方向小波域的选择性阈值SAR图像去噪

SAR图像去噪一直是SAR图像处理中一个具有特殊意义的研究课题。噪声抑制的关键是解决图像平滑与保持纹理之间的矛盾。提出了一种基于方向小波的选择性阈值SAR图像去噪算法。该算法利用方向小波的多方向框架对图像作12个方向的分解和变换。针对方向小波分解图像所产生的系数序列长度不同的特点,利用白噪声的置信区间,将不同长度的系数分成3组,对中间长度的系数序列采用统一阈值,对其他长度序列采用白噪声置信区间阈值处理。为了更好地保持图像细节信息,将每一尺度高频系数的方差中值作为噪声方差估计值。利用真实的SAR图像进行去噪试验,与几种经典的空域滤波和小波软阈值算法进行比较结果表明,该算法在平滑图像的同时更好地保持了图像本身的纹理信息,图像的视觉效果优于其他算法,等效视数和边缘保持指数分别提高了97和0.15。

基于选择性平均阈值的分布式光纤自来水管泄漏检测定位及实验分析

基于拉曼散射和光时域反射技术的结合,利用分布式光纤对自来水管道进行泄漏检测和定位模拟实验,分别在自来水管无泄漏和有微小泄漏的情况下,通过分布式光纤传感器获取温度检测信号。实验时,利用绝对距离法对温度检测信号进行聚类分析,识别聚乙烯(PE)自来水管有无泄漏发生,再对无泄漏信号利用选择性平均阈值法确定阈值信号,并通过检测信号和阈值信号的差值信号识别PE自来水管泄漏点位置。结果表明,该系统运行稳定,且能够准确识别自来水管泄漏情况,使用选择性平均阈值法能够准确定位泄漏点。

基于扇形特征和BP神经网络算法的字符识别

目的根据字符的扇形特征提取方法,BP神经网络算法,寻求一种识别率较高的字符识别方法.方法将待识别的文件进行图像预处理,然后对处理后的单字符使用扇形算法提取出32个特征量,组成特征向量,采用BP神经网络对特征向量进行训练和识别,最后应用选择性阈值最小距离方法对输出结果进行判断,减少误识别率.结果通过使用扇形特征提取方法、BP神经网络和选择性阈值最小距离方法,达到了较好的字符识别效果,实验结果表明该方法识别精度较高,训练时间较短.结论保持一定数量以上的训练样本和训练次数,可进一步提高字符识别的正确率.采用扇形特征和BP神经网络算法可应用于字符识别.

基于分布式光纤的埋地自来水管多点泄漏定位方法分析

基于拉曼散射测温原理,利用分布式光纤对UPVC(硬脂聚氯乙烯)和铸铁自来水管道进行模拟泄漏点定位实验。首先对采集到的原始Anti-Stokes光信号进行滤波平滑处理,再利用相关系数法对温度检测信号进行分类分析,识别自来水管有无泄漏发生,最后通过选择性阈值法识别出UVPC管以及铸铁管中的泄漏点位置。实验结果表明,该系统运行稳定且能够准确识别自来水管泄漏情况。选择性平均阈值法的使用,能够对200 m的埋地自来水管道准确地进行泄漏点的定位,定位误差为0.25 m^0.65 m。

Optimization on bicriterion policies for M/G/1 system with second optional service

We compare the optimal operating cost of the two bicriterion policies, <p,T> and <p,N>, for an M/G/1 queueing system with second optional service, in which the length of the vacation period is randomly controlled either by the number of arrivals during the idle period or by a timer. After all the customers are served in the queue exhaustively, the server immediately takes a vacation and may operate <p,T> policy or <p,N> policy. For the two bicriterion policies, the total average cost function per unit time is developed to search the optimal stationary operating policies at a minimum cost. Based upon the optimal cost the explicit forms for joint optimum threshold values of (p,T) and (p,N) are obtained.