一、Walsh方法在实时图像放大中的应用与实现(英文)（论文文献综述）
张汉宇[1]（2021）在《基于多维Walsh变换的实时鬼成像重构研究》文中指出成像质量和成像效率一直是科研人员不断奋斗的目标。随着成像技术的发展,鬼成像由于其独特的优势逐渐进入大众视野,鬼成像又叫关联成像,是一种新的光学成像技术,鬼成像可以在大气湍流和极弱光的条件下实现高分辨率成像,并且抗干扰能力强,成本低。众所周知,传统的胶卷相机和现代的数码相机其采样和成像都是在同一个区域内完成的,而鬼成像将采样和重建图像两个过程分开,最终实现了“隔物成像”。本文利用二维Walsh变换完成对运动物体的实时成像实验和仿真。首先,通过对比分析得知,二维Walsh变换相比于一维Walsh变换、一维Hadamard变换和二阶关联而言计算简单,成像速度快,并且能量集中性更强。由于二维Walsh变换鬼成像方案不能适应现有的一维Walsh变换系统,所以本文将使用克罗内克乘积方式获得的Walsh矩阵作为照射光场,这样可以将一维Walsh变换采样过程等价于对目标图像进行二维Walsh正交变换,经过变换后得到的桶探测值使用二维Walsh变换求逆方法可以得到高质量的重构图像。通过仿真可知二维Walsh变换能量集中性更好,变换系数矩阵中能量高的数值集中在左上角,所以本文使用zigzag扫描方式来获取桶探测值矩阵中一定数量的桶探测值用于重构目标物体。由二维Walsh变换可分离特性可知,二维Walsh变换快速算法可由两次一维Walsh变换快速算法得到,从而进一步加快重构图像速度。本文选用的基图样为全正的基图样（只有0和1两个数值）,基图样通过(WN2×N2+1/2得到,同时将基图样也按照zigzag扫描方式重新排序。利用排序后的基图样照射目标物体得到相应的桶探测值,本文经过推导得出,通过全正基图样得到的桶探测值获得利用WN2×N2基图样照射目标物得到的桶探测值,最终用于重构图像。使用此方法可以减少基图样的数量,从而减少采样时间。通过数值仿真和实验验证可知,本文方案对高分辨率的目标物体具有很好的重构性能,并且将采样数设定为880时,通过本文方法在保证成像速度和质量的前提下实现了对运动物体的实时成像。本文主要利用二维Walsh变换的能量集中特性和正交性完成了利用少量桶探测值重构出高质量目标图像的任务,并采用求逆重建方法和二维快速Walsh变换来提高成像的速度,最终完成对运动物体的实时成像。
陈丹阳[2]（2021）在《面向可见光通信的CDMA技术及其应用研究》文中提出随着移动互联网和物联网技术的飞速发展,传统的射频通信已无法满足日益增长的通信容量需求,下一代移动通信面临着频谱资源短缺的巨大挑战。可见光通信（Visible Light Communication,VLC）是一种以可见光为信息载体的光无线通信技术,具有宽频谱、大容量、广覆盖、高安全和低能耗等优势,有潜力成为下一代移动通信架构中的关键技术之一。然而,和传统无线通信技术一样,多用户接入带来的多址干扰和同步问题会直接影响VLC系统的性能和实用化进程。码分多址接入（Code Division Multiple Access,CDMA）技术通过在码域对用户进行区分,能有效减少多址干扰,也可以通过增加扩频码集零相关区长度增强对用户信号同步的容忍度,是多用户接入应用的绝佳选择。此外,针对VLC系统兼容照明的情形,在考虑通信性能的同时,还需要考虑系统照明性能、传输效率、复杂度等多方面因素。因此如何能够有效地减少多址干扰,同时满足其它各种系统性能需求,是VLC系统亟待解决的问题之一。本文立足于理想同步、准同步和多速率的多用户VLC系统的性能提升,探索了多种新型CDMA扩频码集,并成功进行系统验证和应用拓展,主要研究内容和创新点概括如下:（1）针对多用户系统通信和照明复用的问题,本文研究了一种面向VLC系统的调光控制CDMA方案,并进行了系统验证。该方案通过引入映射模块和调光模块对传统的CDMA方案进行改进,在保证系统传输效率的同时,实现调光控制。基于该CDMA方案,本文进一步采用现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）搭建了实时多用户VLC系统,结果表明该方案能够以低复杂度实现多用户传输,并使系统具有较优的照明性能。（2）针对多用户系统多径效应引起的同步破坏问题,本文构造了两种适用于准同步（Quasi-synchronous,QS）CDMA-VLC系统的新型扩频码集,并进行了系统验证。两种新型码集分别为基于交织迭代的OZCZ（Optical Zero Correlation Zone）码集和基于迭代扩展的OZCZ码集,它们在零相关区内保持良好的相关特性,系统发送端和接收端分别采用不同极性的码集进行扩频和解扩。结合新构造的码集,本文进一步搭建了单通道和双通道QS-CDMA-VLC系统,结果表明,系统在调光值、总比特率、传输时延容忍度和误码性能方面均能得到较大提升。（3）针对多用户系统中多样化流量需求的问题,本文首次建立了多速率QS-CDMA-VLC系统模型,并提出了一种适用于该系统模型的OVSF-OZCZ（Orthogonal Variable Spreading Factor OZCZ）码集。该码集具有可变扩频因子和零相关区特性,可同时满足多用户传输的多速率和准同步需求。通过数值仿真分析,新构造的码集可作为多速率QS-CDMA-VLC系统的候选码集,支持未来大规模异构设备的多业务需求。（4）本文进一步采用ARM和FPGA一体化开发平台,实现了基于CDMA技术的可见光通信定位一体化系统,该系统同时具备照明、通信和定位功能。结果表明,通过应用基于交织迭代的OZCZ码集,系统在减少多址干扰、提升定位精度、保证照明性能等方面均表现出色。
何冰[3]（2020）在《半正交矩模型及四元数分数阶矩算法研究》文中研究指明图像特征提取作为机器视觉、模式分析及图像工程领域中一个最重要的研究课题已经成为工业4.0背景下的研究热点。图像矩作为一种全局性的描述子（特征提取方法）能够对图像的形状特征进行有效的表述;同时,图像矩所对应的不变性（不变矩）因其满足对图像的旋转、尺度拉伸、平移等几何变换及光照不变性,因此对于图像分析、分类及识别等问题具有非常重要的研究意义。近年来,正交矩由于其核函数满足正交性,所构成的各阶矩相互之间是独立的,不存在信息冗余,具有一定的抗噪能力,因此成为图像矩主要关注的焦点。特别是建立在极坐标系下的径向正交矩因其本身具有旋转不变性,所以成为几何不变性识别特征提取首选描述子。但现有的正交矩,特别是径向正交矩仍存在以下不足:（1）多数正交矩其核函数均是由高阶多项式构成,且存在阶乘运算,计算耗时较高;（2）径向正交矩的多项式通常是由笛卡尔坐标系下的正交多项式通过形变转换而来。为了满足极坐标系下的正交性,这种形变导致了图像原点所构建的图像矩的数值不稳;（3）现有的正交矩,无论是低阶矩或高阶矩均采用同一正交多项式构建,缺乏灵活性,这也导致所构建的低阶矩对图像特征表征不足,高阶矩其数值不稳定,对噪声敏感;（4）传统正交矩仅能对图像全局特征进行描述,缺乏局部特征的构造能力;（5）最新所提出的分数阶正交矩多数针对的是灰阶图像,关于彩色图像的研究和分析较少;（6）所提出的分数阶正交矩与现有的正交矩方法相比,其算法性能提升并不明显。针对以上问题,本文的工作将围绕半正交矩及分数阶彩色图像矩算法的理论及应用研究展开,主要研究内容和创新点如下:（1）提出了一种基于exponent函数的半正交图像矩（semi-orthogonal exponent-Fourier moments）,主要用于图像重构及几何不变性识别研究。与经典的exponent-Fourier矩相比,半正交exponent-Fourier矩的核函数由分段的半正交指数函数构成,消除了数值不稳,其低阶矩和高阶矩图像描述能力更强。另外,与传统的Zernike矩和正交Fourier-Mellion矩相比,半正交exponent-Fourier矩的多项式不存在高阶多项式的阶乘运算,有效降低了实际的计算时间。最后,根据所提出的半正交exponent-Fourier矩的特点,通过FFT算法可以实现所提出图像矩的快速精确算法;同时,我们也设计了一种基于对数-极坐标系下的旋转、缩放不变性识别方法和基于图像投影的平移不变性方法,将所提出的图像矩用于几何不变性识别中。（2）提出了一类通用的半正交矩模型。借鉴半正交exponent-Fourier矩的思想,我们分别在笛卡尔坐标系和极坐标空间建立了其对应的通用半正交图像矩模型。通过三角函数建立的半正交-三角函数矩和半正交-径向三角函数矩研究和分析了通用半正交图像矩模型的频域特性、图像全局特征提取特性、图像局部特征提取特性、抗噪能力及旋转不变性等性能。（3）为了减少存储空间,提高图像矩的实用性,提出一类基于Walsh函数系的半正交Walsh图像矩。该矩的核函数是由只包含+1和-1的二值正交基构成,其运算更加接近硬件处理,可以加速图像特征提取的时间;同时,由于Walsh函数系是由一组完备的不连续二值函数系统构成。因此,与传统的基于连续多项式构建的图像矩相比,能够有效克服Gibbs图像噪声。理论和实验结果表明,该方法在图像重构和抗噪能力上都有明显的优势。（4）采用分数阶理论和四元数方法相结合,提出了基于分数阶广义Laguerre矩的彩色图像分析和几何不变性识别方法,同时,构建了四元数分数阶彩色图像矩。所构建的彩色图像矩打破了传统彩色图像特征提取时将彩色图像灰度化或分别对其三基色通道进行处理的弊端,与传统方法相比,所构建的四元数分数阶彩色图像矩在一定程度上有助于提高图像特征提取的精准度。另外,在分数阶理论基础上,建立可以捕捉局部图像特征的分数阶图像矩,实现任意图像局部感兴趣区域（ROI）的特征分析和提取操作。最后,可以利用几何不变矩的线性组合来构建四元数分数阶Laguerre矩的几何不变性,将其应用到彩色图像几何不变性物体识别领域。
