织物图像增强矩阵特征模型的建立

针对目前缺乏有效显现织物特征的成熟模型,使织物疵点识别效果不佳的现状,提出一种新的织物图像特征模型,即增强矩阵特征模型。该特征模型以图像的灰度值为基础,引入一种新的增强矩阵。该矩阵由根据织物图像梯度变化生成的矩阵算子组成,可对像素灰度值进行变换计算以放大或缩小图像局部特征,使图像的特征显现更加层次分明。通过采用MatLab 7.0编写程序验证该特征模型,发现该模型对织物疵点特征的显现效果明显,使疵点区域的特征变异得到明显增强,为织物疵点识别提供了一种新的思路。

基于增强内积矩阵的PMI泡沫夹层结构损伤检测

聚甲基丙烯酰亚胺(polymethacrylimide,PMI)泡沫夹层复合材料结构因其独特的力学性能而广泛应用于航空航天领域,如何快速、准确、低成本地检测面板与芯材的脱粘损伤对结构安全使用具有重大意义,然而传统的基于超声波的无损检测技术由于PMI泡沫的吸声特性难以有效地检测到此类结构的脱粘损伤,该文探索基于振动响应测试的方法在PMI泡沫夹层结构损伤检测中的可行性及有效性。以振动时域响应相关性分析建立的结构损伤特征——内积矩阵(inner product matrix,IPM)为基础,通过将不同激励点下计算得到的IPM进行堆叠,提出了增强内积矩阵(enhanced inner product matrix,EIPM)的概念,并以EIPM为卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的输入、PMI泡沫夹层结构的损伤状态为输出,建立了基于EIPM及CNN的结构损伤检测方法。PMI泡沫夹层悬臂梁结构的脱粘损伤检测仿真算例及实验验证结果表明,所提方法在3个及以上测点时的平均识别准确率均在99%以上,且与基于IPM的方法相比,EIPM方法具有更好的收敛速度和稳定性。

基于黎曼流形监督降维的矩阵CFAR增强检测

矩阵CFAR检测是从几何流形角度处理雷达目标检测问题的新技术。为进一步提升其在复杂杂波背景下的检测性能,本文提出一种黎曼流形监督降维的矩阵CFAR增强检测方法。首先,将检测问题视为目标与杂波的分类问题,分别构建黎曼流形上目标单元与杂波单元的类内和类间权重矩阵;其次,为增强目标与杂波的可分性,采用保持类内几何距离最小,类间几何距离最大的准则建立降维目标函数,并基于Grassmann流形求解降维优化问题获得映射矩阵;最后,提出一种矩阵CFAR增强检测方法,实现目标增强检测。采用蒙特卡罗方法对仿真数据和实测海杂波数据进行实验分析,结果表明,所提出的方法能够进一步提升检测性能。

拉格朗日乘子受控子空间语音增强

针对频域受限子空间语音增强在构造增强矩阵时,采用固定拉格朗日乘子,使得减小语音畸变和提高语音可懂度的过程中,有音乐噪声残留,提出一种变拉格朗日乘子的算法。利用听觉特性中较强的频率成分对噪声进行掩蔽,通过掩蔽阈值的频率域与子空间特征值之间的变换算法,用变量控制子空间拉格朗日乘子计算增益函数的对角矩阵。对比实验和试听结果表明,提出算法增强的语音信号不仅信噪比有较大提高,语音质量主观感知度也有明显改善。

径向偏振激光反射腔镜的研究

近年来,径向偏振光因为其特殊的偏振特性而受到广泛的关注。本文以耦合波理论中的T矩阵算法为基础,用Matlab语言编制了能够计算多层复合结构光栅的程序算法,并用此程序算法对多层光栅模型进行了理论模拟。综合模拟结果,设计出光栅周期为1000 nm、槽深为70 nm、占空比为0.5和Ti2O5/SiO2交替镀膜35层数的径向偏振反射腔镜,并通过微纳加工工艺制备出光栅反射腔镜样品,将其应用于自行搭建的Nd∶YAG激光器系统中,获得了输出功率12.6 W,偏振纯度为96%的径向偏振光。

介质反射光栅中多层膜计算的研究

介绍了采用增强透射矩阵进行计算的严格耦合波方法,将这种方法应用到介质反射光栅的多层膜计算中。通过与商用软件计算结果的对比,证明这种计算方法的计算结果是准确可信的。与已有的计算方法比较,该方法简化了介质反射光栅的计算工作。

一种低对比度CT图像的血管分割方法

CT图像血管分割技术在疾病的诊断,手术规划等许多实际应用中发挥着重要的作用.由于个体性差异和成像设备的限制,造影后的血管通常存在对比度低和噪声高的缺陷.针对该数据特点提出了一套分割方法,首先采用直方图对图像进行预处理,以增强血管和周围区域的对比度;其次,改进Hessian矩阵血管增强的判别方法,使其对细小和模糊的管状结构更加敏感;最后,采用区域生长算法对增强后的数据进行血管提取,获得血管分支较丰富的分割数据.实验证明本文的分割方法可以准确地实现血管分割,有效地避免了误分割,具有较好的鲁棒性.