基于NSCT和仿生模式的人脸图像识别方法

针对现有的人脸图像识别算法准确度不高的问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和仿生模式的人脸图像识别的方法。对人脸图像进行NSCT分解,并将分解后的各系数矩阵转化为能量特征,利用仿生模式识别算法实现对人脸图像的识别。使用UMSIT、Yale和ORL人脸库进行实验,且设计了无拒识和有拒识两组方案,实验结果表明:与传统方法相比,利用基于非下采样Contourlet变换和仿生模式的人脸图像识别的方法能够获得更高的正确率,而有拒识的方案能够获得更好的综合性能。     

划分基本放大电路的补充原则

本文从反馈的物理本质出发，系统地研究了负反馈放大电路方框图分析法中基本放大电路的划分问题，得出了划分基本放大电路时偏置元件和集电极电阻是否归属基本放大电路的补充原则     

液体驻波演示仪的研制和应用

根据驻波形成的原理及其特点,利用MCU,DDS,LPF等产生频率和相位可数控调节、频率稳定性较好的大功率DDS信号源,使用该功率信号驱动由扬声器、声波汇聚器、有机玻璃管和少量液体组成的驻波演示管. 在驻波演示管内,由扬声器发出的行波和反射面形成的反射波干涉形成物理模型清晰的驻波.     

基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法

针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法.Contourlet变换是一种有效的方向多尺度变换分析方法,能在任意尺度上实现任意方向的分解.首先采用Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.引入非完全贝塔函数对低频子带系数进行处理,提升图像整体对比度;采用非线性增益函数对各带通方向子带系数进行处理,通过估计噪声水平设定阈值,抑制绝对值小于阈值的系数,增强大于阈值的系数.最后经Contourlet逆变换得到增强图像.实际实验结果表明,该方法可以有效地增强低对比度红外图像,无论是在视觉效果上还是在图像对比度评估值定量指标上均明显优于直方图均衡化、小波变换增强等方法,且能保持更多的图像轮廓特征,克服了这些方法对噪声增强过度和图像细节增强不足等缺点.     

利用回归模型估计成品率的方法

本文提出了一种利用回归模型估计成品率的方法，解决了利用控制变量法估计成品率时，影象模型不易构造的难题。实例表明，回归模型具有简便可行、精度高、通用性强等优点。     

WEFDTD的一种新激励源

研究了"总场-散射场源"在波动方程时域有限差分法(WEFDTD)中的应用方法,这一问题的难点是如何把基本差分格式应用于总场区和散射场区的分界面.具体做法是将激励源设置在两区域的分界面上,并基于总场-散射场原理对基本差分格式加以修正,使得用其刷新某一网格点的总场值或散射场值时,该点周围四个网格点能同时提供总场值或散射场值.这一技术有效地克服了WEFDTD的已有激励源的不足.使用这一技术数值模拟了简谐波和高斯脉冲的传播过程,发现计算结果和解析解符合得很好.     

基于小波包分析的陶瓷显微图像处理

陶瓷内部结构信息对于陶瓷质量分析、生产工艺控制是非常重要的.由于陶瓷显微图像在采集和传输过程中不可避免地要受到光照分布不均匀、电子噪声等干扰因素的影响而产生噪声,使得图像的质量变差.需要首先对其进行去噪处理,然后才能进行图像分析.小波包分析是小波分析的推广,将其运用于图像去噪领域,对陶瓷显微图像进行去噪处理.然后按照Watershed算法进行分割,得到陶瓷粒度分布的统计结果.实验结果表明该方法是可行的,并且效果良好.     

基于USB2.0的智能视频监控系统设计

针对目前流行的视频监控系统不能智能识别、视频传输占用太多网络资源、视频存储容量有限等问题,设计了一种基于USB2.0的智能视频监控系统。该系统通过在线动态更换参考图像,消除了时间变化引起的阳光、天气等因素对背景图像的影响。按照图像识别方法自动检测监控目标,只有当检测到可疑目标后,才把相应的视频信号传输给监控端显示和存储,并同时向监控人员发出报警提示信号。     

采用局部动态阈值的图像分割算法

针对图像全局Otsu分割算法和传统的局部闻值分割算法在复杂背景图像分割中的不足,提出了一种采用局部动态阈值的图像分割算法.首先通过分析图像直方图类型对图像进行划分,并使用Otsu算法确定各个子图像的阈值.然后对阈值矩阵进行平滑和插值处理,使之成为和原图像像素数目相等的新阈值矩阵.最终利用此阈值矩阵完成图像分割.实验结果...