王丹丹[4]（2020）在《全生长期树上苹果识别与生长参数远程检测方法研究》文中研究指明在苹果生长发育过程中,及时获得果实的生长参数对于研究果实的生长规律及指导果农进行科学管理具有重要意义。传统的苹果果实生长参数主要靠人工测量获得,具有耗时耗力、成本高等缺点。计算机视觉技术可以很好地弥补人工测量的不足,为实现树上苹果智能化生长参数检测提供技术支持。然而,由于苹果生长的自然环境比较复杂,且果实在整个生长过程中存在由小到大、由绿变红的过程,使得精准、自动地识别树上果实并检测果实大小信息较为困难。为解决上述问题,在国内外研究成果的基础上,利用数字图像处理技术、模式识别及机器学习等相关农业信息技术和方法,对疏果前苹果目标的识别、不依赖于颜色特征的苹果图像的分割、苹果轮廓的检测及苹果横径生长远程检测开展了系统的研究。论文的主要研究内容及结论如下:（1）提出基于区域的全卷积网络（R-FCN）的疏果前苹果目标识别方法。针对疏果前苹果目标较小,且颜色与背景叶片极其相似而难以识别的问题,在研究基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN结构及识别结果的基础上,改进设计了基于ResNet-44的R-FCN,以提高苹果的识别精度并简化网络。该网络模型主要由ResNet-44全卷积网络、区域生成网络（RPN）及感兴趣区域（Ro I）子网构成。ResNet-44全卷积网络为基础网络,用以提取图像的特征,RPN根据提取的特征生成Ro I,然后Ro I子网根据ResNet-44提取的特征及RPN输出的Ro I进行苹果目标的识别与定位。对采集的图像扩容后,随机选取23 591幅图像作为训练集,4 739幅图像作为验证集,对网络进行训练及参数优化。用332幅图像组成的测试集进行识别试验的结果表明,该方法可有效地识别出重叠、被枝叶遮挡、模糊、表面有阴影、强光及弱光的苹果目标和被枝条或叶柄分成多个部分的苹果目标,召回率为85.7%,精确率为95.1%,平均速度为0.187 s/幅。比Faster R-CNN、基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN的F1值分别提高16.4%、0.7%和0.7%,识别速度比基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN分别提高了0.010 s和0.041 s。该方法解决了传统方法难以实现的疏果前微小绿色苹果目标识别问题,也可广泛应用于其他与背景颜色相近的小目标识别中。（2）提出一种不依赖于颜色特征的苹果图像分割方法。苹果从幼果期到成熟期,其颜色由绿变红发生极大改变,为了实现不同生长期不同颜色苹果的分割,并提高图像分割的智能化水平,首先用基于自然统计的显着性（SUN）视觉注意模型提取原始图像的显着图,在阈值分割显着图后,将二值图像中目标的质心作为初始种子生长点,同时对原始图像用拉普拉斯算子进行图像锐化,然后用基于全局化轮廓概率-方向分水岭变换-超度量轮廓图算法及Otsu阈值分割算法提取锐化后图像的显着轮廓,最后由初始种子点在显着轮廓图上进行区域生长,进而完成苹果目标的分割。用自然场景下采集的556幅不同生长阶段的苹果图像进行试验,结果表明,该算法的平均分割误差（SE）、平均假阳性率（FPR）、平均假阴性率（FNR）及平均重叠系数（OI）分别为8.4%、0.8%、7.5%和90.5%,图像分割结果优于其他6种对比方法。该方法可在不改变任何特征及参数的情况下,有效地分割绿、红及表面红绿分布不均匀的苹果。（3）提出了基于ResNet-50卷积特征融合的苹果轮廓检测网络（DAC-FEB）。为了快速、准确地检测出图像中苹果的轮廓,在ResNet-50网络模型的基础上进行了改进。该网络融合了ResNet-50中第2到第5阶段中各个块的卷积特征,并增加新的卷积层以去除上采样过程中产生的伪影。采集903幅不同成熟度的苹果图像,选取其中160幅图像作为测试集,对其余703幅图像进行水平镜像及对原始图像和镜像图像分别旋转90°、180°和270°进行图像扩容,用扩容后得到的5944幅图像进行网络训练与参数优化。结果表明,DAC-FEB网络在测试集上的F1值为53.1%,平均每幅图像运行时间为0.075s,轮廓检测结果优于其他7种轮廓检测方法。该方法能够有效地去除复杂背景,准确地检测出图像中苹果的轮廓,且具有近实时性,可有效提取出单个、重叠、被遮挡、半成熟颜色不均匀、成熟红色及未成熟绿色苹果目标的轮廓。（4）针对自然场景下苹果生长信息获取难题,提出了一种基于轮廓检测的树上苹果横径远程检测方法。在设计以CMOS网络球型摄像机和PC为核心的苹果图像远程定时获取硬件系统的基础上,设计了树上苹果横径的测量方法。图像预处理后,利用设计的DAC-FEB网络提取图像中苹果的轮廓,为了滤除图像中非检测的苹果,从预处理后的图像中手动选取待检测苹果上的一个点作为种子点,并在提取的轮廓图上进行区域生长以分割出待检测苹果。以2018年6月23日为界限,分别将图像中的苹果按圆形和椭圆形进行拟合,并分别用圆的直径和拟合椭圆长轴所在直线与苹果轮廓交点间的线段作为苹果的横径,最后利用标定球将其转换为实际苹果横径。实验结果表明,该系统实现了对21个苹果从疏果后（2018年5月16日）到成熟（2018年9月28日）期间横径生长的检测,系统检测苹果横径的平均绝对误差均值为0.90 mm,比基于圆拟合的横径检测方法（2.80 mm）降低了67.9%。利用该系统能够有效、准确地检测树上苹果的生长,并为其他果实的生长检测提供了参考,可望用于果园管理的优化。
王雪玮[5]（2020）在《基于特征学习的模糊图像质量评价与检测分割研究》文中提出数字图像已经成为人工智能与大数据时代不可或缺的核心信息载体。数字图像的采集、传播、处理、存储等全生命周期,不可避免地会伴随视觉质量的下降和蕴含信息的失真。而模糊,就是最为常见的一种数字图像降质失真形式之一。图像模糊不但在直观上影响图像的视觉感知,还会导致图像所蕴含重要知识的丢失,因此在图像到达终端前对其质量进行准确评价十分必要。而对于图像局部模糊区域的准确检测和分割,是对图像进行针对性复原的首要前提,同时对场景中所蕴含深层信息的挖掘和利用也尤为重要。因此,对模糊图像的整体质量进行有效评价,对其局部模糊区域进行准确检测分割,在计算机视觉领域是一个极具重要性和挑战性的研究课题。本文以模糊图像为研究对象,在频率域、列率域、深层次、多尺度以及复杂场景下对模糊特征进行深入地挖掘、提取和学习,围绕模糊图像的客观质量评价和区域检测分割展开研究。论文研究成果和创新点主要包含以下四个方面:1.针对全局模糊,提出了一种基于频率域特征的无参考无训练图像质量客观评价算法（NRNT-FIBE）。通过结合再模糊策略与离散余弦变换,NRNT-FIBE算法可以对离焦、运动、抖动等多种模糊形式的全局模糊图像进行有效地量化质量评分。同时,基于离散余弦变换构造的频域特征简洁精炼,相比其他基于人工构造特征的无参考模糊图像质量评价算法,无训练的NRNT-FIBE算法可以快速对图像的模糊程度进行表征和计算,在计算时间上具有优势。2.针对全局模糊,提出了一种基于深度稠密特征的全局模糊图像分类评级算法（DN-BIQC）,可实现数字图像的快速Blur/Sharp二元质量分类,也可将待测图像按照模糊程度甄别为Excellent、Good、Fair、Poor和Bad五类,实现不同模糊程度图像的精确筛选和分流。算法基于密集连接卷积神经网络提取深度稠密特征,克服了网络由于深度增加而导致的梯度消失问题,进而提高了网络对特征的挖掘能力和利用效率。实验证明DN-BIQC算法具备较高的分类准确率,并对噪声具有较强的鲁棒性。3.针对局部模糊,提出了一种基于列率域特征的无参考无训练模糊检测算法（NRNT-SBDS）。结合再模糊策略和沃尔什一哈达玛变换,针对局部模糊图像,在列率域中探索出一种可对图像逐像素点模糊程度进行有效衡量的特征,实现局部模糊的快速检测。最后结合K-Means聚类算法和形态学运算可对图像的局部模糊区域进行精准分割。4.针对局部模糊,提出了一种基于多尺度融合特征和金字塔式M形集成模型（PM-Net）的复杂模糊区域检测算法。首先提出了一种全新的多输入多损失编码器-解码器网络（M-net）以学习由粗至细不同尺度的模糊特征。而后,针对尺度混淆问题,提出了多尺度M-net和统一融合层所组成的金字塔式集成模型（PM-Net）。PM-Net能够实现反常认知区域（如均质清晰区域和伪清晰背景）、多源模糊场景等复杂模糊区域的精确检测,且克服尺度混淆问题。重要的是,PM-Net具有毫秒级时间效率,远超秒级时间效率的同类方法,且具有较强的噪声鲁棒性和良好的模型泛化能力。
