一种基于图像边缘的鲁棒水印算法

本文基于图像的边缘，提出一种鲁棒水印算法．该算法使用Prewitt检测算子对载体图像进行边缘检测，并对边缘点进行选取，将水印信息嵌入在边缘点像素处的梯度方向上．由于人类视觉感知在图像边缘处的掩蔽效应，同时由于图像边缘的感知重要性和在图像处理中的稳定性，使得本文算法在不可见性和鲁棒性方面具有较好的效果．本文从理论上分析了算法抵抗攻击的能力．并在试验中得到了验证．同时结合人类视觉感知的掩蔽效应．提出了一种客观评价图像质量的方法．试验中对该方法进行了验证，并表明本文算法在该方法下具有较好的不可见性．     

图像视频信号的压缩采样与稀疏重建

要视觉传感器通常不知道它们“看到”的现象之下的物理过程，以远远超出图像视频信号有效维度的Shannon／Nyquist采样率获取图像视频数据，从而导致了对图像视频信号的存储、传输等数字处理的巨大压力．压缩感知（compressivesensing，CS）理论表明：在某个线性变换域下稀疏的信号，可以利用少量的观测数据精确地重建，或在噪声情况下鲁棒地重建．压缩感知是实现图像视频信号有效维度采样的理论基础，为图像视频信号的采样、处理和识别等领域带来了前所未有的突破．本文对图像视频信号领域压缩感知面临的基本问题：压缩采样、稀疏重建模型及其优化求解算法的研究进展进行了综述．在采样方面，分析了图像视频信号随机观测矩阵和有结构观测矩阵的性能；在稀疏重建模型方面，从图像视频信号的稀疏先验性出发、介绍了分析型的重建模型和合成型重建模型的构建方法；在优化求解方面，针对重建模型，介绍了约束优化问题和无约束优化问题两类求解算法．以此为基础，分析了在图像视频领域压缩感知的理论与应用的进一步发展所面临的问题和挑战，展望了未来的发展方向．     

嫦娥一号月面成像的高次函数形变模型匹配及超分辨率重建

分析了起伏地形在星载三线阵像机不同传感器上成像的形变模式. 针对嫦娥一号探月卫星2C级月面成像, 提出了在运动方向上用二次函数表示图像形变的线阵立体像机图像匹配方法. 用该匹配方法与标准相关方法相结合完成了嫦娥一号卫星成像的下视图与前视图、后视图的精确配准, 基于非均匀样本小波插值的超分辨率重建算法实现了嫦娥一号卫星月面图像的超分辨率重建, 增加了图像的可识别目标, 充分挖掘了嫦娥一号卫星的图像信息.     

基于立体图像的月球车导航定位试验研究

为获得月球车在轨移动过程中的位置信息,提出了基于立体图像的月球车导航定位算法.首先阐述了月球车导航定位算法原理,包括坐标系转换体系、月球车立体图像相对定向、月球车立体模型绝对定向和连接点坐标观测量权值,然后给出了月球车导航定位流程.最后,通过我国月球车的专项试验,验证了基于立体图像的月球车导航定位算法,具有较高的定位精度和应用稳定性.     

基于M-S模型的参数自适应图分割方法

基于图分割的分段常数水平集方法Mumford-Shah模型能够很好的处理多相图像，但由于Mumford-Shah模型本身固有的原因，该方法对于长度参数也很敏感。为了解决这个难题，本文给出了一个自动估计包括长度参数的模型参数的自适应方法，该方法根据图像的噪声方差大小来确定参数。该自适应方法与基于图分割方法相结合，能够解决模型对参数敏感的难题。最后，通过计算机生成的图像和实际图像的分割结果证明了该方法是有效的。     

基于光学扩散的景物3D形貌重建

基于光学扩散的景物3D重建方法具有小透镜下深度恢复精度高、重建深度范围广、只需要一台摄像机、不需要调整相机参数或者改变相机和景物之间距离等优势.但是目前并没有一种描述光学扩散中深度变化和扩散能量分布之间关系的严谨数学模型.本文引入了物理学中的热量辐射方程,建立了光扩散过程中的连续能量分布模型,并提出了一种基于光扩散的精确单目视觉全局景物3D深度信息获取方法.首先,详细分析了物理学中热辐射机理,建立了用来描述光扩散成像过程中的连续能量分布模型;然后,结合光扩散引起的图像模糊(点扩散函数扩散程度)与景物深度之间的数学关系,提出了一种基于光学扩散的景物3D形貌重建方法.最后,使用合成图像和真实图像分别验证了本文算法在3D重建中的有效性和精确性.     

