模糊算法基本原理精选(九篇)

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第1篇：模糊算法基本原理范文

关键词：迭代；嵌入式系统；图像分割；细胞分割；Qt；OpenCV

中图分类号： TP368.1

文献标志码：A

0引言

在嵌入式环境下的医学图像处理日趋受到重视，相对于传统PC设备的臃肿，嵌入式设备的轻便更利于医疗的普及，有助于解决边远地区医疗设备的改善[1]。因此在嵌入式下应用研究医学图像处理成为了研究的热点，而在医学图像处理中，医学图像分割是医学图像处理和分析的关键步骤，也是其他高级医学图像分析和解释系统的核心组成部分，但是细胞图像之间存在的严重粘连现象决定了要分割识别细胞图像的特征相当困难。

目前，有许多图像分割方面的算法，但是由于细胞图像本身的复杂性导致分割效果都不是很理想，而针对细胞图像的特点提出的松弛迭代分割算法[2-3]可以很好地解决分割效果的问题，可是由于该算法要经过多次迭代，因此消耗计算资源较大，不适合在嵌入式设备中运行。针对嵌入式设备与传统平台PC机相比有限的图像处理资源，本文对该算法进行了改进与优化，并在嵌入式Linux上基于Qt与OpenCV平台构建一个医学图像分割系统。最后将该细胞图像分割系统移植到嵌入式开发板中，在开发板上运行实验该程序。实验结果表明，改进后的松弛迭代分割算法可以有效地处理细胞分割，并达到满意的处理速度。

1概率松弛迭代算法的基本原理

在图像分割中，松弛法的设计初始是为了结合并行和串行两类方法的优点，使分割既能在每个局部并行进行又能借助迭代利用运算中逐步获取的信息不断调整以自适应地取得好的风格效果。但从总体策略上看，松弛法[4]仍基本上是串行进行的。松弛迭代分割法的操作对象是像素，既可基于灰度值[5]也可基于梯度值[6-7]进行，经由不断的迭代来确定各点像素所属的归类。在迭代中利用相容性的准则，据此松弛算法可分为离散松弛法、模糊松弛法、概率松弛法[8]等。下面介绍概率松弛算法的基本原理。

2嵌入式下概率松弛迭代算法的优化

第2篇：模糊算法基本原理范文

【关键词】 提梁机 同步 PID 模糊控制 编码器

1 提梁机卷扬同步控制电气系统介绍

卷扬机采用变量泵、变量马达和减速机驱动卷筒，卷筒带动吊具将梁体提起与放下，卷扬机是否同步升降决定吊具是否能提着梁体平衡的升降。提梁机的两个卷扬机上各安装一个多圈编码器，多圈编码器分别检测两个卷扬的上升或下降的速度，通过PID算法，调节两个卷扬的马达排量，反馈比较两个编码器的速度，最终达到调节卷扬同步的目的。

2 数字PID控制算法调节提梁机卷扬同步分析

以往，提梁机卷扬同步控制是采用常规PID控制算法，常规PID系统主要由PID控制器和被控对象组成。

图3-1 传统PID控制系统

它根据给定值r（t）和输出值y（t）构成的控制偏差，将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量。给定值r（t）是编码器速度，被控对象是卷扬马达，输出值y（t）是卷扬马达的控制电流。

采用传统的数字PID位置型控制算法，位置型控制算式为：

（1.1）

（1.1）的算法提供了执行机构的位置u（k），即控制马达的开口度，是比例系数，是积分系数，是微分系数，通过调整这三个参数，进而调整提梁机卷扬同步。这三个参数调整好，即为固定值，并且写在程序的存储区中，当外界环境改变时，例如：梁体左右重量不均匀，小车行走速度不一致，吊具左右不对称等，均会出现卷扬升降不同步，导致梁体倾斜。采用传统PID调节时，只能在工作因素不变的条件下，而实际操作中，很难做到这一点。

3 模糊PID控制算法在提梁机卷扬同步应用分析

3.1 模糊PID控制原理

模糊控制器是以模糊集合理论发展起来的，模糊PID控制器是一种在常规PID调节器的基础上，应用模糊集合理论根据控制偏差、偏差绝对值，在线自动整定比例系数、积分系数和微分系数的模糊控制器。模糊逻辑控制器动态抗扰性和PID控制器稳态精度高，取两者的优点就构成模糊PID控制器。

模糊PID控制原理是：参考输入量输入到模拟PID控制器中，模糊输入接口将参考输入值的偏差d和偏差变化率dt的精确值通过A/D转化器转化为二进制，进行模糊化，模糊控制器中通过模糊处理原理、模糊推理及非模糊化处理对，，三个参数进行在线修改，通过D/A转化器，输出量作用到执行机构，反馈到参考输入，形成闭环控制。PID参数自整定的实现思想是先找出PID的3个参数与偏差d和偏差变化率dt之间的模糊关系。

3.2 模糊PID对提梁机卷扬同步的控制

（1）首先，确定参考输入量为编码器速度值，d1，d2分别为两个时刻的速度值。

（1.2）

（1.3）

执行机构是卷扬马达，被控对象是卷扬马达电流，传感器为编码器，，，为模糊控制器输出量。

（2）量化因子比例因子的确定

在本同步系统设计中，PLC实时读取控制对象的运行参数，以实验数据为依据，确定d，dt的基本论域范围，通过确定量化因子，将其映射到模糊论域，并分为{负大[NB]、负中[NM]、负小[NS]、零[ZO]、正小[PS]、正中[PM]、正大[PB]}，七个语言值，为设计方便，取量化因子为1，同样，对于模糊系统的集合论域U，可以通过比例因子转化到控制量的实际控制范围，本文采用理论判断与实际调试的具体数据相结合，确定比例因子为1，从而确定出模糊PID控制的论域范围。

（3）模糊PID的清晰化

根据提梁机卷扬的实际控制情况，采用最大隶属度法进行解模糊判决，由d，dt，，，的模糊子集的隶属度，根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数的模糊规则表，运用模糊合成原理推出PID参数调整矩阵，这是本次算法的核心，将PID参数矩阵写到程序控制当中。

，，的参数调整计算公式为

（1.4）

，，是传统PID控制算法中的确定参数，在调试过程中，选择一个特定的环境条件，通过实际数据及调试效果的检测，当卷扬同步时，将这三个数据记录到程序当中。当外界环境改变时，通过微机系统不断的检测系统的响应输出值，实时计算出d和dt，将d和dt模糊化，通过查询模糊调整矩阵可得到调整量，，，完成对控制器参数的调整。

3.3 模糊PID控制在实际应用中的优点

模糊控制具有较强的抗干扰能力，当控制过程中出现扰动时，动态特性的变化能达到较好的控制效果，采用模糊PID调节提梁机卷扬后，数据调整实时在进行，所以不论外部条件如何改变，两个卷扬机均能保证同步升降，满足提梁机使用的不同工况，提高了工作效率，极大的保证了工作的安全性。

参考文献：

[1]刘曙光，魏俊民，竺志超.模糊控制技术.中国纺织出版社，2001.

[2]诸静等.模糊控制原理与应用第2版[M].北京：机械工业出版社，2005：303-304.

[3]陶永华.新型PID控制及其应用第2版[M].北京：机械出版社，2002：126.

第3篇：模糊算法基本原理范文

关键词:自适应中值滤波; ×字形窗口; Matlab语言; 数字图像处理

中图分类号:TP391 文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2010)10-0090-03

Algorithm of Adaptive Median Filtering Based on ×-shaped Window

WANG Yan-xia1, ZHANG You-hui1, KANG Zhen-ke1, ZHANG Jin-dong2

(1. College of Mathematics and Information Science, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050016, China;

2. Institute of Communications Engineering, PLA Univ. of Sci.& Tech., Nanjing 210007, China)

Abstract:Since the traditional median filtering methods may lose some image details while removing impulse noise and can not meet the demand of real-time image preprocessing, the common median filtering method in the Matlab toolbox is modified and a self-adaptive median filtering algorithm based on ×-shaped windows is proposed. This method has the following characteristics: the adaptive filtering window size is adaptively adjusted according to the number of noise points in the 3×3 X-shaped window, X-shaped window is achievedaccording to the symmetry of the matrix and the basic logic operations. The simulation results show that compared with the square-shaped windows, this method can maintain the image details while removing the salt and pepper noise and impulse noiseing, and can reduce the running time effectively.

