基于ORB和 GroupSAC复杂场景视频图像的快速角点检测

针对传统的角点检测在复杂场景视频图像中角点检测的准确率不高、实时性差的问题,提出了基于ORB特征提取和GroupSAC的快速角点检测算法。首先在O-FAST中加入图像金字塔对图像进行角点检测,保证了视频图像角点检测的尺度不变性,然后利用灰度质心对求得的主方向进行BRIEF特征提取,保证了视频角点检测的旋转不变性。最后利用基于混合二项式模型的GroupSAC算法去除误差点,提高了角点检测的准确率。实验证明,在复杂场景视频图像中,如在光照变化、尺度变化、旋转变化以及遮挡图像的情况下,该方法具有较高的准确性、较低的时间复杂度和较强的鲁棒性,实现了对复杂场景视频图像的快速角点检测。     

基于NSST域的改进加权非负矩阵分解的图像融合

针对加权非负矩阵分解中算法复杂度较高的问题,提出一种基于加权非负矩阵分解和双通道脉冲耦合神经网络的图像融合的改进算法。首先,对已经配准的两个源图像进行非下采样Shearlet变换;然后,对于图像低频子带,采用改进的WNMF的算法,动态更新权值矩阵,更好地提取图像特征信息。对于高频子带,采用改进双通道脉冲耦合神经网络的算法,链接强度值采用块的梯度值,更好地保留图像的微小细节信息;最后,经过非下采样Shearlet的逆变换得到融合图像。实验表明,将加权非负矩阵分解与双通道脉冲耦合神经网络相结合,不仅能很好的提取图像的特征信息,保留更多细节信息;同时双通道的脉冲耦合神经网络的方法能提高算法运行效率。     

基于RS485的船舶货油装卸系统仿真研究

针对成品油船货油装卸系统自动化研究的关键技术问题,进行了半实物仿真研究。通过对货油装卸工艺的分析,构建了基于RS485总线的由各种硬件设备组成的仿真平台,并应用组态王6.5和VB混合编程技术完成了基于DDE的实时通信程序的开发。为了减小由液位传感器数据采集延时带来的误差,提出了传感器测量和流量变频控制相结合的改进方案。仿真结果表明：该仿真系统满足货油装卸过程中状态监测及控制的实时要求,对研制实船的货油装卸系统有重要参考价值。     

基于改进EMD的船舶液舱液位测量方法及数据分析

分析了自由浮态下提高液位测量精度的方法,然后针对采集到的非平稳液位信号,提出了一种改进的局部经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法进行滤波处理,去除信号中各瞬时频率成分,提取信号的平均趋势,并计算液位有效高度.仿真结果表明,采用改进后的局部EMD方法能有效地提高分解精度,实验数据的分析表明提出的液位测量方法是可行的,具有工程应用价值.