基于多元线性回归的自适应图像可逆信息隐藏误差预测算法

为了提升可逆信息隐藏算法的信息嵌入容量,提出了一种目标像素自适应误差预测方法,基于自然图像局部区域内像素分布的一致性特征,自适应地学习目标像素周围像素点间的内在联系,并构建多元线性回归函数矩阵.该算法在实现目标像素点的准确预测时不是仅仅利用目标像素周围像素的简单算数组合预测目标像素的值,而是利用满足周围像素点一致性关系的线性关系函数.实验结果表明,相比其他先进的误差预测算法,基于多元线性回归的自适应图像可逆信息隐藏误差预测算法可以有效增强图像可逆信息嵌入能力.     

无线Mesh网络的在线测量优化

对网络特征进行准确和实时的测量是优化无线Mesh网络性能的基础. 该文提出一种无线Mesh网络在线测量架构以解决测量节点的位置选择问题. 联合考虑无线信号检测能力与信息传输能力,提出基于椭圆割线的测量节点选择方法. 分别以被测量节点和数据处理中心作为椭圆焦点构成测量区域,以测量系统的性能度量为目标函数,在椭圆环中选择最佳测量节点位置. 数值仿真表明,在保障无线Mesh网络在线测量品质条件下,该测量架构实现了检测能力和信息传输能力的综合优化,椭圆割线算法的计算复杂度低于随机选择算法.     

采用自适应补偿的无人机姿态测量

根据合作目标的单站姿态测量原理,结合实际大气湍流条件下激光光束的漂移及扩展效应,提出利用补偿和定位后的激光光斑质心确定无人机外部姿态的方法. 通过计算单帧激光光斑中心提取单位时间内激光光斑质心组成的外围轮廓特征点,并将其构成多边形. 以多边形图像质心为参照,建立姿态测量自适应补偿模型. 计算结果表明,当目标距离为3 km时,采用模拟退火算法迭代解算并对结果进行自适应补偿,得到的姿态角误差最大值为0.221±,说明自适应补偿技术的姿态测量算法具有较高的姿态测量精度和收敛性.     

周围神经MicroCT图像中神经束区域的自动分离

针对经过饱和氯化钙染色的四肢周围神经MicroCT扫描图像,提出了一种自动分离神经束区域的方法. 1)手工标注第1幅扫描图像中的神经束轮廓和非轮廓区域;2)采用稀疏自动编码机方法提取神经束轮廓和非轮廓的特征并训练神经网络,进而自动识别分离第2幅图像中神经束区域;3)将第2幅图像中的神经束轮廓作为标注样本去训练新的神经网络;4)不断循环该过程直至序列图像全部处理完成.实验结果表明,所提出的神经束轮廓自动分离方法可以达到手工分离精度的84.7%,处理完成522幅图像需要花费0.3～0.4 h.此外,该方法不仅能快速准确地分离出序列图像中的单根神经束,而且还能分离出分裂与合并阶段的神经束轮廓,具有比较强的适应性.     

一种基于误差传播的过程数据流压缩新方法

过程数据压缩研究是流数据管理中的一个重要课题，现有的流数据压缩方法都强调其动态性、持续性与海量性，没有考虑到过程数据的具体特性．为了有效利用过程数据采样的局部特性，在对过程数据进行采样时，只要采样区间不大，则相邻样本数据值之差比较少，该文提出了一种基于误差传播的压缩方法．实验表明，该方法具有高效率与低误差等优点．     

基于颜色编码三维测量的图像处理

摄像机获得是二维图像,损失了深度信息,如何从二维图像中获得深度信息是发展机器视觉的关键.提出一种颜色编码技术实现物体的三维测量.这种编码方案以红、绿、蓝三原色以及它们的补色黄、品、青6种颜色作为基本颜色,按着任意相邻的3个条纹颜色排列顺序是唯一的方式组合,构成了颜色编码图案,并由投影仪投射到被测物体上.通过对摄像机拍摄的图像进行解码,获得物体的三维坐标.提出一种自适应二值化方法实现了彩色图像的二值化处理.针对不同被测物体表面采用不同的插值方法,提高了测量分辨力.设计了仿真测量系统,实验结果显示所用方法是可行的.     