Keywords:adaptive median filtering; ×-shaped window; Matlab language; digital image processing

0 引 言

由于种种原因,图像在生成、传输、变换等过程中往往会受到各种噪声的污染,从而导致图像质量退化。噪声信号的滤波是图像处理的基本任务之一,主要有线性滤波和非线性滤波两种方法。线性滤波方法一般具有低通特性,而图像的边缘信息对应于高频信号,因此线性滤波方法往往导致图像边缘模糊,不能取得很好的复原效果[1]。中值滤波是一种使边缘模糊较轻的非线性滤波方法,是由Tukey发明的一种非线性信号处理技术,早期用于一维信号处理,后来很快被用到二维数字的图像平滑中。该算法不仅能够去除或减少随机噪声和脉冲噪声干扰,而且能够很大程度地保留图像的边缘信息,近年来在图像平滑和数据分析与处理等多个领域中得到广泛应用[2]。尽管如此,由于它对窗口和数据点的高度依赖,使其在处理空间密度较大的冲激噪声时,处理效果和效率受到了限制[3]。文献[4]提出一种自适应中值滤波算法,通过扩大窗口来相对减少冲激噪声空间密度,但它是基于方形窗口的,当窗口尺寸增大时,计算量将按平方增大,因此在速度方面还不够理想。在数字图像处理中,作为一种典型的非线性滤波方法,中值滤波应用得非常广泛,因而对提高其算法效率是非常有意义的[5]。本文对Matlab工具箱中的中值滤波算法进行改进,提出一种基于×字形滤波窗口的自适应中值滤波算法,在有效去除噪声的同时,较好地保持了图像细节,缩短了运行时间。

1 中值滤波的基本原理及传统算法

信号中值(medians)是按信号值大小顺序排列的中间值。长为n的一维信号{Xn,n∈N}的中值用下式表示:

Yn=Med{X1,X2,…Xn;n∈N}(1)

相对二维图像信号{Xij:i,j∈N},二维中值滤波器定义为:

Yij=Med{Xij}=Med{Xi+r,j+s:r,s∈A} (2)

式(1)、式(2)中:N表示自然数集;A为截取图像数据的窗口尺寸;r为窗口水平尺寸;s为窗口垂直尺寸;Xij为被处理图像平面上的一个像素点,坐标为 (i,j);Yij是以Xij为中心,窗口W所套中范围内像素点灰度的中值,即中值处理的输出值。窗口A可以采用不同的形式,通常有线段窗、方形窗、圆形窗、十字窗和圆环窗等。文献[6]对中值滤波的多种形态及其发展有详细的介绍。

中值滤波就是选择一定形式的窗口,使其在图像的各点上移动,用窗内像素灰度值的中值代替窗中心点处的像素灰度值[7]。它对于消除孤立点和线段的干扰十分有用,能减弱或消除傅里叶空间的高频分量,但也影响低频分量。高频分量往往是图像中区域边缘灰度值急剧变化的部分,该滤波可将这些分量消除,从而使图像得到平滑的效果。对于一些细节较多的复杂图像,还可以多次使用不同的中值滤波。传统中值滤波算法的具体实现过程如下[8]:

(1) 选择一个(2n+1)×(2n+1)的窗口(通常为3×3或5×5),并用该窗口沿图像数据进行行或列方向的移位滑动;

(2) 每次移动后,对窗内的诸像素灰度值进行排序;

(3) 用排序所得中值替代窗口中心位置的原始像素灰度值。

图1是传统中值滤波算法的框图。其中,M, N分别表示滤波图像的行数和列数。

图1 中值滤波程序流程图

2 自适应中值滤波的基本原理及改进算法

中值滤波是当前应用最广泛的滤波方法之一,然而,中值滤波的去噪效果和处理速度依赖于滤波窗口的大小及参与中值计算的像素点数目[9]。当脉冲噪声概率小于0.2时,中值滤波是很有效的方法,当脉冲噪声概率超过0.2时,则使用自适应中值滤波方法[3]。

×字形窗口的自适应中值滤波算法是对中值滤波的一种改进。相对于中值滤波而言,它能够处理空间密度更大的冲激噪声,并且在平滑非冲激噪声时,还可保存更多的图像细节;效率方面也较一般的自适应中值滤波有所改善。常见窗口及本文提出窗口如图2所示。

图2 常见窗口

基本原理如下[3]:

首先,采用3×3的×字形窗口进行计算,计算图像的中值滤波值Zmed、最大值滤波值Zmax和最小值滤波值Zmin,并判断噪声敏感度,即:如果Zmed不在Zmax和Zmin之间就自动增加×字形窗口的大小,然后重复以上的过程;对于Zmed在Zmax和Zmin之间的点先用原像素值与最大滤波值和最小滤波值进行判断,如果在其间,原值不做修改,反之就用Zmed取代原值。这一过程有如下的作用:

(1) 使得未受脉冲噪声污染的点不用修改,很好地保护了图像的点、线等细节及边界信息;

(2) 当检测到的噪声很强时,自动增大窗口,提高了去噪能力;

(3) 当检测到的噪声不是很强时,就不用增加窗口的大小,既体现出自适应性,又减少了时间开销,提高了速度。

其中,×字形窗口的实现方法如下:

(1) 先得到一个对角矩阵A;

(2) 将对角矩阵A从左向右翻转,得到一个矩阵B;

(3) 将矩阵A与矩阵B取或运算,得到×字形矩阵C。

3 基于×字形窗口自适应中值滤波算法的Matlab实现

中值滤波是数字图像处理中一个很重要的部分,Matlab工具箱中有该函数,用到中值滤波算法时可直接调用。因此,用Matlab编程具有简单、方便、快捷等优点。另外,还可以对其内部函数进行改进。本文的算法就是通过另外编程修改中值滤波有关的内部函数实现的。

下面就是自适应中值滤波算法的实现流程,添加新的库函数adpmedianXzi对图像处理工具箱进行扩展,以实现数字图像自适应中值滤波(部分伪代码)。

function f=adpmedianXzi(g,Smax)

%首先进行×字形窗口的极小值滤波和极大值滤波

zmin=ordfilt2(g,1,eye(k)|fliplr(eye(k)) ,′symmetric′);

zmax=ordfilt2(g,2*k-1,eye(k)|fliplr(eye(k)),′symmetric′);

%然后进行中值滤波

zmed=medfilt2(g,[k,k],′symmetric′);

%判断Zmed是否为一脉冲

processUsingLeveB=(zmed>zmin)&(zmax>zmed)&~alreadyProcessed;

%判断Zxy是否为一脉冲

zB=(g>zmin)&(zmax>g);

outputZxy=processUsingLeveB&zB;

outputZmed=processUsingLeveB&~zB;

%若Zmed为一脉冲,输出一个不变的像素值Zxy来代替邻域中值作为输出

f(outputZxy)=g(outputZxy);

%若Zmed不是一脉冲,输出中值滤波的值作为输出

f(outputZmed)=zmed(outputZmed);

4 实验结果及其分析

在实验中,选择了大小为256×256像素、灰度为256级的Lena图像。实验环境为IBM R52,Matlab7.0软件。实验结果如图3、图4所示。

图3 原始图像、噪声图像和滤波后图像

图4 方形窗口与×形窗口运行效率对比

图3(b)显示了被“椒盐”噪声污染了的图像,该噪声的概率为Pa=Pb= 0.25。这里噪声水平非常高,能够模糊图像的大部分细节。作为比较的基础,图像首先用7×7的中值滤波器进行滤波,消除大部分可见的脉冲噪声痕迹(见图3(b))。虽然噪声被有效消除了,但是滤波器在图像上也引起了明显的细节损失。图3(d)显示了使用Smax=7的方形窗口自适应中值滤波器的效果,噪声消除水平同中值滤波器相似。┩3(e)为基于×型窗口的自适应中值滤波效果。自适应滤波器保持了点的尖锐性和细节。可见,改进是很明显的,而且通过对比方形窗口与×字形窗口发现,×字形窗口的运行效率也提高了不少。

5 结 语

通过对Matlab图像处理工具箱中算法的改进,实现了一种快速自适应中值滤波算法。在对图像滤波前,首先判断是否为脉冲,然后采取变化×字形窗口大小来对噪声进行滤波,这样既有效消除了噪声,也很好地保持了图像细节。实验结果表明,基于×字形的滤波方法比一般自适应中值滤波效率有了一定程度的提高。算法原理简单、稳定、实用。若进一步研究,可针对不同噪声采取更加智能的处理措施,如CWMF&ANFIS(自适应模糊神经中值滤波系统)[10],用以达到更好的处理效果。

参考文献

[1]董付国,原达,王金鹏.中值滤波快速算法的进一步思考[J].计算机工程与应用,2007,43(26):48-64.