球面三角区域四叉树L空间填充曲线

球面三角四叉树中面片和结点的排列顺序直接关系到球面三角四分剖分模型组织和管理数据的效率. 在Lee编码模型基础上设计了L面片和结点空间填充曲线, 给出了面片寻址、结点L曲线生成、以及面片结点访问等主要算法. 同时, 基于位码运算提出了面片类型判别恒定算法时间优化算子, 可利用硬件来实现. 结点L曲线中大多数面片结点间距离分布在较低值范围内, 为数据高效存取提供了保证. 但是堂兄弟面片位置相邻, 结点地址却不连续, 少数面片结点间距离异常大, 导致平均结点间距离和遍历总距离的增大. 为解决该问题, 采用了m簇完备结点集作为n剖分簇结点存储基本单元, 每个m簇完备结点集重复存储公共结点, 从而避免了面片结点距离过大, 提高了节点访问效率.     

基于多尺度卷积网络的非朗伯光度立体视觉方法

光度立体视觉作为一种精细三维测量技术广泛应用于三维重构、缺陷检测、生物医疗等领域,但传统反射模型对材质真实物理特性的反映能力有限,对于如光亮金属等具有非线性光反射特性的非朗伯表面适应性不佳,极大地限制了该技术的进一步应用.本文提出了一种基于深度学习多尺度卷积架构的光度立体视觉算法,实现了对非透明材质表面在任意光照条件下的高精度法向量恢复.算法在深度网络中设计了多尺度卷积结构,小尺寸卷积核强化了模型在光度物理原理上的表达,使得模型在细节预测上具备优势,大尺寸卷积核鼓励深度网络利用邻域特征,提升模型克服阴影和区分多种材质的能力.为进一步处理任意光照条件的问题,算法设计了对入射光照向量空间的多分辨三维极坐标划分方法,在整合输入图像信息的同时,充分发挥了多尺度卷积的效能.实验结果表明,多尺度卷积深度学习架构有效集成了光度原理和深度学习二者的优势,在保留精细三维形貌恢复能力的同时,极大提高了针对非朗伯表面的适应性,为光度技术的广泛应用提供了有力的技术支持.     

基于拟态物理法的无人机集群与重构控制

基于拟态物理(artificial physics)法研究多无人机系统的集群构型生成及重构控制问题.在改进传统的拟态物理法基础上定义新的引力和斥力,使质点模型多无人机系统能够生成均匀分布的标准构型,并借助LaSalle不变集理论分析了集群控制律的稳定性;在此基础上,进一步讨论了序号无关的集群构型局部极值的改进策略.探索了一般性集群构型和标准构型之间的可逆且唯一的双射变换,利用双射变换提出了一般性集群构型生成的集群控制算法,并进而讨论了集群队形的收缩与扩张、集群构型切换和集群避障等集群重构问题.为验证提出的质点模型集群构型生成和重构算法,论文基于ROS(机器人操作系统)及Gazebo仿真器构建了多四旋翼无人机的协同仿真平台,分析验证了构型生成和重构算法的有效性.最后,将设计的基于拟态物理法的集群控制律扩展到多固定翼无人机系统,并搭建了基于X-Plane飞行模拟器和无人机自驾仪的多无人机协同控制半实物仿真环境,验证集群构型生成控制律的有效性.     

单张正面人脸图像的三维人脸重建方法研究

针对基于单张正面人脸图像进行三维人脸重建时所需脸部侧面深度信息缺失的问题，提出基于BP神经网络快速三维重建方法。通过建立BP神经网络估计出正侧面人脸数据的关系，从而由输入的正面数据得到侧面数据，并对BP算法做出改进，加速了算法的收敛，提高了拟合的精度。然后利用获取的人脸侧面数据调整CANDIDE-3人脸模型，生成近似图...     

一种基于扩展有限状态机的自动化测试用例生成方法

扩展有限状态机(EFSM)是使用最广泛的测试模型之一.由于不可行路径的存在,运用EFSM模型生成测试用例仍然是个难题.本文提出了一种基于EFSM模型的自动化测试用例生成方法 (ATGEM).为解决不可行路径问题,首先提出一种基于数据流分析的路径可行性度量方法来预测路径的可行性,以尽可能避开不可行路径,提高测试用例自动化生成的效率.然后通过建立动态可执行模型来获取运行时反馈信息作为搜索算法的适应度函数(fitness function),实现测试数据和预言信息的自动生成.该方法结合静态分析和动态分析技术生成一个较优可行路径子集和对应测试用例来达到指定的覆盖准则,能够应用于多种数据类型的测试用例生成,适用范围较广.通过实验在多个EFSM模型上验证了ATGEM方法中测试用例生成和路径可行性度量方法的有效性,实验结果表明,利用路径可行性度量方法可以大幅度提高测试用例生成效率,与现有方法相比,ATGEM中的测试用例生成方法具有更高的效率.     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.     

新一代无线电平台数字射频核心技术研究与工程实践

无线电平台数字射频是提高现代无线电系统复杂电磁环境适应能力、机动能力、传输能力和综合集成能力等基础性能的关键.本文分析了射频技术的发展需求和国内外数字射频领域的研究进展,以及模拟射频核心单元——模拟射频功放主要指标相互矛盾的机理,并将数字射频概念扩展到综合数字射频,重点论述了数字射频核心技术——数字射频功放和全数字发信机的基本原理、优势和关键技术,提出了基于系统与工艺相结合的数字射频设计方法、数字射频功放的物理模型和一种全数字发信机体系结构以及我国自主可控发展数字射频的技术路线建议.本文认为在当今时代背景下,数字射频对于新一代无线电平台具有革命性和可行性;如果不能自主可控发展该项核心技术,我国又将出现一个新的受制于人的脆弱点.     