近景摄影测量中标记点的自动检测

近景摄影测量中,可以在待测物体表面分布一些易于识别的标记点,以提高特征识别的准确性和精度,保证多幅图象间特征点对应匹配的可靠性。文中采用圆形目标及编码元素作为标记点,并提出一种标记点自动检测算法。该算法首先根据标记点的尺寸、形状、灰度变化及位置分布等特征提取目标;然后利用非编码元与编码元的不同形状与灰度特征,提出一种改进的编码元自动身份识别方法,同时实现非编码元与编码元的分类;最后采用质心法进行标记点的精确定位,达到亚象素精度。实验结果表明,该方法受投影角度、噪声等因素影响小,具有很强的鲁棒性,可以实现标记点的准确识别和精确定位,实用性好。     

面向曲面零件的在线检测系统误差补偿技术研究

数控机床在线检测不但能显著提高加工质量,也能提高加工效率,但在线检测系统的精度因受各类误差因素的影响尚需进一步的提高,以便在高精度曲面零件的加工中得以应用.针对数控机床接触式在线检测的误差源及误差补偿技术进行深入研究,建立包括机床几何误差和测头系统误差的数控机床在线检测的误差补偿数学模型,提出基于三角网格模型的测球半径补偿方法,实现对检测数据的补偿修正.在此基础上,通过VC++6.0编程工具,开发出具有误差自动补偿功能的在线检测系统,并通过在线检测实验平台的搭建対实例零件进行验证.通过与CMM检测结果的比较,结果表明,所提出的在线检测误差补偿技术是可行和有效的.     

血液白细胞计算机分类中的特征提取研究

在所建的血液白细胞自动分类ＬＥＵＫ分析系统上，对每个细胞提取了不同性质的三组共３５个特征，包括７个形状参数、１２个光密度参数和１６个纹理参数。对１２００余六类白细胞样品进行了自动分类测试。实验结果表明：若仅用形态和光密度特征，总体识别率达８０％左右，其主要误识率来自于颗粒细胞的分类。而该文提出的纹理特征弥补这一不足，使系统的总体识别率提高了十个百分点。该文重点介绍这三组特征，并就其在白细胞自动识别分类中的作用进行详细讨论。     

自适应微机保护数据采集的频率跟踪

针对电力系统中因频率变化而引起的微机保护数据采集及误差计算，分析了基于硬件测频和傅氏算法测频两套方案的特点，提出了硬件测频和傅氏算法测频相结合的自适应频率跟踪方案，当线路中高频分量很大影响正确测频时，即时启动软件测频方案，以保持频率跟踪的正确性，并对自适应硬件测频和傅氏算法测频方案进行了数值仿真，其结果表明基于该自适应频率跟踪的数据采集方案可快速精确测量电力系统中的频率、电压、电流等信号，提高了微机保护装置的灵敏度和防误动能力。     

单调信号的采样

在分析传统采样方法的基础上,提出了一种对单调信号的新采样方法：信号幅值采样方法。不以时间作为采样的基准,而以信号的幅度作为采样的基准,实现了对包含多种频率成分的复杂信号的多采样率。     

工业环境污染统计的一种抽样方法

针对工业环境污染统计中存在的问题，设计了抽样方法，计算机仿真表明此方法是有效的。     

测光纤预制棒折率射分布的光束偏折法的改进

本文报道了一种改进的光束偏折法(非破坏性测量光纤预制棒折射率分布的方法).从准确匹配浸油改为近似匹配浸油,同时减小了入射光束的直径.实验表明此法结果可靠,节省时间,分辨率亦有所提高.     

测定金属-半导体接触电阻的一种方法

根据环形电极点辐射传输线模型,导出金属-半导体接触电阻对扩展电阻、探针与金属薄膜之间的接触电阻、电压和电流的定量关系.设计出一个用四探针方法测定金属-半导体接触电阻的新方案.精确测定了金属-半导体的接触电阻.讨论了金属-半导体接触电阻测量值的误差来源.     

一种简化凸轮轮廓设计的方法

利用旋转矩阵，将凸轮轮廓作图法设计中的反转原理用于凸轮轮廓面的解析法设计，建立了一套简便有效的设计方法，使复杂的空间凸轮轮廓设计得到简化     

基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。     

聚焦法非破坏性测试光纤和预制棒的折射率分布

聚焦法是一种较为简单而通用的测试光纤和预制棒折射率分布的方法.参考Marcuse等工作^[1~3],组成本文的测试系统,具有一定特色.对多模、单模样品均进行了实测,取得了较满意的结果.     

矫直辊倾角调整方法的研究

本文应用圆柱面二次包络的几何特征和曲线间接触阶的理论,给出了矫直辊倾角调整的计算方法.为了方便地应用于生产实际,给出了较佳的调角公式.此外,还给出了被矫直的钢管的实际表面的旋转半径的解析表达式,可用来校验与钢管半径的逼近程度.     

用传输线等效电路模型分析pn结

本文以精确的传输线等效电路模型为基础分析了掺有深能级杂质的pn结,根据各种工作状态下pn结导电机理的特点,对模型作了修正,提出了相应的计算机分析程序的算法,分别对掺铂和金的pn结进行了计算.程序所用的输入为pn结的杂质分布、复合中心的SRH系数和几何参数,输出该pn结交、直流特性及其载流子分布等内部信息,实验结果表明模拟和实测符合得比较好.     

论数字控制系统中采样频率的选定

合理选择采样频率是设计实时数字控制系统遇到的实际问题。而采样频率的选定是实现高精度，良好指标和具备较强抗扰力控制的关键所在，根据实际经验讨论了选定采样频率的主要参量和方法。