简介：提出了一种新的基于霍夫变换和相位相关的电子稳像算法。首先根据1D相位相关技术，通过搜索角度脊来得到旋转参数；将待处理图像去旋转后，再采用2D相位相关来得到平移参数；在建立参数运动模型的基础上，通过自适应均值滤波确定各帧修正矢量。提出的方法可以充分利用FFT的高效运算，实验结果表明采用本方法能准确有效地处理具有旋转和平移的电子稳像问题。

简介：

简介：遗传算法是一种模拟生命进化机制的搜索和优化方法,其全局优化和隐含并行性的特点使得遗传算法能适应求解大规模的复杂优化问题。本文从遗传算法的基本原理着手,阐述了遗传算法在汽车动力性、经济性优化中的应用。

简介：针对舰船目标和海杂波轮廓结构的不同，提出了基于边缘链码高阶分形特征的舰船目标检测算法，算法利用相对链码对5类舰船目标轮廓进行编码，分别计算分形维和缝隙，得到了舰船目标的4个分形特征的范围。实验结果表明边缘链码的4个分形特征能有效区分舰船目标和海杂波。

简介：报道了一种基于空气孔型光子晶体自准直环形谐振腔1×4光分束器。其结构由4个改变空气孔半径的分光镜组成。首先运用多光束干涉原理分析光分束器各个端口的透射谱,通过分光镜的合适组合,自准直光就可以按照设定的比例从各出口出射。再利用编写的二维时域有限差分程序进行数值模拟计算,其结果和理论值很好地吻合。该结构具有尺寸小、自由光谱范围大、硅基等优点,有望应用于未来的高密度集成光路中。

简介：红外焦平面阵列是当今红外成像技术发展的主要方向，随着器件工艺的进步，红外焦平面阵列探测器有了长足的发展，然而红外图像普遍具有信噪比低的缺点，这大大限制了红外焦平面的应用。与固定图案噪声（FPN）相比，随机噪声的最大特点是每帧均不同，因此去除该类型噪声的算法必须在一帧之内完成。提出了一种新型的单帧去除此类条纹噪声的算法并加以硬件实现，在单帧内设置适合的校正参数和阈值，达到在单帧图像内有效去除条纹噪声的目的。通过算法处理前后的图像对比以及客观的MSE、PSNR测试数据对比，证明了该算法能够有效地改善焦平面器件成像质量。

简介：提出了基于K-means聚类和SPIHT编码的红外图像压缩算法。通过采用小波域系数的SPIHT编码压缩，克服了JPEG标准压缩算法在低比特率下严重的方块效应；通过K-means聚类算法，克服了嵌入式零树编码算法（EZW）没有充分考虑到图像小波系数同一子带中相邻元素之间相关性的缺陷。实验结果表明，此算法对红外图像具有很好的边缘和纹理保持性能。

简介：采用琼斯算法并结合Poincare球的图示研究了单色椭圆偏振光经理想平面镜正反射的特性，然后将获得的结论推广到圆偏振光及线偏振光经平面镜正反射的情形，再用偏振态几何参量表示法对结论加以验证，并提出便于记住结论的镜像法，以期对椭圆偏振光正反射问题的琼斯算法及获得结果的物理含义给出比较直观的诠释。同时指出采用琼斯算法求解偏振光学问题时需采用的特殊数学处理方法及产生这一现象的原因。

简介：研究了一般网络拓扑图中的连通误报容错支配集的构造算法.首先给出了误报容错支配集的一个精确算法,但是算法的复杂度达到了指数级别.随后又提出了误报容错支配集的一个多项式时间的启发式算法,最后证明了算法的正确性并通过仿真实验验证了算法的有效性.

