基于投影寻踪模型的水资源利用效率评价

本文根据13个省市的水资源相关指标,包括农业万元GDP用水量、工业万元GDP用水量、人均COD排放量、人均生活用水量等,建立评估指标体系并利用投影寻踪模型对上述各省的水资源利用效率进行综合评价。该方法可以依据样本自身的数据特性寻求最佳投影方向,利用最佳投影方向可以判断各评价指标对综合评价目标的贡献大小和方向,进而得到最终的评价结论。     

基于能量平衡与端元合成技术的地表热辐射场景动态模拟

地表热辐射场景动态变化模拟分析是热红外遥感领域研究热点之一.首先基于地表能量平衡方程和一维导热方程,建立地表温度二次谐波模型,模拟裸露地表温度日变化规律,并利用CUPID模型模拟植被冠层温度;其次利用高空间分辨率多光谱遥感影像的可见光-近红外光谱特征,提取植被、裸土、水体、不透水面等地物端元的覆盖比例及分布;最后结合地表温度模拟结果和典型发射率波谱,基于端元能量线性混合的假设,模拟地表热红外辐射动态场景.结果表明,地表温度日变化模拟值与实测值吻合较好,标准偏差在2.7℃以内;模拟场景可展现出清晰的纹理细节和较强的遥感成像真实感,场景热辐射特征与地物类型及其空间分布、成像时刻、观测角度均有关联.     

基于子图同构的前驱三维工序模型向二维工序图映射匹配算法

为满足企业对三维工序模型的迫切需求,解决前驱三维工序模型与工序图的映射匹配问题,提出一种基于子图同构的前驱三维工序模型向二维工序图的映射匹配算法．该方法首先对三维工序模型进行投影,获取其投影图;然后分别提取工序图与投影图中的图元信息,将其表示为以图元作为节点的属性邻接图．在映射匹配过程中,将投影图表示成“大图”,工序图表示成“子图”;将前驱三维工序模型向二维工序图的映射匹配问题转化为“大图”中寻找“子图”的问题．为提高匹配效率,对属性邻接图进行分割,并且充分利用图的顶点属性对图顶点进行有效细分．实验结果表明,该算法能够实现精确的匹配,并且匹配效率能满足实际应用要求．     

基于视频图像的火灾探测方法

图像型火灾探测是利用摄像机作为探头,对拍摄到的现场视频进行处理和分析,通过形体、颜色等变化特征探测火灾.本文提出一种基于视频图像的火灾探测方法,首先探测视频中是否存在移动区域,然后对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行分割,分别分割计算区域的圆形度,面积变化率,闪烁频率及面积变化趋势特征等,最后通过分析特征进行火灾的探测.在此基础上,对提取的各项特征进行综合分析,从而实现火灾的探测和判别.仿真实验结果证明了算法的有效性.     

一种从X射线血管造影图像中自动分割冠状动脉的新方法

针对X射线造影（XRA）图像的分割,首先分析了血管图像的基本特征和先验知识,提出血管结构的多特征模糊识别（MFFR）算法;然后提出基于先验知识引导的概率跟踪算子（PTO）,该算子能够迅速地跟踪动脉血管树,并能够跨过因干扰或预处理导致的血管局部消弱和断裂区域.另外,跟踪过程中同步地进行了血管中心线和宽度的精确测量.为正确评价该方法,分别利用真实造影图像和二维仿真动脉树进行实验评估,结果表明该方法较传统方法高效,一次选定跟踪的起点,平均92.7%的可见血管段或分支可以自动提取出来,结构识别正确率平均达到90.0%.     

基于人眼状态识别的驾驶员疲劳检测方法研究

提出一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态检测的方法。首先通过建立肤色模型分割出人脸区域,再利用搜索连通域的方法实现眼睛区域的定位;然后计算出眼睛区域的垂直积分投影曲线,提取并比较曲线的特征参数,从而识别眼睛的状态;最后以眼睛闭合时间比率为测量标准实现对驾驶员疲劳程度的检测。实验表明,该方法简单、有效、实时性较好,疲劳检测的正确率较高。     

基于Bayes线性估计的遥感图像融合

将Bayes线性估计应用于不同分辨率遥感图像的观测模型中，提出了一种新的基于统计参数估计的遥感图像融合方法．该方法对于金色波段图像和待估计的多光谱图像的联合分布不做任何假设，只需要估计高分辨率多光谱图像的均值和协方差以提高算法的鲁棒性．另外，文中的方法能够提高多光谱图像的多个主成分的分辨率，而传统的主成分变换方法只限于提高第一主成分的分辨率．实际的Landsat ETM＋的全色波段图像和多光谱图像的融合实验结果表明，所提议方法的性能优于其他基于统计参数估计的方法和基于主成分变换的融合方法以及基于小波变换的融合方法．     

