由小面阵CCD组合构成宽角航空相机

本文研究由多台小面阵CCD相机构建组合式宽角航空相机的新方法--包括由3台或4台相机组合构建的多相机系统结构,由其分离的各影像转换成等效大影像的数学表达;利用室外和室内近景相机检校场对组合相机系统进行高精度检校的内容、解算方法和检校结果;最后给出了以 3相机组合系统装备无人驾驶飞行器(UAV-II)进行低空摄影的影像成果.     

基于小波函数的预测函数控制方法研究

针对普通预测函数控制中选取的基函数为全局函数,对参考轨迹的逼近不能根据不同精度要求进行灵活设 置,影响了系统整体优化性能.提出一种基于小波函数的预测函数控制方法.该方法采用小波函数作为基函数,利 用小波函数的多尺度分析和紧支局部特性,在预测时域内灵活设置小波基函数的个数及位置分布,在保证整体性 能的同时又兼顾了拟合点的逼近要求.同时对小波基函数的不同分布情况进行了仿真比较.仿真结果表明该方法 在响应速度、控制精度、抗干扰等方面比普通PFC方法具有明显的改善作用.     

基于CCD视觉系统的刀具磨损测量方法

为保证刀具磨损测量能够在指定的周期内完成,本文提出了一种测量不同刀具磨损参数的测量方法。该系统由光源照射工具、CCD相机、激光二极管(用于轮廓深度评估)、线性投影仪、抓拍器和PC机组成,通过在刀具表面投影激光光栅线来确定轮廓深度。利用本文提出的方法,无需使用非常复杂的测量系统,即可获得三维图像。与其他能测量二维轮廓的技术相比,它具有明显的优势。     

基于小波神经元网络模型的网损预测方法研究

提出了一种电力系统网损预测的新算法-小波神经元网络预测模型，它以非线性小波基为神经元函数，通过优化伸缩因子和平移因子确定对应务神经元的小波基函数，从而合成小波神经元网络，达到全局最优的拟合效果，克服了普通人工神经元网络学习速度慢、难以确定网络结构、存在局部极小点等方面的缺点，仿真结果表明，该方法准确，并可使学习速度大大提高。     

基于Morlet小波滤波提高系统参数识别精度的方法

提出了一种基于连续小波变换的时频域滤器对信号滤波,不会引起相波方法,用于频响函数估计前的信号预处理.采用Morlet小波构造一种FIR滤波位失真.提出了一种改进的小波基以满足瞬态激励情况的时频域分辨率要求.采用GARTEUR飞机模型构造仿真算例,对仿真数据添加白噪声.仿真结果表明,系统参数识别精度明显改善,滤波后获得的阻尼估计误差较滤波前下降了30%.     

基于小波变换的图像压缩方法研究

图像压缩是为适应特殊应用场合或为得到一个较好的视觉效果,例如突出某些细节,常常需要一种可以有效改变已有图像大小的方法,使图像压缩后仍然有较高的质量。本文采用一维小波变换和二维小波变换方法,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过压缩算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像。实验表明,采用本算法压缩后的新图像符合客观实际,图像数据信息丰富。     

基于小波神经网络的农业基本旱情综合评价

根据农业区域旱情评价指标体系和等级划分标准,提出了基于小波神经网络的干旱综合评价方法,基于MATLAB环境编制相应的程序,并将其应用于关中地区旱情综合评价。结果表明,该方法收敛速度快,评价结果客观公正,可为抗旱减灾预案的制定提供科学依据。     

基于CCD摄像机和ArcObjects的森林火灾自动监测系统的设计研究

通过安装在监控地点的CCD摄像机,借助卫星遥感技术、图像处理技术以及网络通讯设施,结合ArcObjects组件开发方式,在探讨森林火灾自动监测系统总体框架的基础上,对系统数据库和核心模块功能进行分析设计,建立基于CCD摄像机和ArcObjects的森林火灾自动监测系统,解决了传统的以人工实地为主的监测方式,采用CCD摄像机视频监控,结合图像处理技术和人工智能技术,提高了视频监控系统的能力。     

基于小波变换的代谢网络比较方法

针对集合论的全网络比较方法仅考虑节点本身的特性这一缺陷,提出了一种新的代谢网络比较方法,能同时考虑到节点在网络拓扑结构属性方面的差异.该方法综合了7种代谢网络拓扑中心性,应用主成分分析方法选取主成分,设计了主成分分量的序列化方法,运用小波变换来研究代谢网络结构特征曲线,建立模糊函数比较不同物种的代谢网络.该方法能定量地分析代谢网络拓扑结构的相似度.通过对相似度数据分析,揭示了代谢网络的物种特异性;发现了同一进化阶段物种的代谢网络相似度远高于不同进化阶段物种之间的相似度,为代谢网络进化研究提供了数学基础.     

