面向像素的并行快速后向投影算法

针对后向投影算法运算量大和实时性差的问题,该文在图形处理器的并行处理架构下,结合时域快速后向投影算法,提出了面向像素的并行快速后向投影算法。该方法距离向根据分辨率要求进行划分并分配并行线程,方位向聚焦则通过多级子孔径合并与图像分裂技术来降低运算量。通过比较该文算法、全局后向投影算法和距离多普勒算法的理论计算量、成像时间和加速比可以看出,该文算法的运算速度比后向投影算法大大提高。三种算法针对实测数据成像时间与成像效果的对比验证了该文算法的有效性和工程实用价值。     

基于小波包变换及改进阈值法则的水声信号压缩

文中提出一种将小波包变换与改进的能量保留阈值法相结合的水声信号压缩方法,并讨论了该方法实现过程中小波包的选取、小波包分解算法、改进的能量保留阈值确定等问题,最后进行了仿真分析．仿真结果表明,本算法对水声信号压缩编码效果较为理想．     

基于复杂度和模板匹配人眼定位方法

生物识别技术是利用人自身具备的生物特征进行身份鉴别的技术.与其他的生物认证技术相比,人脸识别具有更直接、友好、方便的优点.而人眼的自动定位是人脸识别研究中一个基本且非常重要的课题,特别对背景复杂、倾斜、旋转、脸部表情、姿势变化的人脸灰度图像,提出了一种改进的人眼快速定位的算法,该算法首先使用最大类间方差阚值方法确定人脸上下边界,然后利用垂直积分投影确定人脸上下边界,再利用复杂度分析在人脸区域中生成包含眼睛的极小人眼区域,最后在这候选小区域内利用模板匹配的方法精确定位眼睛.这样可以大大减小模板匹配时的计算量.在BioID_TEST_V1.2人脸数据库中实验,该算法的准确定位率95%以上.     

复杂工业环境下激光束中心快速精确定位方法

针对工业现场在线检测对计算机视觉算法稳定性、实时性、精度和抗干扰能力的要求,结合两万吨挤压机活动部件五自由度实时监测系统的具体情况,在现有方法的基础上,提出了一种复杂工业环境下激光束中心快速精确定位方法.首先,在图像预处理的基础上通过Canny算法实现图像边缘二值化,并对得到边缘进行筛选,剔除不符合光斑轮廓特征的边缘.接着,采用一种改进的快速Hough变换初步确定激光光斑的大致位置和半径,依据Hough变换计算结果设置光斑有效区域,在有效区域内通过最小二乘法椭圆拟合得到亚像素精度的激光束中心坐标.实验研究表明,该方法在存在噪声的环境下单次检测时间小于50ms,精度达0.15像素(pixel).可在较强干扰下实现激光束中心的精确定位,与传统方法相比,精度高,实时性好,适应性强.     

两类含非线性传染率的传染病模型的定性分析

讨论了两类具有非线性传染率的传染病模型，确定了各类平衡点存在的阈值条件，通过构造Dulac函数和Liapunov函数，得到了无病平衡点和地方病平衡点全局渐近稳定的充要条件。     

基于DSP的Sobel算子边缘检测算法的实现

提出了一种基于DSP的边缘检测算法的实现方案,给出了以TMS320DM642为核心处理器的系统硬件设计框图,分析了图像信号采集、处理以及输出三个软件任务线程.实验结果表明:该系统设计简单、运行稳定,充分利用了DSP强大的数据处理能力,满足实时性要求,并且获得较好的边缘检测效果.     

基于FPGA的直流无刷电机新型控制系统设计

为提高直流无刷电机控制系统集成度、可靠性和稳定性,设计了基于FPGA的方波驱动直流无刷电机控制系统.系统采用反电动势过零点检测方案,针对启动难,提出新型三步法,加速阶段分两步,首先进行定频升压加速,然后采用定频定压的方式稳速,外同步到内同步换相的切换以自同步换相成功的次数为判决条件,通过自适应阈值控制换相滤除了换相过程...     

基于超像素融合算法的显著区域检测

针对目前流行的显著性检测算法不能精确反映显著性信息的问题,提出一种基于超像素融合方法的显著性检测算法. 首先对图像进行超像素分割,在保证高质量的图像目标边缘信息前提下,建立以超像素为节点的图模型;然后计算超像素邻接矩阵,将该图模型转化为最小生成树模型. 通过OTSU算法自适应地确定最佳阈值,根据该阈值将最小生成树模型的部分节点进行融合,获得大超像素分割区域;最后利用大超像素的颜色和相互距离信息,获得高质量的显著性图. 实验结果表明,相对于其他检测方法,该算法可以更有效地检测出图像中的显著目标,并能达到接近分割的效果.      

一种邻域像素差预测的可逆水印算法

针对现有高容量水印嵌入算法中载体图像失真问题,提出一种邻域差值预测的可逆水印算法,该算法通过计算相邻像素差值的绝对值来决定是否嵌入水印.为确保较高的图像质量,设置理想阈值,嵌入过程中如果绝对差值高于预设的阈值,则像素保持不变.结果表明,与同类算法相比,该算法具有较好的图像质量和高嵌入容量.     

一种基于互相关匹配的空域目标提取方法

研究对空域目标的提取,针对空域目标和背景特殊的灰度差异性对目标进行分离。目标提取是通过图像阈值分割实现的。利用信号中的互相关原理,并结合图形模式识别中配准原理,提出了一种互相关匹配的阈值分割方法。实验结果表明针对于空域目标,该方法能够很好的提取出目标信息。