基于双向非局部模型的图像插值

如何充分利用自然图像的自相似特性来进行图像恢复是近年来图像处理领域研究的热点问题之一.事实上,自相似体现为两方向相似结构,当一组相似块被安排成矩阵时,该矩阵的行与行、列与列之间均存在相似性.为此,提出一种双向非局部模型,该模型对称地利用了两方向相似结构,此外,该模型直接将相似块作为字典来表示每一图像块且对表示系数进行Tikhonov正则化.将双向非局部模型用于图像插值,获得了目前最好的恢复效果,无论峰值信噪比还是视觉质量,相比已有算法都有很大地提高.     

基于Markov随机场和FRAME模型的无监督图像分割

提出了一种多纹理图像的无监督分割方法. 此方法应用两层的随机场模型对需要分割的图像进行建模. 第一层用Markov随机场(MRF)模型表示一个不可观测的区域图像, 第二层用“滤波器, 随机场和最大熵(FRAME)”模型表示覆盖每一个区域的纹理图像, 与传统的分层Markov随机场(HMRF)模型相比较, FRAME模型可以取较大的邻域系, 从而对更加复杂的图案式样进行建模. 根据Bayes定理, 分割问题被转化成一个最大后验(MAP)估计问题. 迭代条件模型(ICM)算法用来求解最大后验估计. 提出一个基于局部熵率的算法来简化MRF参数的估计, FRAME模型的参数用最大期望(EM)算法估计. 最后, 使用一些合成的和真实的图像分别来做实验, 实验结果表明该方法能有效地分割含有复杂纹理的图像, 并且对噪声有一定的鲁棒性.     

基于遗传算法的Cu-Cr-Zr合金形变热处理工艺优化

形变热处理工艺是提高铜合金引线框架性能的有效方法. 利用神经网络和遗传算法优化Cu-Cr-Zr合金的形变热处理工艺参数. 神经网络的输入参数为轧制变形量、时效温度和时效时间, 输出参数是导电率和硬度. 在神经网络训练的基础上, 采用遗传算法优化ANN的输入参数. 神经网络和遗传算法的组合建模获得了良好的泛化性能和优化结果.     

基于小波变换的抵抗几何攻击的鲁棒视频水印

如何有效抵抗几何形变的攻击是当今数字水印研究的热点和难点之一．提出一种能够有效抵抗几何攻击的鲁棒视频水印方案，在其嵌入方案中，提出了一种针对几何形变的不变量——平均交流能量（average AC energy，AAE），利用该不变量，并使用小波变换的空一频特性和人眼视觉特性嵌入有意义水印；在水印提取方案中，提出了最佳白化滤波器，能够根据视频的统计特性设计白化滤波器的参数，有效提高检测性能．实验结果表明，该水印方案有效提高了视频的视觉质量，同时具有很强的抵抗几何形变攻击的能力，对于其他攻击，如时间维上的低通滤波、去帧等攻击也具有很强的鲁棒性．     

低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.     

InSAR干涉相位图生成的图像配准自补偿方法

提出了一种基于局域斜平面地形模型的联合子空间投影方法来估计陡峭地形的InSAR干涉相位．该方法能够充分利用相应像素对及其相邻像素对的相干信息，并且利用包含干涉相位的信号子空间的所有基矢量向噪声子空间投影来估计干涉相位，该方法具有自适应图像配准和降低相位噪声功能，因而可以在SAR图像配准精度很差（可以允许达到一个分辨单元）的条件下准确地估计相应像素问的干涉相位．实测数据及仿真数据的处理结果证明了此方法的有效性．     

基于反应欧拉方程投影算法的广域尺度气体爆炸数值模拟研究

近年来广域尺度可燃气体爆炸事故愈发严重,亟需发展有效的数值方法模拟爆炸波的传播发展及其对结构物的作用,预测和评估爆炸造成的危害.本文采用含极端刚性源项的反应欧拉方程描述广域尺度气体爆炸过程,基于算子分裂法,通过高分辨率格式捕捉激波,采用投影法处理化学反应刚性源项,解决了化学反应和流体动力学时空尺度不匹配的问题.通过若干一维爆轰波算例验证了本文数值方法能够在网格尺度欠解析的情况下准确捕捉爆轰波的传播过程,且几乎不受空间重构格式的影响,具有较好的鲁棒性.进一步将一维数值模型推广至二维含复杂结构物气体爆炸问题,几组二维算例表明本文数值模型能够在较粗的网格条件准确捕捉弯曲爆轰波的传播及其散射行为.最后计算了一个广域尺度含复杂结构物的爆炸波算例,表明本文的数值方法具备在空间网格欠解析的情况下模拟真实广域尺度气体爆炸问题的能力,有望为城市爆炸安全评估提供压力、温度等数据.     

