利用加权自适应识别系统实现图象平滑

分析了加权自适应识别系统的性能 ,提出了利用该系统实现图象平滑的具体方法 ,并给出了关于该方法较详细的理论分析和实验结果。     

基于VLMS算法的空域和空时滤波在GNSS抗干扰中的性能研究

针对空域滤波性能严格受限于天线自由度的缺点,研究了空时自适应滤波技术,建立了基于VLMS(Variable LeastMean Square)算法下的两种信号处理模型,并加以仿真验证比对。仿真结果表明STAP(Space-time Adaptive Processing)算法性能优于空域滤波算法,在不增加天线阵元的情况下,提高了自由度,能抑制多种强干扰,输出信噪比均高于空域滤波算法。     

一种公开数字图象块相关自适应随机水印算法

提出了一种新颖的公开数字图象块相关自适应随机水印算法，该算法以一幅彩色图象作为水印信息使得隐藏的水印信息量大，优于通常把文本、字符作为水印的方法；在水印嵌入时根据原始图象自身的特性，自适应地调节嵌入深度来保证水印的不可见性；分块随机嵌入提高了水印嵌入的顽健性；利用块相关技术使得水印提取过程不需要使用原始图象和其他参数，实现了有真正实用价值的公开水印图象算法．通过实验验证，效果良好。     

基于改进三维块匹配滤波的图像去噪算法

为了有效滤除樱桃图像在获取过程中混杂的不同噪声,保障图像识别与机器自动采摘时良好的图像信息质量,提出一种改进三维块匹配滤波(block-matching and 3D filtering, BM3D)的图像去噪方法.首先,在三维块匹配滤波的基础估计阶段构建自适应中值滤波处理器,滤除图像中部分椒盐噪声,并改进优化硬阈值、滑窗步长及三维硬阈值等关键参数快速滤除高斯噪声;其次,在基础估计阶段与最终估计阶段之间引入中值滤波,最大限度地去除图像中剩余的混合噪声;最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性,并对比分析改进前后算法的归一化均方误差、峰值信噪比、信噪比改善因子及结构相似性等性能.结果表明,改进的BM3D方法在保持好樱桃图像细节信息的同时,能有效去除高斯噪声和滤除大概率椒盐噪声,且随混合噪声干扰的增强,所提算法的去噪性能更佳且优于其他滤波方法.     

基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法

分析了传统梯度倒数加权和中值滤波算法的特点,根据图像的相关性和连通性原理,利用邻域窗口中像素间的梯度信息,对像素进行平滑处理前先对该像素是否为噪声点进行判断,提出了一种基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法。实验表明,改进算法较原算法能够更好地去除椒盐和随机噪声,同时较好地保持了图像的细节信息,处理过程的运算复杂度与原算法相当。     

基于DS理论和指数平滑的滤波算法研究

针对图像椒盐噪声检测中的不确定性问题,利用基于证据理论的椒盐噪声检测算法,并联合Holt双参数指数平滑法对噪声图像进行滤除.依据椒盐噪声的极端性和不连续性,在检测噪声过程中利用证据理论的不确定性判据给出两种准则,并最终给出决策融合方法来判别噪声.此外,根据预检测结果给出噪声点的消除方法,实现图像消噪功能.仿真实验验证了本文方法的有效性.     

基于UWB的三维定位和优化滤波方法

为了提高室内定位的精度,研究适用于室内定位的基于超宽带(UWB)的三维定位和优化滤波方法,建立基于UWB的三维定位模型;分析三维定位数据利用卡尔曼滤波、平滑滤波、中值滤波、曲线拟合4种算法,在所需时间、环境需求、性价比和精度方面的特性.实验结果表明:相比于平滑滤波、中值滤波、曲线拟合算法,卡尔曼滤波更适合在室内环境的三...     

基于二次指数平滑法和优化Kalman滤波的短时交通组合预测

优化改进传统的Kalman滤波模型,解决预测精度不高且预测滞后的问题.用二次平滑指数法和优化后的Kalman滤波模型两种方法组合对道路断面通过交通量进行短时交通预测,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分析预测结果.实例预测结果表明:当修正因子α=0.5时预测结果较为精确,同时,优化改进后的Kalman滤波模型的预测准确性有所提高.组合预测的两种方法都能够有效地降低预测误差,但按权重组合预测的效果更为明显.     

一种三维数字城市的构建和实现方法

对三维数字城市建设中的关键技术,提出了一种三维数字城市的构建和实现方法,首先就三维地形的数据采集和建立、三维模型的建立和导入、纹理的采集和处理等方面探讨了数据的采集和处理问题;然后针对三维地理信息系统的数据量远远大于二维地理信息系统等问题,从选择合适的DEM行列数、三维模型建模规范、使用结点替换、使用LOD模型优化等方面实现了对三维数字城市海量数据的的优化,并将该技术成功应用于重庆高新区三维数字城市项目.运行结果显示,该系统运行稳定流畅,能够逼真地虚拟高新区现状.     

