基于小平面区域特征的文物碎片重组算法

针对非薄壁文物碎片重组复原过程中,因碎片边缘或断裂面磨损而导致拼接误差大的问题,提出了一种基于小平面区域特征的文物碎片拼接算法。首先根据区域增长分割把碎片的三维点云分割出许多小平面,建立以小平面作为拼接的特征区域,根据特征描述找到初始相似的小平面区域对,然后灵活应用几何约束+随机采样一致性(RANSAC)约束策略的方法,消除误匹配;最后通过4PCS(4-Points Congruent Sets)算法进行碎片的粗对齐,再根据迭代最近点算法(ICP)实现碎片的精确拼接。实验结果表明：小平面的特征描述简单,且有较强的稳健性,采用两级约束策略的方法较好的解决了误匹配问题,提高了磨损碎片拼接的成功率,同时有效减少渗透现象。     

基于区域和方向方差加权信息熵的图像融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）的红外与可见光图像融合方法。首先对原红外图像进行图像分割,确定目标区域与背景区域,并将其映射到可见光图像中;然后对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分在目标区域选择红外图像低频系数、在背景区域选择可见光图像低频系数,高频部分使用方向方差加权信息熵最大作为融合策略进行融合;最后对融合的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,本文算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。     

基于子空间投影的并行交替采样系统误差估计

并行交替采样技术可以有效解决单片模数转换器(analog to digital converter ,ADC)转换速率与量化精度间的矛盾,但是多通道间的失配误差将严重降低系统性能。提出了一种基于子空间投影技术的系统误差估计方法,利用多通道时延对应的频域线性相位矢量与噪声子空间的正交特性实现增益误差以及时基误差的精确估计。该方法迭代次数少,估计精度较高,对噪声以及偏置误差稳健,并且可以同时完成信号重构。仿真数据的处理结果验证了该方法的有效性。     

过采样下分数阶傅里叶变换的改进算法

针对Ozaktas采样型分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)的计算量偏大以及分辨率较低的弱点,研究了过采样条件下采样型FRFT的计算,提出了一种改进算法。在过采样条件下,通过减小变换阶的取值范围,使在时频平面上的频率分布范围缩小,时域离散间隔保持不变,避免了插值运算,计算量明显减小,且算法具有可逆性。经过进一步拓展,改进算法具有分辨率可调,输出区域可选,输出长度可变的特点。最后通过数值仿真对改进算法进行了验证。     

对波形捷变SAR的间歇采样快/慢时间调制干扰

提出一种针对波形捷变合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）的新型干扰方法。借鉴间歇采样原理,结合快时间、慢时间调制,形成新型欺骗干扰。利用间歇采样实现在波形捷变SAR当前脉冲内及时转发,利用快时间调制实现距离向迁移,利用慢时间调制实现方位向上的多假目标。该新型干扰为实现对波形捷变SAR有效干扰提供了一种全新的途径。仿真实验验证了该干扰方法的可行性和有效性。     

混沌的可分拆性研究

提出混沌可分拆性的概念,首先利用限幅（随机）采样方法获得离散混沌系统的子时间序列集,然后通过重构其子序列集的吸引子、计算吸引子的维数等方法研究子时间序列集的动力学行为．以Logistic满映射为例给出了计算和分析结果．研究结果表明：确定性系统的混沌时间序列的子序列集也是混沌时间序列,即混沌具有可分拆性．     

基于广义系统的网络控制系统的分析与建模

对具有分布时延、动态输出反馈控制器且被控对象为广义系统的多输入多输出网络控制系统,在传感器和控制器时钟驱动、异步采样,执行器事件驱动情况下的运行特性进行了分析·在分析的基础上建立了正则、无脉冲广义系统对象的多输入多输出网络控制系统数学模型·通过电力系统中一个呈现广义系统模型的控制实例,说明了建模方法的有效性·为被控对象呈现广义系统模型的网络控制系统的性能分析和设计给出了有益的尝试·     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

基于NSCT和全变差模型的医学图像去噪

分析了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)和全变差模型的特点,提出将NSCT和全变差混合模型应用于医学图像去噪.首先,通过NSCT变换将含噪图像分解,运用Visu萎缩阈值将NSCT系数进行处理,得到初次去噪图像.然后,采用全变差模型对初次去噪图像进一步处理得到最终去噪图像.实验结果表明:该方法可以很好地保留图像细节,无论在客观上的峰值信噪比还是主观上的视觉效果都优于其他去噪方法.     

特征提取及数据扩充的GA-LightGBM半导体质量检测方法

半导体质量检测数据具有的“相关性、冗余性、不平衡性”等特点,导致传统的分类算法效率较低,为此,提出一种基于特征提取及数据扩充的GA-LightGBM(genetic algorithm-light gradient boosting machine)质量检测方法。通过结合主成分分析(principal component analysis,PCA)、合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)、遗传算法和LightGBM这4种方法,实现对产品质量的有效识别。实验结果表明,相较于传统分类算法,提出的方法可以有效提升质量检测的效率。