1 引 言

在卫星光通信系统中,捕获、瞄准、跟踪系统(APT系统)是最为关键的技术之一,CCD探测器对目标的定位精度直接影响信标光的质量,进而影响目标定位精度,因此,研究高精度的光斑定位方法具有重要的意义[1-3]。常用的光斑定位方法有质心法[4]、Hough变换法[5]、高斯拟合法[6]等。质心法计算简单,但抗干扰能力较低,容易受噪声影响。

Hough变换法需要逐点投票、记录,所用时间较长,且精度也不高。高斯拟合法算法复杂,计算量大,难以满足卫星光通信实时性的要求。

本文通过对阈值选取方法的改进,通过设定更加合理的阈值滤除不必要的噪声干扰并减少计算量,解决了传统质心法抗干扰能力差的问题,又利用质心法计算效率高的优势,在满足实时性的同时得到更高精度的定位结果。

2 传统的阈值选取方法

2.1 双峰法

双峰法[7]的基本思想是根据图像的灰度直方图,可以将图像分为目标和背景两部分,这两部分都形成高峰,图像的阈值存在于两峰间的谷底。通过查找双峰直方图的谷底来确定分割阈值。当图像的目标和背景的灰度级存在明显的差别时,就可以把谷底当作图像的分割阈值,并可以取得良好的效果。

(1)用户手机上的应用发现存在延时与卡顿,发起QoS能力调用以提升质量,发送请求到互联网服务器,请求中携带了手机IP地址以及手机号码。

令一幅M行N列的灰度图像I=f(x,y)的灰度级数为L,其中灰度为i(i∈{0,1,2，…，L-1})的像素个数为ni,则有且灰度级为i的像素出现的频数为:

近年来，我国不断推进市场化进程和电力企业改革，但目前我国的电力企业仍呈现出较强的国有垄断性质，市场化水平较低。加强电力企业资金管理，突破过去传统的资金管理模式和制度，建立现代企业资金管理方式，有助于推进电力企业对市场需求的把控，根据市场需求的变化实时调整生产和投资规模，进而促进电力企业市场化改革的进程，提升电力企业整体的市场竞争力。因此，加强电力企业资金管理，是适应新形势下电力企业市场化改革的需要。

2.2 最大熵阈值分割方法

最大熵阈值分割方法[8]的依据是图像分割选取最佳阈值后,分割后的图像所保留的信息量应该最大,即熵最大。

B区:pi/1-pt,i=t+1,t+2,…,L-1；

传统的一维Otsu阈值分割方法虽然计算简单,具有较好的分割效果,但其只考虑了目标和背景中的灰度均值,没有充分利用灰度像素之间的相关信息,而且在噪声的影响下,灰度直方图的波峰波谷会变得不明显,使得分割效果变差。针对这种现象,现对阈值判别函数进行改进,在传统的一维Otsu阈值分割方法的基础上提出一种改进的阈值分割方法。

3)影响交通通行能力。弗吉尼亚大学的Smith等研究发现小雨可降低4%～10%的通行能力，而大雨可降低25%～30%的通行能力。降雪事件也会降低路段的通行能力，其范围在4%～27.5%之间。

对于灰度变化范围为[0,L-1]的图像,假设图像的目标区域由灰度级低于t的像素点构成,背景区域B由灰度级高于t的像素点构成,那么各概率在其本区域的分布分别为:

式中,

其中,

目标区域和背景区域的熵分别为:

 

(1)

 

(2)

熵函数的定义为:

从以上的教学应用上可以看出，采用本案例库中的案例进行教学不是简单的语言知识的输入，也不是单纯的语言写作能力的培养，而是对学生综合职业能力的训练。

科学计算部分专门进行科学计算。当计算方法发生改变时，只需修改相应部分，而无需改变软件的其它部分。这部分包括：

 

(3)