[2]郭炜.多级非线性加权平均中值滤波改进算法[J].现代电子技术,2006,29(19):159-161.

[3]ABDULLAH T, INAN G. Impulse noise reduction in medical images with the use of switch mode fuzzy adaptive median filter[J]. Digital Signal Processing, 2007, 17:711-723.

[4]袁西霞,岳建华,赵贤任.Matlab在中值滤波改进算法中的应用[J].广东工业大学学报,2007,24(1):33-35.

[5]曹治华,宋斌恒.多种形状窗口下的中值滤波算法[J].计算机应用研究,2006,23(3):86-88.

[6]刘丽梅,孙玉荣,李丽.中值滤波技术发展研究[J].云南师范大学学报,2004,24(1):23-27.

[7]隋雪莉,梅园.基于中值滤波的指纹增强算法[J].现代电子技术,2009,32(10):107-109.

[8]张明艳,吴莉,谢玉鹏.一种图像快速中值滤波算法[J].吉林省教育学院学报,2007,23(1):91-92.

第4篇：模糊算法基本原理范文

后处理抗锯齿技术以较低的资源损耗和不错的抗锯齿效果，成为未来抗锯齿技术发展的重要方向。AMD推出过MLAA，NVIDIA也推出了自家的FXAA，但它们都不完美，降低锯齿的同时，都可能损害游戏画质，例如纹理变模糊和字体破坏。出现这种问题的原因，主要是这些后处理AA的处理位置实在是太“靠后”了，甚至在画面完成后才进行采样处理，因此会对不需要进行AA处理的部位也做一些不恰当的抗锯齿操作，最终导致画面模糊。不过在开普勒会上，NVIDIA展示了一种全新的TXAA抗锯齿技术，TXAA技术通过和游戏深度结合，带来最优秀的画质表现。

TXAA的原理

锯齿现象主要是因为在对比度反差较大的物体边缘上出现对比度较高的不平滑的间断线所导致。传统的抗锯齿算法如MSAA等会采用更高的计算精度，让物体边缘的高对比度部分对比度降低、间断尺寸变短，锯齿则会出现明显的减弱。而后处理抗锯齿则通过检查这些间断的线段，并利用特殊的算法（一般是有方向性的模糊）将锯齿部分本身模糊化、同时也降低边缘部分原本非常明显的的对比。

作为后处理抗锯齿的一种，TXAA的基本原理和传统后处理抗锯齿基本相同。但TXAA和MLAA以及FXAA不同的是，后两种技术一般会在画面处理的最后时刻才发生作用，往往会“误伤”很多本来不该做抗锯齿的内容。TXAA则不会直接出现在驱动中，而是和游戏厂商以及游戏引擎合作，在游戏中直接植入TXAA。这样就可以将后处理放在恰当的位置，比如在纹理贴图之前就先标定需要做抗锯齿的部位，或者干脆只对检测到的几何体边缘做抗锯齿操作，从而避免了字体模糊误伤现象的出现。在抗锯齿算法上，TXAA由于能够精确锁定锯齿出现的部位，因此能够采用效果最好的算法，带来相当优秀的图形画质。

TXAA的效果

根据NVIDIA的官方资料，TXAA可以以MSAA 2X的资源损耗，带来近似MSAA 8X的抗锯齿效果，或者以MSAA 4X的资源损耗，带来远超MSAA 8X的抗锯齿效果。在下图别选定的容易出现锯齿的倾斜物体边缘，TXAA表现果然相当出色，锯齿现象大为减轻，同时物体本身的纹理却没有发生严重模糊等问题。此外，TXAA还可以对帧与帧之间出现的锯齿带来的闪烁现象进行处理。由于锯齿往往会随着观察者变化而变化，因此在玩家转动视角时，一些特殊场景如树叶、细密窗格等上的锯齿会给画面带来明显的抖动现象，这非常影响游戏画质和视觉体验。TXAA通过对整个场景进行抖动采样，可降低闪烁发生，提供更稳定的图形质量。

第5篇：模糊算法基本原理范文

【关键词】电子稳像技术；方法；评价

中图分类号：F407.63 文献标识码：A 文章编号：

引言

稳像技术的应用主要用于军事目的以及民用测绘仪器中。在航空摄影和地形测绘仪器中,为在仪器像平面上得到稳定的测量基准必须采用稳像技术,以便在仪器的测量面上提供一个相对稳定的坐标系,使测量结果准确无误。当在飞机、车辆、舰船等运动载体上用望远镜观瞄目标时,由于机座的震动,像面上的图像不稳定,使观察者易于疲劳,同时也降低了测瞄精度。近几十年来,稳像技术在武器系统上得到了普遍应用,从大型的制导、火控系统到小型的自寻的导引头,都广泛采用了稳像技术。稳像技术的应用,消除了运动载体对像面的影响,使这些武器系统的运动攻击性能和其他作战指标得以显著提高。

从最早的机械式稳像、光学稳像、机电稳像到电子稳像,稳像技术的研究已开展了多年。稳像技术向着更精确、更灵活、体积小以及价格低、能耗小、易于操作的方向发展。

1电子稳像基本原理及系统结构

1.1 基本原理

电子稳像最基本的技术是像移补偿技术,其基本原理如下:如图1所示,摄像机连续两帧成像焦平面(第K和K+1帧),每一格代表一个像素。摄像机成像过程中,由于摄像机位置或参数发生变化,导致曝光时间内相机与目标存在相对运动,目标在焦平面上所成的像不是静止的,而是运动变化的,此即像移。从监视器上来看,像移使目标成像相互混叠,导致监视器图像抖动、模糊退化及分辨率下降,大大降低了视频图像质量。

图1摄像机成像焦平面

对于面阵摄像机,它每一帧的图像信息是按行输出的,每行又是按照像元所排列的序号顺序输出的。因此,为了获得平稳、清晰的视频图像,首先检测出参考帧图像与当前帧图像之间的运动矢量,对运动矢量进行滤波、校正,转换为监视器图像的运动矢量,然后通过对CCD图像传感器的行、列序号重组,沿运动矢量反方向补偿第K+1帧图像,使监视器图像与第K帧图像近似相同或重合。

1.2 系统结构及各模块功能

电子稳像系统结构框图如图2所示,主要由三大模块组成:运动估计、运动校正和图像补偿等。

图2电子稳像系统结构框图

1.运动估计模块

在视频序列中,帧与帧之间总是存在差异,引起这种差异的原因很多。由摄像机位置或参数的变化引起的整个图像的变化,即由摄像机引起的场景背景的视在运动,称之为全局运动;由场景中物体运动引起的局部图像变化,称为局部运动。电子稳像的运动估计是指全局运动的估计。

2.运动校正模块

摄像机的运动可分解为两部分:意向运动分量和随机运动分量。运动校正模块中,运动滤波的主要作用就是把估算出的全局运动中的意向运动分量和随机抖动分量区分开来,计算补偿分量,并通过运动补偿,采用补偿分量对各帧图像进行矫正变换(warping)。

3.图像补偿模块

运动矫正阶段对视频各帧图像进行矫正变换后,视频帧的某些区域将变成“无定义”区域,从而造成视频帧的视觉退化,我们称“无定义”区域为补偿区域。图像补偿阶段就是要对补偿区域进行重构,再现全帧视觉效果。

2 电子稳像的基本方法

电子稳像前提条件是先获得图像的全局运动矢量，根据获取图像运动矢量方法的不同，电子稳像的基本方法有两种:

方法一，利用传感器检测摄像机的运动矢量V再转化为图像的运动量。即在摄像机上设置两个角速率传感器用以检测上下、左右方向上的角速率，通过放大、滤波去除对图像质量影响不大的高频成份，再经过A/D转换存人计算机中作为控制依据。然后采用像移补偿技术补偿图像运动，实现图像稳定。此方法易于实现，但其检测精度要依赖于具有高精度的速率陀螺来准确地敏感摄像机的振动。

方法二，利用稳定算法实现电子稳像。图像拾取后，根据要求提取场或帧图像，当物体静止或匀速运动时，帧处理优于场处理，这是因为奇场和偶场运动相同，可以共用一个运动矢量，帧处理时只需传送一个运动矢量，但当物体是非匀速运动时，场处理则优于帧处理。选取图像后与参考图像利用稳像算法获取图像运动矢量，参考图像可以是存储器中的固定的图像，也可能是图像缓存中的相邻帧图像。此稳像方法的关键是利用稳像算法计算图像运动量，此方法已用在加拿大DREV研制的监视车10m桅杆上电视摄像系统中。此方法的优点是:速度快，实时性强，精度高，而且是直接获取监视器上的图像运动矢量，所以它实际能达到的绝对稳定精度，长焦距摄像机要高于短焦距摄像机，因此在稳像系统中较多地采用该方法获取图像运动矢量。

