多光谱和全色图像融合适用的超复数主元加权方法

提出了一种适用于多光谱与全色图像融合的超复数主元加权方法.该方法首先对全色图像的每个像素值进行矢量化,然后对由RGB表示的多光谱图像和矢量化的全色图像分别用超复数矩阵进行表示,该表示方法考虑了由RGB表示多光谱图像的矢量性,从而避免了IHS和PCA融合方法由于忽视多光谱图像的矢量性而导致的色彩失真.通过对超复数矩阵表示的全色图像和多光谱图像分别进行超复数奇异值分解,分别获得了这两个超复数矩阵的超复数奇异值,并对得到的奇异值进行主元分析,提出了用最大特征值对应的特征向量作为权值进行加权图像融合的方法.分析和仿真的结果表明:提出的方法不存在人眼可见的光谱畸变.而用各种现有图像融合评估方法的评估结果也表明:提出的方法优于IHS、PCA和小波变换等融合方法.     

基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法对不同分解层上的高频子图像进行边缘检测,采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波提升法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波提升法。     

一种用神经网络来进行图像恢复的方法

本文首先简要地介绍了Ｙ．－Ｔ．Ｚｈｏｕ提出的图像恢复神经网络方法，并分析了这种方法存在的缺陷，在此基础上提出了一种用于图像恢复的改进神经网络方法，在计算机上利用实际拍摄的人头图像对本文提出的改进方法进行仿真实验，结果表明本文提出的这种方法是切实可行的。     

多目标跟踪

本文提出了一种多机动目标跟踪的方法。该方法用自适应门限获得二值图像，其中，自适应门限用边缘和灰度二重信息来建立，并对由此所获得的二值图像进行预处理。在此基础上，利用目标像素点的空间信息，使用标记电路，检测有效视场内的目标个数。同时利用目标形状特征和灰度信息对目标进行分类；利用目标运动信息，对各个目标进行识别，解决短时间的目标遮挡、重叠等问题。文章也给出了实时实现该方法的硬件框图和部分软件工作流程。该方法已应用于多模式电视跟踪器，取得了预期效果。     

基于机器学习参数选择的交通图像编码方法

将图像压缩与ITS交通路况图像电传视讯相结合,提出了一种基于机器学习参数选择的多项式拟合图像压缩编码方法.我们定义了两类指标来度量数据扫描方法对多项式拟合方法的影响;还研究了用机器学习方法选择得到的参数对图像扫描数据进行单调化处理;进而研究了用多项式拟合预处理数据的方法进行图像数据压缩.该法简单方便、快速高效,并已针对小幅复杂交通路况图像在中低信噪比取得了良好的结果.该法还可以推广到感兴趣区位于图像中心的一类图像.     

一种新的图像脆弱水印算法

提出一种基于小波变换和QR分解的图像脆弱水印方法。嵌入水印时，首先对原始图像进行三级小波分解，然后提取第三级低频子带的边缘特征，同时对此边缘特征和第三级垂直高频子带进行QR分解，用边缘特征的一部分分解结果替换垂直高频子带分解结果的相应部位未嵌入水印，最后进行小波逆变换得到嵌入水印的图像。图像认证时，首先对观测图像进行三级小波分解，第三级垂直高频子带与低频子带边缘特征的QR分解结果进行比较，就可以准确认证图像是否经过攻击，并可以精确定位受攻击的部位。实验结果表明此方法的有效性和可行性。     

载人飞行器在轨视景仿真图像抖动研究

在航天员训练用的飞行程序训练模拟器视景仿真中,为了获得较好的视景图像效果,往往需要使用GPU进行视景仿真计算,然而载人飞行器在轨飞行时,飞行器相对地球惯性坐标系位置数据值大,已超出单精度GPU有效表达范围,导致视景图像抖动.详细分析视景图像抖动产生的原因,给出消除图像抖动的仿真方法,并提出评估图像抖动大小的计算方法.最后,以计算用例对比该计算方法与观察实际仿真图像效果,证实了该计算方法的有效性.该计算用例同时验证了消除图像抖动仿真方法的合理性和有效性.     