一种对程序故障行为和失效行为的聚类有效性验证方法

分析软件自身故障在软件运行过程中的行为规律是分析＂故障—错误—失效＂链式效应的基础.但在研究软件故障行为特征时面临的关键问题是故障行为集合的庞大与复杂.因此,如何约简故障行为集合是研究故障行为规律的基本前提.＂当两个程序具有相似的基本属性时,其故障行为和失效行为也具有相似性＂这一推断为约简故障集提供了良好的依据,但尚未得到验证.本文核心工作即验证该推断的正确性.为此,首先提出一种针对程序基准行为、故障行为和失效行为的表征方法;其次提出一种考虑最佳聚类数的程序行为聚类方法;最后设计一组基于故障注入的程序行为聚类实验,用以验证前述推断的正确性.其中,实验分别以计算密集型程序（SPEC CPU2000和SPEC CPU2006基准程序）和I/O密集型程序（IOZONE、DEBENCH等）作为目标程序集.实验结果表明,（1）程序行为的表征方法和聚类方法具有合理性和有效性;（2）以程序基准行为聚类结果为依据的故障行为和失效行为的聚类质量良好,以此验证了推断的正确性.     

一种基于Markov随机场模型的核磁共振图像分割方法

为了提高核磁共振(MR)图像分割的效果,提出了一种基于Markov随机场模型的分割方法。该方法利用Markov随机场描述图像的先验分布,结合MAP准则获得分割优化函数,通过ICM局部迭代使分割优化函数收敛。迭代过程中引入了后验概率矩阵的平滑;提高了分割的精度和速度。实测数据的实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于交通流特征的可变信息板布局优化方法

为了引导交通流的合理分布并确定城市路网中可变信息板的布局方案,本文提出了一种基于路段交通流特征信息量评估的可变信息板布局优化方法。利用图论对城市路网进行描述,建立了基于信息熵的路段交通流特征信息量评估模型。并结合实际路网的拓扑结构特性,设计了可变信息板布局方案的初步生成方法。12节点的网络实例验证显示:该布局方法是有效的,且便于交通管理者所理解。同时,提出的交通流特征提取方法具有较强的应用性,可为道路规划与安全评估提供基础信息。     

求同存异的非局部图像去噪

非局部方法是近年来图像恢复领域最重要的方法之一,这类方法的关键在于如何理解和描述自然图像的自相似性质.本文通过对自相似性质的深入分析,提出描述自相似性质的两个原则：1）＂两方向＂原则：利用隐含在图像中的两方向相关结构.2）＂求同存异＂原则：利用相似性的同时保持各相似块之间的相对差异.然后利用奇异值分解建立了一种符合这两个原则的非局部图像去噪模型.该模型能获得很好的去噪效果.     

γ-分泌酶与阿尔茨海默病的研究进展

阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)是老年人最常见的神经系统退行性疾病.经β-和γ-分泌酶切割形成的β淀粉样蛋白(amyloid-beta,Aβ)与AD的发生密切相关.γ-分泌酶是一个含有早老素的复合蛋白体,作为Aβ代谢的关键酶,它是治疗AD的潜力的靶点.在过去20年里,药物研究且发现了能抑制或调节γ-分泌酶的小分子化合物,部分化合物已经进入临床研究.本文就Aβ的形成、γ-分泌酶的结构及目前γ-分泌酶的抑制剂、调节剂的研究进展作一综述介绍.     

免疫算法在胸部X线图像癌变检测中的运用

主要讨论了基于免疫算法的胸部X线医学图像中癌变部位的检测。提出的检测方式是建立在移动Agents系统上的分布式处理，通过模板匹配的方法把胸部X线医学图像中可能的癌变部位标示出来，为医师的诊断提供参考信息，并在模板匹配中消除了成像时背景的影响。实验结果显示，该方法能够正确检测出实验使用的胸部X线医学图像中的癌变部位，同时，采用移动Agents系统可以提高检测速度。     

基于磁性微泡对比剂的超声和磁共振影像融合算法

文中提出了一种新的基于磁性微泡对比剂的超声影像和磁共振影像之间的融合算法．首先利用磁性微泡对比剂对体模进行超声和磁共振显影，并对显影进行边缘分割．运用非采样contourlet变换（nonsubsampled contourlet transform．NSCT）对源图像进行分解，然后对低频子带系数采用自适应动态加权非负矩阵分解（dynamic weighted non-negative matrix factorization．DWNMF）结合分割图像进行融合．然后对各带通方向子带系数采用空间频率激励的脉冲耦合神经网络进行融合，最后利用NSCT逆变换得到融合图像．研究结果表明，利用磁性微泡对比剂并结合上述算法对超声影像和磁共振影像进行融合，可以获得预期的融合效果．