摘要:针对移动机器人在导航定位过程中,使用传统蒙特卡罗定位算法会产生粒子收敛较慢和定位精度不高,以及发生人为 绑架情况后重定位效率较低的问题,给出了一种改进的粒子滤波定位方法来提高移动机器人的导航定位效率。 首先,在蒙特卡 罗定位算法的基础上进行改进,融入自适应区域划分的方法,保证所划区域包含更多有效信息,减少粒子的收敛时间,完成机器 人初步粗定位。 然后,在粒子采样和重采样阶段,使用正态分布概率模型进行粒子权重更新,实现更加快速高效地全局精定位。 通过实验对比分析,所给方法与基于蒙特卡罗定位算法相比较,耗时缩短了 4 s,且本文的自适应蒙特卡罗定位方法,能够将定 位误差保持在 6 cm 左右,从而验证了所给方法的有效性和稳定性。

摘要:针对地图环境建模以及蚁群算法存在的问题,提出了一种移动机器人路径规划的多层优化方法。 首先对 U 型陷阱栅 格区域进行凸化处理,避免前期搜索混乱;设计新的状态转移规则,解决常规蚁群规划的路径过于紧贴障碍物的问题;改进距离 启发式函数,有效提高算法收敛速度;设计平滑启发函数,增加蚂蚁局部探索时直行的机率,提升初始路径平滑性;提出按路程 长度和平滑程度分配信息素的更新原则,利用优质蚂蚁进行全局信息素更新,进一步提高算法收敛速度;利用最大最小蚂蚁策 略,防止蚁群陷入局部最优;通过二次路径优化策略,去除多余冗余点,进一步提升路径平滑性。 仿真及实验结果表明,该方法 能为移动机器人规划出一条安全且综合性能较好的路径,为路径规划的求解提供了一种切实可行的方法。

摘要:针对机器人力/ 位控制应用的安全问题,提出一种基于动力学模型的快速实用机器人碰撞检测算法。 首先,设计机器人 力/ 位安全控制方案,建立基于动力学的碰撞检测数学模型;然后,基于静态 LuGre 摩擦模型辨识和补偿机器人关节摩擦力,设 计简化的机器人力/ 位控制碰撞检测模型;最后,以轻型工业机械臂为实验平台,让机器人执行力/ 位控制与人类发生碰撞以验 证算法的有效性。 实验结果表明,提出方法可检测机器人各连杆发生 4 N·m 以上的异常碰撞,能够有效地实现机器人力/ 位安 全控制,具有一定的工程参考价值。

摘要:从维持微电网安全稳定运行,延长蓄电池使用寿命的角度出发,提出一种改进型混合储能控制策略,通过将待平抑功率 分解为高、中、低频段 3 种分量,引入储能系统 SOC 的反馈来设计混合储能功率分配策略,减少蓄电池充放电次数,延长其使用 寿命,同时防止储能系统出现过充/ 过放现象,使混合储能稳定安全响应电网能量调度。 实际算例证明,与传统控制策略相比, 在相同工况下改进型控制策略使蓄电池充放电次数降低了 58. 3%,并且能够有效解决由于储能设备的过充/ 过放而导致系统不 能正常稳定运行的问题。

摘要:基于 GNSS / INS 的导航状态估计受状态可观测度影响较大,为提高陆地载体航向角的估计精度,提出了一种改进鲁棒 容积卡尔曼滤波(RCKF)方法。 首先采用免重采样采样点更新框架实现容积点更新与高斯矩信息的解耦,提高采样点实例化 信息在迭代滤波中的传播效率。 其次基于状态可观测度分析,将高斯过程(GP)引入到系统模型矩估计积分不确定性的标定 中,改善移动载体直线行驶条件下航向的估计精度。 仿真实验表明,所提 GP-RCKF 算法能在状态可观测度较弱时显著改善航 向角估计精度,航向角误差较 RCKF 改善 28. 9%。

摘要:手势识别是人机交互的重要手段。 为了精确识别手势并摒除光照等环境干扰,同时减除由于手部高维运动造成的关键 点剧烈抖动的问题,提出一种基于基于蒙版区域的卷积神经网络(Mask Region-based convolutional neural network,Mask R-CNN) 与多项式平滑算法(Savitzky-Golay,SG)的手势关键点提取方法。 该方法首先对输入的红绿蓝(RGB)三通道图像进行特征提取 与区域分割,获得手部的实例分割与掩码。 然后利用 ROIAling 及功能性网络进行目标匹配,标记出 22 个关键点(21 个骨骼点+ 1 个背景点)。 将标记后结果送入 SG 滤波器进行数据平滑,并进行骨骼点的重新标定。 从而得到稳定的手势提取特征。 对模 型进行对比实验,结果表明,该方法能够最大程度摒除环境干扰,并精准提取关键点。 与传统基于轮廓分割的手势关键点提取 相比,模型的鲁棒性大大提高,识别精度达到 93. 48%。

