基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法

间歇过程数据包含表征过程变化的相关信息和非相关信息,并且呈现高斯与非高斯的多分布等特点.为了更加充分地提取数据的有用信息和处理数据的非高斯性等问题,实现有效的过程监控,提出一种基于WMNPE间歇过程监测的改进SVDD算法.首先运用多向邻域保持嵌入(MNPE)算法来提取低维子流形以实现降维;再使用概率权值策略来提取表征过程变化的相关信息,通过Greedy方法提取低维子流形的特征样本;最后以支持向量数据描述(SVDD)方法建立监控模型进行监控.通过青霉素发酵过程仿真平台验证了所提算法的有效性.     

基于改进Bayer抖动算法的图像色彩增强技术

针对静态的Bayer抖动算法会产生块状效应的缺陷,提出了随时间变换抖动矩阵的动态Bayer抖动算法.该改进算法主要根据人眼的视觉特性,对每帧视频图像套用轮换的Bayer抖动矩阵模板,通过多帧图像叠加,消除块状效应.用Verilog HDL对改进的抖动算法进行行为级描述,该图像抖动模块设计可支持1~4 bit抖动,通过仿真和综合,用FPGA进行了硬件实现.验证结果表明该动态抖动算法易于硬件实现,适用于动态图像的实时处理,并且在保持静态抖动算法优点的基础上,有效消除了块状效应.     

基于异源信息融合的无人水面艇动态路径规划

为解决无人水面艇自主避碰决策中的动态路径规划问题,提出一种基于电子海图与雷达图像融合环境建模的改进人工势场动态路径规划方法.对电子海图中静态环境数据和动态雷达图像数据进行提取,采用Hausdorff距离匹配算法对异源信息进行融合,建立无人水面艇路径搜索空间的动态环境模型,并在动态感知环境信息的基础上,利用改进的人工势场法进行路径规划的仿真验证.仿真结果证明了基于电子海图与雷达图像信息融合的无人艇动态路径规划方法的合理性和有效性.     

利用遗传算法对GS算法改进的研究

利用遗传算法对传统的GS算法进行改进,提出一种基于遗传算法和GS算法混合的衍射光学元件的设计方法,能够有效地改进GS算法的不足。同时,分析设计了将高斯光束转变为字母、特定形状的图案以及多个目标图像的衍射光学元件,模拟结果与预期结果相符合,将此方法的仿真与传统GS算法的仿真作了比较。最后进行了实验验证,证明了设计方法的正确性。     

利用遗传算法对GS算法改进的研究

利用遗传算法对传统的GS算法进行改进,提出一种基于遗传算法和GS算法混合的衍射光学元件的设计方法,能够有效地改进GS算法的不足。同时,分析设计了将高斯光束转变为字母、特定形状的图案以及多个目标图像的衍射光学元件,模拟结果与预期结果相符合,将此方法的仿真与传统GS算法的仿真作了比较。最后进行了实验验证,证明了设计方法的正确性。     

一种改进的DCT图像压缩算法的研究与仿真

图像压缩技术是促进多媒体进一步发展的关键技术,首先利用基于DCT的方法对图像进行压缩,但在解码端会产生"块效应".针对DCT方法的缺点提出基于自适应邻域的改进压缩算法.利用MATLAB对基于DCT的压缩方法和基于自适应邻域的改进算法分别进行了仿真,仿真数据表明,基于自适应邻域改进的方法不但简单易行,而且也提高了图像质量.     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

基于深度强化学习的智能车辆行为决策研究

自动驾驶车辆决策系统直接影响车辆综合行驶性能,是实现自动驾驶技术需要解决的关键难题之一。基于深度强化学习算法DDPG（deep deterministic policy gradient）,针对此问题提出了一种端到端驾驶行为决策模型。首先,结合驾驶员模型选取自车、道路、干扰车辆等共64维度状态空间信息作为输入数据集对决策模型进行训练,决策模型输出合理的驾驶行为以及控制量,为解决训练测试中的奖励和控制量突变问题,本文改进了DDPG决策模型对决策控制效果进行优化,并在TORCS（the open racing car simulator）平台进行仿真实验验证。结果表明本文提出的决策模型可以根据车辆和环境实时状态信息输出合理的驾驶行为以及控制量,与DDPG模型相比,改进的模型具有更好的控制精度,且车辆横向速度显著减小,车辆舒适性以及车辆稳定性明显改善。     

基于小波变换的图像融合方法研究

采用小波变换的多分辨率分析技术进行图像融合,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过融合算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像.仿真实验表明,采用本算法融合后的图像更符合客观实际,图像数据信息丰富.     

鱼眼图像实时预处理系统的FPGA实现

本文设计了一种具有流水线结构的实时图像预处理系统,该系统以FPGA为处理器,实现了图像滤波、色彩插值与白平衡等图像预处理算法;针对算法中构造的窗口模板存在数据不完整的问题,本文采用镜相优化的方法输出完整的3x3矩阵.在整体系统的设计中,引入时间流水和数据流水的思想,通过采用异步时钟FIFO构造流水线的方法,克服了各算法模块间因级联所产生的时序问题,保证了图像数据传输的稳定性和系统的实时性.通过调试和验证,本文设计的图像处理系统能够较好地完成图像的预处理.     

