基于MPI并行计算的CT滤波反投影图像重建算法研究

目的:将并行计算引入CT滤波反投影图像重建算法,通过提高计算机资源的利用率,最终在此基础上提高整个算法的计算效率。方法:在Intel Pentium 4 CPU的PC平台,建立基于MPI并行计算的滤波反投影图像重建算法,将Matlab、单核多核并行计算及通常串行多种模式的加速比和运行效率作为研究对比。结果:通过搭建的MPI并行计算模型,无论从加速比还是计算机执行效率以及图像的重建效果都得到了满意结果,加速比最高达到7,计算机执行率为90%。结论:实践证明,基于MPI并行计算的滤波反投影图像重建算法是解决图像重建速度和效率的有效方案,同样,也可以运用到图像处理的许多方面,值得借鉴。     

基于改进数学形态学滤波的农产品图像处理

提出了一种针对农产品图像的改进数学形态学滤波算法(improved mathematical morphology filtering algorithm,IMMFA)。该算法首先在充分结合数学形态学开启-闭合,闭合-开启滤波器特点的基础上,引入了图像加权融合机制,构建了一种新型基于加权融合的数学形态学滤波器。然后,针对噪声的随机特性,设计出3类不同尺度的"棱形"结构元素,以实现对噪声的多尺度梯次滤波。最后,引入噪声判别机制融入了图像灰度值因素,通过对图像中噪声强度进行判别,根据判别结果来自适应选择参与滤波的数学形态学结构元素尺寸并对滤波后图像采用自适应同态滤波进行对比度增强处理,一方面在有效滤除噪声的同时尽量保持图像边缘的连续性,另一方面避免图像被"过滤波",提高滤波后图像视觉效果。理论和试验分析结果表明,该算法的性能较优,这说明这一改进思路对于农产品图像的处理具有一定的效果。     

基于HP 滤波模型的海南瓜菜价格波动分析

运用2006年第1季度至2014年第3季度的海南瓜菜季度价格指数数据,分析了海南省瓜菜价格波动的主要特征;用X11季节调整模型剔除季节性因素对瓜菜价格波动的影响后,运用HP滤波模型分析瓜菜价格波动的规律性,并对短期波动的周期进行了划分。结果发现,海南瓜菜价格波动均属于低峰型波动,价格上涨能力有限。从价格波动深度来看,茄果类最大,平均深度为27.69,说明茄果类价格的下降能力较强。从扩张与收缩长度来看,叶菜类表现出收缩趋势,瓜类蔬菜价格的上涨势头正在减弱,茄果类价格扩张趋势明显,菜用豆价格指数保持平稳。总体来看,海南瓜菜价格具有稳步上涨的长期趋势,但短期波动剧烈,提出了稳定海南瓜菜价格的针对性措施。     

不同生育期气候变化对河南省冬小麦产量影响的量化分析

为探究冬小麦不同生育期气象因素变化趋势及其对小麦产量的影响,选取河南省17个农业气象观测站2009—2019年气象资料与产量资料,采用HP滤波法分离得到气象产量,并通过建立一元回归与多元回归模型,分别在时间和空间上对河南省冬小麦不同生长阶段的气候变化趋势及其对产量的贡献进行量化分析。结果表明,冬小麦各生育期表现为一致增温,光照与降水量均在分蘖期、返青期、灌浆期3个时期显著减少;温度、光照、降水量分别在分蘖期、返青期、抽穗期对冬小麦产量贡献率最大;豫北和豫东地区温度显著升高,而该区域在冬小麦播种—分蘖期间的光照和降水量分别呈现显著增加和显著减少的趋势,降水量在豫西和豫西南地区全生育期间表现为先减少后增加;温度、光照、降水量在抽穗—成熟阶段的河南省大部分地区、东南地区、越冬—拔节阶段的东北地区对冬小麦产量贡献最高。     

基于数学形态滤波与LMD的农用电机齿轮故障诊断

由于农用电机中的齿轮运行环境恶劣,早期故障的不易发现,鉴于故障振动信号的非平稳性、非线性,并存在于大量的噪声信号中,很难提取故障特征。该研究采用数学形态滤波与局域均值分解相结合的方法。通过多结构多尺度数学形态滤波器对齿轮故障振动信号进行背景噪声滤除和振动信号提取,结合局域均值分解对信号进行处理,进而提取能量特征参数,并作归一化处理,最后采用BP神经网络对齿轮的各种运行状态进行分类识别。通过分析齿轮的正常状态,磨损和断齿与基于LMD分解的诊断结果作比较,该方法的故障识别率高于基于LMD和神经网络。     