3 图像稳定的评价方法

为了进一步发展稳像技术，对电子稳像的效果进行客观的评价是重要的。目前，通常利用电子稳像算法的准确度、算法的位移量变化范围和稳像系统的特性作为评价各种算法的性能指标。

3.1 算法的准确度

如果稳定后的相邻两帧图像间的相对运动全部补偿了，那么这两帧图像上相对应的每一个像素之间的差值应为零。但是，存在偏差。偏差是由于噪声、算法估计误差以及评定时运动模式设置不精确等原因导致的。为了更准确的稳定图像，提出用算法的准确度来评价算法。

算法的准确度是评价补偿了摄像机的振动量后获得图像的稳定程度。PSNR是评价准确度的品质因子，定义如下:

其中MSE(均方差)是两帧图像间每个像素的偏差值。它反映了图像序列变化的快慢和变化量的大小。PSNR作为评价稳定算法准确度的指标，也可用来衡量两幅图像重合的情况，PSNR越高，图像稳定效果越好，当两幅图像完全相同时PSNR最大。

3.2 确定算法的分辨率

针对不同的稳像系统需要确定算法能够识别的图像运动变化量的最小值，即算法的分辨率。稳像系统确定后，图像的分辨率就确定下来。而不同的算法分辨率不同，有的分辨率是一个像素，有的是l/2个像素。那么当相邻两帧图像间的变化量很小时(不到一个像素)，连续两帧图像间的PSNR值原本很高，但是由于系统采用的稳定算法的分辨率较低(大于一个像素)，则可能会出现采用此稳定算法获得的位移量估计误差大于实际的位移变化量，那么补偿后的图像PSNR值反而下降，从而导致稳像质量下降。因此，要确定算法的分辨率。方法是:先求出两帧图像未进行运动补偿时的PSNR值作为MB(最小边界值)。这样，当运动变化量很小时(小于MB值)不需要补偿图像，随着位移量的增加，稳定后的图像PSNR值逐渐增大，最终这个PSNR值要增大到与LBI值相交，这时相对应的位移量是算法的分辨率。

3.3 系统特性

系统特性是帧处理率与每秒最大位移量的乘积值，其中帧处理率是电子稳像系统的一个重要的特性，而它的实现要以牺牲系统部分稳像精度和稳定算法的性能为代价。因此，该项指标是评价系统综合特性的。

实验结果表明决定图像的稳定程度的因素有:摄像系统的组成、稳像算法的选取以及运动模型的准确性等。评价算法时需要在同一条件下进行，因为同一算法应用在不同的系统中精度不同，采用数学模型不同时精度也不同。所以美国Manyand大学研制了一套专门评价各算法的系统:ARL(Army Research Laboratory) Tracking System，系统运动及目标等量都可以设定，这样就保证了各种算法在相同条件下应用，因此能够统一地、准确地评价各种算法。虽然系统的造价高，但仍是目前最佳的评价方法。

结束语

本文对电子稳像的关键技术进行了综述,可以看出,电子稳像技术具有广阔的应用前景和巨大的市场需求,而目前的解决方法尚不成熟,还存在很多值得深入细致研究的问题需要在今后的工作和学习中进一步研究总结和研究。

参考文献

[1]赵红颖,金宏,熊经武.电子稳像技术概述[J]. 光学精密工程. 2001(04)

第6篇：模糊算法基本原理范文

1、引言

随着经济的迅猛发展，汽车的迅速普及，根据社会对汽车产业的要求，车辆的各方面指标都受到人们越来越多地关注，汽车涂装过程中的瑕疵直接影响汽车的外观质量，因此如何在生产过程中利用计算机视觉检测技术检测出并及时修补汽车涂装过程中产生的瑕疵就成了首要的任务[1]。本文的研究内容是首先了解计算机视觉检测系统的工作原理，汽车涂装瑕疵的种类，然后结合两者的特点，应用计算机视觉检测系统检测汽车涂装瑕疵。该研究的价值在于两方面：①对于汽车生产的自动化和过程自动化，计算机视觉是现实真正意义的自动的基础和一种重要的质量控制的手段；②对于汽车涂装瑕疵的修补可以提高其修补的精度。

2、汽车涂装瑕疵的计算机视觉检测系统

汽车涂装瑕疵检测系统主要包括照明系统、图像采集卡、CCD摄像机、计算机以及软件处理等几个主要部分[2]。综合计算机视觉检测系统的构成和线结构光测量的原理，基于计算机视觉的汽车涂装瑕疵的检测系统大致是这样构成的：将线结构光投射到被测物上，所形成的光斑作为传感信号，用CCD摄像机采集光斑图像，采集到的图像信号被传输到计算机，根据图像处理和计算机视觉检测系统的处理产生处理结果，返回到涂装生产线，对车身的涂装进行修正，从而提高产品质量。汽车涂装瑕疵的视觉检测系统如图1所示[3]。

3、计算机视觉检测

计算机视觉是计算机对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。计算机视觉系统基本原理：机器视觉系统通常采用CCD相机摄取图像，将其转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并在此基础上实现模式识别、坐标计算、灰度分布图等多种功能。计算机视觉系统能够根据其检测结果快速地显示图像、输出数据、指令，执行机构可以配合其完成指令的实施。计算机视觉系统主要由图像获取、图像分析和处理、输出显示或控制三个功能模块组成[4]。视觉检测按其所处理的数据类型可分为二值图像、灰度图像、彩色图像和深度图像的视觉检测。另外，还有X射线检测、超声波检测和红外线检测。一个完整视觉检测系统包括：图像采集、图像分割、零件识别、模型匹配和决策判断。Newman[5]等描述了利用深度图像进行零件检测的AVI系统，具有一定的代表性。一个典型的AVI系统如图2所示。

4、汽车涂装瑕疵的检测算法

由于汽车涂膜中一些缺陷的边界比较模糊，例如：气泡、爆裂气泡孔、气泡针孔、抽缩等等。边缘处灰度变化很小，直接用传统的微分边缘检测算法无法有效的检测出来。所以对缺陷模糊边缘的检测成为了算法的关键[6]。本文介绍了基于线结构光的边缘检测方法。汽车涂装表面被光源投射器发出的线结构光照射，反射出的图像被CCD摄像机所接收传输到计算机视觉检测系统中。若涂装表面没有瑕疵，则产生图3的图像。若涂装表面有瑕疵，则产生图4的图像[7]。

第7篇：模糊算法基本原理范文

关键词：计算机图形学；科学思维；学科结构；教学改革；教学方法

0 引言

大学的主要任务是培养人才，特别是培养创新人才。培养创新人才的基本途径与方法有课程教学、参与科学研究与项目开发、对外学术交流等。然而传统本科课程教学多注重传授学科的系统理论等专业知识，不重视对知识产生原因、方法的介绍，如忽视思考解决学科基本问题的具体过程等，这会造成课程教学传授知识与科学研究相脱节，导致学生的知识结构产生缺陷，不利于他们将来从事创新等研究工作。为配合计算机图形学课程的教学改革，根据计算机图形学课程的特点，笔者提出一种面向科学思维的教学新方法，它能有效弥补传统本科课程教学的不足。

1 面向科学思维教学方法的基本要求

常见典型的教学方法有：结构主义的教学方法、建构主义的教学方法、问题（任务）驱动教学方法等。这3种方法各有其优缺点，一个好的教学方法最好能全面综合这3种方法的优点。面向科学思维的教学方法要求把思考问题的方法、系统分析与综合的方法、科学研究的工作方法、查找资料与抽象的方法等知识产生的方法引入课程教学中，有效讲解学科专业知识是根据发展需求、通过研究各种问题产生的；专业理论体系或与其学科结构是由多项研究成果形成的，这些知识是科学研究与科学思维产生的结果。

结构主义、建构主义与面向科学思维教学方法的异同点见表1。

2 确立计算机图形学课程的教学内容与教学模式

2.1 传统计算机图形学课程教学改革的原因

2013年以前，国内外传统计算机图形学课程教学以讲授图形标准（显卡驱动与显示图形等子程序的集合）或CAD为主。这种CAD与计算机图形学（即图形标准）学科的划分有问题，它只便于图形标准的硬件实现，却因基本概念不全导致这两者均不能独立讲清三维真实感图形的自动生成原理以及计算机程序设计的基本规律，更不能总结计算机图形学的研发成果与发展规律，不能满足计算机图形学学科建设发展需求。