基于图像灰度信息的三维曲面测量方法应用

提出一种由图像灰度信息恢复三维形状的自由曲面测量方法,以自然方式提取物体表面的形状信息,实现了系统间的信息集成。介绍了一种适合于自由曲面测量的改进光照模型及其参数的确定方法,给出了基于改进光照模型的由单幅灰度图像和单目多幅灰度图像的曲面重构算法,并用数字相机拍摄的实际图像对算法进行验证-结果表明该测量方法有效可行。     

基于背景抑制及顶点成分分析的高光谱异常小目标检测

高光谱图像异常小目标检测数据量大、信息提取困难.文中提出了一种不需要先验信息并且计算复杂度较低的快速检测算法——基于背景抑制及顶点成分分析（EVCA）的异常小目标检测.利用高光谱图像端元是单形体顶点这一特性,在抑制背景后的图像上提取目标端元,并结合光谱匹配技术完成目标检测.为了验证新方法的有效性,与不经过背景抑制的VCA算法及传统检测算法进行了比较.实验结果表明,该算法不需要先验信息,体现了较好的检测效果.     

改进的 ID3算法在高校收费预警系统中的应用与实现

介绍了改进的ID3算法的基本设计思想,并应用改进的算法设计了高校收费预警系统.系统设计前台用Java程序设计,后台连接Oracle数据库.训练数据是经过数据预处理的财务收费数据.经过实际测试数据的验证,本系统能够实现对学费欠费情况进行预测,并且准确率较高.该系统为决策者进行管理提供可靠的依据     

船舶航行态势融合算法及平台开发

为使船舶航行操控人员或自动驾驶系统能够获得更为全面和精准的航行环境信息，提出一种融合雷达、船舶自动识别系统（automatic identification system,AIS）、可见光多源信息的目标融合算法，并开发可应用于实船的软件平台。首先，设计多源目标融合算法，根据同一性原理将雷达捕获目标与AIS解析目标融合，根据水平面坐标与垂直面坐标变换原理融合可见光目标；其次，设计船舶多源目标融合数据样本集制作原理，利用实船采集数据构建包含3种来源的数据样本，并开发多源目标识别算法；再次，设计船舶航行多源信息融合平台，开发可应用于实船的可视化人机交互界面；最后，利用实船开展算法验证和平台试验，验证融合算法的准确性和软件平台的有效性。多目标融合算法可实现3种来源目标的准确融合，融合软件平台可提供较为精准的可视化信息。     

基于改进IHS变换的遥感图像融合新算法

为改善IHS变换对图像细节信息的丢失,提出了一种基于改进IHS变换的遥感图像融合新算法.针对IHS变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较多的光谱信息,利用基于变异量子行为的粒子群优化算法（MQPSO）改进IHS变换过程,通过MQPSO算法来求解IHS变换中光谱强度分量,将图像融合问题归结为最优化问题.仿真实验结...     

基于自编码器的红外与可见光图像融合算法

基于深度学习的红外与可见光图像融合是图像处理领域的研究热点之一,为丰富融合图像的细节信息、突出红外目标,基于自编码器网络提出一种可进行端到端训练的融合算法。首先,将编码器设计成双分支结构,并针对红外与可见光图像的特性设置不同的特征提取方式;其次,为有效地融合红外与可见光的互补信息,设计了一种可学习的融合策略,并使整个框架能够进行端到端的学习;最后,解码器对通过融合策略所获得的特征进行重构,进而得到融合图像。基于TNO数据集进行实验验证,定性和定量的结果表明,算法能够生成红外目标突出、细节信息丰富的融合图像,相较于其他算法,融合性能更加优越。     

基于水云模型的SAR图像量化增强算法

在合成孔径雷达信号处理过程中,均匀量化会引起强度动态范围大的图像细节信息损失,如包含植被信息图像。基于水云模型理论,设计描述植被散射特性的非线性量化算法,为适应植被散射的强度区间分配更多量化位数。该算法的有效性经实测数据验证,并且给出了处理结果。     

基于改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测

为提高二维EMD分解速度,改善从本征模函数(IMF)图像提取边缘的质量,提出了一种改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测算法.该算法首先通过邻域像素比较法得到图像极值点,利用改进的Delaunay三角剖分和三次样条插值函数进行曲面拟合,抑制了边界漏点问题,并用图像灰度均值改进了筛分停止准则,再对其分解得到的第一个IMF子图像进行小波多尺度分解提取图像边缘.通过仿真实验,结果表明该算法不仅能准确地提取图像边缘,还有效地抑制了噪声.仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

基于FPGA的快速LADT压缩算法的改进及其实现

提出了一种应用于心电图像的改进折线逐次逼近(LADT)压缩算法.该算法既减少了数学运算量又适用于硬件实现.通过仿真实验验证,采用该算法,既保持了压缩比较高和失真小的优点,又得到了良好的实时压缩效果.设计了基于FPGA的心电信号压缩处理硬件电路,实现了改进的压缩算法,并进行了心电信号数据压缩实验,实验结果验证了该方法的有效性.     

面向固定翼无人机的视觉导引仿真系统设计与实现

针对无人机自主着陆视觉导引相关算法研究和验证困难的问题,提出了一种基于Flightgear和Matlab的多机组网联合仿真技术,设计并建立了固定翼无人机自主着陆视觉导引仿真系统.系统中Flightgear渲染的摄像头视角图像数据通过HDMI视频接口实时传递到Matlab中;摄像头的内参数可通过虚拟棋盘格标定得出.利用该系统进行了基于合作目标的无人机视觉导引着陆闭环仿真实验,证明该系统能够验证无人机视觉着陆方法、算法的正确性及可行性.