简介：针对红外与可见光图像融合，提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则，对高频子带系数采用混合的融合方法，即对于低层，采用基于区域方差选大的融合方法，对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明，该融合算法可以获得更多的细节信息，能获得较理想的融合图像。

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：以新欧洲驾驶循环（NewEuropeanDrivingCycle，NEDC）工况下整车能耗和首次提出的换挡点加速度差值和作为目标函数，选定换挡点车速及换挡延迟量为优化变量，建立兼顾经济性和动力性的综合换挡规律优化模型。在NEDC循环工况下，利用带精英策略的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）对综合换挡规律的换挡点进行优化，利用Matlab／Simulink仿真平台对三种换挡规律进行仿真对比分析。结果表明，综合换挡规律既能满足整车的动力性，又能获得优异的经济性，从而验证了该优化方法的可行性。

简介：在并行移民操作的基础上，根据多层膜系迭代群体中各膜系的适应值信息，对每个膜系采取恰当的、自动适应搜索进程的交叉率和变异率。这样既保护了优良薄膜的设计方案，又能够在适应值整体水平不断提高的设计组群中，持续地产生更优良的薄膜设计结构。对增透膜的设计结果表明，采用提出的自适应遗传算法减小了早熟，提高了算法快速搜索合格膜系结构的能力。

简介：为了改善自动对焦过程中爬山法的搜索性能和对图像清晰度进行更合理的评价,提出基于动态搜索步长的自动对焦算法和一种自适应图像窗口动态选择的图像清晰度评价方法。在用红外变焦镜头采集的多个变焦视频中提取图像,建立仿真模型比较了该方法和几种经典的对焦算法的性能差别,实验结果表明:提出的对焦窗口搜索方法在视场中具有多个目标时,能进行更合理的评价;在进行对焦搜索过程中,本方法在过冲次数、最大过冲步数、行程步数和离焦程度这四个指标上具有明显优势,有效地减少了搜索过程中反复来回越过对焦位置产生的'拉风箱'现象,节约了搜索时间。

简介：海天线的检测和提取是舰船红外图像处理中的一个重要内容，在综合分析比较基于边缘检测、图像分割以及小波变换多尺度分析等多种海天线检测算法优缺点的基础上，提出一种基于形态学处理和最小二乘法的算法，仿真分析表明此算法能适应含有各种干扰的海面背景环境，鲁棒性好，并且提取精度高，能精确定位海天线。

简介：通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。

简介：为了克服图像模式识别中的噪声干扰,提出了一种具有感知功能的蚁群算法获得最终检测的边缘信息。改降低了迭代的游走以及初始随机分布里面一些没有意义的运算,使系统运算更加快捷,极大的提高了运算的效率。同时使用感知区域对蚂蚁的游走方向进行了引导和限制,降低了蚂蚁陷入局部而无法走出的可能性。通过对比两种算法进行仿真实验时的运行速度可以发现传统蚁群算法的速度比SACO慢很多。

简介：摘要：网络时代，在线学习资源日益丰富。面对大量的信息，如何准确地向学习者推荐他们感兴趣的内容，以避免陷入数字泥潭是个性化推荐领域需要研究的问题。本文分析了二图信息扩散推荐算法，并结合网络资源的标签属性，探讨了基于标签的三图学习资源个性化推荐算法的改进。该算法在保留有效性和简洁性的前提下，利用标签属性扩大了推荐资源的广度，对缓解网络稀缺引起的推荐信息不完整具有一定的参考意义。

简介：交叉路口信号过渡阶段黄灯配时合理性问题越来越为人们所关注。本文对黄灯配时应遵循何种逻辑和算法，才能在不违反惯性定律的同时，更好地体现《中华人民共和国道路交通安全法》赋予黄灯在交通信号控制中的功能进行分析和阐述.

简介：摘 要：近年来在“一带一路”背景下，国内外货运铁路线路增加，货运列车运营所需的电能也大幅上升。研究货运列车的节能优化控制问题对于降低能耗、促进可持续发展具有重要的现实意义。本文使用改进型差分进化算法，将列车运行线路划分为多个区段，每一区段对应一种操纵工况，考虑工况转换原则对种群个体初始化，种群个体经过变异，交叉后选择最优的操纵序列，并结合实际线路及SS3B货车进行了模拟仿真，并对结果进行分析。