较好的预处理效果.     

一种基于多字典学习的图像分割模糊方法

本文提出一种基于多字典学习的图像分割模糊模型和算法.在模型中,结合多字典学习和模糊方法,考虑了分割区域内部的一致性和边界的正则性：一方面使用区域块均值和带有类标的结构字典重构图像块,利用重构误差和l2正则能量共同度量分割区域内部的一致性,该度量能够刻画图像不同区域的灰度信息和纹理模式;另一方面采用小波系数稀疏正则保持分割区域边界的几何结构.基于交替方向乘子法和字典学习方法给出新模型的快速求解算法.在该算法中,除了小波阈值,每一步都是显示表达式,因此简单易用.一系列实验结果验证了本文算法的有效性.