一种新的自适应双边滤波算法

现有的双边滤波算法需要预先设置空间方差和灰度方差参数,滤波时参数固定且不能保证是最优的参数设置. 文中提出一种新的自适应双边滤波算法(adaptive bilateral filtering, ABF),通过目标尺度信息实现空间方差局部自适应取值,保留更多的图像边缘特征;采用图像分块技术估计噪声方差,根据噪声方差自适应地设置灰度方差,以保证滤除噪声的性能;通过强制增大空间方差滤除较强噪声点. ABF不必像传统双边滤波算法那样根据经验设置参数,而是根据图像局部特征自适应地设置空间参数,不仅提高了滤除噪声的能力,而且更好地保留了图像边缘特征. 仿真实验表明,无论是主观评价还是客观评价,所提出的方法均优于传统的双边滤波算法、各向异性扩散算法和改进的双边滤波算法.     

基于信息熵和细节方差均值与背景方差均值比的无参考图像锐化结果评价

提出细节方差均值与背景方差均值比的无参考图像锐化结果评价方法,结合图像信息熵,通过MATLAB软件对常用的8种空间域锐化算法和2种频率域锐算法进行锐化效果评价.结果表明:空域锐化算子中,梯度锐化、二值化、Canny锐化和Roberts锐化结果的信息熵较低,马尔锐化、Sobel锐化、Prewitt锐化和拉普拉斯锐化结果的信息熵较高.频域的高通滤波处理时,截止频率与频域中心的距离D_0值的变换对会有较大的影响.canny锐化算法和Roberts锐化算法的细节方差均值与背景方差均值比相对较小,在参数绝对值取大于50、大于100时分别为205.1000、122.6250和25.7388和18.6903,其余空域内的算法的细节方差均值与背景方差均值比较大,数值由几千到几万不等.在频率域下细节方差均值与背景方差均值比所得的值都为个位数,空域和频域由于锐化的方向不同,使其处理图像后的数据有明显的差别.     

改进的粒子群算法对无源滤波器参数的优化

针对混合有源滤波器中无源滤波器设计过分依赖经验与无源滤波器优化能力不强的问题,提出改进粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization,PSO)进行无源滤波器的多目标参数优化设计.对无源滤波器的成本,无功补偿容量及补偿后滤波效果3个目标全局优化.利用改进的粒子群对其参数进行了优化设计,使种群...     

采用正交基函数构造的自适应滤波器

针对有限脉冲响应滤波器（FIR）和无限脉冲响应滤波器（IIR）的缺点,该文提出一种正交基自适应滤波器.该滤波器引入正交函数理论,利用系统模型与正交基函数之间的关联,预先获取系统的先验信息,从而兼有FIR和IIR两者的优点.文中给出了正交基滤波算法的计算公式,并分析了正交基滤波器与传统滤波器的异同点,最后对正交基滤波器进行了仿真和实验.结果表明：本文的滤波算法有着较快的收敛速度,无需很长的抽头数就可获得良好的滤波效果.     

改进的凸组合变阶数LMS自适应滤波

滤波器的参数设置和信噪比强弱会影响变阶数自适应最小均方(least mean square,LMS)算法的性能,在噪声环境未知的情况下,变阶数LMS的稳态性能是衡量滤波器好坏的重要指标.在分析凸组合分数阶变阶数LMS自适应滤波算法稳态性能的基础上,提出一种变宽度凸组合变阶数自适应滤波算法.理论分析和仿真结果表明,在噪声环境未知情况下,所提算法相比于凸组合分数阶变阶数自适应滤波算法和变误差宽度的分数阶变阶数自适应滤波算法而言,有更好的环境自适应能力、更快的收敛速度和更好的阶数稳定性,具有实用性.     

基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKE-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

强噪声与突变干扰下的紫外图像中导弹目标的提取

为了抑制紫外图像处理中紫外CCD(电荷耦合装置)传感器和高增益放大器的强噪声和突发干扰,在不改变现有紫外CCD 传感器硬件结构的前提下,提出了一种紫外图像序列的三维递归滤波算法. 该算法由二维IIR(递归)空间滤波器和一维时间IIR 滤波器级联构成. 所提出的三维递归滤波算法计算量小,稳定,且可清晰地
提取导弹目标,实现快速实时的紫外图像序列滤波. 提供了二维IIR 空间滤波器和一维时间IIR 滤波器的稳定性检验算法. 仿真实验验证了所提的三维滤波算法是正确,有效而实用的.     

随机噪音对两类联想记忆神经网络特征参数的影响

用数值模拟的方法研究随机噪音对Hopfield神经网络和整体优化网络吸收率Pt otal的影响,得到以下结果：随机噪音可以缩短整体优化网络记忆相区和混合相区的收敛时间.在合适的外加随机噪音的作用下,神经网络系统一些特征参数会得到显著改善.     

基于二抽取的多结构元素并行复合形态滤波器

提出了一种基于二抽取的多结构元素并行组合滤波器.该滤波器采用多结构元素构成基于复合数学形态学的低通滤波器.在不增大结构元素宽度的情况下,通过二抽取方法降低信号的采样率来提高其低通能力,根据一次滤波效果调整信号的采样率进行二次滤波,并采用插值重构的方法恢复到原始信号的采样频率.这种结构的数学形态学滤波器能有效的滤除掉多种类型和不同频带范围内的噪声.仿真结果表明了这种滤波器的有效性.     