绥中县位于辽宁省西南部，总面积2765km2，区内人口63.5万，其中农业人口占总人口的81%，2017年全县GDP实现93.5亿元。绥中县地势总体呈现西北高、东南低，其中山地占41%，丘陵占38%，平原占21%。境内主要分布有六股河、宽邦河、黑水河等，气候特点为四季分明、水热同期、降水集中。

 

 

当熵函数取得最大值时对应的灰度值就是所求的最佳阈值T:

T=max{φ(t)}

(4)

3 光斑中心计算方法的改进

3.1 最大类间方差法

最大类间方差法[9](Otsu)是基于最小二乘法原理得出的阈值分割方法。一维Otsu阈值分割方法将原始图像依据灰度级分为目标和背景两类,当其类间方差最大时得到最佳阈值。Otsu阈值分割方法在图像的一维直方图上进行,而图像的一维直方图的计算简单直观,因此具有很高的执行效率。

在使用双峰阈值分割法进行图像分割之前,先对图像去噪,然后在处理后的直方图上进行峰谷检测,来获得合理的分割阈值。由于直方图不能描述图像像素的任何位置信息,只能表明图像中各个灰度级上有多少个像素,所以对应的一个直方图可以有若干个不同的图像。

产品成本优势是企业提高市场竞争力的重要途径。在业财融合中，业务部门通过各种方式降低产品的物理成本，并为财务部门提供各产品的生产程序，让财务部门挑选最合适的成本核算方法，从而使本企业的成本核算最精准最科学，从而本企业的产品在同行业中具有较大的成本竞争优势，最终赢得市场。

当暖机时间达到时，转速控制系统自动向下一转速设定点升速，即最小操作转速3 782 r/min。在升速过程中可通过Halt暂停按钮停止升速，通过Continue按钮继续升速，但在临界转速范围内Halt命令将不起作用。

 

(5)

图1中,1表示的是双峰阈值分割的质心定位误差,2表示的是最大熵阈值分割的质心定位误差,3表示的是Otsu阈值分割的质心定位误差。从图中可以看出,这三种阈值分割方法的定位误差都随噪声的增加而增大,双峰阈值分割的定位误差随噪声变化最大,在噪声方差为10时就达到了0.4像素,最大熵阈值分割在噪声水平较小的情况下比其他两种方法的定位误差要大,Otsu阈值分割的定位误差最小。

 

(6)

将阈值为t的图像分为目标A0和背景A1两类,其中A0={1～t},A1={(t+1)～(L-1)},其产生的概率分别为:

 

(7)

 

(8)

 

(9)

 

(10)

其中,μ0,μ1分别为A0和A1的平均灰度级；为直方图之和；μ(t)是阈值为t时的类直方图之和,

类间方差为:

 

(11)

由方差定义可得,图像的灰度均方差为:

 

(12)

为了评估阈值t的类分离性能,引入评判函数:

 

(13)

使得评判函数取得最大值的t值即为最佳阈值。对于一幅已知图像,其灰度均方差为定值,因此评判函数最大时的阈值t即为类间方差最大时阈值t的取值。

使阈值t在1～L之间变化,计算不同t值下的类间方差使得最大的t值即为所求的最佳阈值,即:

 

(14)

  

图1 三种阈值分割方法的定位误差Fig.1 Positioning error of three threshold segmentation Methods

所有像素的平均灰度为:

3.2 改进的阈值选取方法

O区:pi/pt,i=0,1,…,t；

由啸叫产生的原理可知，门页与车体之间或两门页之间产生的缝隙导致了车厢内出现刺耳的啸叫声。以下是导致车门与车体及两门页间出现缝隙的几种原因：

在设定阈值为t的情况下,光斑图像的灰度均方差σ0、σ1分别为:

 

(15)

 

(16)

由上式可知,灰度均方差越小,说明阈值分割后各部分图像之间的差别越小,分割愈加合理。综合考虑图像灰度的离散程度及类间方差对阈值选取的影响,将评判函数改进为:

 

(17)

当η′越大时就会取得越好的分类效果,此时的t值就是最佳阈值。根据最佳阈值将目标类A0的灰度值设为0,就能得到最理想的分割效果,从而进行高精度的中心计算。

3.3 光斑中心定位过程

对于改进的一维Otsu阈值分割方法,其光斑定位过程如图2所示。

  

