一种改进的自适应非均匀性校正算法

针对扫描型红外成像系统的特点,对局部恒定统计校正算法进行了研究和改进.新算法在原算法的基础上增加局部像素处理,可以单帧内完成非均匀性校正.仿真结果表明该算法能够有效地去除非均匀性引起的横条纹,并且算法具有很好的实时性,能够满足高速实时图像处理的要求.     

基于贝叶斯统计推理的复杂场景边缘检测

复杂场景图像存在大量的噪声和纹理干扰,传统边缘算子的检测效果不理想.为此,文中提出一种基于贝叶斯统计推理理论的多信息融合边缘检测算法.该算法融合了梯度算子、拉普拉斯算子以及两级均值比率(ROA)算子的输出响应;通过最大类间属性互信息对特征属性进行最优离散化;利用非参数直方图方法估计类概率密度函数;并通过贝叶斯风险最小化原则实现边缘检测.试验中该方法的Bhattacharyya误差界为0.093,工作特性曲线下的面积(AUC)达到0.958,证明了该算法的有效性.与经典算子检测结果的比较也表明,该算法能够有效地克服图像中的噪声和纹理干扰.     

一种改进的线列焦平面阵列自适应校正算法

针对扫描型红外成像系统的特点,对局部恒定统计校正算法进行了研究和改进。新算法在原算法的基础上增加局部像素处理,可以单帧内完成非均匀性校正。仿真结果表明该算法能够有效地去除非均匀性引起的横条纹,并且算法具有很好的实时性,能够满足高速实时图像处理的要求。     

基于电阻抗扫描成像的乳腺癌检测方法

为了提高电阻抗成像在乳腺癌检测方面的性能,降低其假阳性率,提出了一种新的乳腺癌检测算子———异常能量指标(AEI)检测乳腺癌.通过对乳腺电阻抗成像进行建模并结合优化问题求解,提取乳腺癌病灶参数并进而构造AEI指标.与传统的基于临床医师视觉解释的图像检测方法相比,新方法可以获得更高的灵敏度、特异度和准确度.与基于参数的乳腺癌检测算法(HEDA算法和P算法)相比,AEI指标用于乳腺癌检测具有较高的灵敏度及特异度.临床数据实验表明,新方法可以有效地用于乳腺癌检测,具有较好的检测性能(灵敏度88.5%、特异度89.1%以及准确度88.9%).     

基于差分进化算子变异的中心引力优化算法

针对中心引力优化算法易陷入局部最优这一不足,加强算法的全局寻优能力,提出一种改进的中心引力优化算法,根据差分算法本身的固有特性,通过引入差分进化算子对当前粒子位置的分量进行变异,促使算法摆脱局部最优,增强算法的全局收敛性.最后选取5个经典函数对算法进行测试,并与其他算法进行比较分析,结果证明算法的精度得到了明显提高,从而验证了该算法的有效性和可行性.     

光伏系统模糊PSO的MPPT控制

在局部阴影条件下,光伏阵列的功率–电压特性曲线呈现多峰状,传统最大功率点跟踪方法出现搜索精度低和收敛速度慢的问题.针对此问题提出一种基于模糊控制的粒子群优化算法,采用模糊控制器对粒子群优化算法的惯性权重ω进行优化,实时调整参数,使光伏阵列在光照强度变化时有较好的动态特性和稳态性能.分别采用常规PSO算法和模糊PSO算法在相同条件下对系统进行仿真,结果表明所提出的算法在局部阴影条件下能快速跟踪外部环境变化,且准确地工作在最大功率点.     