摘要:基于分子筛床变压吸附原理的机载氧气浓缩器是飞机生命保障系统的核心部件,可以为飞行员在飞行过程中提供氧 气。 对机载氧气浓缩器进行退化分析,可以实现故障预警,对机载氧气浓缩器的视情维修和构建飞机健康管理系统具有重要意 义。 机载氧气浓缩器的退化过程可以分为平稳阶段和加速退化两个阶段,但是由于退化模式变化点的不确定性,导致了退化模 式转变的不确定性,因此正确识别退化模式转折点十分重要。 氧分压值是反映机载氧气浓缩器制氧能力的一个重要参数,利用 数据驱动的方法,针对模式转换的模糊性,首先提取数据的香农熵,然后通过转换卡尔曼(SKF)滤波器对实时数据样本进行处 理,根据稳态退化和加速退化两个滤波器之间的后验概率来识别当前的退化模式,识别结果与实际情况相符,最后与小波分解 和 K-means 算法进行对比,证明了基于信息熵的转换卡尔曼滤波器(Entropy-SKF)算法的有效性。

摘要:为了解决输入受限下非完整轮式移动机器人的跟踪控制问题,考虑迭代学习控制方法,设计了一种迭代学习控制律,这 里所设计的迭代学习控制律结合了系统的跟踪误差和约束下的上一代控制律。 通过应用范数分析理论,对跟踪误差的收敛性 进行了理论分析,验证了设计的控制律的有效性。 最后,给出了一个仿真实例以证明理论分析结果的正确性,仿真结果表明,在 设计的迭代学习控制律作用下,具有输入受限的非完整轮式移动机器人能够获得很好的跟踪控制性能,跟踪误差最终收敛于零 的很小邻域内。

摘要:为了优化传统滑模观测器( sliding mode observer, SMO)的高频抖振、响应时间长、估算误差大等问题,提出一种改进 SMO。 将传统 SMO 中的符号函数替换为新型分段指数函数来减少系统的高频抖振,舍弃误差较大的反正切算法,使用锁相环 估算出 IPMSM 的转速和转子位置信息。 使用 Lyapunov 稳定判据证明了改进 SMO 的稳定性,并通过 MATLAB/ Simulink 搭建了 基于内置式永磁同步电机的改进 SMO 无传感器控制策略模型,并进行仿真分析。 仿真结果表明相比于传统 SMO,改进 SMO 的转子位置估计误差从 0. 05 优化到 0. 025 rad,系统转速估计响应时间减少 50%,转速估计误差减少 85%。 证明了改进 SMO 有更高的动态性能和估计精度。

摘要:针对加装二自由度绳驱动机械臂的旋翼飞行机器人在悬停条件下的抗干扰控制,提出了一种自适应终端滑模控制策 略。 将系统分成四旋翼飞行器和机械臂两个子系统,分别采用拉格朗日法与牛顿-欧拉法获得各自的动力学模型。 在 Lyapunov 稳定性框架下设计了旋翼飞行器人的抗干扰轨迹跟踪控制器,并引入自适应策略来估计扰动上界。 通过 3 个仿真算例验证了 所设计控制器的有效性,结果表明,与其他控制器相比,本控制器具有较高的跟踪精度、较强的鲁棒性以及较好的抗干扰能力; 机械臂质量的变化主要影响 x 通道和 y 通道的控制性能;本控制器基本能满足旋翼飞行机器人悬停作业的工作需求,具有一定 的工程参考意义。

摘要:针对实际生产中轴承滚子原始故障数据量少,数据集不平衡的问题,提出一种数据增强策略对原始的数据集进行扩充, 并结合 U-Net 框架和轻量级深度学习模型构建了一个端到端的轴承滚子语义分割模型方法。 通过结合 U-Net 框架和轻量级深 度学习模型 MobileNetV1、DenseNet121 构建了端到端的轴承滚子语义分割模型 LS-MobileNetV1、LS-DenseNet121,将所提模型基 于迁移学习策略进行了训练,与其他模型进行对比实验分析。 结果表明,与现有方法相比,本文方法在具有更少参数量的情况 下实现了更高的分割精度与更具鲁棒性的检测效果,验证了所提方法的有效性。