刘禹佳[6]（2020）在《基于超混沌系统的光学图像加密与认证关键技术研究》文中提出图像加密技术通过研究和设计加密、解密算法,实现在公共网络通信信道内,加密或隐藏有效信息,从而保障数据和信息的安全。光学图像加密和认证技术具备大容量、多维度、并行性和高设计自由度等优势,能够满足图像传输和管理的安全需要,是目前图像加密技术中的主要实现形式之一,其关键技术的发展始终备受关注。目前,在光学图像加密和认证技术领域中,仍存在症结性问题亟待解决,如光学图像密码系统密钥分配管理不便,基于双随机相位编码技术的加密方法安全性较低,光学实现过程中的轴对准问题,以及多路图像加密时叠加复用产生的串扰噪声问题等。本文围绕上述几个技术难题,研究Fresnel变换域和Gyrator变换域中光学图像加密、水印及认证系统的关键技术,解决目前存在的问题。本文主要贡献如下:（1）针对彩色图像传输过程中的信息安全问题,提出一种利用矢量运算和超混沌副像相位掩模对彩色图像加密的方法。首先利用图像的矢量运算将原始图像矢量分解,并叠加到R、G、B三个通道上的两个相位板当中;然后使用超混沌副像相位掩模在Fresnel域中的双随机相位编码,对其中一个相位板加密;最后利用两个随机矩阵的Kronecker积对编码图像进行进一步随机化处理,实现光学彩色图像加密。该研究设计的一次一密加密体系,使算法能够很好地抵御选择明文攻击、高斯噪声攻击和统计分析攻击,大大增强传统双随机相位编码算法的安全性。（2）针对光学图像加密系统中复数密钥安全传输和分发的问题,结合公钥密码学算法,提出一种基于超混沌和压缩感知的光学图像加密方法。首先利用单像素成像系统,通过构造的Walsh-Hadamard变换和测量矩阵对原始图像进行采样测量,稀疏化操作使能量更为集中,为后续压缩提供条件,二值Hadamard矩阵易于在高速空间光调制器件上实现和快速生成;然后利用Chen 4D超混沌系统构造相应的超混沌序列,经过预处理得到待使用的超混沌随机相位掩模,借助超混沌相位掩模在待加密图像的Fresnel域中,对原始图像进行双随机相位编码处理;接着通过DNA序列操作进一步编码图像;最后利用公钥密码分配体制实现密钥序列非对称管理。该研究旨在提高Fresnel域下双随机相位编码系统安全性,增强密钥敏感性,降低公钥密码学加密算法的时间复杂度,结果表明所提出方法具有良好的统计分布特征和较强的抗环境干扰能力。（3）针对光学实现时水印加密算法中的轴对准问题,以及光学密码系统的安全性,提出一种基于超混沌相位掩模和Gyrator变换的光学水印方法。首先利用Chen 4D超混沌系统构造超混沌相位掩模;然后通过菲涅尔波带板和径向希尔伯特掩模构造的涡旋光,对超混沌相位板进行照明;最后借助Gyrator变换将加密后的水印图像植入宿主灰度图像,实现Gyrator域下的光学信息隐藏。通过Gyrator逆变换提取目标图像中植入的水印信息,引入菲涅尔波带板能够有效降低轴向误差对解密效果的影响,提高提取水印图像的质量。该研究旨在解决光学加密系统中的轴对准问题,进而能够从高不可感知性的目标图像中提取高质量的水印信息,加密目标图像信噪比高,与宿主图像的相关性强,能有效地抵御较强的椒盐噪声攻击和高斯噪声攻击,在抵御遮挡攻击时具有良好的鲁棒性,有效提升系统的安全性。（4）针对光学多图像认证方法中,多路复用图像中的串扰噪声,以及不同认证级别下的信息安全问题,提出一种基于超混沌振幅型掩模和Gyrator变换域下相位信息复用的光学多图像认证方法。首先利用He分数阶超混沌系统构造超混沌随机振幅掩模;然后通过改进的Gerchberg-Saxton算法对原始图像进行低级或高级别编码,利用超混沌掩模作为振幅约束,迭代获得目标图像,并将得到的N个目标图像编码成复合图像;最后再次通过Gerchberg-Saxton迭代将复合图像转化为两个便于传输的纯相位掩模。研究结果能够使不同安全级别的用户拥有各自的认证密钥,其中低级认证可以通过检索图像与原始图像的非线性相关峰值,判断认证图像的正确性;而高级认证则可以获得与原始图像相似度较高的认证图像。该研究方法对遮挡攻击和噪声攻击具有良好的鲁棒性,旨在解决光学多图像认证及加密方法中多路图像叠加复用产生的串扰噪声问题,提升光学认证系统的安全性。对于上述所有研究内容,论文采用系统设计和数值仿真等方式加以证实。通过分析光学图像传输环境,设计模拟攻击手段,结合所述算法和系统,来实现对光学图像加密和认证系统安全性的增强。通过大量实验验证算法在可行性、鲁棒性、安全性及时间复杂度等方面的先进性,为光信息安全系统的进一步发展起到良好的促进作用。
张德全[7]（2019）在《两种基于核酸扩增技术的阿萨希毛孢子菌快速检测和鉴定方法的建立及应用》文中研究表明研究背景和目的:关于毛孢子菌感染的流行病学研究显示,毛孢子菌已成为恶性血液病患者真菌血症中第二大常见的酵母类致病菌。在侵袭性酵母菌感染中,毛孢子菌的致病几率仅次于念珠菌和隐球菌。阿萨希毛孢子菌（Trichosporon asahii,T.asahii）是临床分离毛孢子菌中最常见的菌种。播散性毛孢子菌病的死亡率高达50%80%,在恶性血液病并出现持续性中性粒细胞减少患者中,死亡率甚至可达100%。由于侵袭性或播散性毛孢子菌感染患者病情常迅速变化,快速准确的诊断方法对于临床抗真菌药物的及时合理应用、扭转高死亡率局面极其重要。核酸扩增技术由于可快速高效扩增病原菌特征性核苷酸序列,已在毛孢子菌感染的诊断中得到广泛应用。但是,既往的核酸扩增技术大多依赖于病原菌纯培养、DNA提取和后续的产物测序才能获取检测结果,严重削弱了核酸扩增技术的高时效性优势。为提高核酸扩增技术在毛孢子菌感染诊断中的总体时效性,我们选择基于菌落PCR技术（无需复杂的DNA提取步骤）和重组酶聚合酶扩增技术（扩增时间1020min）,建立2种分别适用于设备技术条件充足和设备技术匮乏地区和机构的T.asahii感染快速诊断方法。本研究的第一部分旨在建立一种可以取代核酸扩增前DNA提取过程的T.asahii菌落DNA快速释放方法,并初步形成T.asahii感染临床易获取样本快速处理策略;第二部分和第三部分旨在基于第一部分研究成果,实现菌落PCR技术和菌落RPA技术对T.asahii的特异性快速检测,并观察该2项技术对临床样本检测的适用性;第四部分旨在通过T.asahii播散性感染小鼠模型验证2种快速检测方法的实用性。主要实验方法:第一部分:采用PCR技术以IGS区通用引物进行扩增,评价玻璃珠法、冻融法、直接法、酶解法和常规DNA提取法对T.asahii DNA的释放效率,并观察最优方法处理T.asahii模拟感染临床样本的性能。1.以各方法处理后的T.asahii CBS2479浓度梯度菌悬液作为PCR模板扩增,进行敏感性检测;2.以各方法处理后的15株T.asahii菌株103CFU/mL的菌悬液作为PCR模板扩增,进行阳性率检测;3.以敏感性、阳性率间接评价4种方法对T.asahii的菌落DNA释放效率,并与常规提取法进行比较,筛选出一种最优的T.asahii菌落DNA快速释放方法;4.采用响应面法对最优方法进行优化,并通过PCR扩增的敏感性变化验证优化后方法DNA释放效率的提高;5.以最优方法为基础对T.asahii模拟感染的全血、尿液和支气管肺泡灌洗液（Bronchoalveolar lavage fluid,BALF）样本进行处理,以PCR扩增结果间接评价模拟样本中T.asahii基因组DNA的释放效率,并对模拟样本处理方法做相应改进。第二部分:建立菌落PCR技术快速检测和鉴定阿萨希毛孢子菌的方法。1.基于15个T.asahii IGS区基因型和近缘菌种IGS序列的比对结果,手工设计T.asahii种特异性引物;2.根据引物对小样本量菌种的特异性表现进行引物筛选,而后基于盲法设计通过大样本量菌种验证最优引物特异性;3.观察菌落PCR技术对连续稀释T.asahii菌悬液和DNA样本的检测敏感性;4.采用正交设计优化菌落PCR反应体系,通过敏感性检测水平变化验证优化后菌落PCR扩增效率的提高,并复核菌落PCR检测的特异性;5.应用凝胶电泳成像和直接荧光显色法观察菌落PCR技术对T.asahii模拟感染样本的检测敏感性和检出率。第三部分:建立菌落RPA技术快速检测和鉴定阿萨希毛孢子菌的方法。1.基于第二部分引物设计所采用的T.asahii与近缘菌种IGS序列差异区,按照RPA引物设计要求,手工设计T.asahii种特异性引物;2.应用小样本量菌种观察引物特异性,并通过温度梯度扩增优化引物特异性;3.基于盲法设计,应用大样本量菌种验证引物特异性;4.观察RPA技术对连续稀释T.asahii DNA样本的检测敏感性;5.采用正交设计优化RPA反应体系和条件,通过敏感性检测水平变化验证优化后RPA扩增效率的提高,并复核RPA检测的特异性;6.观察玻璃珠法与RPA技术联合应用对连续稀释T.asahii菌悬液的检测敏感性;7.分别应用凝胶电泳成像和直接荧光显色法观察菌落RPA技术对T.asahii模拟感染样本的检测敏感性和检出率。第四部分:在T.asahii播散性感染小鼠模型中验证菌落PCR技术和菌落RPA技术的实用性。1.应用环磷酰胺和地塞米松对小鼠进行免疫抑制,通过尾静脉接种T.asahii,建立T.asahii播散性感染小鼠模型;2.通过真菌镜检、液体标本和组织匀浆真菌培养、组织病理学检查和培养阳性菌株菌落PCR产物测序比对,确证感染菌种及模型建立是否成功,并计算各器官载菌量;3.分别应用菌落PCR技术和菌落RPA技术对6个时间点的血液、尿液和BALF进行检测。主要实验结果:第一部分:玻璃珠法可高效释放T.asahii菌落DNA,且适用于对全血、尿液和BALF的处理。1.基于玻璃珠法、冻融法处理后的PCR检测敏感性为3×102CFU/mL,直接法、酶解法和常规DNA提取法的敏感性为3×103CFU/mL;2.基于玻璃珠法处理后的PCR检测阳性率为100%,明显高于其它4种方法;3.玻璃珠法处理耗时短于除直接法外的其它方法;4.经优化后玻璃珠法处理后的PCR检测敏感性提高至3.0×101 CFU/mL;5.经玻璃珠法处理的3种临床样本其PCR检测敏感性均为3.0×101 CFU/mL,且在全血样本玻璃珠法处理后增加浓缩纯化步骤可使PCR检测敏感性提高1个数量级。第二部分:T.asahii菌落PCR快速检测和鉴定方法具有高敏感性和高特异性,适用于对全血、尿液和BALF中T.asahii的直接检测。1.采用引物TA4F和TA4R的菌落PCR技术在优化前后对非T.asahii菌株均无扩增;2.优化后的菌落PCR技术对T.asahii菌悬液和DNA样本的检测敏感性分别为10 CFU/mL和1fg/μL;3.凝胶电泳成像和荧光显色结果一致,菌落PCR技术对模拟感染的全血样本检测敏感性为30 CFU/mL,对尿液和BALF的敏感性为10 CFU/mL,对孢子浓度为300CFU/mL的模拟样本检出率为100%。第三部分:T.asahii菌落RPA快速检测和鉴定方法可在短时间内快速完成T.asahii的准确检测,可直接检测全血、尿液和BALF中的T.asahii。1.基于引物TA4RPAF和TA4RPAR4的RPA技术在反应温度为47.5℃时满足对T.asahii特异性扩增要求;2.优化后的RPA技术检测T.asahii DNA和菌悬液样本的敏感性分别为1fg/μL和30 CFU/mL;3.菌落RPA技术检测对模拟感染的全血、尿液和BALF样本的检测敏感性均为30 CFU/mL,对模拟感染样本的检出率均为100%,且凝胶电泳成像和荧光显色法对敏感性的判读结果一致。第四部分:2种检测方法均可在经确证的T.asahii播散性感染小鼠模型全血、尿液和BALF中检出T.asahii。1.根据组织培养和测序鉴定结果,18只实验组小鼠均出现T.asahii播散性感染,模型建立成功;2.菌落PCR技术和菌落RPA技术检测实验组血液、尿液和BALF,结果均为阳性,对照组均为阴性;3.应用直接荧光显色与电泳成像均可对检测结果进行准确判断;4.菌落PCR技术和菌落RPA技术可在血行播散后6h于小鼠血液、尿液和BALF检出T.asahii。主要结论:1.在应用核酸扩增技术检测前,玻璃珠法可作为高效释放全血、尿液和BALF中T.asahii DNA的方法,在扩增后可应用荧光显色法直接读取结果;2.成功建立了可直接应用于全血、尿液和BALF的T.asahii菌落PCR快速检测和鉴定方法,可用于对T.asahii感染的即时诊断;3.成功建立了可直接应用于全血、尿液和BALF的T.asahii菌落RPA快速检测和鉴定方法,该法操作简单,耗时极短,可作为设备或技术匮乏机构即时诊断T.asahii感染的工具;4.可选择血液、尿液和BALF作为T.asahii播散性感染早期诊断的样本,2种快速检测和鉴定方法均可用于T.asahii播散性感染的早期诊断。
