基于局部频率估计和有限元的相位展开方法

针对干涉数据质量不同的区域采取不同的展开策略,在最小二乘意义下利用有限元方法最小化不同的代价函数来实现。引入局部频率估计解决了相位展开的"坡度欠估计"问题,使用有限元方法利用了其可以适应任意不规则区域求解的特性。仿真和实测数据处理结果验证了本文方法的有效性,且与其它方法相比具有较高的精度。     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

基于自适应窗的小波域图像去噪算法

提出了一种利用自适应窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法。综合考虑小波分解后各个子带中能量分布的方向特性和图像本身的边缘和纹理特性,该算法首先估计每个子带中信号的能量分布进而在每个子带中确定自适应窗,然后利用自适应窗估计出的能量分布对含噪图像进行双重维纳滤波来去除噪声。实验结果表明该算法对含噪图像去噪的效果优于已有的采用二维可分实小波进行图像去噪的算法。     

整数规划的凸填充函数算法

改造文献［１］的求解连续总体优化问题的凸填充函数算法使之适于求解整数规划问题．首先,在求出整数规划问题的一个离散局部极小解的基础上构造了整数规划问题的凸填充函数;其次,通过寻找该填充函数的离散局部极小解,以期找到整数规划问题的比当前离散局部极小解好的解．本文的算法是直接法,数值试验表明算法是有效的．     

专业认证背景下地方高校化工专业质量保障机制的构建

专业认证作为评估高校教育质量和专业建设水平的重要组成部分,对强化工程教育质量保障,提升高等院校专业建设水平具有重大的指导意义。结合安庆师范大学应用型地方本科院校的特色,通过广泛的调研,以化工专业为例,分析了地方本科高校专业认证过程及化工专业建设中所存在的问题;并从专业认证角度分析,构建了一套以学生为中心的适合地方经济发展的化工专业人才培养质量保障体系。     

公理化局部有限空间中映射连续性的扩展

用公理化方法研究了局部有限空间中的连续映射及其扩张问题。给出了局部有限空间的公理化定义方法;利用邻近关系研究了局部有限空间中的连续映射、同胚和局部同胚等问题;通过对局部有限空间变形的研究,定义了局部有限空间的一种特殊收缩核,有效地解决了局部有限空间中连续映射的扩张问题。     

非均匀转动目标ISAR成像及横向定标

当目标在平面内非均匀转动时，传统算法不能获得包含定标信息且聚焦良好的ISAR像。为解决这一问题，提出了一种非均匀转动目标的转动参数估计方法。该方法首先通过一维搜索对角加速度与角速度的比值进行估计，并根据估计结果对原始距离像序列进行非均匀采样，补偿角加速度引起的相位误差，从而得到聚焦的ISAR像；然后根据成像质量准则对重采样距离像序列的角速度进行一维搜索，估计出角速度，进而实现ISAR像的横向定标。仿真结果表明:该算法通过2个一维搜索能得到非均匀转动目标聚焦的、横向定标的ISAR像。     

全局分析中非线性有限秩算子的局部线性化

运用广义逆理论和局部精细点已得出Banach空间中非线性映射的局部线性化定理,将此结果进行推广,考虑全局分析中,即Ck?Banach流形之间非线性有限秩算子的局部线性化问题.     

基于局部密度比的模糊隶属度设置算法

基于知识发现中的局部异常因子思想, 提出一种基于局部密度比的模糊隶属度设置算法, 该算法根据样本的邻域密度比设置样本的隶属度, 并采用一种单参数选择策略. 数值实验表明, 所提出的算法在带噪声的非线性函数估计方面具有很好的鲁棒性, 有效地解决了模糊支持向量机中的模糊隶属度设置问题, 对处理带噪声的分类和非线性函数估计问题具有重要的意义.