基于角点匹配图像拼接方法的改进

在图像拼接领域,同时提高图像拼接的质量和速度是比较困难的。为了解决这个问题,本研究对图像拼接中的特征匹配和图像融合这2个关键部分进行了改进。在特征匹配方面,传统的用于提纯出匹配特征点的方法是使用RANSAC算法。为了解决其在不匹配点比例较大时提纯效率较低的缺点,本研究提出了一种使用聚类法预提纯特征点再用RANSAC算法精确提纯的方法,在图像融合时,使用了最佳路径法与亮度权重函数相结合的方法,以达到消重影并使拼接结果图像自然的目的。试验证明,经过对图像拼接以上2部分的改进算法效率有极大的提高,并能有效地去除重影使拼接图像更加自然。     

计算机视觉测量中CCD摄像机参数的校正

在分析摄像测量坐标系的基础上，根据坐标变换的基本原理，建立了立体视觉中使用的ＣＣＤ摄像机几何模型，确定了校正系数和像距的分析与测量方法，并通过试验测得了校正系数，强调了影响校正系数测量的主要参数。     

基于彩色航片和成数抽样的绿化调查方法研究

探索科学、实用的利用彩色航片结合成数抽样开展城市和平原绿化调查的方法,解决目前平原绿化调查与监测技术相对滞后的技术问题。基于彩色航片为底图,采用不同成数抽样方案布设样点,并判读样点地类类型,完成试验区绿化调查。结果不仅找出了不同成数抽样方案对绿化调查工作量和成果精度的不同影响,而且找出了该调查方法本身的优缺点和研究材料存在的问题,为今后深入针对性研究奠定理论基础。     

基于机器视觉的黄瓜等级自动判别研究

通过机器视觉研究黄瓜的形态特性,建立黄瓜量化分级评判标准,并总结出提取黄瓜特征值的理论算法。用Matalb软件实时采集读取CCD摄像机视频图像,再利用Matlab图像处理功能对采集到的图像进行图像滤波、图像分割处理,提取基于数学理论的表征黄瓜等级的特征值,建立人工神经网络的等级判别模型,训练神经网络,并进行泛化检测。结果表明,该等级判别模型的精度高达91.7%,具有一定的市场价值。     

一种基于视觉特性的小波包图像编码压缩方法

针对图像能量分布特点及人眼对图像特殊区域敏感程度的不同,提出利用小波包对图像的低频子带和高频子带都进行多分辨率分解,并充分利用人眼的视觉特性和不同子带间小波包系数的相关性对系数进行编码。实验结果表明在保证优先编码视觉上最重要系数的同时,能够进一步提高图像复原质量。     

基于特征点的航测影像匹配算法研究

在影像匹配算法中,快速有效的匹配算法是航空摄影测量的关键.基于特征点提取的影像匹配算法具有精度高、适用性广的特点,已经逐渐成为影像匹配研究的主流.该研究分别在测试影像及航空影像中对FAST、Harris、SURF3种快速的经典特征点匹配算法进行分析比较,探讨各自的优缺点,为不同应用情况中特征点匹配方法的选取提供借鉴.     

基于小波变换的遥感影像纹理信息提取

小波变换作为一种时间-频率分析方法,具有变焦性、对称性、正则性等特点,而纹理反映的是遥感影像中DN值的空间排列规律,利用小波提取遥感影像中的纹理特征信息,具有独特的优势.特别是结合金字塔状结构的小波变换和树状结构的小波包变换,提取的纹理特征信息在地质上具有重要应用价值.该研究以漠河县西北部砂宝斯的遥感影像为例,结合影像特点及应用目的,运用小波变换方法,提取了具有方向性的遥感纹理信息.     

基于小波域分水岭变换的视频对象提取算法

提出了一种基于时、空分割融合的视频对象分割算法．时间分割采用变化检测，其关键的阈值选取通过直方图分析得到．空间分割采用小渡域的分水岭变换算法．时、空分割融合采用基于区域的双向投影策略．实验结果表明，本算法可比COST211AM参考分割取得更好的分割结果．