赵岩龙[8]（2018）在《煤层气运移格子Boltzmann模型及层间干扰模拟研究》文中研究说明作为一种高效洁净能源,煤层气已经成为我国能源重要组成部分。煤层气是自生自储式的非常规天然气能源,与常规天然气储层相比,煤层气储层具有非均质性强,孔隙/裂隙结构复杂,孔隙度/渗透率低等典型特点,这使得煤岩渗透率演化机制和影响因素以及煤层气产出机理更加复杂。本文以滇东黔西地区煤样为研究对象,开展了孔隙类型、孔径分布、应力敏感等岩样参数测试工作。在实验的基础上,发展了煤岩基质孔隙和裂隙网络数字岩心的建模方法。采用格子Boltzmann方法模拟了煤岩基质和裂隙中的气体流动特征,分别探讨了基质和裂隙渗透率的主控因素。最后,基于灰色格子Boltzmann方法,研究了煤层气直井多层合采过程中的层间干扰问题。具体完成的工作有以下三个方面:（1）基于Klimontovich气体动力学方程和lattice Boltzmann Bhatnagar-GrossKrook（LBGK）模型,建立了考虑体积扩散效应的非理想气体微尺度格子Boltzmann模型,利用改进后的有效粘度以及二阶滑移边界条件,对纳米尺度气体平板流动开展数值模拟研究,通过对比发现该模型能够满足更大范围努森数下的气体流动。利用液氮吸附实验得到的孔径分布数据,采用改进的随机四参数生长法对煤岩基质孔隙进行重构,基于微尺度格子Boltzmann模型对基质孔隙中的气体输运开展数值模拟,分析了不同平均努森数条件下的表观渗透率修正系数。（2）基于Voronoi拓扑结构的概念,采用像素扫描法构建了考虑煤岩裂隙密度、粗糙度以及开度的3D裂隙网络模型。基于应力-应变本构方程与有限差分方法,建立了应力条件下的煤岩3D裂隙网络模型。采用格子Boltzmann方法,对应力条件下的煤岩3D裂隙网络模型展开模拟,得到了裂隙密度、粗糙度、开度以及应力对煤岩裂隙渗透率的影响规律。（3）通过局部机械能耗散率这一物理量,定量分析得到了合适的REV尺寸,进而在REV尺度上基于非均匀网格,采用灰色格子Boltzmann方法,分别对不同渗透率级差、不同层间非均质性以及不同压力系统煤层气合采开展数值模拟研究,得到了不同合采条件下的储层压力和速度分布,分析了煤层气多层合采过程中层间干扰形成机理。通过本文的研究形成了一套系统模拟煤岩多孔介质内煤层气运移的格子Boltzmann方法,对煤岩中的应力变形、气体滑脱、非达西流等现象进行微观分析,真实重现了流体在煤岩多孔介质中的流动过程,揭示了煤层气储层微观渗流机理,通过对煤层气多层合采的数值模拟研究,为煤层气储层开发方案设计提供理论基础和科学依据。
孙景峰[9]（2018）在《基于图像特征的示波屏识别关键技术研究及应用》文中进行了进一步梳理无损检测设备超声波探伤仪在航空、航天、航海、轨道交通等现代工业制造中有着广泛的应用。超声波探伤仪作为一种重要的检测设备,其检测数据的精确性、可靠性和可信度,直接关乎产品、装备的结构强度、寿命以及整机质量、安全等,因此须对超声波探伤仪进行定期的严格计量校准。然而,目前国内针对超声波探伤仪的计量校准技术,仍停留在人工计量人眼读图的发展阶段。随着超声波探伤仪多功能化、数字化、智能化的进一步发展,以人眼读图为主的人工计量方式,将难以适应超声波探伤仪计量校准的发展需求,使用机器视觉替代传统人眼读图,实现超声波探伤仪的自动化计量校准已是现代化工业发展的大势所趋。本文从超声波探伤仪的定期计量工作出发,利用机器视觉完成计量中的读图过程,研究了示波屏窗口图像的分割、显着边缘检测以及基于图像矩不变量的字符、形状识别等几个关键问题,最后设计了一种基于图像特征的超声波探伤仪自动校准系统。主要研究成果及创新点如下:1.针对超声波探伤仪形状、配色以及结构布局等多样性易造成的示波屏窗口分割不完整的问题,提出了一种基于几何形状特征的图像分割方法。该方法利用目标对象的几何形状特征作描述符,将分割问题描述为形状识别问题。利用边缘检测算法提取目标图像的轮廓曲线,结合目标最小外接矩形完成示波屏窗口区域的筛选与判别,为降低目标形状识别过程的运行时间,论文结合投影法对最小外接矩形求取算法—寻找主轴法进行了优化,加速了最小外接矩形的收敛速度。实验证明,示波屏窗口的几何特征具有较强的辨别能力,分割方法具有较好的稳定性,对噪声、光照变化均具有较好的鲁棒性,且能够完整的分割出被校超声波探伤仪的示波屏窗口图像。2.针对示波屏窗口图像的波形提取通用性差、特征获取困难等问题,提出了一种基于剩余谱理论的示波屏窗口图像显着边缘检测方法。该方法利用沃尔什变换将空域图像转至列率域,通过寻找空域图像水平方向、垂直方向对应的列率谱区域,建立显着边缘对应的剩余列率谱,最后再利用沃尔什逆变换等操作获得目标图像的显着边缘。实验证明,基于沃尔什变换的显着边缘检测方法简单易实现、效率高、对目标显着边缘敏感;利用显着边缘检测方法能有效完成波形检测、提取任务,无需针对具体波形设置具体的图像特征参数,具有较好的通用性。3.针对示波屏窗口图像内字符、形状的特征描述符选取、快速识别等问题,提出并推导了一种新的图像矩—沃尔什图像矩做为目标字符、形状的特征描述符,并利用简单的相似性度量—加权欧氏距离完成识别工作。实验证明,基于沃尔什正交函数系构造的沃尔什图像矩,计算效率高且具有平移、旋转和缩放不变特性,对字符、形状具有较强的描述能力,利用简单易实现的加权欧氏距离,针对示波屏窗口图像常见字符、形状的识别,获得了98.09%的平均识别率。4.针对现有超声波探伤仪计量校准装置工作效率低,人为因素多,计量校准重复性差、稳定性差等问题,基于超声波探伤仪示波屏的图像特征设计了一种自动计量校准系统,同时成功应用了论文相关的研究成果。设计过程中,详细分析了超声波探伤仪计量校准主要计量参数的计量校准过程,给出了系统软硬件构成及设计,推导了示波屏窗口波形像素变化量与被校超声波探伤仪常规参数间的量传关系。实验数据说明该自动计量校准系统能达到较高的检测精度满足超声波探伤仪自动化计量校准的需求。
王学渊[10]（2018）在《基于膜计算的移动机器人自主行走控制方法研究》文中认为膜计算理论与应用研究,为移动机器人自主行走中的智能规划、决策与控制等关键问题的解决提供了新途径。目前,膜计算的理论研究成果丰硕,而急需应用研究领域的突破。抽象于生物细胞的膜系统是一种仿生并行分布式计算模型,具有强大的信息处理与计算能力,适于求解移动机器人的运动规划与控制问题。本文针对移动机器人自主行走所面临的三类关键问题,结合膜计算模型的特点,分别设计了基于膜优化的路径规划算法以及多种行为膜控制器,用于提升移动机器人自主行走时的环境适应能力。本文首先描述了膜计算模型信息处理的特点,剖析了膜系统适合于解决移动机器人自主行走关键问题的原因。另一方面,在综合分析一般智能体混合式体系结构与膜系统构造的认知系统的共性基础上,构建了适合不同类型膜系统应用的自主移动机器人混合控制体系结构;分层次探讨了可以利用膜计算模型解决的具体应用问题,为后续膜系统与移动机器人自主行走控制方法相结合的研究工作,奠定了膜计算应用框架基础。针对智能路径规划方法常存在收敛慢、局部探测能力弱,难以兼顾效率与效果的问题,通过分析有效路径优化过程中解个体节点的演变规律,提出了一种维度可变的粒子群膜优化算法。充分利用动态膜结构的膜溶解、膜通信、膜转运等规则,将点修复算法、平滑算法以及移动方向调整等辅助功能算法有机结合,实现寻优粒子种群的维度变化与信息交流。利用多维度种群具有更广泛探测能力的特点,以提高搜索效能。另一方面,定义的多个目标的评价与决策方法,在加快算法收敛与提高适应性的同时,可以产生更合理的路径。针对非完整约束的轨迹跟踪过程中,移动机器人常面临外部扰动、参数剧烈变化、难以精确建模等问题,设计了运动学模型结合动力学模型的两层结构轨迹跟踪控制器。在外层运动学层面,结合Lyapunov稳定性理论、滑模控制方法以及Backstepping技术,分段设计了前馈与反馈相结合的运动学跟踪控制律,为动力学模型提供了更精确的参考路径输入。在内层动力学层面,利用膜系统将神经网络PID的控制模型规则化,同时利用酶变量灵活多变选择规则执行的特性,在膜内实现神经网络与专家知识相结合的参数自学习过程,这种灵活切换方式可使参数间的影响减弱,达到有效控制强时变扰动的效果。针对基于行为的实时导航过程中,存在易振荡与易陷入最小值陷阱等问题,分别设计了局部环境模式分类器、多行为选择策略与多行为融合膜控制器。考虑到自主机器人探索未知环境时,机器人对所处环境理解越精确越有利于做出正确行为响应,但传感器易受噪声影响的情况,定义了二值化的多种局部环境模式,将膜系统引入到环境分类器设计中,实现环境模式的准确快速识别;为便于多行为的融合,根据机器人物理特性分别设计了目标趋向、避障、随墙、通道穿越等行为控制律;提出能摆脱局部最小值陷阱的多行为融合策略,所设计的多行为融合膜控制器能够帮助移动机器人成功走出复杂的迷宫环境,自主行走性能优良。搭建了基于膜控制器的移动机器人实验平台。多组实验验证本文提出的膜控制器在移动机器人自主行走中具有满意的运动规划与运动控制性能。