基于时空滤波Sentinel-1时序数据的田块尺度岭南作物分布提取

为解决岭南地区作物制图中光学影像时空覆盖缺失以及作物种植结构复杂导致不确定性高等问题,以满足对高精度作物制图日益迫切的应用需求。该研究提出了一种基于Sentinel-1的双极化时间序列和作物物候信息建立时空维度典型物候特征的作物分类方法,选择广州市南沙区为试验区,通过XGBoost机器学习算法,实现了田块尺度下的不同作物类型的准确识别及种植面积的精细提取。结果表明：1）相比像素时序特征分类结果,经过雷达时空滤波后的田块时序特征分类方法不仅能有效抑制合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像斑点噪声产生,而且总体分类精度和Kappa系数分别提高了12.5个百分点、0.19;2）与仅基于Sentinel-1(VV+VH)时空滤波后的全年时序特征分类方法相比,在分类过程中添加物候特征变量的方法表现出更高的精度,Kappa系数可达0.91,甘蔗和香蕉播种面积提取精度分别达到82.04%和71.01%。研究结果表明中高分辨率SAR影像（10 m×10 m）时间序列结合XGBoost算法和雷达数据时空滤波策略可实现区域作物准确识别及种植面积提取,同时,可从数据源与分类方法上为岭南地区农业遥感应用提供思路,对该地区农业灾害管理和灾后救助具有重要参考价值。     

基于太赫兹时域光谱技术的烟草组分识别

为了准确识别不同烟草配方组分,利用太赫兹时域光谱技术,针对烟草工业常用的叶丝、梗丝和再造烟叶丝3种烟草配方组分开展太赫兹光谱特性分析和分类识别方法研究。对0.35～1.50 THz范围内3种烟丝的吸收系数谱和折射率谱进行分析,通过低方差滤波结合主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）进行光谱特征提取和降维,分别建立针对吸收谱和折射谱的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类模型、最邻近分类（K-Nearest Neighbor,KNN）模型和袋装树（Bagged trees）分类模型。结果表明,基于吸收系数谱的分类模型准确率最高,低方差滤波结合PCA的特征提取算法能显著提高分类效果,其中KNN模型准确率达到98.3%。对频域光谱使用连续投影算法（Successive Projections Algorithm,SPA）特征提取并结合SVM模型,分类准确率也在90%左右。研究表明太赫兹时域光谱技术可应用于不同烟草组分的分类判别,为太赫兹技术在烟草物料无损检测的应用提供参考。     

基于LMS算法的自适应抗噪通话系统的研究

本文阐述了自适应滤波技术在抗噪通信中的应用及发展，给出了实现自适应信号分离信号提取和增强的LMS算法，并且基于LMS算法实现自适应信号分离器的Matlab仿真实验，对仿真结果相应分析，而后给出硬件实现框图。     

苹果采摘机器人夜间图像边缘保持的Retinex增强算法

为了提高采摘机器人的适用性和工作效率,保证成熟苹果果实的及时采摘,需要机器人具有夜间连续识别、采摘作业的能力。针对夜间苹果图像的特点,该文提出一种基于引导滤波的具有边缘保持特性的Retinex图像增强算法。利用颜色特征分量采用具有边缘保持功能的引导滤波来估计出照度分量;进而利用单尺度Retinex算法对图像进行对数变换获得仅包含物体本身特性的反射分量图像;分别对照度分量和反射分量图像增强后,再合成为新的夜间苹果的增强图像。文中选取30幅荧光灯辅助照明下采集到的夜间苹果图像进行试验的结果显示,该文增强算法处理后的30幅图像的平均灰度值,分别比原始图像、直方图均衡算法、同态滤波算法和双边滤波Retinex算法处理后的图像平均提高230.34%、251.16%、14.56%、7.75%,标准差平均提高36.90%、-23.95%、53.37%、28.00%,信息熵平均提高65.88%、99.68%、66.85%、17.53%,平均梯度提高161.70%、64.71%、139.89%、17.70%。且该文算法较双边滤波Retinex方法的运行时间平均减少74.56%。表明该文算法在夜间图像增强效果和运行时间效率上有明显的提高,为后续夜间图像的分割和目标识别提供了保障。     

山地果园链索运送装备运动传感系统设计

为获取山地果园链索运送装备工作过程中的牵引链索运动状态,采用混合滤波算法设计了一种基于图像实时采集技术的运动传感系统。利用两组高速工业相机对轴向运动的牵引链索进行捕捉,通过Cortex-A9控制板融合混合滤波算法与自适应阈值二值化对图像进行处理,实时识别牵引链索的空间位置变化。试验结果表明:所设计的运动传感系统可以快速准确获取链索运行状态,图像采集与处理的运算速度能够满足链索实时控制的要求。本研究为链索类运送装备的运动采集与数据处理提供了参考。