基于形态学的图像融合算法

提出一种基于边缘连接强度的图像融合算法。利用形态学梯度算子得到图像的边缘信息。以图像灰度的边缘连接强度加权为判据,进行图像融合。实验结果表明,该图像融合方法在保留TM多光谱图像光谱分辨率的同时,通过融合SPOT全色图像提高了空间分辨率,丰富了图像细节信息。     

柔性形态边缘检测算法在菌类显微图像中的应用

在灰度图像的柔性形态学概念及特性的基础上,根据菌类显微图像的边缘特点,提出了均衡化的柔性形态边缘检测方法.以霉菌图像为例,通过实验结果和传统的canny算子、LOG算子边缘提取结果进行对比,证明了算法的有效性,为菌类识别打下了良好的基础.     

弱信号检测的差动滤波法

对信噪比极低的信号的检测,有很高的应用价值.提出了一种新的滤波算法,与现行的各种算法相比,这种算法可以大规模地提高检测的灵敏度.在仿真中成功地检测出信噪比为-1000dB的信号.     

干涉型光纤陀螺微小信号的检测与分析

干涉型光纤陀螺(IFOG)是一种新型的光学陀螺仪,其性能直接决定了惯性导航系统的精度。由于静态情况下IFOG的模拟信号较弱小,容易被各种噪声淹没,因此,无法对IFOG的静态性能做出正确的评估。针对某型号IFOG输出信号的特点,提出了一种微弱信号检测和滤波方案,通过大量的静态和动态试验证明:该方案能显著提高IFOG输出信号的信噪比,将IFOG原始输出信号从各种噪声中有效、实时地提取出来。同时,该方案价格相对低廉。     

一种改进的图像自适应非线性滤波方法

针对图像的保边光滑问题，分析了Perona-Malik(PM)方程的非线性滤波扩散行为，利用保边正则化思想给出了由一种新的各向异性扩散方程所决定的图像自适应光滑算法。这种新的各向异性扩散滤波方法与PM方程的不同之处在于：扩散系数不是直接来源于图像的梯度幅值，而是在图像梯度模基础上恢复出图像的边缘信息。实验结果表明，所提方法对图像边缘的恢复结果要比PM的方法具有更高的可靠性和准确性。     

黄脸油葫芦中枢神经系统的组织解剖学研究

应用解剖镜和光镜观察了黄脸油葫芦(Teleogryllus emma (Ohmachi and Matsuura))中枢神经系统的组织解剖学结构，并对脑和各体神经节的组织学结构进行了比较．结果表明，黄脸油葫芦的中枢神经系统由脑、食道下神经节和腹神经索组成；前、中、后脑分化明显，腹神经索包括三对胸神经节、五对腹神经节及纵贯各神经节的神经索；脑和各体神经节的组织学结构相似，由外向内依次是神经鞘、神经细胞层和髓质层；脑的髓质层复杂，其中含有四种由神经细胞球体和神经纤维束形成的脑体，一对蕈状体、一个脑桥体、一个中央体及一对脑腹体。     

一种消除正交双通道幅相不平衡的方法

通过数学推导得出了雷达正交双通道幅相不平衡对改善因子稳定度的分析公式，并通过计算机绘出了幅相不平衡参数K和对改善因子稳定度的限制曲线。分析了正交双通道幅相不平衡对MTI性能的影响并提出了较好的解决办法。     

自适应卡尔曼滤波器渐消因子选取方法研究

分析了通过改变噪声和初始条件抑制Kalman滤波发散的方法,指出了造成Kalman滤波发散的原因和控制Kalman滤波发散的机理。推导了衰减记忆滤波方程并研究了衰减记忆滤波噪声阵和滤波初值的选取条件,分析了衰减记忆滤波条件下量测噪声阵遗忘因子权重变化的物理意义。给出了衰减记忆滤波不发散的自适应遗忘因子的新算法,仿真结果证明了所述方法的有效性。     

变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

基于高通滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,比较了几种高通模板的效果与性能,提出了一种基于高通和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是在采用高通滤波来抑制背景的基础上,利用噪声图像直方图呈高斯分布的特性,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明,在信噪比SNR>2时该方法能有效地检测出图像中的小目标。