2.2 用系统分析与综合的方法确立计算机图形学课程的教学内容

2.2.1 系统分析：从理论上确立实现计算机图形学课程目标的发展路线图

本课程目标是用计算机程序自动生成类似人眼观察世界获得的观察图像（亦为学科研究的基本问题，它适合作为建构主义教学方法要求的教学环境需求问题）。为此至少要完成3个子任务：①掌握三维图形的生成原理；②掌握生成三维动画等图形的程序设计；③理顺新课程教学内容与图形标准、CAD的相互关系。

1）第一个任务的实现方法。

照相机生成照片遵循光线传播生成三维图形这一物理原理，计算机生成所有三维图形（包括光线跟踪算法、辐射度算法、投影、多边形填充、纹理映射、阴影算法、图像融合算法与二维直线的生成等）也应遵循该原理。这是本课程知识理论体系的完备性与一致性的基本要求，它决定了计算机图形学的学种性质与教学定位。

2）第二个任务的实现方法。

用辐射度和光线跟踪算法生成的三维真实感图形等程序，是一类典型的显示图形的计算机仿真应用程序。故计算机图形学的编程实现既遵循计算机仿真的基本原理，也遵循计算机程序设计的基本规律。

计算机仿真遵循系统（决定被仿真对象的范围与其行为特性）、建模（用数学模型描述仿真实验对象）、仿真算法（计算机通过执行该仿真算法，进行仿真实验）与评估（检验仿真实验的结果是否与应用需求保持一致）这一基本原理。

计算机程序设计应遵循计算理论可计算性的实现前提对程序设计的规范要求：①待解问题被模型与系统形式化方法所描述；②这种描述要转换成算法；③算法要有合理的复杂度。

这里，形式化描述指用数学符号、逻辑符号与流程图描述并要求保持逻辑上的一致性。系统的概念被本文定义为软件系统：它按解决问题的系统流程要求，编程实现数个模型描述数据与命令的输入、存储管理、运算处理、输出显示4个过程，能直接达到自动运行软件的设定目标并具有完整动态结构的综合程序。软件系统的概念是国内传统计算机核心课程教学缺失的重要概念。

故三维图形学的教学内容，主要用3组数学模型描述可视物体、灯光、照相机物理模型的物理特性（如用几何模型、材质模型与纹理模型描述可视物体；用光线几何模型、颜色模型、照明模型、辐射度算法和光线跟踪算法等描述点光源；根据类照相机的观察参数，用阴影算法、图像融合等算法描述照相机模型；对光线跟踪算法，应重构照相机模型）；在物理仿真、数学建模与软件系统概念的指引下，编程构建三维图形软件系统，实现三维图形的自动显示。物体运动与变形、灯光变幻、照相机运动可形成计算机动画。计算机游戏是用人机交互的操作方式并通过实时动画与声音有效描述具有智能行为能力的人（或动物）的多种社会实践活动。

3）第三个任务的实现方法。

计算机动画包含了传统图形标准与CAD的原理，所以在课程最后，可讲解图形标准OpenGL的原理与编程使用方法。同时图形标准是游戏软件的基石，是现代计算机应用不可缺少的基本配置。

2.2.2 系统综合：介绍图形学的基本原理与动画软件的实现方法

这要求教师先查找资料、汇集前人发表解决以上问题的不同论文与教材（解决课程教学问题的先决条件），挑选材料编写课程讲义，详细介绍完成该任务所需的基本原理与实现方法，讲义试用成熟后再编著出版教材。

教材按以下思路组织：用二维图形学构建软件系统概念的教学，用三维图形学构建三维图形数学建模的教学（直接用三维图形构建软件系统概念的教学，会导致课程教学内容的复杂化）。在每章的开头，均提出应思考并解决哪些问题才能达到本章的教学要求，加强训练读者思考问题的习惯。

学完本课程，学生要能胜任计算机动画软件的设计与编程实现等任务。

2.3 归纳计算机图形学的学科结构

以上教学充分展示：由物理模型（化学模型、生物模型、社会发展需求模型等）数学模型（数据模型是数学模型的一种简单特例，其编程操作主要是数据的存储与检索，以实现数据库软件。根据数学模型“曲高和寡”的原理得知，数据库软件是应用软件中应用面最广的一类软件；或用离散数学的方法、判断规则与判据或可编程实现的自然语言与功能等描述解决问题的过程与步骤；或用通信协议描述数据通信过程要遵循的规则、约定等要求，这是网络通信编程的基础）软件的系统功能与结构用算法语言实现程序编码并形成算法软件测试评估等过程所确立程序设计的基本规律。程序设计这一规律，能被雷达的设计与制造过程所佐证，如通过物理实验确立雷达原理用数学模型描述雷达的工作过程设计雷达系统的功能与结构用电子技术制造雷达设备做好的雷达要通过测试评估才能交付使用等。

由此能用理论（物理原理、建模、软件系统、仿真、程序设计）、工具（OpenGL、Direct3D、着色语言、ACIS、WebGL、OpenCL、3D游戏引擎等）与应用（显示图形的应用程序，如3D动画或CAD、地理信息系统（空间复杂性高而时间复杂性低）、游戏与虚拟现实系统（时间复杂性高而空间复杂性低））3个学科形态描述计算机图形学的学科结构。

2.4 用科学研究的工作方法确立计算机图形学课程的教学模式

（1）选题（发现问题）：找任务、了解用户需求、检索阅读资料并提出问题。自由选题要确立研究问题的科学性、目标性、创新性和可行性，并找准课题的申报渠道。提出问题是对任务深入思考或科学研究的前提。如计算机图形学的学科属性与教学内容是否成熟，是此前国际计算机图形学教育界多年关注的教学疑难问题。

（2）分析问题：真实照片由照相机、可视物体与灯光3个主要因素决定，由此确立解决问题的方法。

（3）寻找解决问题的方法（提出假说）：首先用二维图形建立软件系统的概念；然后建立描述照相机、可视物体、灯光物理模型物理特性所需的数学模型，构建仿真光线在计算机场景与照相机模型中传播，生成三维动画图形。

（4）做实验解决问题（找寻证据支持假说）：针对建立的数学模型，选择数据结构，设计算法，编写程序源代码并调试测试程序，构建三维图形软件系统，实现图形的自动显示。

（5）取得新成果（查新验证）：改进学科的系统理论与基本方法，发表研究论文，推广该研究成果或论证申报新开发项目，推动学科建设向前发展。当我们解决好计算机图形学的教学问题时，就为撰写本文并申报计算机图形学国家规划教材奠定了基础。

由此构建程序设计教学的完整过程，并把程序设计拓展成科学研究工作方法的一种形式与组成部分。

该教学模式不仅把教学与科学研究两个不同性质的学术过程结合在一起，还说明围绕课程教学思考问题的训练属于科学研究领域思维活动的一种基本形式。

3 在课程教学过程中合理安排思考问题的训练

教师在重点介绍、讲解每个专题前，要考虑如何训练学生根据学科的发展需求思考问题，这些问题是任务驱动教学法中各种问题的来源。

3.1 用二维图形学构建软件系统概念的教学

专题1：线段图形的描述与生成。基本问题：如何用数学的语言与方式（如描述函数）描述各种线段图形的几何形状，以形成各种线段图形的几何模型？如何形成矢量汉字等子图形高效率的描述方法？如何把这种描述函数转换成算法，并根据其描述数据生成这些基本图形？

专题2：实面积图形的描述与生成。基本问题：用什么方法描述实面积图形的几何形状，以形成各种实面积多边形的几何模型？如何利用显示设备的绘图功能生成实面积图形？如何实现直线图形边缘的反走样显示？

专题3：图形的基本运算。基本问题：图形运算的目的是什么？如何用几何变换矩阵的方式描述图形几何模型的几何变换？若用实面积多边形的布尔运算构建新的复杂图形的几何模型，则布尔运算的数学基础是什么？如何实现其布尔运算？

专题4：图形的观察运算。基本问题：如何把输入到计算机中的图形几何模型描述数据，转换成显示设备坐标系中的图形几何模型描述数据？并调用图形的生成算法显示各种图形的几何形状？

专题5：图形数据与命令的输入。基本问题：能用哪些方法把图形模型描述数据与命令高效率地输入到计算机中？如何利用输入设备的数据输入功能与显示设备的图形显示功能，编程实现图形数据的交互输入？如何规划应用程序中的人机交互设计问题？