二、Walsh方法在实时图像放大中的应用与实现(英文)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Walsh方法在实时图像放大中的应用与实现(英文)（论文提纲范文）
（1）基于多维Walsh变换的实时鬼成像重构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 鬼成像的研究背景及意义 |
| 1.2 鬼成像的发展与国内外研究现状 |
| 1.2.1 纠缠光关联成像理论及实验研究 |
| 1.2.2 经典光源关联成像理论及实验研究 |
| 1.2.3 经典光源关联成像工程化探索阶段 |
| 1.3 本文的研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文的章节安排 |
| 第2章 鬼成像理论基础 |
| 2.1 鬼成像系统 |
| 2.1.1 传统鬼成像系统 |
| 2.1.2 计算鬼成像系统 |
| 2.2 鬼成像算法的发展 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于二维WALSH变换的实时鬼成像重构 |
| 3.1 WALSH函数及WALSH变换 |
| 3.1.1 Walsh函数定义 |
| 3.1.2 Walsh变换 |
| 3.1.3 矩阵克罗内克乘积 |
| 3.2 二维快速WALSH变换 |
| 3.3 二维WALSH变换鬼成像重构方法 |
| 3.3.1 测量矩阵获取方法 |
| 3.3.2 重构方法 |
| 3.3.3 zigzag扫描方法 |
| 3.4 图像质量评价标准 |
| 3.4.1 均方误差(Mean Square Error,MSE) |
| 3.4.2 峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR) |
| 3.4.3 无参考标准结构相似性(NRSS) |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 实验结果与分析 |
| 4.1 数值仿真 |
| 4.1.1 重构性能仿真分析 |
| 4.1.2 能量集中性仿真分析 |
| 4.1.3 CGI与2DWGI成像质量对比 |
| 4.1.4 不同分辨率目标物体重构图像质量对比 |
| 4.2 实验结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 工作总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（2）面向可见光通信的CDMA技术及其应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写清单 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 可见光通信发展概述 |
| 1.3 可见光通信中多址接入技术研究现状 |
| 1.4 论文的研究内容及主要创新点 |
| 1.5 论文的组织与安排 |
| 2 可见光通信及CDMA技术基本原理 |
| 2.1 可见光通信系统构成 |
| 2.2 可见光通信关键技术 |
| 2.2.1 多址接入技术 |
| 2.2.2 调制技术 |
| 2.2.3 调光控制技术 |
| 2.3 基于CDMA的多址接入技术 |
| 2.3.1 CDMA基本原理 |
| 2.3.2 扩频码集在VLC中的应用 |
| 2.3.3 基于CDMA的可见光通信系统模型 |
| 2.4 针对CDMA-VLC系统的研究点 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向VLC系统的调光控制CDMA方案及其应用研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 调光控制CDMA-VLC方案 |
| 3.2.1 方案原理 |
| 3.2.2 方案示例 |
| 3.3 仿真系统实现和性能分析 |
| 3.4 基于FPGA的实时系统实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 面向QS-CDMA-VLC系统的新型码集构造及其应用研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 OZCZ码集构造基础 |
| 4.3 基于交织迭代的OZCZ码集构造 |
| 4.3.1 构造方法 |
| 4.3.2 特性分析 |
| 4.3.3 构造示例 |
| 4.4 单通道QS-CDMA-VLC系统模型和性能分析 |
| 4.4.1 系统模型 |
| 4.4.2 系统性能仿真和实验分析 |
| 4.5 基于迭代扩展的OZCZ码集构造 |
| 4.5.1 构造方法 |
| 4.5.2 特性分析 |
| 4.5.3 构造示例 |
| 4.6 双通道QS-CDMA-VLC系统模型和性能分析 |
| 4.6.1 系统模型 |
| 4.6.2 系统性能实验分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 面向多速率QS-CDMA-VLC系统的码集构造及其应用研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多速率QS-CDMA-VLC系统建模 |
| 5.3 OVSF-OZCZ码集构造 |
| 5.3.1 构造基础 |
| 5.3.2 构造方法 |
| 5.3.3 特性分析 |
| 5.3.4 构造示例 |
| 5.4 多速率QS-CDMA-VLC系统性能分析 |
| 5.4.1 性能分析 |
| 5.4.2 数值仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于CDMA技术的可见光通定一体化系统实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于CDMA的可见光通定一体化系统 |
| 6.2.1 系统模型 |
| 6.2.2 基于CDMA的可见光通定一体化方案 |
| 6.3 可见光通定一体化系统性能分析 |
| 6.4 可见光通定一体化实时系统实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）半正交矩模型及四元数分数阶矩算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 矩及不变矩的研究背景及意义 |
| 1.2 矩及不变矩的研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 |
| 1.3.1 主要工作 |
| 1.3.2 内容安排 |
| 1.3.3 各章之间的关系简介 |
| 第二章 图像矩相关理论基础 |
| 2.1 矩及不变矩的相关理论基础 |
| 2.1.1 几何矩 |
| 2.1.2 复数矩 |
| 2.1.3 旋转矩 |
| 2.1.4 正交矩 |
| 2.1.5 半正交矩 |
| 2.2 不变矩的几何不变性设计方法 |
| 2.2.1 旋转不变性 |
| 2.2.2 平移不变性 |
| 2.2.3 缩放不变性 |
| 第三章 半正交exponent-Fourier矩及几何不变性识别算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 半正交exponent-Fourier矩 |
| 3.2.1 经典的exponent-Fourier矩 |
| 3.2.2 半正交exponent-Fourier矩 |
| 3.2.3 半正交exponent-Fourier矩的计算 |
| 3.3 半正交exponent-Fourier矩的特性分析及对比 |
| 3.3.1 SO-EFMs的计算特性分析对比 |
| 3.3.2 SO-EFMs的时频特性分析 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 半正交exponent-Fourier矩的图像重构性能 |
| 3.4.2 半正交exponent-Fourier矩的几何不变性实现 |
| 3.4.3 图像矩的计算耗时分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 参数可调的通用半正交矩 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 通用半正交图像矩的建立 |
| 4.3 基于正弦函数的半正交图像矩 |
| 4.3.1 半正交-正弦径向函数矩的稳定性分析 |
| 4.3.2 半正交-正弦径向函数矩的频域分析特性 |
| 4.3.3 局部特征提取(ROI)特性 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 半正交-正弦径向函数矩的全局特征提取 |
| 4.4.2 半正交-正弦函数矩的局部特征提取 |
| 4.4.3 旋转不变性识别及其噪声鲁棒性 |
| 4.4.4 纹理图像识别 |
| 4.4.5 图像矩计算耗时对比实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 Walsh矩及相关算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 Gibbs效应 |
