基于小波变换的图像增强算法

结合小波变换中相关系数理论,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,该算法先区分小波域中由细节及噪声产生的高频系数,对由细节产生的信息进行增强,对噪声进行抑制·解决了通常算法中增强细节信号的同时也放大了噪声这个问题·实验表明,该算法在得到很好的图像增强的同时,能很好地抑制噪声,对于多噪声环境下的弱细节信号能达到很好的增强效果·

基于目标运动模型的跟踪方法

针对常用的机动目标模型不能准确描述目标实际运动规律及常用跟踪算法只拟合目标的形心而不是目标轮廓轨迹的问题,提出一种基于目标运动模型的跟踪算法。该算法提取已检测出目标轮廓上的角点作为样本点,采用神经网络来构建目标运动模型,将用此模型预测出的目标轮廓上的点作为主动轮廓线的初始控制点来检测出目标真实轮廓,并反馈回神经网络的输入端来修正模型误差。实验结果表明该跟踪算法能很好地将前续目标检测结果继承到后续的目标检测过程中,对于目标跟踪中的遮挡问题也能很好地解决。

基于分形的人造目标与自然物体区别

提出一种基于物体分形特征的人造目标与自然物体的区分方法.该方法根据人造目标和自然物体的固有差异,将分形维数作为估计表面粗糙度的一个重要参数,结合“毯子”维算法来计算物体表面粗糙度.该算法快速、简单、有效.实验表明,人造目标的分形维数较低,自然目标的分形维数较高,用此算法计算物体分形维数区别人造目标和自然物体是可行的.

一种动态场景多运动目标的综合检测方法

提出一种动态场景下多运动目标检测的方法.该方法融合基于帧间图像差值的运动分割技术以及区域生长法来获得各运动目标的初始轮廓,再利用主动轮廓线模型进行优化,从而得到各运动目标的最优轮廓.该方法具有以下明显特点:允许背景任意复杂;在无补偿情况下仍能得到良好结果;目标大小不影响算法的鲁棒性.实验证明了该方法的有效性、实用性和鲁棒性.

基于马尔科夫过程的风险资本多阶段投资决策

分段投资是风险投资家进行风险投资的基本运作方式 ,科学地做出投资决策对于风险投资家乃至我国风险投资业的发展具有重要的意义。本文在总结有关分段投资研究的基础上 ,针对阶段性投资的安全性问题 ,运用马尔科夫过程的有关理论 ,给出了风险资本多阶段投资的决策方法 。

基于混合遗传算法的力矩受限圆轨二级倒立摆摆起控制

为了实现力矩受限时圆轨二级倒立摆非线性系统的摆起控制,提出了一种新的开环优化控制策略.该策略通过在规定的时间内向系统施加一前馈控制序列,使上、下摆杆从自然悬垂位置摆到倒立点位置并使速度为零.为了获得最优摆起控制序列,采用混合遗传算法进行优化计算,通过编码操作解决控制力矩受限问题.仿真实验证明,该策略是有效和可行的,并为其他非线性多变量系统的控制提供了有效方法.

复合顺序形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点，提出了一种基于复合顺序形态变换的红外图像边缘检测方法．通过图像的局部均值和方差自适应的调节增强系数进行图像增强；采用形态学边缘锐化算法改善边缘清晰度．根据复合顺序形态变换相关概念及性质构造3种广义形态学边缘检测算子，可有效抑制红外图像中的噪声，提取目标边缘．实验结果表明，这种算法可以有效地克服红外图像的缺陷，保持图像边缘细节，优于传统边缘检测器．

提高网络应用性能的网络结构设计

针对网络工程应用性能问题,提出了基于遗传算法的前馈多层神经网络结构自动设计方法(geneticmultilayerneuralnetwork,GMNN).该方法依据网络综合性能指标(泛化能力,学习精度,学习效率)优化趋势进行网络结构优化设计.该方法具有训练速度快,适应性强的特点,对提高网络的应用性能有可取之处.仿真结果表明该方法是可行的.

复合顺序形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于复合顺序形态变换的红外图像边缘检测方法·通过图像的局部均值和方差自适应的调节增强系数进行图像增强;采用形态学边缘锐化算法改善边缘清晰度·根据复合顺序形态变换相关概念及性质构造3种广义形态学边缘检测算子,可有效抑制红外图像中的噪声,提取目标边缘·实验结果表明,这种算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器·

Na2CO3基吸附剂颗粒制备及其脱碳性能

采用挤压-滚圆法制备Na2CO3基CO2吸附剂微球颗粒,在自行设计的CO2吸收系统中对制备的样品进行脱碳性能测试。结合相关表征测试,探明不同载体、不同负载量的Na2CO3基吸附剂的微观结构、脱碳性能以及机械性能的变化规律和内在原因。研究表明:不同载体的Na2CO3基吸附剂颗粒脱碳性能存在明显差异,其中氧化铝负载的吸附剂(Na2CO3/Al2O3)的脱碳性能最好,可达1.14mmol/g。铝酸钙水泥负载的吸附剂(Na2CO3/CA)机械性能较好,但其脱碳性能最差。结合吸附剂脱碳和机械性能的综合考量,Na2CO3/Al2O3是最为合适的CO2吸附剂,并进一步研究不同Na2CO3负载量的影响。研究发现随着Na2CO3负载量的变化,吸附剂的微观结构、脱碳性能以及机械性能都存在明显的差异。虽然60%负载量的Na2CO3/Al2O3吸附剂颗粒的机械性能和脱碳效果较好,但其成球度较差,影响其实际应用。质量分数40%负载量的Na2CO3/Al2O3吸附剂颗粒具有良好的脱碳性能、机械性能以及成球度,CO2脱除量为1.36mmol/g。总体而言,利用挤压-滚圆法制备的Na2CO3基吸附剂颗粒具有良好的流动特性、脱碳性能和机械性能,适用于电厂烟气中的CO2脱除。