摘要:海底电缆的运行状况直接影响海洋工程的安全可靠运行,及时有效地掌握其健康状态具有重要意义。 海缆自身结构和 运行环境复杂,健康状态难以准确掌握。 为此,提出了一种融合在线监测数据的海底电缆综合健康状态评估方法。 首先,以电 缆状态评价技术导则为指导,融合海缆在线监测动态数据和巡检、试验等静态数据,构造适用于海缆综合健康状态评估的指标 体系。 其次,基于海缆在线监测状态量的特征,结合电缆导则评价标准,形成了一套合理、有据的评估准则。 然后,在上述基础 上建立多状态量融合的评估模型,分层对海缆部件和整体进行评估,得到海缆健康状态,并根据模糊理论量化状态,得到海缆综 合健康状态评估结果。 最后通过对某海上油气工程的海缆进行实例分析,验证了该方法的可行性和有效性。

摘要:针对水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)智能感知系统对图像处理过程的准确性和实时性要求,研究了一种根 据无人艇上机载视觉传感器对水上目标进行识别与定位的算法。 首先根据开源数据集与实验数据采集图像,对实验数据抽帧、 去重、标注、统计,创建了水上目标识别数据库 YZ10K;其次实践了主流的基于深度学习的目标检测方法,包括 Faster R-CNN、 SSD、YOLOv3 等;最后针对水上目标特点,提出了一种基于改进 YOLOv3 的增强型轻量级水上目标检测网络 WT-YOLO(water target-you only look once)。 无人船实验验证表明,WT-YOLO 算法取得了准确且快速的目标识别效果,平均精度为 79. 30%,处理 速度为 30. 01 fps。

摘要:针对码垛机械臂的轨迹跟踪控制,提出了一种基于数据驱动的非线性终端滑模控制方法。 首先,利用牛顿-欧拉法推导 出码垛机械臂的动力学模型,进而将模型等效成离散形式;接着,设计非线性终端滑模面来加快关节角的收敛速度,引入等效趋 近律来抑制系统的抖振效应;同时,在萤火虫寻优算法的帮助下解决控制器参数整定问题,以便获得最优的控制性能;最后,通 过仿真和试验对所提控制方法的有效性进行了验证。 结果表明,该控制方法比积分滑模控制控制具有更高的跟踪精度,能保证 码垛机械臂较好地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值。

摘要:CT 血管造影(computed tomography angiography,CTA)作为一种无创、检测精确较高的辅助诊断方法,尚急需能有效消除 冠脉目标附近干扰噪声并寻求可全自动快速准确追踪目标的新算法以大幅减轻医生阅片压力、辅助其进行可靠诊断与治疗。 提出了一种特征融合的误差最小平方和(minimum output sum of squared error,MOSSE)冠脉目标追踪新算法,通过提取冠脉血管 多个特征,将其融合加入现有的 MOSSE 追踪方法,实现全自动准确快速追踪冠脉目标。 使用河北大学附属医院 9 位患者(5 男 4 女,均龄 65 岁,其中 6 位有冠心病史)的 CTA 数据进行了算法验证,并与文献已报道基于中心线提取和基于区域生长的现有 冠脉目标提取算法进行了处理结果对比分析。 结果表明,新算法处理追踪一例患者切片数据仅需耗时 0. 02 s,多个病例的平均 准确度达 94. 30%,性能优于上述现有冠脉目标提取算法,能实现全自动准确高效追踪到形态变化剧烈的冠脉目标,可为冠心病 的临床诊治起到更为高效的辅助作用。

摘要:针对开关磁阻电机调速系统功率器件故障的在线诊断问题,以不对称半桥功率变换器为研究对象,提出一种基于直流 分量、谱比特征值和转速脉动特征值的功率管故障在线诊断方法。 根据功率变换器发生开路故障后相电流频谱中直流分量趋 于零、发生短路故障后直流分量急剧增大的特点,在利用相对谱比系数判断短路故障的基础上对其计算方法进行改进,提出了 谱比特征值的概念,并将直流分量的幅值与谱比特征值用于检测故障类型,避免了大量运算对在线检测的不利影响。 另外,根 据同一相中位置管和斩波管发生短路故障后电机转速脉动大小不同的特点,提出将故障前后转速脉动系数的比值作为转速脉 动特征值,并根据转速脉动特征值的变化定位故障功率管。 所提出的方法可以快速检测故障类型、故障相并定位故障功率管, 解决了目前开关磁阻电机功率变换器故障在线检测方法存在的响应时间长、运算量大、不能定位故障功率管等缺点。 最后通过 实验,验证了该方法的可行性和有效性。