专题6：图形的数据结构。基本问题：图形数学模型的种类与复杂、复合图形的构建方法，这些对保存图形几何模型的描述数据提出了哪些动态管理上的要求？如何设计相应图形的数据结构，才能有效地保存、管理存储于计算机中的各种图形描述数据（命令）？如何把图形显示区中的图形描述数据编译转换成多种显示设备能识别并运行的显示指令代码，以实现图形的显示？为编程实现各种图形的自动显示，需要确定编程处理图形数据的基本流程和程序的功能与结构，以形成软件系统的概念。

3.2 用三维图形学构建数学建模的教学

专题7：照相机模型的建立与三维几何图形的显示。基本问题：如何用数学模型，特别是用矩阵的方法，描述照相机拍摄（投影显示）三维直线图形的物理过程？

专题8：平面物体几何模型的构建与图形显示。基本问题：如何用直线与平面函数描述平面物体的几何形状？如何记录这种描述所形成的几何模型数据？如何构建形状复杂的平面几何物体？如何显示平面物体的几何形状与表面？

专题9：曲面物体几何模型的构建基础与线框模型图形显示。基本问题：用什么方法描述曲面物体的几何形状并构建其几何模型？如何显示曲面物体的几何形状？

专题10：灯光模型的建立与光照物体的图形显示。基本问题：如何用数学模型的方法描述灯光的物理特性？如何描述在灯光照射条件下几何物体的可视物理特性？如何显示光照效果的曲面物体的表面与几何形状？如何更有效地描述光线传播的物理特性与变化规律？

学生按照这一思路进行选题，可考虑为实现像照片一样自然景观（如白光的薄膜干涉等现象）的图像显示，需研究哪些问题等，并发表其研究成果。课程教学内容成熟完整后，才便于界定计算机图形学的学科内涵。

4 分析计算机专业主要课程的基本特点，提炼计算科学的学科结构

4.1 计算机教学此前无计算科学学科结构概念的原因分析

现有权威资料和维基百科、百度百科表明，此前国内外计算机教学均无计算科学学科结构这一重要概念。以下3点是导致这一现象存在的重要原因。

4.1.1 对计算工具的分类作用认识不足

尽管人们知道计算机是一种计算工具，计算机有广泛的应用，计算机科学有自己的一套理论根据，但仅用“理论、工具与应用”很难全面概括计算科学的研究全貌与多项用途。事实上，计算机的系统工具对总结计算科学的学科结构非常重要。

计算机系统是一个能对编程实现的数学模型与逻辑模型，进行自动解算与推理的通用计算工具。这决定了程序设计在编程使用计算机上的重要性。

操作系统是对计算机的各种硬件资源与软件资源进行程序管理，使计算机正常运行的系统工具软件。同时，它能对用户程序（命令）的输入、存储管理与自动运行提供服务（包括对通信进程进行有效监管控制），并用人机交互与图形界面的方式记载这种用户程序与命令操作的运行结果。

编译系统是用高级语言编程必备的系统工具软件，它可以把用户用高级语言编写的程序源代码、编译转换成计算机能识别并自动执行的机器语言程序代码。

算法语言是用户为编程使用计算机的各种计算功能，用类自然语言的方式与计算机相互交流思想的符号表达工具。

这些计算工具本身没有直接解决数学计算与逻辑推理等应用问题，该任务由编程解决。

这类计算工具是在实际应用过程中总结、提炼的结果，工具本身一般不直接解决最终的应用问题，这是工具的第一个特点。它的第二个特点是工具的制造具有递归性，即可用简单工具制造复杂工具。它的第三个特点是专业复杂工具的制造方法与技术具有封闭性与隐蔽性，但这不影响他人对工具的操作使用；且其隐蔽、封闭性是工具使用方便、高效的主要原因。

软件系统与计算工具等概念的形成，是用抽象的方法（从众多事物中总结提炼出具有共同本质的特征、而舍弃其非本质的特征等内容）处理形成的结果。

4.1.2 传统课程没有讲清计算机仿真的原理与计算机程序设计的基本规律

传统计算科学的核心课程（计算机导论、计算机原理与系统结构、算法语言与数据结构、编译系统与操作系统、软件工程、离散数学、数据库和计算机网络）从未讲清计算机程序设计的基本规律与计算机仿真的基本原理。学生往往通过课后大量的编程训练，积累对计算机程序设计与计算机仿真的认识。这种程序设计经验式教学培养模型，无助于学生总结并提炼计算科学的学科结构。相反，人们在算法语言与数据结构课程的教学上存在一些模糊认识。例如，算法语言是用一组语法规则与功能约定的一种符号标记系统，它让人们掌握语言的符号约定、功能、特性以及用算法语句描述给定的数学计算与数据处理、逻辑判断等――即其教学主要是完成程序的编码训练，由此形成算法；也为研制该语言的编译系统做铺垫。然而部分算法语言的教科书，只有一些算法验证性应用实例，并把它们等同于计算机程序设计教学，这无助于初学者全面正确地掌握计算机程序设计的基本规律，因为学习算法语言后，他们还是没有数据结构的概念。

数据结构是研究用程序编码的方式，在计算机中有效实现多种类型数据的存储组织（形成线性、非线性、网状结构形式以及静态或动态结构形式的数据存储方法）、存储管理、排序检索与编程效率等任务的一门专业基础课程。数据结构课程有很多计算复杂性的案例，是培训人们掌握编程技巧的一种有效方法。因为编写程序所采用的数据结构往往决定了算法的编码实现方法，更重要的是，CPU是根据保存在内存各处程序代码的逻辑次序、通过逐条读取其指令代码来完成用户指定应用程序（或命令）的执行。如何规划、设计、调度与管理内存的使用，这与数据的调度与管理原理类似，是数据结构讨论的问题之一（常在操作系统课程中介绍解决该问题的方法。数据结构问题本质上属计算机内存的动态、合理使用与管理问题）。而该课程中所谓抽象数据类型，是指在指定的数据集上定义对该数据元素进行多种加工等编程操作方法。这个数据集以及对其数据元素的加工方法（数据集与其加工方法均能递归定义），应来源于人们用数学的方法描述解决实际应用问题这一过程，该主次关系不能颠倒。没有这些数据结构与程序编码等基础训练，初学者很难规划好一个软件的系统功能与结构。

由于传统的算法语言与数据结构课程教学无数学建模（它决定了解决多种应用问题算法的来源）与软件系统的概念，故传统的算法语言与数据结构课程没有讲清程序设计的基本规律。

4.1.3 传统计算机课程存在教学问题

首先，传统计算机图形学课程存在教学问题，现已被本教学改革有效化解。

其次，软件工程课程存在教学效果空洞抽象等困惑。若把新的计算机图形学课程作为软件工程课程的教学实习对象，可以有效解决该教学困惑。由于新的计算机图形学课程可以讲清程序设计的基本规律与计算机仿真的基本原理，这使软件工程课程的教学从理论上能达到软件全生命周期设计的教学目的。

第三，计算机导论与计算机基础课程存在教学困惑。计算机导论应对计算学科发展的全貌作整体介绍，并理顺计算学科与其他学科之间的关系，引导读者根据自己的需求有效选择学习不同的计算机专业知识。由于此前计算机课程存在以上问题，导致历次获国家级奖励的计算机教学改革成果以通过有效载体进入课程教学，致使计算机课程教学体系仍然不够成熟。这往往是行业外人士选修计算机课程的迷惑。因为自牛顿时代以来，用数学的语言描述自然科学取得的新进展，是各自然学科之间相互交流学术思想与成果的通用方法；然而目前其他自然科学工作者学习计算机后，却无法顺利地用计算工具的方法来表达其各自学科建设研究成果的数学模型等。这种计算机课程教学不便于计算机教育与其他自然科学教育进行对等有效的学术交流，并导致计算机基础课程教学出现危机。另计算机教学无计算科学学科结构的概念，即人们没有评判计算机导论教材好坏的客观标准。计算机图形学教学改革取得的新成果――发现计算科学学科结构的客观存在，为重构计算机导论与计算机基础课程提供了重要借鉴。

最后，计算机网络课程存在不足。如该课程介绍网络通信协议较多，却较少介绍网络通信工具的构建与编程使用方法，以及计算机网络通信程序的编程实现，这不利于初学者承担计算机网络计算的重任。

