基于传感器节点可靠性模型的协同决策算法

针对多传感器系统中的协同决策问题,先对传感器节点的可靠性进行了分析和建模,从不同传感器节点的信息处理结果之间相互支持和节点自身历史表现2个方面,得到影响传感器节点可信度的2组参数;然后在D-S证据理论相关研究的基础上提出一种协同决策算法,并采用蒙特卡罗方法对协同决策算法进行了仿真验证．仿真结果表明：协同决策算法的平均决策正确率比现有算法提高了2．0％～10．8％,并且在证据严重冲突的情况下能获得比其他方法更好的决策效果．     

基于模糊聚类分析和多特征融合的人脸识别方法

提出一种使用模糊聚类融合线性子空间特征和Gabor小波特征的人脸识别方法. 通过分析样本在子空间的聚类情况, 对处于不同聚类边界的样本采用Gabor特征进行二次识别. 实验结果表明, 该方法能在保证识别率的前提下, 有效减少平均识别时间.     

基于方向扩散方程的图像融合方法

图像融合是在图像处理领域的一个重要应用,方向扩散方程是一种有方向性的扩散,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。本文基于这一特点,将方向扩散方程运用到图像融合当中.结果表明,经方向扩散方程处理后的融合图像,物体可以很好地与背景融为一体,视觉效果上比直接嵌入有了很大的改善。     

基于特征融合的改进粒子滤波目标跟踪算法

针对复杂背景下单一的颜色特征不能准确跟踪目标的问题,提出了一种改进的目标跟踪算法。该算法利用跟踪目标的颜色特征和运动边缘特征来表示目标。在粒子滤波的框架下融合特征信息从而进行目标跟踪,能够有效地避免单一颜色特征在跟踪过程中受到相似背景、遮挡等问题的干扰。通过与基于单一颜色特征跟踪实验误差数据的分析,实验结果表明该算法在复杂背景以及目标遮挡等情况下能达到较好的目标跟踪效果,实现目标的准确跟踪。     

职业院校的文化建设与网络技术互融性探讨

相对于普通本科院校,高职院校的文化底蕴较浅,学生的文化熏陶渠道不多,网络是业余时间的主要途径,而网络文化的良莠不齐,必须通过合理引导。文章着力从网络技术以及文化建设两方面展开,并就文化建设与网络技术的互融性进行探讨。     

一种新的基于证据权重的D-S改进方法

针对D-S证据理论处理高冲突证据时会出现于直觉相悖结论的问题,提出了一种基于证据权重组合的方法。首先通过引入Jousselme距离函数来确定证据权重。然后冲突证据由平均证据代替;且其权重也赋给平均证据。最后对修正后的证据加权平均后再用Dempster组合规则实现数据融合。与其他改进方法通过实例比较,表明该方法在有冲突证据时更能有效快速地识别出目标。     

基于数据融合技术的TDOA移动台定位方法

提出了一种移动网络条件下新的定位方法.该方法基于数据融合技术,对传统Chan算法的定位估计结果进行多层信息融合,使得仅利用多组到达时间差(TDOA)测量数据即可有效地提高移动定位的精度.方法简单实用,特别是在非视线路径(NLOS)干扰条件下,不仅定位精度高,而且显著地降低了定位失败的概率.计算机仿真结果表明,该方法对多种环境都是有效的.     

一种基于改进卡尔曼滤波的姿态解算算法

针对多传感器融合姿态解算精度不高的问题,本文提出一种改进的卡尔曼滤波算法,即高阶线性互补滤波与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)相结合的融合算法。该数据的融合是基于加速度计、陀螺仪传感器频率特性和姿态角的微分方程建立的系统模型,将互补滤波的姿态角数据作为该系统模型的观测值,利用EKF算法对加速度计、陀螺仪、磁力计进行数据融合。高阶的互补滤波和EKF的融合算法能够有效的解决陀螺方向的估计偏差,为了证明该算法的可行性,用搭载IMU(InertialSmeasurementSunit)模块的四旋翼飞行器进行了动态和静态的实验,分析对比了最新导航算法、经典卡滤波算法和该融合算法滤波的效果。实验结果表明：本文提出的高阶无源线性互补滤波和EKF相结合的融合算法,无论在静态还是动态的实时性情况下,都能很明显的去除噪声和抑制姿态角的漂移,且提高了姿态角的精度。     

大气光幕融合的去雾新方法

针对雾天场景成像设备采集的图像存在对比度低、细节不清晰的问题,提出一种结合大气光幕融合的雾天场景复原算法.首先,基于不同场景深处大气光幕的物理特性和光学成像特性,获取远景雾气分布的近似估计.其次,通过像素级融合和滤波的方法得出准确的全局大气光幕.最后,通过反演大气散射模型得到复原图像,并进行亮度和色调调整.该方法可以有效避免过度去雾现象和光晕效应等不足,能快速复原场景的对比度和颜色.实验结果表明:该算法简单高效,具有较强场景适应能力,并保证实时性.     

基于加权小波分析的遥感图像融合算法

提出一种基于加权小波分析的遥感图像融合算法. 首先在光照色度饱和度空间上提取多光谱图像的光照强度分量, 对光照强度分量进行主成分分析获得修正的光照强度, 再将修正的光照强度与小波分析高频区域进行加权融合, 最后进行小波分析与光照色度饱和度空间逆变换获得遥感图像的最终融合结果. 该方法有效解决了在低频空间分辨率与高频空间分辨率的图像融合过程中, 小波分析方法丢弃低频分量易产生分块模糊现象, 且主成分分析方法易产生光谱图像信息域失真的问题. 在不同场景遥感图像的融合上进行仿真实验, 结果表明, 该算法在一定程度上解决了图像融合后边缘模糊、 融合结果中出现模糊块状阴影等问题, 并在清晰度、 纹理细节和真实性上获得了较大提升, 且能针对不同的融合需求调整合适的加权系数, 使遥感图像的融合达到最佳效果. 在光照色度饱和度空间, 加权小波分析进一步提升了遥感图像融合的效果, 不仅充分表达了各种遥感图像的细节, 而且能较好地保留原始光谱信息.