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为改善辐射图像质量，提出了一种基于Kalman滤波的降噪算法。该方法分析了辐射图像背景噪声的特征，在合理假设其为一阶Gaussian有色噪声的基础上改写了图像的观测方程；同时，采取NSHP（non-symmetrichalfplane）模型来构造图像的过程方程。然后使用Kalman滤波算法对图像进行滤波。实验结果表明，该方法有效减弱了辐射图像中混有的噪声，和传统滤波方法相比，更好地保持了图像的细节信息，体现了自适应的优点。这表明了Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的潜力。

为解决传统均值比(ratio of average,ROA)算子检测 SAR(synthetic aperture radar,SAR)图像边缘时出现的受噪声影响大和边缘定位精度低等问题,结合平稳小波变换的优点,提出一种平稳小波去噪和改进 ROA算法的SAR图像边缘检测方法。首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。然后,通过把传统 ROA 算子的4 个检测方向增加为 8 个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进 ROA 算法。实验结果表明,该方法的去噪性能和边缘检测效

为了用计算机模拟电化学方法制备多孔硅的过程,墓于Monee Carlo和扩散限制模型(DI.A)建立一种新模型,引入耗尽区范围、腐抽半径和腐几率等参数,用Matlab来实现。模拟得到了电流密度,F酸浓度、腐性时间以及硅片掺杂浓度等实验条件对多孔硅孔隙率的影响趋势,与实验结果一致,模拟出的孔隙率值也与实验值接近。因此所建立的模型可以用来模拟电化学法制备多孔硅的过程。

针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题，提出了YCrCg颜色模型，选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理，采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割，并根据图像中作物行的特点，提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点，通过移动上下端点位置产生不同斜率直线，选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。实验表明，不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行，处理一幅640 pixel×480 pixel图片耗时约为16.5 ms，直线扫描算法能快速准确的检测出导航线，与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。

垃圾邮件已成为互联网上巨大的危害之一，引起了社会的广泛关注和研究人员的深入研究，企业消耗在垃圾邮件上的成本逐日攀升。本文首先介绍了垃圾邮件发送手段，然后综述了目前反垃圾邮件常用的五种技术，它们分别是：基于规则的垃圾邮件过滤，基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤，基于支持向量机的垃圾邮件过滤，基于决策树的垃圾邮件过滤，基于数据挖掘的垃圾邮件过滤。分析各项技术的优劣。

针对影响射频窄带信号时延估计精度的3个主要因素:中频偏差、信号带宽及信噪比,提出了一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法。其采用平方倍频法分别估计两路信号的中频,通过频差补偿消除中频偏差对时延估计精度的影响;利用线性调频Z变换(CZT)在有限带宽内增加时延估计的有效点数;并针对相位法自身的特点利用Kalman滤波器优秀的抗噪声特性提高时延估计的精度。理论分析和实验仿真均验证了该方法的有效性。

眼镜是人脸图像中最常见的遮挡物，它对识别率的影响很大。为了提高戴眼镜人脸图像的识别率，提出了一个从正面人脸图像中提取并摘除眼镜的方法。通过一个自适应二值化的方法，检测了正面人脸图像中眼镜遮挡的部分。经过迭代的误差补偿方法，合成了对应输入图像的不戴眼镜的正面人脸图像。实验结果表明：该方法能有效地合成无眼镜的正面人脸图像。原始戴眼镜人脸图像的识别率是50.1%，合成的无眼镜正面人脸图像的识别率是99.4%。

针对传统有张力或位置传感器的恒张力控制系统存在机械复杂、动态性能差、因配套机械引起的张力波动大等缺点,研制了一种无传感器的恒张力控制系统。建立卷径模型、张力观测模型和张力调节模型,采用数字信号处理器作为核心控制器,通过电流型矢量变频器与收卷电机构成高精度位置闭环控制系统,利用两台电机间的转速差间接实现张力控制。该控制系统具有结构简单、张力控制方便的优点。将新系统运用于无碳复写纸的分切加工工艺,实验结果表明,系统稳定可靠,具有良好的控制效果。