一种边界梯度组合的图像识别技术与分割方法

提出了一种基于边界和梯度特征的图像识别与分割方法.图像识别就是在相差仿射变化的过程中,将图像边界和梯度特征进行组合,提高图像识别效率.图像分割就是利用高斯平滑对图像进行预处理,然后通过Krisch算法得出图像梯度信息,随后利用二维最大类空间方差法进行图像分割,最后采取依据目标和背景的空间关系来消除个别误提边缘.严格的数学推导和实验都表明了算法的有效性和算法的应用性.     

SAR图像中PS点的识别与选取

提出一种基于小波相位分析的永久散射体(persistent scatterer, PS)的识别与选取方法. 该方法将小波理论引入到PS点识别与选取中,利用基于小波相位分析的差分干涉图滤波方法,首先对差分干涉相位图进行滤波处理,然后估算滤波后各PS候选点的噪声相位、衡量指标以及各PS点的概率,从而在兼顾各PS候选点幅度和相位的稳定性基础上实现SAR图像中PS点的有效识别与选取. 理论分析和实验结果表明,该方法识别与选取的PS点是有效而且可靠的.     

正切函数程序涂渍色谱柱的研究

本文设计了分配比呈正切梯度变化的新型气相色谱柱，这种新型程序柱称为正切涤渍色谱柱，简称正切柱．本文对正切柱保留时间的程序效应进行了研究，并导出了理论方程式。通过计算机计算出程序效应值及相应的柱结构参数．实验结果表明，保留时间的程序效应值与理论计算值相符．将正切柱与前人所研究的指数柱以及含有与程序柱相同平均浓度固定液的传统平均柱作了比较，结果说明正切柱是一种理想的程序柱，具有重要的实用价值．     

时序数据故障点检测方法分析比较及应用

比较了3种不同的时序数据故障点检测算法.基于引力的孤立点检测算法考虑了数据对象周围的密度及数据之间的距离等因素.基于均值变点的检测算法则侧重于考察故障点周围统计量的变化,而非故障点的局部范围内统计量保持未定.第三种基于均值方差变点估计的检测算法则研究了时序数据中均值和方差两个统计量都存在变点且变点时刻不相同时的变点估计问题.试验表明基于引力的算法比其他两种效果要差,而基于均值变点检测算法的计算效率要比基于均值方差估计检测算法要高.     

复杂自然背景下的人造目标检测

为了解决图像处理中目标检测的问题,提出了一种新的检测方法.该方法根据自然物体和人造物体在纹理上表现出的不同特性,首先将图像划分为若干个子块,然后按各个子块梯度的幅度和方向进行像素编码,最后利用设定的标准检测人造目标.仿真结果表明,新方法可用于不同分辨率的图像,且具有较好的鲁棒性,能够节省存储空间和运算时间,适合于实时处理的场合。     

卡尔曼滤波在图象识别中的应用

最小邻域法使二维Kalman滤波技术得以在实时图象处理和识别领域中应用,这种方法的优点是既保持了Kalman滤波技术原有的性能,又大大地缩减了计算量,该方法对初值的给定范围要求不高,并且收敛速度快,滤波效果好．     

喷泉码中LT码的次优度分布

度分布是影响LT码译码效率的关键因素. 通过对译码过程中预处理集的分析,提出LT码的最优度分布,指出其在实际应用中存在的问题,并在此基础上提出实用的次优度分布. 测试结果表明,采用次优度分布的LT码在平均译码效率、最优译码效率、译码效率方差三方面性能都优于稳健孤立子度分布,研究结果对提高数据分发应用的分发效率具有实用价值.     

LDPC迭代译码联合噪声方差估计

基于EM算法推导了噪声方差的最大似然估计算法,并利用推导结果来修正LDPC的LOG域的置信传播译码算法,进行迭代译码联合噪声方差的估计.仿真结果表明,该文提出的噪声方差估计方法,较好地完成了噪声方差未知时LDPC迭代译码的辅助工作,使噪声方差未知时的系统误比特率性能恶化小于0.1 dB.     

基于Kalman滤波方法的多传感器信息融合最优白噪声反卷积滤波器

应用Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在线性最小方差按矩阵加权最优信息融合准则下,提出了多传感器信息融合稳态最优白噪声反卷积滤波器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它被用于计算最优融合加权阵.同单传感器情形相比,可提高滤波精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性.     

基于超图的图像隐写方法

提出了一种基于超图的图像隐写方法. 该方法先对像素分组,再根据像素之间的可交换关系构造超边,用超边的集合（超图）来表示图像,用局部最优的贪婪算法寻找超图的匹配来完成隐秘信息的嵌入. 为了说明该方法的有效性,在对载体图像修改方面,与传统的基于图论的隐写方法进行比较;在抗攻击性能方面,与已有的其他空间域方法进行实验比较. 实验结果表明,相对于基于图论的方法,文中提出的方法对载体图像像素的修改更小,增强了含密图像的视觉质量,其抗攻击性能也优于现有的其他空间域方法.