4.2 借鉴计算机图形学的教改成果。归纳计算科学的学科结构

传统计算机核心课程缺少一门计算机的综合运用课程，以总结并提炼计算机程序设计的基本规律与计算机仿真的基本原理。计算机图形学课程可以很好地承担这一重任。有了计算工具的概念与计算机图形学课程后，可以重新分类、归纳已知计算机的多种应用。

成熟的计算机图形学与传统计算机核心课程的教学，使计算科学理论（即计算机的系统理论和专业知识。它需回答：什么能被工具有效地进行自动计算，用什么方法研究该命题并形成哪些结论、成熟的理论与发展方向；满足何种条件的实物装置能实现计算功能，计算装置如何构造实现并使其正常运行、操作使用；可计算性的实现前提是什么，如何用该计算装置实现这种自动计算，如何保证计算结果的正确性和计算装置运行的安全稳定，该计算装置有多强大的计算能力；计算理论与计算机专业各课程的关系等）、工具（算法语言、编译系统、操作系统、计算机系统）与应用（数据存储与检索，数据计算、仿真、符号变换与推理，数据网络通信，数据获取、输出表达与控制即多媒体）3个学科形态得到完整展现。它们是形成计算机专业多个发展方向（如杀毒与网络防火墙、网络存储与查询、网页设计开发工具与网站建设、网络浏览器，即时通信、流媒体与播放器、人工智能与专家系统、计算机嵌入式应用、计算机在通信与自动控制系统中的应用等）与综合（如3D网络游戏）或研发计算机硬件（计算机系统结构与CPU设计、计算机工程）的基础。

因互联网的应用，计算机网络计算有网络理论（在通信理论的支持下，如何可靠、快速、方便、安全地实现计算机信息描述数据的通信；网络计算的理论基础与基本规则是什么，如何利用网络资源进行有效的传输与计算）、网络工具（计算机与互联网、路由器与交换机、调制解调器、Java、html语言、浏览器、Socket、遵循HLA标准的分布式实时仿真工具RTI、网络游戏引擎）与网络应用（如计算机数据通信与监管、电子商务、社交网站、网络游戏、云计算、信息技术与信息系统、物联网、大数据的应用等）。

图1显示了计算科学的学科结构。由计算机仿真的基本原理与可计算性的实现前提，可论证程序设计教学与计算机仿真教学的一致性。

故计算作为一门学科（招生专业）的根据是：①它有自己独立的研究领域。即什么能被有效地用工具进行自动计算以及可靠、安全、快速地传输？②产生专业知识的方法。科学研究与科学思维是产生（创造）多种学科新知识的主要方法，这是研究生阶段的主要学习任务。③由此形成的理论体系与其学科结构。这是本科生学习阶段应掌握的专业知识。④传授知识的法定机构与办学条件。⑤广泛的应用基础。

5 结语

第8篇：模糊算法基本原理范文

关键词：数字PID；超调控制

中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 24-0000-01

PID控制因其具有结构简单、稳定性好、可靠性高等优点，而被广泛应用在工业控制领域。但是，现代的工业控制过程中，许多被控对象机理复杂，具有严重的非线性、时变不确定性和纯滞后性，采用传统PID控制不能达到理想的控制效果，这种情况下，智能PID控制应运而生。

一、传统PID控制

（一）控制原理

PID控制规律是比例（P）、积分（I）和微分（D）控制，根据系统的产生误差，利用比例（P）、积分（I）和微分（D）算法，计算出控制调节量进行控制的。

（二）PID控制的特点

1.比例（P）控制

比例（P）控制是最基本、也是最简单的控制方式，控制器的输出信号成比例反映输入信号。只要系统有误差，控制器就会起控制作用，减小系统的稳态误差。比例系数KP决定比例控制的强弱，增大KP能提高系统开环增益，提高系统的控制精度，但是KP过大，又会降低系统的相对稳定性，甚至导致闭环系统不稳定。

2.积分（I）控制

积分（I）控制的输出与输入误差的积分成正比关系。对于有差系统，要消除稳态误差，就必须在控制器中加入积分项，积分项随着时间的增加而加大，使系统的稳态误差进一步减小，直到为0，消除稳态误差。通常，积分（I）控制的主要作用使系统没有稳态误差，但是积分作用会产生相位滞后，因此如果积分作用太强，会使被控系统的稳定性变差。

3.微分（D）控制

微分（D）控制的输出与输入误差的微分成正比关系。微分（D）控制能够反映误差的变化率，只要系统有误差，而且误差随时间变化时，控制器对误差进行微分，提前抑制误差，避免被控系统产生过大的超调量。但是对于无变化或是变化缓慢的控制对象，微分（D）控制不起作用。

由于比例（P）控制、积分（I）控制和微分（D）控制都有优缺点，因此，在工业控制系统中，多采用组合控制―PI、PD或是PID控制。控制器根据被控对象的特性，调整PID的三个参数，使系统达到满意的控制效果。

（三）控制算法介绍

计算机PID控制系统中使用数字PID控制器。目前经常使用的有位置式PID控制算法、增量式PID控制算法。（1）位置式PID控制算法。该算法的优点是原理简单、使用方便；不足是对e（k）的累加增大了计算机的存储量和运算的工作量；u（k）的直接输出易造成执行机构的大幅度变化。（2）增量式PID控制算法。该算法的优点是：只计算增量，计算精度对控制量的影响较小；不对偏差累加，不易引起积分饱和；得出的是控制量的增量，误动作影响小；易于实现手动到自动的无冲击切换。缺点是有静态误差、积分截断效应大、溢出影响大。

二、智能PID控制

传统PID控制算法简单，调整参数方便，且具有一定的控制精度，所以在生产实际中，有95%以上的工业控制使用PID控制。但是，随着工业控制系统的越来越复杂，传统PID控制器的弊端也越来越明显。比如，传统PID控制只有用在时不变系统时，才能达到满意的效果；对于非线性或是不确定性系统，则可能致使系统性能变差甚至造成系统的不稳定。因此，工程技术人员在使用传统PID控制的同时，也对其进行了多种改进，其中，智能PID控制器就是众多控制系统中较为典型的新一代控制器。

智能PID控制是以传统PID控制为核心，应用智能控制技术研发的新型控制器。具备两者的优点，既具有传统PID控制器结构简单、可靠性高和整定方便的特点，又具备智能控制系统自学习、自适应、自组织的功能，能够在线调增PID控制器的三个参数，以适应过程参数变化。

智能PID控制根据智能技术的类别主要分为三类：专家PID控制、模糊PID控制、神经网络PID控制。下面主要介绍一下几种智能PID控制器的特点。

（一）专家PID控制

专家PID控制的实质是通过人工智能技术组织和利用被控对象和传统PID控制规律的专家知识，求得被控系统尽可能的实用化和优化。专家PID控制采用传统PID控制形式，根据专家知识和经验，在线调整PID三个参数，使响应曲线达到某种最佳响应曲线。专家PID控制具有良好的控制特性，能应付控制过程中出现的不确定性。但是，专家PID控制，进行实时自适应控制的依据是专家知识或是大量经验。因此，获取专家知识和总结实验经验尤为重要，是设计控制器的重点也是难点。

（二）模糊PID控制

模糊PID控制器优点是不需要被控对象的数学模型，而是依据现有的控制系统知识，运用模糊控制方法建立控制决策表，由该表决定控制量的大小。模糊PID控制既具备模糊控制灵活和适应性强的特点，又具备传统PID控制器结构简单、精度高的优点。模糊PID控制系统的控制效果在于如何建立模糊控制器规则和确保模糊关系的真实性，但是建立模糊规则通常带有主观性，这就一定会影响到系统的动态特性，因此，一些学者在模糊控制器设计中增加自学习的功能，使系统能够自我完善。

（三）神经网络PID控制

基于神经网络的PID控制与模糊PID控制和专家PID控制不同，是直接利用神经网络作为控制器。神经网络作为在线估计器，控制信号由常规控制器发出。首先，神经网络通过学习算法进行离线学习，然后介入控制系统，间接地调整PID参数，给出最佳控制规律下的PID控制器的参数，同时，继续自学习，根据受控对象不断变化调整神经网络的权系数，获得最理想的控制效果。

不论是何种智能控制PID控制方式都是基于传统PID控制基本原理，将智能控制技术与传统PID控制结合，直接或间接地动态整定PID参数，使控制达到更优的效果。

三、结束语

智能控制理论研究的深入，必将带动智能PID控制器的研发，从而完善PID控制性能，提高控制效果。

参考文献：

[1]石辛民，郝整清.模糊控制及其Matlab仿真[M].北京：清华大学出版社，2008.

