基于视觉反馈的自主式移动机器人路径规划方法

对自主式移动机器人，通过立体视觉方法得到环境的深度信息，并反馈控制机器人的运动。文中提出了一种基于自由门１－ｄｏｏｒ和ｔ－ｄｏｏｒ进行机器人路径规划的方法，讨论了该方法的可行性，并分析了通常情况下机器人运动可能遇到的几种情况。     

基于水平差集的多精度图像表示及绘制

提出了一种图像的非线性尺度空间表示方法，并将其应用于时间要求严格的场景绘制。首先把图像分解为水平差集，对水平差集的连通分支赋予一个测度，然后根据测度从大到小对所有水平差集的所有连通分支进行排序。绘制进根据所排序依次将连通分支显示出来，根据时间的限制， 显示的将是不同层次细节的图像。这种表示方法具有保形、保对比度的特点。最后，给出了实验结果，并探讨了此方法的局限性及改进方向。     

基于自反馈神经网络的运动模糊图象恢复方法的研究

本文提出一种用自反馈神经网络来恢复被噪声污染的非零边界条件模糊灰度图象的方法。文中详细讨论了用于描述图象的神经元网络模型,给出了模型参数估计和根据该模型实现的图象恢复算法。在神经元网络模型中,图象的灰度函数被表示成神经元状态的简单代数和。实验结果表明由于神经元网络模型的容错性和自适应性,运用该方法对加有椒盐噪声的匀速直线运动模糊列车图象进行恢复,可以得到高质量的图象恢复结果。     

基于分级变换的自适应立体对应算法

通过分级变换将图像从灰度空间转换到新的等级空间,然后构造相应的匹配代价函数计算两个图像点之间的最大相似度,从而找出对应点和偏移值。分级变换可以有效的解决在立体对应中经常遇到的图像噪声、失真及左右图像的亮度差异等问题。大多数的自适应立体对应算法是以偏移量和灰度值两个自变量来构造代价函数,而构造合适的代价函数是一个困难的问题。本文中提出自适应窗选择算法只与灰度值有关。首先通过边缘检测提取出灰度边缘信息。本算法仅根据灰度边缘信息就可以进行自适应窗的选择。自适应选择图像窗的过程与偏移值无关,从而降低了构造代价函数的难度。实验结果说明本算法能够生成准确度较高的深度图,是一种较好的局部立体对应算法。     

基于车辆动力学和Kalman滤波的汽车状态软测量

针对汽车动力学控制过程中难以在线测得的横摆角速度等状态参数,根据参数软测量理论,采用Kalman滤波并结合汽车两自由度动力学模型,建立了汽车横摆角速度的线性最小均方误差估计算法。仿真计算与场地实验的结果验证了该算法的有效性,同时软测量技术的采用也为汽车控制系统的状态参数测量提供了一条可行、准确且低成本的研究思路。     

基于几何模型的三维物体空间定位及识别方法

本文对多面体的空间定位及其识别作了较为深入的研究,提出了一种基于物体几何模型的立体图象柔性匹配及识别算法。依据物体的局部特征和关系图,采用二维半的方法由底向上地恢复物体的深度信息,并建立对物体几何模型的描述,据此,达到了对物体准确识别。     

7/5小波滤波器簇及其图像压缩性能研究

构造了包括BT7/5滤波器(Brislawn-Treiber)在内的7/5小波滤波器簇,依据欧几里得算法给出了7/5小波基提升格式的构造过程和提升实现算法.根据7/5小波基优化条件的要求,证明了7/5小波基的、提升系数α为0.08时的图像压缩性能最佳,该小波基为JPEG2000标准第二部分推荐使用的BT7/5小波滤波器组.BT7/5小波的系数为有理数,与无理系数的CDF9/7小波滤波器相比,具有计算复杂度低和便于VLSI硬件实现等优点.实验结果表明,若压缩比在100∶1以内,采用BT7/5小波滤波器的重构图像峰值信噪比只比CDF9/7低0.1dB,而比LT5/3(LeGall-Tabatabai)高1.2dB.因此,在JPEG2000图像压缩系统中,BT7/5是LT5/3和CDF9/7的理想替代者.     

基于一类中心B样条二进小波的多尺度边缘提取

提出卫类渐近收敛于高斯函数导数的中心Ｂ样条二进小波，用以实现多尺度Ｃａｎｎｙ最优化准则，在应用Ｃａｎｎｙ准则的实际计算中，必须对高斯函数的导数进行截尾，文中通过分析开窗截尾高斯函数的导数对滤波器性能和计算的快速和有效性的影响，提出了人有紧支集的一类中心Ｂ样条二进小波作为滤波器，一方面可以近似满足Ｃａｎｎｙ提出的最优滤波器的要求；另一方面，可以进行快速有效的多尺度边缘提取。