| 5.3 Walsh图像矩 |
| 5.3.1 Walsh正交矩(WOMs) |
| 5.3.2 替代的Walsh-Fourier矩及加权的Walsh-Fourier矩 |
| 5.3.3 半正交Walsh图像矩 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 Gibbs噪声对图像重构的影响 |
| 5.4.2 字符识别实验 |
| 5.4.3 图像矩计算耗时对比实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 四元数分数阶广义Laguerre矩 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 四元数及分数阶图像矩理论 |
| 6.2.1 四元数的表示及性质 |
| 6.2.2 分数阶图像矩 |
| 6.3 广义Laguerre多项式 |
| 6.4 四元数分数阶广义Laguerre矩 |
| 6.4.1 分数阶广义Laguerre多项式 |
| 6.4.2 四元数分数阶广义Laguerre矩 |
| 6.4.3 四元数分数阶广义Laguerre不变矩的构造 |
| 6.5 实验结果与分析 |
| 6.5.1 彩色图像全局重构实验 |
| 6.5.2 彩色图像ROI局部重构实验 |
| 6.5.3 最优参数取值决策 |
| 6.5.4 图像几何不变性识别 |
| 6.5.5 图像矩的计算耗时分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 附录 A:SO-EFMs的离散化计算过程 |
| 附录 B:式(4-3)中正交性的证明过程 |
| 附录 C:式(4-5)中正交性的证明过程 |
| 附录 D:式(6-26)中正交性的证明过程 |
| 附录 E:式(6-27)中递归算法的证明过程 |
| 附录 F:式(6-39)中计算的证明过程 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）全生长期树上苹果识别与生长参数远程检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 果实分割与识别研究现状 |
| 1.2.2 基于计算机视觉的果实生长检测研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题分析 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 基于R-FCN的疏果前苹果目标识别方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 图像采集与供试样本 |
| 2.3 基于R-FCN的疏果前苹果目标识别模型 |
| 2.3.1 基础FCN |
| 2.3.2 区域生成网络(RPN) |
| 2.3.3 ROI子网 |
| 2.3.4 网络误差函数 |
| 2.4 苹果目标识别试验 |
| 2.4.1 试验平台 |
| 2.4.2 模型训练 |
| 2.4.3 评价指标 |
| 2.5 苹果识别结果与讨论 |
| 2.5.1 识别模型结构 |
| 2.5.2 苹果目标识别结果与分析 |
| 2.5.3 与其他方法的对比 |
| 2.5.4 讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于SUN视觉注意模型及显着轮廓检测的苹果图像分割方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像获取与供试样本 |
| 3.3 苹果图像分割算法 |
| 3.3.1 苹果图像分割算法的思想和流程 |
| 3.3.2 基于SUN视觉注意模型的图像初步分割 |
| 3.3.3 质心提取 |
| 3.3.4 图像锐化 |
| 3.3.5 基于gPb-OWT-UCM和Otsu阈值分割的显着轮廓提取 |
| 3.3.6 基于区域生长的苹果图像分割 |
| 3.3.7 对比方法 |
| 3.3.8 算法评价标准 |
| 3.4 分割结果与分析 |
| 3.4.1 本文方法与其他方法分割结果对比 |
| 3.4.2 不同数据集上的分割结果 |
| 3.4.3 时间效率分析 |
| 3.5 讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习网络模型的苹果轮廓检测方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 供试数据 |
| 4.3 深度学习网络模型 |
| 4.3.1 苹果目标轮廓检测网络模型 |
| 4.3.2 网络模型误差函数 |
| 4.3.3 网络模型训练 |
| 4.3.4 对比方法 |
| 4.3.5 网络模型评价指标 |
| 4.4 轮廓检测结果与讨论 |
| 4.4.1 苹果轮廓提取结果与分析 |
| 4.4.2 与其他方法对比分析 |
| 4.4.3 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于轮廓检测的树上苹果生长参数远程检测方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 供试对象及苹果生长参数检测硬件系统 |
| 5.2.1 试验场地及试验对象 |
| 5.2.2 苹果生长参数检测硬件系统 |
| 5.3 苹果生长参数远程检测方法 |
| 5.3.1 苹果生长参数远程检测算法总体描述 |
| 5.3.2 图像获取、摄像机参数设置及图像预处理 |
| 5.3.3 图像分割 |
| 5.3.4 苹果横径提取方法 |
| 5.4 苹果生长参数远程检测系统软件设计 |
| 5.5 对比方法与评价标准 |
| 5.6 结果与讨论 |
| 5.6.1 苹果横径生长参数检测结果与分析 |
| 5.6.2 误差分析 |
| 5.6.3 与其他苹果生长参数检测系统对比 |
| 5.6.4 与其他横径检测方法对比 |
| 5.6.5 所开发系统的局限性 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于特征学习的模糊图像质量评价与检测分割研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 模糊图像整体评价 |
| 1.2.1 模糊图像主观质量评价 |
| 1.2.2 模糊图像客观质量评价 |
| 1.3 局部模糊区域检测 |
| 1.3.1 基于人工构造特征的传统算法 |
| 1.3.2 传统算法面临的挑战 |
| 1.3.3 基于深度学习的新兴算法 |
| 1.3.4 现有深度学习算法尚存的不足 |
| 1.4 论文主要研究内容与章节安排 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 第2章 基于频率域构造特征的模糊图像质量评估 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 模糊与再模糊理论 |
| 2.3 离散余弦变换 |
| 2.3.1 一维离散余弦变换 |
| 2.3.2 二维离散余弦变换 |
| 2.4 模糊图像质量评价指标 |
| 2.4.1 模糊强度值 |
| 2.4.2 再模糊核的选取 |
| 2.5 标准数据库和算法性能评估指标 |
| 2.5.1 标准数据库 |
| 2.5.2 算法性能评估指标 |
| 2.6 实验结果 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于深度稠密特征的模糊图像质量分类 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模糊图像质量多分类评级 |
| 3.3 密集连接卷积神经网络 |
| 3.3.1 数据库 |
| 3.3.2 密集连接卷积神经网络 |
| 3.3.3 二元分类 |
| 3.3.4 多元分类 |
| 3.4 网络结构与参数训练 |
| 3.5 算法性能评估指标 |
| 3.6 实验结果 |
| 3.6.1 二元分类结果 |
| 3.6.2 多元分类结果 |
| 3.6.3 抗噪性能 |
| 3.7 本章讨论及小结 |
| 第4章 基于列率域构造特征的模糊图像检测与分割 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 图像局部模糊检测与分割算法 |
| 4.3 沃尔什—哈达玛变换 |
| 4.3.1 沃尔什函数 |
| 4.3.2 离散沃尔什—哈达玛变换 |
| 4.4 基于DWHT特征的模糊强度分布图提取 |
| 4.4.1 全局模糊强度 |
| 4.4.2 局部模糊强度 |
| 4.4.3 模糊强度分布图提取 |
| 4.5 模糊区域分割 |
| 4.5.1 K-Means均值聚类 |
| 4.5.2 区域生长 |
| 4.6 参数精调 |
| 4.6.1 邻域尺寸 |
| 4.6.2 范数选择 |
| 4.7 局部模糊检测与区域分割结果 |
| 4.7.1 数据库 |
| 4.7.2 评估指标 |
| 4.7.3 视觉分割结果 |
| 4.7.4 量化分割性能 |
| 4.7.5 讨论 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 基于多尺度融合特征的复杂场景模糊检测与分割 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 M形网络 |
| 5.2.1 M-net整体结构 |
| 5.2.2 多输入金字塔 |
| 5.2.3 多级损失金字塔 |
| 5.2.4 跳跃连接 |