基于Wiener滤波,K-L变换和BP网络的数字识别

研究基于传统模板匹配的识别灰度图像中数字的方法.在对大量样本图像模板进行Wiener滤波的基础上,利用K-L变换进行特征提取,用低维子空间描述高维空间中的图像.将低维子空间中的向量加载到BP网络的输入端进行训练,调整神经网络权值.权值稳定后,在网络输入端加载经过预处理的待识别灰度数字图像,在输出端即可得到识别结果.该方法有效地利用了Wiener滤波器以最小方差对原始信号的恢复能力、K-L变换的降维特性和BP学习网络所擅长的数据映射处理能力.     

数字图像的平滑

一幅原始图像，在获取和传输过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像退化，质量下降．退化会引起图像模糊，特征淹没，对分析图像不利．为了抑制噪声改善图像质量进行的处理称为图像平滑或去噪．数字图像平滑处理可以在空间域或频率域中进行．分析图像平滑处理方法，对相关方法的适用场合进行探讨，并且给出实现程序．     

伪彩色图像边缘平滑的中值滤波方法

对伪彩色中的色块图像边缘平滑处理，经过比较和实验不同的滤波方法，介绍了中值滤波有着其它滤波器所没有的良好特性。对中值滤波的窗口选择进行了详细地分析和讨论，并提出了中值滤波实施中的改进方法。     

质量管理体系的三维空间结构模型

运用系统工程方法、ISO9000族标准和TQM的基本原理,建立了质量管理体系的三维空间结构模型,以产品实现过程维中的“生产与服务运作”为例,分析了产品实现过程维、过程策划维和质量改进维三维之间的网络关系。该空间结构模型可用于评价企业质量管理体系的有效性,并为进一步研究质量管理体系的经济性奠定了基础。     

基于形态滤波的灰度图像平滑

形态滤波是一种新型的非线性滤波技术．在灰度图像处理中，它对滤除脉冲噪声最为有效。文中阐述了形态滤波的原理以及在灰度图像处理中的Matlab实现。     

小波变换用于数字图像相关法位移场的平滑处理

基于小波多分辨率分析，对数字散斑相关法获得的位移场进行平滑处理。将含噪声的位移场进行小波分解，获得在不同尺度上的小波系数；根据位移和噪声在频率上的区别，消除属于噪声的小波系数，从而实现噪声滤除；讨论了小波基的选择和去除属于噪声的小波系数关键技术问题，实验结果表明位移场的噪声得到了很好的滤除。此方法尤其适用于非平稳位移场噪声的平滑处理，小波变换在噪声滤除方面具有一定优势。     

基于VB的数字图像处理方法研究

数字图像处理是许多领域中最具有挑战性的研究课题之一,利用V isua l Basic语言进行数字图像的处理具有简单易学、用法比较灵活、编程效率较高等特点。本文介绍一种基于VB的图像特效处理算法,并给出了部分算法在VB开发平台上的实现源代码。     

有源滤波与惯性滤波方法的综合应用

针对无源滤波、有源滤波方法对噪声信号去除能力的不足,提出一种新的有源滤波和惯性滤波相结合的滤波方法.分析了由电器元件组成的无源RC滤波器和有源RC滤波器;阐述了惯性滤波的方法及其函数,进行了对污染信号的仿真实验,将无源RC滤波、有源RC滤波及有源RC滤波与惯性滤波结合的方法进行了比较.结果表明,有源RC滤波与惯性滤波结合的滤波方法明显优于前两种滤波方法,而且结构简单,操作方便,效果较好,并降低了算法复杂度,达到比较理想的滤波效果.     

具有空间滤波性能的全息滤波器

目前通用的针孔滤波器存在调整困难及对大功率激光器因聚焦原因易产生空气电离与烧蚀基底等弊病，影响光束质量，本文用自行研制的红敏光致聚合物感光材料制成全息滤波器，从理论与实践上证明了了透射体积全息图具有高度角度灵敏性，用它代替针孔滤波器可以同时克服以上两点不足之处．     

序列图象实时消噪声处理中的递归算法

本文针对图象噪声问题,提出了一种适合于实时处理的递归加权算法。该方法运算量小,不增大存贮容量,硬件实现方便,并且通过选取合适的加权系数发,使图象的质量有显著改善。文中简述了最佳加权系数的选择,分析了这种处理方法的性能,并给出了计算机模拟结果。     

利用双线性变换法设计IIR Butterworth数字滤波器

本文给出了数字滤波器的实现方法,指出了脉冲响应不变法的缺点．着重叙述了双线性变换法的原理,给出了实现巴特沃尔兹数字滤波器的一个实例．