MEMS惯性高度尺测量精度分析

研究了基于微电子机械系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)的惯性导航系统的短时相对高程测量精度,设计了“惯性高度尺”算法,进行了桌面测高和楼层测高两个验证性实验。分析了不同运动条件和运动时间下“惯性高度尺”的测高精度。基于零速修正技术提出了一种分段测量的方法。实验结果表明,桌面测高可实现毫米级精度(相对误差0.17%),楼层测高可实现多层厘米级和单层毫米级测量精度(相对误差分别为0.22%,0.06%)。测量误差与载体的姿态动态和运动时长成正相关。实验验证了MEMS惯导用于高度测量具有较高可行性,稳定的运动条件和较快的测量时间能够提高测量精度。     

探索隐喻与医学英语词汇命名的关系

医学英语词汇的命名方法众多,比如人名地名命名、神话典故命名、会意命名、音译命名、隐喻命名。隐喻法借助生活中的常见事物代指深奥复杂的医学词汇,让人从熟知事物的特征上推知医学疾病或解剖结构的含义,具有简单直观的优势,所以自古以来医学研究者通过隐喻机制拓展出大量医学英语词。文章从隐喻视角出发,搜集挖掘了一系列医学英语词,希望对医学英语研究起到一定借鉴作用。     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

快速和尺度稳健的纹理图像识别

传统的纹理图像识别方法很难同时获得较好的识别精度、实时性和尺度稳健性,不利于实际的工程应用.因此,提出一种快速和尺度稳健的纹理图像识别方法.该方法首先利用高斯滤波构造一个纹理图像的多尺度空间,然后利用完备的局部二值计数(Completed Local Binary Count,CLBC)算法对多尺度空间中的每个图像提取局部二值特征,并跨尺度提取局部二值特征的最大值,再将多个分辨率的特征相结合作为纹理图像的最终特征描述,最后利用最近子空间分类器(Nearest Subspace Classifier,NSC)判定纹理图像的类别.在基准纹理图像数据库上的实验表明,该方法在识别精度、实时性和尺度稳健性方面获得了很好的综合性能,有利于实际的工程应用.     

快速加权核范数最小化的SAR图像去噪算法

提出快速加权核范数最小化(fast weighted nuclear norm minimization,FWNNM)的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像去噪算法。首先采用对数变换将SAR图像的乘性噪声变换为加性噪声,然后利用非局部相似性对变换后的图像进行块匹配,随后根据低秩模型框架,用随机奇异值分解替换加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法中的奇异值分解进行低秩矩阵逼近,再采用梯度直方图保存的方法对图像进行纹理增强,最终实现了对SAR图像快速去噪。在MSTAR数据库上的实验结果表明,与已有方法相比,所提方法在SAR图像去噪和边缘保持方面是有效的,并且比WNNM去噪速度快3倍。     

基于Java跨平台数字图像处理技术的塞曼效应实验软件改进

基于Java跨平台数字图像处理技术,对塞曼效应实验CCD图像处理软件进行了开发与改进.测试结果显示,所开发的图像处理软件能很好地实现跨平台作业,且由于采用多点拟合代替原系统中的3点拟合,进一步提高了实验精度.     

构建单字词表识别未登录词的方法

针对目前中文分词技术主要依赖于常用词词典,而词典对未登录词识别率较低的问题,提出一种用双词典识别未登录词的方法,即构建一个常用词词典和一个单字词词典,二者相互结合进行分词,有效解决了对未登录词识别效率偏低的问题.实验表明,采用构建单字词表法对未登录词的识别准确率可达90%以上.     

基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation, HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。     

基于改进滤波器和图像多尺度变换的背景抑制算法

红外目标的探测背景具有复杂性和非平稳性,为提高后续检测性能,常常通过抑制背景来增强目标能量。针对传统背景抑制方法检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于改进滤波器和图像多尺度变换的复杂背景抑制算法。首先,对红外图像进行改进的滤波处理获得预处理图像。其次,通过高斯金字塔多分辨技术,平滑图像背景。然后,采用Cubic插值算法提高图像的分辨率,得到背景估计图像。最后,将预处理图像和背景估计图像差分,获得背景抑制的结果。经验证,该算法实时性相对传统方法提高了19%,对于多种复杂的背景情况具有良好的适应性。同时，算法计算复杂度较低,有利于实现实时性工程应用。