摘要:数字化谱仪的实际应用中探测器输出的脉冲信号可以近似看作双指数脉冲,由于探测器存在电荷收集时间等原因造成 采集的脉冲幅度存在弹道亏损,不利于后续准确提取幅度,影响了探测系统的能量分辨率。 在 MATLAB 中对理想双指数脉冲 信号的梯形成形进行了仿真并在 Simulink 平台上建立模型使用理想双指数脉冲序列测试可行性;使用 HDLCoder 将 Simulink 逻 辑模型转换成 VerilogHDL 代码并在 ModelSim 上进行测试。 搭建硬件平台测试代码并将硬件平台应用到实测数据的处理中,通 过串口分别发送单峰多峰脉冲测试,使用嵌入式逻辑分析仪捕捉成形数据同时通过串口输出成形后的数据观察,结果显示双指 数脉冲信号梯形成形算法在 FPGA 中得到了较好的实现,恢复误差在 0. 2%以内。 实现的硬件平台对存在弹道亏损的脉冲有较 好的成形效果并具有一定的噪声滤除能力,可以作为数字多道脉冲幅度分析器设计开发的参考。

摘要:电子元件 LED 缺陷当前主要检测方法是通过效率低下的人工目检,而传统机器视觉检测速度慢,且识别精度通常难以 满足实际应用要求。 为了克服这些缺点,提出了一种改进的 Faster R-CNN 网络为框架的电子元件气泡缺陷检测方法。 为了提 高网络的鲁棒性和泛化能力,对数据集以添加噪声、改变亮度的方式进行扩充。 以 Resnet50 和 FPN 网络作为主干网络提取图 像特征,并根据其特征金字塔不同特征预测层的特性调整 anchor 的尺度,构建网络进行训练。 最后在数据集上通过对试验结果 定量分析表明,该方法对 LED 元件气泡缺陷的总体准确率达到了 95. 6%,召回率提高 20. 8%,单幅图片检测时间约为 100 ms, 满足生产中自动化检测的要求。

摘要:涡流脉冲热像技术作为一种新型的无损检测技术,兼具有感应加热非接触、高效和红外热像快速直观等优点,已应用于 不同领域关键部件的缺陷检测与评估。 针对钢轨踏面存在的滚动接触疲劳裂纹,利用涡流脉冲热像开展裂纹表面长度量化研 究分析。 针对滚动接触疲劳裂纹形貌分布复杂这一特点,设计了一套结合裂纹响应提取和裂纹识别的流程。 并通过线性拟合 参数对比分析了在裂纹响应提取中使用的不同方法的性能。 试验结果表明,采用加热前期的热像数据进行主成分分析得到的 热模对裂纹长度量化效果最好,具有最高的拟合优度 92. 8%,灵敏度 5. 91,和最小的残差 2-范数 2. 24。

摘要:针对高原山区丰富植被和山地丘陵给通信用户带来严重的路径损耗,增加通信系统能耗问题,提出一种基于能量效率 (energy efficiency,EE)的优化算法。 首先, 利用多峰绕射模型模拟高原山区电波传输损耗,在保证通信用户服务质量(quality of server,QoS)的前提下,最大化系统中端到端(D2D)用户设备的总能量效率,将优化问题分解为功率控制和信道选择两个子问题 进行求解;其次,利用拉格朗日对偶和 Dinkbach 算法联合解决功率控制;最后,利用 Gale-Shapley 匹配算法实现信道匹配。 仿真 结果表明,与现有算法相比,本文算法能够有效约束同频干扰,增加系统内信道资源利用率,提高系统的能量效率,降低系统能 耗,提高系统性能。

摘要:由于支持向量机(support vector machine, SVM)优化算法存在易陷入局部最优解、控制参数较多的问题,提出一种基于 单形进化(surface-simplex swarm evolution, SSSE)算法优化的 SVM 并对运动想象(motor imagery, MI)脑电信号的分类进行了研 究。 提取 MI 脑电信号模糊熵和 AR (auto regressive)模型参数作为输入特征,然后将 SSSE 应用在 SVM 的参数寻优中,实现对 MI 脑电信号的分类。 测试实验中,对 2003 国际 BCI 竞赛 Data set Ⅲ和 2008 国际 BCI 竞赛 Data sets 2b 进行左右手分类,结果表 明,所提方法的平均分类正确率和 Kappa 值分别为 82. 47%和 0. 88,单形进化算法减少了控制参数且有效避免粒子陷入局部最 优,验证了该方法在 MI 脑电信号分类的有效性。