起伏背景噪声下地震波传感器阵列目标检测算法研究

针对起伏背景噪声下传统地震波传感器阵列检测算法虚警概率高、检测概率低的问题,提出一种基于信号相关性的阵列目标检测算法.利用传感器阵列在一个检测周期内接收到的数据建立信号检测矩阵,由检测矩阵列向量之间的相关性标记信号中目标成分的大小,进而引入相关性参数并构建检测统计量,利用信号相关消除时变的环境噪声干扰,有效克服起伏噪声对目标检测结果的影响.推导算法虚警概率与检测门限之间的定量关系,得到一定虚警率下的检测概率.基于计算机仿真和舰船目标实测试验对比本文提出算法与现有方法,结果表明本文算法可以在起伏背景噪声下有效检测出目标,且检测性能优于现有检测算法.     

超声相控阵探头声场优化设计仿真

超声相控阵技术是近年来无损检测领域的研究热点.通过对超声阵列换能器中各个阵元施加独立的相位控制,可实现声束的偏转和聚焦.它可以灵活地采用多种扫描方式进行检测,检测速度快,灵敏度、分辨力与信噪比高,能检测形状复杂的物体.在相控阵超声成像检测中,要获得分辨率高的声聚焦和清晰的图像,声场的好坏是关键,而声场主要取决于阵列换能器的设计,因此阵列换能器在相控阵超声成像检测中是至关重要的.文中以线性阵列探头为研究对象,通过改变探头的参数进行仿真分析,提出优化阵列的设计方法.     

高光谱图像半监督局部稀疏嵌入降维算法

针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入（SELSE）算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高.     

一种基于MIMO阵列的高炉雷达三维快速成像算法

针对高炉料面实时监测的需求,提出了一种基于MIMO阵列的高炉雷达三维快速成像算法,将其命名为距离-角谱域算法.该算法通过对目标的回波基带信号进行收发阵列维快速傅立叶变换、距离维快速傅立叶逆变换和插值得到目标在空间直角坐标系中的三维图像.与传统的MIMO阵列近场成像算法相比,该算法具有计算量小、运算效率高等优势,可应用于...     

蚁群优化算法在发电机励磁控制中的应用研究

针对现有发电机励磁控制器参数优化中存在的寻优时间长、易陷入局部最优的问题,提出了一种引入杂交及变异算子的蚁群算法。该算法利用蚁群算法良好的全局寻优能力,避免搜索陷入局部最优,同时借鉴遗传算法的思想,利用杂交及变异算子来进行局部寻优,使其能快速搜索到全局最优点。MATLAB仿真结果表明,该算法可行且有效。     

一种统一的多父体杂交算法

鉴于经典遗传算法、粒子群优化算法、差分演化算法和多父体杂交算法中的操作算子均存在多父体杂交的共性,提出参数和的概念,参数和可以刻画不同的操作算子,也可改变算法的搜索策略.数值实验表明根据参数和所构造的统一的多父体杂交算法具有较好的效率.     

基于哈尔小波分解和等价局部2值模式的人脸防欺骗算法

针对人脸识别技术在身份认证中极易受到假冒用户欺骗的问题,提出1种基于哈尔(Haar)小波分解和等价局部2值模式(Uniform Local Binary Pattern,ULBP)的算法,致力于检测假冒的照片人脸.算法对人脸图像进行4级Haar小波分解,计算1-4级的高频子图系数矩阵的均值、方差作为特征,并提取ULBP特征谱的统计直方图,形成最终的75维特征向量,训练支持向量机(SVM)以判定人脸是否来自活体.在公开的NUAA、REPLAY-ATTACK数据库上实验,最高准确率分别为99.96%和96.26%,最高受试者工作特征曲线下方面积(Area Under Curve,AUC)为1.实验结果表明算法准确度高,计算复杂度小,对不同介质的假人脸图像都能有效检测,能够用来保障人脸识别系统的可靠性.     