| 5.3 金字塔式M形集成模型 |
| 5.4 模型训练 |
| 5.4.1 算法性能评估指标 |
| 5.4.2 数据集 |
| 5.4.3 训练策略 |
| 5.5 模型实验 |
| 5.5.1 消融实验 |
| 5.5.2 实验结果 |
| 5.5.3 讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文贡献与创新 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（6）基于超混沌系统的光学图像加密与认证关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 光学信息安全技术的研究现状 |
| 1.2.1 光学图像加密 |
| 1.2.2 光学信息隐藏 |
| 1.2.3 光学信息认证 |
| 1.3 基本理论及研究方法 |
| 1.3.1 信息安全基础理论 |
| 1.3.2 混沌理论 |
| 1.3.3 光信息处理方法 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 第2章 基于超混沌和矢量运算的一次一密光学图像加密方法 |
| 2.1 理论分析 |
| 2.1.1 超混沌系统选取 |
| 2.1.2 图像的矢量分解 |
| 2.2 FRESNEL域下一次一密光学彩色图像加密系统 |
| 2.2.1 基于矢量运算的光学加密系统设计 |
| 2.2.2 Kronecker矩阵的构造及分析 |
| 2.3 实验测试结果及分析 |
| 2.3.1 数值仿真实验 |
| 2.3.2 算法鲁棒性及安全性分析 |
| 2.3.3 光学遥感图像加密应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于压缩感知和超混沌密钥非对称管理的光学图像加密方法.. |
| 3.1 理论分析 |
| 3.1.1 压缩感知理论 |
| 3.1.2 公钥密码学密钥管理 |
| 3.1.3 Chen4D超混沌系统 |
| 3.2 FRESNEL域下基于超混沌和压缩感知的光学图像加密 |
| 3.2.1 基于压缩感知和RSA算法的图像加密系统设计 |
| 3.2.2 基于超混沌的密钥生成规则 |
| 3.3 实验测试结果及分析 |
| 3.3.1 数值仿真实验 |
| 3.3.2 算法鲁棒性及安全性分析 |
| 3.3.3 轴向误差对实验结果的影响 |
| 3.3.4 光学遥感敏感区域加密应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 GYRATOR变换域下基于超混沌相位掩模的光学图像水印方法 |
| 4.1 理论分析 |
| 4.1.1 菲涅尔波带板及其光学衍射原理 |
| 4.1.2 Gyrator变换 |
| 4.2 GYRATOR域下光学图像水印加密系统设计 |
| 4.2.1 涡旋照明光构造 |
| 4.2.2 水印的嵌入和提取过程 |
| 4.3 实验测试结果及分析 |
| 4.3.1 数值仿真实验 |
| 4.3.2 算法鲁棒性及安全性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于超混沌振幅掩模和相位信息复用的光学多图像认证方法.. |
| 5.1 理论分析 |
| 5.1.1 相位恢复算法 |
| 5.1.2 He分数阶超混沌系统 |
| 5.2 GYRATOR域下光学多图像认证系统设计 |
| 5.2.1 改进的Gerchberg-Saxton算法 |
| 5.2.2 光学多图像认证系统设计 |
| 5.3 实验测试结果及分析 |
| 5.3.1 数值仿真实验 |
| 5.3.2 算法鲁棒性分析 |
| 5.3.3 光学遥感多级认证应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究工作总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 存在的不足与进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（7）两种基于核酸扩增技术的阿萨希毛孢子菌快速检测和鉴定方法的建立及应用（论文提纲范文）
| 英文缩写一览表 |
| 英文摘要 |
| 中文摘要 |
| 前言 |
| 第一章 阿萨希毛孢子菌菌落DNA简易释放技术的筛选及临床易获取样本快速处理策略初探 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 材料与方法 |
| 1.3 实验结果 |
| 1.4 讨论 |
| 第二章 菌落PCR技术快速检测和鉴定阿萨希毛孢子菌的研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.3 实验结果 |
| 2.4 讨论 |
| 第三章 重组酶聚合酶扩增技术直接检测和鉴定阿萨希毛孢子菌方法的建立 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.4 讨论 |
| 第四章 菌落PCR技术和菌落RPA技术在阿萨希毛孢子菌播散性感染小鼠模型中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.4 讨论 |
| 全文结论 |
| 参考文献 |
| 文献综述 核酸扩增技术在毛孢子菌检测和鉴定中的应用进展 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（8）煤层气运移格子Boltzmann模型及层间干扰模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微尺度渗流机理研究进展 |
| 1.2.2 多层合采层间干扰研究进展 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 第2章 格子Boltzmann方法的基本理论 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 格子Boltzmann模型 |
| 2.2.1 粒子速度分布函数 |
| 2.2.2 Boltzmann方程及BGK近似 |
| 2.2.3 Boltzmann-BGK方程离散 |
| 2.3 边界条件 |
| 2.3.1 周期性边界 |
| 2.3.2 固壁边界 |
| 2.3.3 定压力边界 |
| 2.3.4 定流速边界 |
| 2.4 单位转换 |
| 2.5 模拟尺度与关注尺度的对应 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 煤岩基质孔隙中的气体输运特征 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 微尺度格子Boltzmann模型 |
| 3.2.1 微流动格子Boltzmann模型 |
| 3.2.2 Bosanquet-type有效粘度 |
| 3.2.3 滑移边界条件 |
| 3.2.4 对比和验证 |
| 3.3 基质孔隙结构重构 |
| 3.3.1 煤岩孔隙结构特征 |
| 3.3.2 随机生长四参数法 |
| 3.4 煤岩基质孔隙中的流动模拟 |
| 3.4.1 对比和验证 |
| 3.4.2 基质孔隙内流动模拟 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 煤岩裂隙中的气体渗流特征 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 煤岩3D裂隙网络模型重建 |
| 4.2.1 煤岩裂隙结构特征 |
| 4.2.2 煤岩裂隙网络模型 |
| 4.3 裂隙网络中的流动模拟 |
| 4.3.1 应力敏感实验 |
| 4.3.2 裂缝中的流动模拟 |
| 4.4 应力条件下裂隙网络中的流动模拟 |
| 4.4.1 应力条件下的裂隙网络模型重建 |
| 4.4.2 流动模拟 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 煤层气REV尺度渗流及层间干扰模拟 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 REV尺度格子Boltzmann方法 |
| 5.2.1 REV尺度的格子Boltzmann模型 |
| 5.2.2 REV尺度的确定 |
| 5.3 REV尺度的渗流模拟 |
| 5.3.1 模型验证 |
| 5.3.2 流动模拟 |
| 5.4 非均匀网格 |
| 5.5 层间干扰模拟 |
| 5.5.1 层间渗透率级差对合采的影响 |
| 5.5.2 层间非均质性对合采的影响 |
| 5.5.3 层间压力差异对合采的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A Brinkman公式数值解 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于图像特征的示波屏识别关键技术研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 关键问题分析 |
| 1.2.1 自动计量校准系统 |
| 1.2.2 计量校准任务 |
| 1.2.3 示波屏窗口分割 |
| 1.2.4 示波屏窗口波形提取 |
| 1.2.5 示波屏窗口字符形状识别 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 超声波探伤仪计量校准综述 |
| 1.3.2 图像分割研究现状 |
| 1.3.3 显着性检测研究概述 |
