针对室内可见光定位采用的三边定位算法普适性不高、定位区域较小的问题, 提出了一种四 LED加权定位算法。该算法结合室内照明 LED布局实际情况, 从可见光传输距离短定位精度高的特点出发, 将传输距离信息作为加权因子引入定位算法中, 提高了定位精度及扩大了定位区域。仿真实验结果表明: 提出的定位算法在 5 m×5 m×3 m的空间区域中可以获得约为 18 cm的平均定位误差性能, 有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。

分析了部分云覆盖的单幅光学遥感图像经过多层小波变换后,景物信息和云噪音在小波分解系数中的分布关系,并提出了云区阈值法来有效去除云噪音.通过选择适当的分界层数,将景物信息、云噪音尽可能分别分配到低层和高层细节系数中.高层细节系数中除主要包含云噪音外,也有部分有用景物信息.由于云噪音亮度大于景物,根据亮度特征合理选择高层细节系数的亮度阈值,去除云噪音,而保留其中的景物信息.通过对低层、高层细节系数和近似系数分别设置权重,增加景物对比度,减小残留云影响,从而重构得到恢复图像.提出了以信息熵作为分界层数、权重、阈值等参量选择的定量标准.实验证明,按信息熵标准能正确地选择参量,依据本文算法得到的去云效果远优越于同态滤波和Retinex算法,且能充分保留云区以外景物信息.