基于调和模型的连续Hopfield神经网络次优图像复原

本文提出了一种基于调和模型的连续Hopfield神经网络正则化次优图像复原算法。针对传统正则化图像复原由于"模糊矩阵"和"高通滤波器"规模庞大而带来的复原过程中占用存储资源多的问题,提出了一种基于部分图像信息的次优复原算法,该算法能在性能下降不大的前提下,较好地解决传统复原资源消耗问题。同时算法采用由梯度算子生成的调和模型作为正则项,能在复原的同时保留图像边缘。仿真结果表明了算法的有效性。     

一种离焦模糊遥感图像盲复原方法

由于发射过程中的超重和复杂的工作环境,遥感卫星的光学系统常发生像面离焦,直接影响了成像质量,降低了图像的空间分辨率。本文提出了一种大尺寸离焦模糊遥感图像的盲复原方法,用于提高这种图像的分辨率。该方法采用微分自相关法估计离焦半径,采用适用于大尺寸图像复原的连续Hopfield神经网络次优算法实现复原,结合能保留图像细节信息的调和模型,能较好地提高大尺寸离焦遥感图像的清晰度。仿真结果证实了方法的有效性。     

基于TMS320LF2407的遥感稳定平台控制器设计

在遥感过程中,要用稳定平台补偿飞行载体的姿态变化,以达到使相机垂直对地的目的。本文简要介绍了稳定平台的组成;分析了模糊算法和PID算法的控制优势;详细叙述了以微机械陀螺为反馈传感器,以TI公司的电机控制DSP芯片TMS320LF2407为控制器核心的控制系统软硬件设计与实现。结果表明,系统具有较好的稳定性和较高的精度,满足遥感平台的基本要求。