图2 光斑中心定位过程Fig.2 Spot centering process

首先通过采集处理减小背景杂散光及CCD基底偏置噪声的随机噪声,获取对比度比较明显清晰图像,然后进行滤波进一步消除激光光斑图像的噪声点,减小其对阈值选取精度的影响,通过改进的阈值选取方法来获取光斑轮廓,最后利用质心法进行光斑中心计算。

质心法的原理:首先,将光斑图像处理为灰度图像,然后根据平面几何原理求取光斑中心坐标。一幅由m个像素组成的光斑图像,每个像素对应于空间坐标(x,y)及其灰度G(x,y),则其中心坐标为:

 

(18)

4 结果分析

4.1 高斯噪声影响下定位精度

为了研究高斯噪声对光斑定位精度的影响,将Matlab生成20幅已知光斑中心位置的光斑图像,添加相同大小的高斯噪声。之后按照上述光斑中心定位流程,分别使用传统一维Otsu阈值分割法和改进后的Otsu阈值分割方法进行光斑中心计算,得到每幅图像的光斑中心计算误差,仿真结果如图3所示。

  

图3 噪声影响下光斑中心计算误差分布Fig.3 The error distribution of the center of the spot under the influence of noise

图3给出了20幅添加相同高斯噪声的光斑的定位误差分布情况,其中横坐标表示光斑图像的帧数,纵坐标表示光斑中心定位误差,矩形表示的是传统Otsu阈值分割方法的定位误差,圆形表示的是改进的Otsu阈值分割方法的定位误差。从图中可以看出,改进的阈值分割方法光斑中心定位误差要小于传统的Otsu阈值分割方法。通过传统Otsu阈值分割方法得到的20幅图像的平均误差为0.47像素,采用改进阈值分割得到的平均误差为0.33像素,光斑定位精度提高了30%。通过上述对比可知,对于被高斯噪声影响的光斑,本文提出的方法有更高的定位精度。

4.2 湍流影响下的定位精度

利用湍流相位屏仿真得到经过大气湍流后的光斑图像,仿真中光波波长为800 nm,湍流强度传输距离为20 km,接收端位于相位屏中心,接收端口径为0.25 m,系统焦距为1 m。计算光斑中心,得到误差分布如图4所示。

图4给出了相同湍流强度影响下20幅光斑图像的定位误差分布情况,其中光斑中心坐标已知。矩形表示传统Otsu阈值分割方法的光斑定位误差,圆形表示改进后的Otsu阈值分割方法的光斑定位误差。从图中可以看出,矩形曲线整体在圆形曲线下方,说明改进后的光斑中心定位误差要小于传统方法求出的光斑中心误差。采用传统一维Otsu阈值分割方法的光斑中心定位误差平均值为0.66像素,改进方法得到的定位误差均值为0.49像素,定位精度提高了26%。对于受湍流影响的光斑,改进的阈值分割方法具有更高的定位精度。

  

图4 湍流影响下光斑中心计算误差分布Fig.4 Error distribution of the center of the spot under the influence of turbulence

5 结 论

本文通过对阈值分割方法的改进,解决了传统阈值分割方法对灰度像素相关性利用不足的问题,提高了光斑中心定位精度。结果表明,改进的Otsu阈值分割方法对受高斯噪声影响和湍流影响的光斑定位精度都有明显提高,是一种可行的光斑中心定位方法。

1．教师由单能型向多能型转变。随着移动时代的到来，教育教学领域有了更大的改变，对教师提出了更高的要求。教师除了具备专业知识、职业技能和素养外，还应掌握现代教育技术和计算机应用等，成为多技能型的教师。教师应该以学生为主，根据学生个性差异安排不同的学习听读内容，鼓励学生做感兴趣的事情。充分利用大学生爱玩手机的心理，让学生利用手机学习功能练习听读英语。［4］

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