摘要:随着动态力测试量程的不断增加以及对测试精度要求的提高,压电测试技术的关键性作用日益凸显,并被广泛应用于 重载设备以及航空航天的矢量力测量中。 针对压电三向测力单元装配及施加预紧力过程中出现的上下压块偏转、不同轴等问 题,基于力的分载原理对误差进行了量化,建立了测力单元的自预紧误差理论模型,并设计了新型的装配夹具,进行了两种夹具 装配下的测力单元角度偏转测试实验以及静态标定实验。 实验结果表明,使用新夹具装配的测力单元测试精度明显得到很大 提高,相间干扰最大值由 6. 06%减少为 2. 97%,为后续测力单元的精度提升途径以及相应的结构研制提供了理论支撑。

摘要:金属构件在加工制造和服役期间常出现腐蚀、裂纹等结构型损伤,影响结构完整性,威胁设备安全运行。 因此,对金属 构件实施高效无损定量检测非常重要。 基于传统涡流检测探头结构,提出一种漏斗形磁芯探头新构型,可在脉冲调制涡流检测 中有效提高对表面和背面缺陷的检测灵敏度。 针对所提探头,通过建立其解析模型并推导检测信号解析表达式,系统探究该探 头的检测性能。 仿真研究表明,所提漏斗形磁芯探头在金属构件表面和背面减薄缺陷检测中具有更高灵敏度,并开展系列实验 研究。 实验研究在验证仿真结论的同时,进一步证实所提漏斗形磁芯探头在提升金属构件表面与背面局部腐蚀缺陷检测灵敏 度方面的有效性。

摘要:针对当前超声水表中相关法时间分辨率只能达到采样周期的问题,提出了一种基于相关法的低采样率超声水表时延估 计方法。 首先,研究了超声水表中所能达到的最大时间延迟;其次,讨论了相关法在超声水表当中的具体应用及插值算法对于 提高流量测量精度的作用;最后,利用 MATLAB 软件对算法进行仿真评估了实际噪声条件下算法能达到的时延估计精度并搭 建流量计量系统证明算法的有效性。 仿真结果表明,在超声换能器频率为 1 MHz、采样频率为 4 MHz 的情况下,时延估计的平 均绝对误差在百皮秒内。 表明该算法能在较低的采样频率下实现高精度的时延估计,在时延估计精度上比传统相关法更具有 优越性。

摘要:为了解决使用磁共振图像进行脑炎和胶质瘤的临床诊断时会出现误诊的问题,提出了一种卷积层特征迁移结合主动样 本标注的分类方法。 该方法首先采用卷积层特征参数迁移,利用磁共振成像(MRI)数据进行模型的微调,并验证了不同 MRI 模态特征的区分能力;其次针对样本标注困难问题,设计基于熵不确定性的样本主动标注算法,提取样本的不确定性信息,进一 步提高模型的收敛速度以及泛化能力。 在由重庆医科大学附属第一医院放射科纳入的 175 个病例(脑炎 118 例,胶质瘤 57 例) 上进行实验,在交叉验证下分类准确率达到 95. 08%, 曲线下面积达到 0. 98,模型的分类精度显著优于现阶段主要依靠医生经 验的方法,准确率和曲线下面积分别提高 17. 51%和 0. 15;同时仅需要标注 30%的数据样本,模型便能达到最优性能,减少大量 数据标注工作,能够为初期诊断提供有意义的指导。

摘要:相位域模数转换器(Ph-ADC)利用正交 IQ 通道来提取相位信息,但 IQ 通道偏移误差会导致系统误码率(BER)升高。 针对以上问题提出一种基于帧采样的同相正交(I/ Q)偏移误差提取方法,并采用梯形积分法进行补偿。 相关传统方法,该方法 可以节省因内存访问,数据延迟以及系统对每个样本中断响应而浪费的时间。 通过建立 π/ 4 DQPSK 解调, 6-bit Ph-ADC,Eb / N0 为 12 dB 的数字调制系统来验证所提出相位域 ADC 偏移误差检测及补偿技术,仿真结果表明,当输入信号频率为 450 kHz, I/ Q 偏移误差为 10%时,系统的信号噪声畸变比(SNDR)由 7. 02 提高到 37. 22 dB,系统的无杂散动态范围( SFDR)由 17. 37 提 高到 38. 74 dB,ENOB 由 1. 03 提升为 5. 89,校准后该方法可以使系统 BER 降低到 10 -5 数量级,使误差矢量幅度(EVM)小于 15 dB。

