用于人脸识别的图像预处理方法研究与实现

提出了一种人脸图像预处理改进算法:将图片转化为灰度图像后进行去噪滤波,根据灰度投影曲线确定人脸的边界,依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁,根据人脸特征的几何关系确定人脸图像的缩放系数,得到标准化图像.解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题.     

数字图像中值滤波改进算法研究

对传统的中值滤波算法进行了改进，新的算法采用同步更新迭代的思想，保持了传统算法的优点，同时取得到了更好的去噪效果．实验证明，该算法不仅比传统的中值滤波算法降低了时间复杂度，提高了运算速度，而且去噪效果有了明显的改善．     

多采样率EKF及其在感应电机转速估计中的应用

在深入研究EKF算法和多采样率数字控制系统的基础上,建立了多采样率EKF算法,分别推导了其输入和输出算法,并将其应用于感应电机的转速估计中.通过仿真验证了该算法比单采样率扩展Kalm an滤波算法具有更高的信息获取和状态估计能力,并能有效抑止噪声,转速估计误差减小41.7%~87.6%.     

现代谱估计基础上的频率估计及其仿真分析

本文以现代谱估计为基础，为估计淹没在噪声中的正弦波的频率，介绍了常用的四种频率估计技术，即最大似然法、修正协方差法、特征向量法、多信号分类法。以实际过程为例证，对这四种方法进行了原理介绍、仿真实现和结果分析。     

船用恒电位仪整流电路谐波分析

船用恒电位仪输出的纹波电压将在海水中产生谐波电磁场，该电磁场是舰船重要的特征信号。文中针对船用恒电位仪单相可控桥式整流电路，推导了负载电压表达式，分析了负载电压的谐波组成；给出了计算负载电压有效值、电压纹波系数及各次谐波电压幅值的计算公式；根据给定的一组参数，计算了可控硅导通角、负载电压平均值、电压纹波系数和各次谐波电压幅值随控制角的变化曲线，实验结果表明，计算结果符合实际情况。     

基于图像处理的混凝土表面裂缝检测研究

为了满足道路、桥梁、房屋等混凝土结构的表面裂缝快速检测的要求,利用图像处理技术对裂缝进行自动检测。对获取的裂缝图像进行灰度化处理、Gamma校正,基于加权中值滤波提出了一种改进的中值滤波方法并对裂缝图像进行去噪,采用阈值分割方法以及形态学处理提取出完整裂缝并判断其类型,最后提出了一种线型裂缝宽度的计算方法。实验结果表明裂缝目标能准确提取出来,所检测出的裂缝宽度值与实测值的相对误差在2%以内,方法具有有效性。     

基于粒子滤波的场景事件实时识别

为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度.     

大地电磁二维正则化反演研究

研究目的:在大地电磁反演方法的研究中,模型与观测数据一般是非线性关系,观测数据的有限性及含噪声使得反演结果具有非唯一性,地球物理建模理论的近似和先验信息的不足使得各反演方法难以兼顾解决全局收敛和高效收敛问题。通过在目标函数中采用正则化方法,可以使得不适定反演问题具有稳定的反演结果,改善解的稳定性和非唯一性问题。因此,寻求一种合适的二维正则化反演方法显得尤为重要。研究结论:(1)求解适定的大规模反演线性方程组时,为了改善高斯-牛顿法的局部收敛,可以采用阻尼高斯-牛顿迭代算法,通过对理论模型的试验,基于阻尼高斯-牛顿算法的大地电磁二维正则化反演计算结果真实地反映了模型的地电参数,准确地把握住异常体的深度及大小,说明该反演算法是有效的;(2)将模型反演计算的预测数据与实际的观测数据进行对比分析,无论是预测视电阻率数据,还是阻抗相位数据,都与其实际观测数据基本吻合,说明了反演算法的准确性,适用于大地电磁的二维资料解释;(3)利用GCV法可以有效地确定出较优的正则化参数,将不适定问题转化为适定问题进行求解,保持数据目标函数和模型约束目标函数之间的平衡关系,进而使模型方差和分辨率之间达到最佳折衷;(4)该反演方法适于近似水平地形条件下进行大地电磁二维正演模拟,可用于铁路、公路等勘察领域二维大地电磁数据资料解释中。     

一种基于BM3D的接触网图像自适应去噪新方法

为了更好地检测和识别接触网图像,首先要降低图像中的噪声。目前,BM3D是针对高斯等多种噪声降噪性能较好的算法,但它自身也存在一些不足,为此,本文提出一种基于BM3D的自适应去噪新方法(简称ABM3D)。该方法在假设噪声方差未知的前提下,无需人为设定滤波阈值,通过自适应估算较为准确的阈值,实现二维和三维DCT变换域的自适应滤波,得到基础估计图像,利用估算的阈值计算出较为准确的噪声方差,实现联合维纳滤波得到最终估计图像,同时简化了参数设置,尤其是对降噪效果影响较大的参数。实验结果表明:本文提出的算法是有效的,即使在噪声强度非常高的情况下,利用其得到的降噪图像也能较好地保留边缘等细节信息,更具有实用价值。     

基于多传感器的列车里程计定位误差检测及校正方法

城市轨道交通列车运行过程中,轮对空转/滑行和车轮磨损是造成车载里程计测速测距误差的主要原因,因此里程计定位误差的检测和校正主要是对列车空转/滑行和车轮磨损的检测和误差校正。通过城市轨道交通列车定位需求分析以及传感器定位特性分析,在列车里程计基础上引入多普勒雷达,采用二者构建车载组合定位系统。基于H!滤波理论实现两种传感器量测信息的融合处理,得到列车定位参数的最优估计,在此基础上,利用空转/滑行和车轮磨损检测方法完成相关检测并对误差进行校正。仿真试验结果验证了本方法的有效性,达到了模型的预期设计目的,提高了车载定位系统的自主定位能力。