第9篇：模糊算法基本原理范文

关键词：指标； 多因子算法； 优化

中图分类号：X9129 文献标识码：A文章编号：2095-2163（2013）02-0070-04

0引言

建立完善的评价指标体系是获得有效评价效果的前提，评价指标体系科学、合理，评价结果才会相应地准确与客观。目前，针对评价指标体系的研究较多，借助各种文献资料，已经构建了各种各样的评价指标体系，但由于缺乏科学理论方法的指导，却引发了各类程度不同的问题。因此，实用有效的指标优化方法对于评价指标体系的构建具有重要而深远的意义。

1评价指标优化方法研究分析

已有为数众多的研究者就评价指标优化方法开展了大量研究工作，得到了一些实用的方法，解决了一部分实际问题。然而仍有一些问题未获圆满解决。这些问题主要表现在以下几个方面：

（1）大多数评价指标都是基于定性分析和定量分析相结合来进行筛选，但目前所选用的定量分析方法却常常仅从单一因素考虑，未能兼顾各类指标之间的关联性和重要性。而优质、高效的评价指标体系只有需要综合考虑各种因素影响，才能得到切实、可靠的构建[1]。

（2）针对评价指标体系有效性测评的研究开展得仍不够充分。基于不同的角度，对于同一评价目标可建立不同的评价指标体系。对这些指标体系的有效程度应如何进行定量描述，其中哪个体系更能真实反映评价目标，诸如此类问题的全面解决对于建立合理的指标体系具有基础性的重要意义[2]。

2构建评价指标优化方法

2.1多因子综合算法

科学、合理的评价指标体系是进行准确、客观评价的基础。然而，目前有关建立评价指标体系的问题仍缺乏足够的理论指导，尤其是对于一些大型的较为复杂系统，因其内部影响因素间的关联对应错综烦杂，使得评价指标体系的构建就尤显困难。为了建立全面、且无冗余的评价指标体系，须从指标的关联性、重要性和有效性三个方面综合考虑。

（1）指标的关联性。即各指标之间的关联程度，其大小用关联度来表示。关联度越小，就表明指标间的独立性越高，指标间的冗余度也就相应地越小，指标体系越能如实地反映评价目标。

（2）指标的重要性。即各指标的重要程度，其大小用重要度来表示。指标的重要度与该指标对评价目标的影响效果成正比。

（3）指标的有效性。即评判者采用某个指标对评价目标进行评价时该指标的有效程度。其大小用效度来衡量。效度与采用该指标对评价目标进行评价的有效性成正比关系。评价指标体系中各个指标的效度之和表征了整个指标体系的有效性。可将指标体系的效度作为对评价指标体系检验有效性的参考标准。

综上所述，为了建立科学有效的评价指标体系，就必须尽量减小指标间的关联度，对于关联度大的指标应根据具体情况进行取舍；为保证指标体系的简洁性，应该滤除重要度相对较低的指标；而后再利用效度对其进行有效性分析，并根据有效性检验结果判定指标体系的构建是否合理。根据这一思路，在综合考虑指标的关联度、重要度和效度的基础上，提出了评价指标优化的多因子综合算法。第2期杨敏，等：一种基于多因子算法的评价指标优化方法智能计算机与应用第3卷

22多因子综合算法的基本原理

多因子综合算法的基本原理是，首先参考国内外标准初步建立评价指标，并使用该评价指标体系评价目标对象，将评价结果作为灰色关联聚类方法的输入，由此可以计算得出各个指标之间的相关程度，同时各个指标的重要程度可以通过模糊分析计算获取，然后将分析计算所得的指标之间的关联度和指标的重要度作为对所有指标进行分类和判定取舍的依据，最后采用灰色关联分析法来检验指标的有效性。算法的实现流程如图1所示。基于多因子综合算法优化后的评价指标体系可以保证其中指标全面且无冗余，互相独立而又重点突出[3]。

2.2.1指标的相关性分析

通常，指标相关性分析都基于数理统计或聚类分析等方法，但这些方法要求预先取得大量的统计数据，并且计算任务繁重，有时还要求样本数据呈现某些特殊关系。而灰色关联分析法对于数据样本数量和样本特征均没有特殊要求，而所涉及的计算也非常简便，并且对定性和定量指标均有很好的适应性[4]。该方法的基本思想是，比较序列曲线几何形状的相似程度，以此来反映各曲线的关联程度。若各比较序列曲线几何形状的相似度越大，相应序列间的关联程度也就越大，反之亦然。因此，可以采用灰色关联分析方法通过曲线几何形状相似程度的比较来进行指标的相关性分析。另外，对于复杂系统评价指标的优化，由于受主观因素影响，会涉及到大量不确定信息，致使分析过程具有明显的灰色性，而灰色系统分析方法恰能有效解决此类问题，故本文采用灰色关联聚类方法来实现评价指标相关性的分析。

下面介绍灰色关联聚类方法计算指标相关度的一般步骤：

假设有n个分析待定的指标，每个指标均包含m个特征值，与之相应的评价矩阵则为：

2.2.2指标的重要性分析

对于指标体系来说，去掉次要指标，留下重要指标，既发挥了指标体系的基本作用，又简化了体系结构，便于展开系统分析；经过相关性分析并且归类的指标，依据指标重要程度做以取舍，实现了指标优化的科学性。又进一步考虑到复杂系统评价指标优化带有很大的模糊性，故选用模糊分析方法排定指标的重要性，并去除各次要指标[5]。详细步骤如下：

为了简化指标体系结构，可按Ps的大小对指标进行排序，去掉无关重要的指标。

2.2.3指标的有效性验证

对同一评价问题，基于不同的角度可构造得到多个评价指标体系，以此来判定评价指标体系的质量，并进一步确定所选用评价指标的有效性大小，这些都会对评价结果产生重要的影响。在统计学方法中，除了要求样本服从某个典型的概率分布之外，样本数量也同时决定着结果的准确程度，这就给效度分析带来了一定的难度[6]。为此，本文试图将灰色关联分析的方法应用于评价指标的有效性检验中，以解决这类问题。

灰色关联分析方法进行有效性检验的基本思想是，通过曲线形状的相似等级来分析指标序列间的关联程度，并反映专家评价的差异[7]。而利用灰色关联分析进行有效性分析的原理也是通过判断曲线几何形状相似程度来实现的，但其解决关键则在于参考序列的确定，因为问题实质与参考序列的选择直接相关。

利用灰色关联分析进行有效性检验的基本步骤如下：

假设评价指标集为A={Ai|i∈N，N=（1，2，…，n）}，n为评价指标个数，评判专家集为M={Mk|k∈K，K=（1，2，…，m）}，则各指标序列可表示为：

关联系数ξio（k）表现了专家评判信息与参考信息的关联程度，关联程度越大，就说明信息的离散程度越小，专家认识的一致度则越高，该指标的有效性也就越大。各个指标的效度记为：

εi=1m∑mk=1ξio（k）（17）

而整个指标体系的效度可表示为：

ε=1n∑ni=1εi（18）

指标体系的效度值越大，该指标体系越能真实反映评价目标的本质，其有效性就越高。

参考序列的确定是利用灰色关联分析进行有效性检验的关键，合理获取参考序列有助于灰色关联分析实现不同的功能。有效性验证不仅可以检验评价指标体系的有效性，而且能够对评价指标优化前后的指标体系有效性的变化情况做一比较，并可取得良好实用效果。

3结束语

对科学合理的评价指标优化方法开展研究，无论在理论上还是实践上都具有重要意义。只有在严格理论指导下建立的评价指标体系，才能确保评价结果的科学性和准确性。本文以指标的关联性、重要性和有效性作为出发点，并在对灰色关联分析方法的使用和借助下，提出了基于多因子算法的评价指标优化方法，在一定程度上满足了复杂系统评价指标的优化要求。

参考文献：

[1]夏春艳，颜声远，李庆芬，等. 核电厂主控室人机界面评价实验研究[J]. 中国安全科学学报， 2008（10）： 1519.

[2]O’HARA J M，BROWN W S，LEWIS P M， et al. Human-system interface design review guidelines （NUREG-0700， Revision 2）. U.S. NRC. Washington， DC.2002： 128129.

[3]陈晓明，高祖瑛，周志伟，等. 基于计算机模拟技术的人机界面评价系统[J]. 原子能科学技术， 2004： 365368.

[4]颜声远. 火电厂主控制室人机界面虚拟评价方法[D]. 哈尔滨：哈尔滨理工大学， 2008（12）： 5660.

[5]刘素娟.先进的核电厂主控室人机界面审评中需要注意的几个问题[J].核安全， 2004： 4450.