摘要:杆塔的倾倒会对整个电网产生严重的破坏并威胁周围居民的生命安全,电力巡检无人机利用计算机视觉对杆塔进行巡 检既节省了人力资源又显著地提高了电网的巡检效率。 为了国网巡检人员在杆塔倾倒前及时得到预警,对电力巡检无人机中 的基于计算机视觉的杆塔倾斜检测算法进行了研究,设计了一种基于 YOLOv3 的深度神经网络结合 LSD 线段提取方法对杆塔 的倾斜进行检测。 利用在山西电网无人机实际巡检的杆塔图片制作杆塔的 VOC2007 数据集并利用 YOLOv3 神经网络对杆塔 进行目标检测,并将检测后得到的 Bounding box 根据网络训练后的 mIOU 参数进行微调后作为 LSD 检测的 ROI。 接着,该方法 在 ROI 中将检测的线段进行过滤和融合,根据杆塔特点进行杆塔的二次识别。 最后利用得到的杆塔外边线做出该方向上的杆 塔中线并计算杆塔在该方向的倾斜度。 该文中实验利用山西国网电力公司提供的数据进行验证,结果表明,杆塔的倾斜检测效 果在各种拍摄高度和背景干扰下都较为精确,杆塔目标的正确识别率达到 97%,倾斜度检测平均误差小于 0. 85°。

摘要:通过建立无人机自组网可以有效满足无人机集群作战的组网通信需求,但相较于传统移动自组网,无人机自组网具有 节点移动速度更快,网络拓扑高度动态变化的显著特征。 针对链路频繁断开带来网络性能下降严重的问题,提出了一种基于负 载感知和伪流言机制的高稳定性路由协议。 网络拥塞和节点移动性是影响路径稳定性的两个主要因素。 针对网络拥塞问题, 提出了基于节点负载预测的伪流言受限洪泛机制,在发起路由请求过程中,通过动态调整节点转发概率,均衡了网络负载的同 时降低了控制开销。 针对无人机节点的高移动性特征,基于接收到分组信号功率强度,提出了链路稳定性的联合度量指标。 仿 真结果表明,与 AODV 协议及其他改进型协议相比,该协议有效减少了网络的控制开销,提高了分组投递率,降低了平均端到端 时延,显著改善网络性能,增强了数据传输的实时性和可靠性。

摘要:CFRP / Al 蜂窝结构在制备和长期服役过程中易产生脱粘、分层、积水等缺陷,因此采用红外热波无损检测技术对其状 态进行检测尤为重要。 在采集 CFRP / Al 蜂窝结构缺陷红外热图像序列的过程中,存在着较大的背景噪声,容易产生对缺陷的 检测效率低、对比度差等问题。 为了提高缺陷检测效果,采用主成分分析算法对去除背景后的红外图像序列进行缺陷特征信息 降维处理,有效滤除红外图像序列中的不均匀背景噪声。 结合多结构形态学和脉冲耦合神经网络(PCNN)混合算法对缺陷区 域进行图像增强和图像分割来提取缺陷区域。 实验结果表明,采用上述方法,能够进一步地滤除红外图像的不均匀背景噪声, 改善缺陷区域提取效果,有效提高缺陷检出率。

摘要:为了解决凸性全变分正则化模型会使重构结果出现非闭合轮廓和非齐整边缘等缺点,设计了混合非凸性全变分耦合重 叠组稀疏的图像去模糊算法。 重叠组稀疏正则化项很好地考虑了相邻元素之间相互交叉的关系,非凸性二阶 l p范数正则化项 较好保持了图像的边缘形状信息,同时将这两个正则约束项融入到全变分函数中,可以准确地恢复边缘结构特征以及消除平滑 区的阶梯效应和振铃效应。 最后,为实现非凸性高阶模型的优化求解,提出了变量分裂法,将该模型分离成 4 个子问题,然后借 助重加权 l 1 交替方向法来完成图像去模糊的计算。 测试数据显示,相比当前图像复原技术,所提算法具备更为理想的去模糊效 果,复原图像表现出更高的峰值信噪比和结构相似度,可以更有效地恢复出边缘形状信息和纹理细节。