基于光谱角匹配加权的高光谱图像异常检测

针对高光谱背景中存在异常和噪声的问题,提出了一种基于光谱角匹配(SAM)加权的核RX异常检测算法。首先对图像背景像元进行K-均值聚类,得到不同类背景对应的聚类中心,然后计算背景像元与聚类中心的光谱角余弦,选出较纯净的背景作为新背景,最后新背景中的每个像元将自己的光谱角信息作为权值,构造加权核RX异常检测算子,通过加权削弱了残留其中的异常和噪声的干扰。为验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS和ROSIS-03遥感器采集高光谱数据进行了仿真实验,结果表明与对比算法相比,所提算法对潜在的异常具有较强的抑制能力,提高了检测精度。     

花朵授粉算法及其在断路器优化设计中的应用

为了解决花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)在寻优过程中容易陷入局部最优解、后期收敛速度慢等问题,提出一种结合鲶鱼效应和均匀变异算子的改进FPA算法.首先,引入鲶鱼效应可以来避免算法陷入局部最优解;其次,加入均匀变异算子使其后期收敛速度加快,并通过经典测试函数验证改进的FPA算法性能优于其他算法;最后,将改进的FPA算法应用到断路器优化设计中,对两种不同类型的万能式断路器的能耗模型进行优化仿真,并计算出对应的断路器参数.结果 表明,采用改进的FPA算法设计的断路器参数更加合理,能耗值更低,可以有效提高能耗参数的设计精度和设计效率.     

ArUco-SLAM:基于ArUco二维码阵列的单目实时建图定位系统

高精度自动建图算法是ArUco二维码阵列定位系统应用的前提和核心,现有在线建图算法累计误差大且易受误检测影响,而人工标定和离线建图的方式则效率低、耗时长. 为解决上述问题,本文提出了一种ArUco-SLAM单目实时建图定位算法,其采用前后端并行建图、联合优化的框架,前端以坐标系变换封闭原理对地图进行快速更新和局部修正;后端以非线性优化算法最小化二维码顶点总体重投影误差,实现对关键帧序列囊括地图的全局优化;最终,基于联合优化算法实现对前后端地图的匹配,消除前端地图的累计误差. 设计实验对所提算法进行了验证,实验结果证明其相比现有建图系统有着累计误差小和建图效率高的优点,具有建立大规模二维码阵列厘米级精度地图的能力.      

平滑算子在地震叠前深度域成像中的应用

对波动方程叠前深度偏移的成像条件和平滑算子进行了概述,推导了用平滑算子对成像条件进行平滑的公式,给出了同一平滑函数在不同平滑参数控制下以及不同平滑函数在相同平滑参数控制下的成像结果.模型试算结果表明:在合适的平滑参数控制下,平滑后的成像结果得到了明显改善;在相同的平滑参数控制下,Gaussian窗平滑算子平滑后得到的成像结果要好.     

基于随机矩阵理论的局部放电脉冲快速检测方法

局部放电(partial discharge, PD)的检测是开展电力设备状态评估的重要手段之一。由于现场背景噪声及干扰信号影响,采集到的局部放电信号往往淹没在噪声中。噪声抑制算法是提高局部放电脉冲检测的有效方法,但这些噪声抑制算法往往需要针对所有采集的数据展开,当数据量特别大的时候将严重影响其实时性。因此,提出了一种基于随机矩阵谱分布理论的局部放电脉冲快速检测新方法。利用特高频传感器接收到的PD时间序列构造高维随机矩阵,再根据随机矩阵理论下时间序列模型的经验谱分布理论,提出了基于滑动时间窗的局部放电脉冲快速检测方法。仿真及实验室测试结果表明,所提方法能快速地识别出时间窗数据中的PD脉冲。     

炭素制品X射线图像的小波边缘提取

针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.     

基于空间差分算法的相干信号二维DOA估计

针对传统解相干算法对阵列孔径利用率不高的问题,提出了一种改进的空间差分算法,通过重构子阵之间的协方差矩阵,将阵列接收信号协方差矩阵的所有自相干信息和互相关信息充分利用,再通过建立差分矩阵,利用空间差分算法去除噪声的影响。最后采用传播算子（PM）算法完成二维波达方向（DOA）估计。仿真结果表明,该算法相比传统解相干算法,解相干效果较好,角度估计精度有较大的提高。