| 1.3.4 字符形状识别概述 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 2 超声波探伤仪自动计量校准基础研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 超声波探伤仪计量校准简介 |
| 2.2.1 国内外超声波探伤仪计量校准现状 |
| 2.2.2 超声波探伤仪计量校准发展趋势 |
| 2.3 超声波探伤仪校准参数简介 |
| 2.4 自动计量校准设计及工作过程 |
| 2.4.1 自动计量校准系统软件架构设计 |
| 2.4.2 参数增量计算 |
| 2.4.3 主要计量校准参数逻辑设计 |
| 2.4.4 校准系统工作过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 示波屏窗口特征分析与分割方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 超声波探伤仪前面板形状分析 |
| 3.3 矩形检测主要方法介绍 |
| 3.4 最小外接矩形 |
| 3.4.1 基于投影法的最小外接矩形 |
| 3.4.2 基于投影思想的主轴法改进 |
| 3.5 基于最小外接矩形的矩形检测 |
| 3.5.1 矩形度 |
| 3.5.2 矩形检测 |
| 3.6 基于矩形检测的示波屏窗口区域分割 |
| 3.6.1 超声波探伤仪前面板图像提取 |
| 3.6.2 边缘曲线提取 |
| 3.7 实验结果与分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 示波屏图像显着边缘检测方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 光晕问题分析 |
| 4.3 图像预处理 |
| 4.3.1 基于小波系数的去噪 |
| 4.3.2 基于小波变换的图像去噪计算 |
| 4.4 显着性检测算法简介 |
| 4.5 基于谱分析显着性的研究现状与分析 |
| 4.5.1 谱分析显着性的研究现状 |
| 4.5.2 基于剩余谱的显着性检测方法 |
| 4.5.3 PQFT时空显着性检测方法 |
| 4.6 基于列率域剩余谱的显着边缘检测 |
| 4.6.1 沃尔什变换 |
| 4.6.2 数字图像的二维沃尔什变换 |
| 4.6.3 列率域剩余谱 |
| 4.6.4 列率域剩余谱显着性检测 |
| 4.6.5 显着边缘检测 |
| 4.7 实验与分析 |
| 4.7.1 谱分析显着性实验效果对比 |
| 4.7.2 显着性检测结果分析 |
| 4.7.3显着边缘提取实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 基于沃尔什图像矩的字符描述与识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 图像不变矩简介 |
| 5.2.1 指数矩定义 |
| 5.2.2 基于傅里叶变换的快速计算 |
| 5.3 基于沃尔什变换的沃尔什图像矩 |
| 5.3.1 极坐标图像转换 |
| 5.3.2 柱面图像转换 |
| 5.3.3 沃尔什图像矩 |
| 5.3.4 沃尔什图像矩置换矩阵 |
| 5.4 沃尔什图像矩实验 |
| 5.4.1 图像矩不变性评价 |
| 5.4.2 平移不变性 |
| 5.4.3 旋转不变性 |
| 5.4.4 缩放不变性 |
| 5.4.5 重构实验 |
| 5.4.6 图像矩矩阵及分析 |
| 5.5 基于沃尔什图像矩的图像识别 |
| 5.5.1 相似性度量 |
| 5.5.2 基于加权欧氏距离的度量 |
| 5.5.3 图像识别实验与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 示波屏识别技术在超声波探伤仪计量中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 自动计量校准系统硬件组成 |
| 6.2.1 猝发音生成系统 |
| 6.2.2 图像采集模块 |
| 6.3 自动计量校准系统软件实现 |
| 6.3.1 多协议通讯模块设计 |
| 6.3.2 参数校准流程控制模块 |
| 6.4 自动计量校准系统实验 |
| 6.4.1 自动计量校准系统概述 |
| 6.4.2 实验设计 |
| 6.4.3 结果与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于膜计算的移动机器人自主行走控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 膜计算研究现状 |
| 1.2.2 移动机器人发展概况 |
| 1.2.3 移动机器人自主行走关键问题研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 基于膜计算的移动机器人自主行走控制分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 移动机器人自主行走控制的膜计算基础 |
| 2.2.1 膜算法 |
| 2.2.2 数值膜系统定义 |
| 2.2.3 酶数值膜系统定义 |
| 2.3 基于膜计算的移动机器人自主行走控制体系分析 |
| 2.3.1 基于膜计算的认知体系 |
| 2.3.2 基于膜计算的混合式体系结构分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于膜计算的移动机器人路径规划方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 基于m MPSO算法的移动机器人路径规划 |
| 3.3.1 路径规划问题的数学建模 |
| 3.3.2 可变维策略分析 |
| 3.3.3 m MPSO算法描述 |
| 3.4 实验验证及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于膜计算的移动机器人轨迹跟踪方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 移动机器人轨迹跟踪问题描述 |
| 4.3 移动机器人轨迹跟踪控制器 |
| 4.3.1 移动机器人运动学控制器设计 |
| 4.3.2 移动机器人动力学控制器设计 |
| 4.4 实验验证及分析 |
| 4.4.1 运动学控制器仿真实验 |
| 4.4.2 动力学控制器计算机仿真及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于膜计算的移动机器人多行为融合控制方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 移动机器人自主行走中的行为选择 |
| 5.3 环境状态识别的膜分类器设计 |
| 5.3.1 局部环境模型定义 |
| 5.3.2 环境模型膜分类器设计 |
| 5.4 基本行为控制律设计 |
| 5.4.1 趋向目标行为 |
| 5.4.2 避障行为 |
| 5.4.3 随墙行为 |
| 5.4.4 穿越通道行为 |
| 5.4.5 自转行为 |
| 5.4.6 紧急调头行为 |
| 5.5 基于膜系统的多行为融合控制器设计 |
| 5.5.1 多行为动态选择策略 |
| 5.5.2 行为融合的膜控制器设计 |
| 5.6 实验验证及分析 |
| 5.6.1 环境分类器实验 |
| 5.6.2 多行为融合控制器对比实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 实验验证及结果分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 膜控制器实现的系统框架 |
| 6.3 膜控制器实现的软硬件平台 |
| 6.3.1 数值膜系统仿真平台 |
| 6.3.2 移动机器人平台 |
| 6.4 实验结果及分析 |
| 6.4.1 轨迹跟踪计算机仿真及结果分析 |
| 6.4.2 多行为融合实验及结果分析 |
| 6.4.3 实体平台实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
四、Walsh方法在实时图像放大中的应用与实现(英文)（论文参考文献）
- [1]基于多维Walsh变换的实时鬼成像重构研究[D]. 张汉宇. 吉林大学, 2021(01)
- [2]面向可见光通信的CDMA技术及其应用研究[D]. 陈丹阳. 北京科技大学, 2021
- [3]半正交矩模型及四元数分数阶矩算法研究[D]. 何冰. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]全生长期树上苹果识别与生长参数远程检测方法研究[D]. 王丹丹. 西北农林科技大学, 2020(02)
- [5]基于特征学习的模糊图像质量评价与检测分割研究[D]. 王雪玮. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [6]基于超混沌系统的光学图像加密与认证关键技术研究[D]. 刘禹佳. 长春理工大学, 2020(01)
- [7]两种基于核酸扩增技术的阿萨希毛孢子菌快速检测和鉴定方法的建立及应用[D]. 张德全. 中国人民解放军陆军军医大学, 2019
- [8]煤层气运移格子Boltzmann模型及层间干扰模拟研究[D]. 赵岩龙. 中国石油大学(北京), 2018(01)
- [9]基于图像特征的示波屏识别关键技术研究及应用[D]. 孙景峰. 西北工业大学, 2018(02)
- [10]基于膜计算的移动机器人自主行走控制方法研究[D]. 王学渊. 西南交通大学, 2018(03)