SVM和HMM相结合的合成孔径雷达图像目标识别

提出了一种支持向量机和隐马尔可夫模型相结合的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法用小波分解和主成分分析提取图像特征,生成特征向量。利用图像在方位角上的关系由特征向量生成图像的特征序列以及隐马尔可夫模型的训练序列。用支持向量机进行目标预识别,确定目标最有可能所属的两个类别,用隐马尔可夫模型在这两个类别中确定目标最终所属类别,完成目标识别。使用MSTAR数据库中的图像数据对该方法进行验证和分析,结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像目标识别方法。     

一种图像分割的人工神经网络新方法

本文着重研究应用人工神经网络（ＡＮＮ）理论来进行图像分割的问题，提出了一种图像分割的ＡＮＮ新模型，详细地研究了该模型的动力学特性，并给出了该动力学特性的计算机实现算法。利用实拍图像对此ＡＮＮ模型进行了一些有意义的仿真实验，并与常用的矩保持门限分割方法作比较，结果表明：本文提出的图像分割ＡＮＮ模型是切实可行的，且能较好地完成低信噪比（ＳＮＲ）条件下图像的分割任务，其分割结果优于矩保持门限分割方法。     

基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络

为解决复杂的室外图像进行去雾，依然会有雾气残留，甚至出现颜色失真和纹理丢失问题，提出一种基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络，利用稠密残差块对有雾图像进行特征提取和融合，用带通道像素注意力机制的修复模块对特征图进行颜色和纹理上的修复。实验结果表明：该方法在客观评价指标和主观视觉质量上都有明显提升，有效避免了去雾过程中的颜色失真、纹理丢失和雾气残留问题。     

基于模糊关联规则的股票市场交易规则抽取

将模糊关联规则应用于股票市场的交易规则抽取,以期能为投资者投资做出正确决策.首先选用聚类方法对模糊集属性进行离散化,进而构造模糊集和隶属函数,给出模糊集构造算法,最后提出适合股票交易规则抽取的模糊关联规则算法FARS.实验结果表明,所得规则能很好的反映股票交易中的实际情况.     

强杂波干扰背景下高分辨雷达信号的模糊检测

本文研究了强杂波干扰背景下运用模糊集合理论解决高分辨雷达信号的检测问题。文中首先分析了在高分辨雷达体制下获取稳定距离像的方法，并指出了传统匹配滤波方法的局限性。针对该问题，文中定义了四种模糊集合相似性测度，并在此基础上提出了一种模糊匹配滤波方法。基于文中定义的增量相似性测度准则对平均距离像采用模糊匹配滤波，实验结果表明该方法具有在强干扰背景下检测目标的良好能力，其性能明显优于传统匹配滤波方法。     

模糊控制在工业锅炉燃烧自控中的应用

本文扼要介绍了模糊集合的概念和运行规则，并介绍了模糊集合在工业锅炉燃烧自控中的应用并给出了数字仿真结果。     

2型模糊集对率模系统可靠性分析的推广

鉴于2型模糊集对于模糊现象的描述更为深刻的特点，将系统的模糊成功和模糊故障用2型模糊集表示，引入模糊随机变量等数学工具对率模系统可靠性进行了分析，得到了率模可靠度，率模寿命，率模故障率等结论，推广了文献［1］的结果     

基于模糊比例指标的模糊线性规划求解方法

定义了一种模糊数之间的模糊比例指标，并利用模糊比例指标提出了约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划的方法。实例表明，与其他方法相比，该方法得到的解优于其它解，且约束条件个数保存不变。因此，本文方法是可行和有效的。     

混合式贮备系统的模糊可靠性分析

本文利用模糊数学的基本理论和方法,将混合式贮备系统的普通可靠性拓展为模糊可靠性,建立了混合式贮备系统模糊可靠性的数学模型,并给出实例说明了计算方法。     

New judging model of fuzzy cluster optimal dividing based on rough sets theory

To investigate the judging problem of optimal dividing matrix among several fuzzy dividing matrices in fuzzy dividing space, correspondingly, which is determined by the various choices of cluster samples in the totality sample space, two algorithms are proposed on the basis of the data analysis method in rough sets theory: information system discrete algorithm (algorithm 1) and samples representatives judging algorithm (algorithm 2). On the principle of the farthest distance, algorithm i transforms continuous data into discrete form which could be transacted by rough sets theory. Taking the approximate precision as a criterion, algorithm 2 chooses the sample space with a good representative. Hence, the clustering sample set in inducing and computing optimal dividing matrix can be achieved. Several theorems are proposed to provide strict theoretic foundations for the execution of the algorithm model. An applied example based on the new algorithm model is given, whose result verifies the feasibility of this new algorithm model.     

系统仿真集值化模糊处理方法

本文分析了以往系统仿真效率不高的问题所在，建议用模糊集方法加以改进。本文提出了将单点抽样转化为集值抽样的模糊处理方法，并以具有代表性的Ｍ／Ｍ／１排队系统仿真为例．介绍了集值化的途径和效果。     

模糊BP神经网络及其在故障诊断中的应用

概括总结了传统故障诊断系统的缺陷,介绍了模糊神经网络技术的优点及其在故障诊断中的优势,简述了采用模糊BP神经网络解决故障诊断     

基于模糊控制规则的目标拦截决策模型

本文应用模糊集理论，提出了一种基于模糊控制规则的水下运动目标拦截决策模型，解决了由于声纳提供的信息不足引起的决策拦截的困难，为水下目标的拦截提供了一条新的途径。