基于细胞神经网络的图像分割及其在医学图像中的应用

细胞神经网络（cellular neural network,CNN）在图像处理方面的应用研究已有很大进展. 其中,指定目标提取CNN现有算法应用于灰度图像时,其有效性依赖于初始点的选择. 以医学图像为例,对这种局限性进行了分析,并提出了一种改进CNN算法,实现了对图像中任意灰度区域的目标物体分割. 同时利用梯度信息和轮廓提取CNN确定轮廓,有效抑制分割过度. 人脑磁共振成像（MRI）中肿瘤分割的实例表明,改进的算法具有实用性和有效性.     

基于变分的图像分割算法

提出了一种新的基于变分的图像分割算法. 该算法以图像的边缘点为插值点，通过极小化一个能量函数产生光滑的阈值曲面，进而实现图像分割. 为了使所产生的阈值曲面保有原图像的边缘信息，同时又不过度锐化图像的边缘，采用非凸的能量函数，并通过引入二元能量函数，提出一种全局收敛的松弛算法，将一个非凸优化问题转化为一系列本质上的凸优化问题，从而克服了采用传统的梯度下降法会出现收敛速度较慢、甚至不收敛的困难. 实验结果验证了算法的有效性. 此外还初步探讨了相应优化问题求解过程中的参数确定问题.     

基于三维Arnold变换的图像加密算法

基于三维Arnold变换,提出了新的数字图像加密算法。首先利用采用一雏分段线性混沌系统产生一次一密的密钥,然后利用三维Arnold变换对图像进行置乱。这种置乱是依赖于密钥的。进行通过一种依赖于密钥的替代和混淆使置乱后图像的像素灰度值改变并产生互相依赖,即将每一像素值扩散到其它像素中去。实验仿真和分析表明,该算法密钥空间大,算法易于实现,能抵抗差分攻击、统计分析和明文攻击。     

基于模糊神经网络的图像恢复技术

通过分别引入输入与输出空间的合理剖分,定义了一种新的模糊神经网络(FNN), 即选择型FNN, 该系统是一种多层前向网络, 在最大模意义下构成一类函数泛逼近器.基于一组具有实际意义的模糊推理规则, 得出了一个简单实用的推理型FNN. 利用选择型FNN与推理型FNN的有机结合, 得到FNN滤波器, 它不仅结构简单, 易于设计参数学习算法, 而且能同时有效去除图像信号中的脉冲噪声和保持图像结构. 实验结果表明, 与其他滤波器(如:中值滤波, 自适应加权模糊平均(AWFM)滤波等)相比, FNN滤波器在去除各种噪声, 保持图像未污染部分结构等方面性能卓越     

基于光载无线的大型构件形变监测技术

提出了一种利用光载无线技术针对大型构件的形变进行监测的新方法,对系统的工作原理进行了阐述及分析.与传统的反射测距及转发测距方案不同,新方法将远程天线单元作为信标安装在被测大型构件上,通过先纤将射频信号送到远程天线单元,实现收发共本振,消除频率漂移带来的相位误差.根据相位测距原理,通过监测收发中频信号相位差的变化信息获得大型构件的形变量.对系统的误差进行仿真分析并对鉴相器进行测试.结果表明:系统能精确的对信标所在位置发生的形变进行监测.通过合理设计,其精度可达毫米级.     

基于特征的矢量场自适应纹理绘制

针对3D流场纹理可视化方法面临的遮挡问题,提出了一种基于流场特征模糊提取的自适应稀疏纹理绘制方法.该方法建立在一种可扩展的模糊流场特征区域描述与提取算法基础上,首先通过采用模糊理论对流场特征区域进行描述,建立了流场特征的测度规则并得到相应特征向量,然后基于特征向量偏差给出了最小平方和误差准则下的模糊测度隶属度的确定方法.根据得到的流场特征模糊隶属度场,生成可突出流场特征信息的自适应高斯噪声以进行纹理LIC卷积.同时针对纹理方法难以明确表示3D流场具体方向的缺陷,提出了两种冷暖光照方法,通过在LIC卷积过程中采用冷暖光照方法突出流场具体方向显示,有效解决了该问题.实验表明,本文方法相对于传统特征提取方法更具有可扩展性.同时自适应技术的采用,有效缓解了3D流场可视化存在的遮挡和混淆现象.而冷暖光照处理的加入,则解决了纹理方法对流场具体方向表现上的缺陷.