柴油喷雾粒子全息再现像的图像处理

本研究从分析喷雾再现粒子像的光场分布出发,探讨了灰度阈值的选取对粒径测量误差的影响.通过对粒子图像直方图的实验研究分析,提出了灰度阈值的自动选择方法和实现了多阈值自动分割,以解决不均匀背景粒子再现像的测量精度问题.通过对粒子再现像的调焦过程光场分布计算分析和试验研究,提出了一个简单可行的判焦准则,利用此准则可以加快判焦速度.     

一种新型光学匹配滤波器的研制

讨论了用计算全息方法研制的用于单模光纤场分布测量的光学匹配滤波器，给出了一个含有９个低阶高斯－拉盖尔模的光学匹配滤波器实例及其再现像。     

基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKF-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

基于TN-LCSLM的计算全息实时再现

分析了计算全息图编码原理,介绍了用MATLAB编程计算全息编码的主要步骤.用Matlab模拟了计算全息图的再现结果.将编码全息图实时输出到高分辨扭曲向列型液晶空间光调制器(TN LCSLM)上,和傅里叶变换透镜、滤波器、CCD等组成计算全息实时再现系统,实现了全息图的实时再现.最后,分析了提高再现像质量的方法.     

基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法

针对传统Rao-Blackwellized粒子滤波器存在的粒子消耗问题,提出了一种基于粒子群优化的移动机器人同步定位与制图方法. 该方法在粒子重采样过程中利用粒子群优化算法获得机器人位姿的建议分布,并引入遗传算法中的交叉和变异操作对求得的粒子集进一步优化、调整. 改进后的粒子分布保持了粒子的多样性,有效提高了机器人位姿估计的一致性. 仿真结果表明,本文提出的方法与传统Rao-Blackwellized粒子滤波器相比,能有效解决粒子耗尽问题,使机器人获得更精准的定位和更准确的地图,具有可行性、实用性.      

联合Mean-shift与粒子滤波器的实时视频目标跟踪算法及实现

粒子滤波器由于摆脱了高斯分布的约束条件,已经成为一种主流的、面向目标的非线性运动跟踪算法,广泛应用于视频压缩与检索、智能视频监控、智能人机交互等领域,其缺点是计算复杂度高、计算量庞大,无法满足实时应用的需求。针对粒子滤波器在计算量、实时性及粒子退化方面存在的问题,提出了将Mean-shift算法嵌入粒子滤波器,对重要性采样分布进行优化,以较少的采样粒子实现视频目标跟踪。仿真实验结果显示,联合Mean-shift的粒子滤波算法在目标跟踪过程中具有较好的实时性与鲁棒性。     

用于状态估计的自适应粒子滤波

分析了粒子滤波的性能关键,提出了一种新的自适应粒子滤波算法．该算法采用一种新提议分布,即将UKF（Unscented Kalman Filter）与自适应强跟踪滤波器（STF）相结合．新提议分布通过UKF构造粒子群,而粒子群中的每个粒子中的每个sigma点用STF来更新,它可以在线调节因子而使得算法自适应．非线性状态估计仿真试验证实了改进的粒子滤波算法的有效性．     

用于机动目标跟踪的多模型概率假设密度滤波器

针对概率假设密度(PHD)滤波器在多目标跟踪问题中无法解决目标发生较大机动时的目标丢失问题,提出了一种多模型概率假设密度(MM-PHD)滤波器.这种MM-PHD滤波器在粒子PHD滤波器的基础上,使用多模型方法对滤波器中每个描述目标状态的粒子的状态进行更新,再将更新后的粒子代入传统的PHD滤波器中用于估计目标的PHD的分布.该滤波器结合PHD滤波器和多模型方法的特点,可用于目标数未知的多机动目标跟踪,且对目标的数量和状态的估计更加准确.多机动目标跟踪的仿真实验表明,与已有方法相比,该滤波器对目标数的估计与真实情况基本一致,描述多目标状态估计误差的Wasserstein距离值降低了50%以上.     

未知环境下的移动机器人SLAM方法

基于改进粒子滤波器,提出了一种应用于未知环境下的移动机器人的同步定位与地图创建方法.针对传统粒子滤波器经过多次迭代后粒子退化从而需要大量粒子才能提高定位精度的问题,设计了一种基于人工鱼群算法的粒子滤波算法,该方法主要利用人工鱼群算法对预估粒子进行二次更新,从而调整了粒子的分布使其更加接近真实位姿,提高机器人的SLAM性能.经过Matlab仿真实验,证明了该方法能够准确快速地对机器人定位,并且构建的地图精度也很高.     

全息照片再现方法改进

普通摄影是以一般白炽灯作为记录光源，在物体的共轭像平面上记录物体的像，结果只能从记录介质观察到物体的强度信息分布，不能再现物体深度这一信息分布，也就是说：普通摄影失去了物体相信信息成份。     

基于图像分析的堆浸铀矿石颗粒参数辨识

采用数字图像处理技术对铀矿石颗粒参数进行测量,并确定铀矿石块度分布.首次将图像引导滤波器应用于矿石图像滤波,较好地滤除了图像噪声和保持矿石边缘细节信息.采用基于最大类间后验交叉熵准则的PCNN图像分割算法分割矿石图像,减少了矿石粘连现象.为了解决第一次分割后矿石粘连现象,采用基于凹点匹配的数字图像切割算法对粘连的矿石图像进行第二次分割,能有效分离粘连矿石图像.采用基于形状特征的颗粒参数测量法测量颗粒参数,提高了颗粒参数的测量精度,得到了矿石块度的统计分布图.实验数据表明,该方法测量误差较小,能满足实际需求.      

一种新的正则化粒子滤波图像恢复算法

引入粒子滤波对解决非线性非高斯模型的优良特性,将一种新的正则化粒子滤波算法(regularized particle filter)应用到混合噪声和乘性噪声图像恢复中.由于采样重要性重采样(SIR)方法在重采样时没有考虑观测量而引入误差,本文方法从后验连续分布中采样,引入观测量进而减少误差,同时将易实现的累积分布函数和正则化重采样步骤融合,进一步使粒子方差最小化,解决粒子衰竭问题,缓解退化现象.通过对具有混合噪声图像以及医学乘性噪声图像的恢复效果表明了该算法的有效性,且与小波阈值法和SIR粒子滤波法对比显示了其优越性.     

浸没式超滤膜过滤器内流场的数值模拟

利用计算流体动力学(CFD)方法对浸没式超滤膜过滤器内的流场进行数值模拟,通过计算得到过滤器内流体速度场,压力场和紊流强度的分布情况,并针对膜组件放置位置不同,对3种方案进行分析比较.结果表明,在过滤器后端壁面处会形成回流区,影响水流均匀分布;两膜组件之间间距较小的情况下,会降低膜表面的水流紊动强度,这有利于均匀布水和颗粒的沉积,从而提高过滤效率.     

壁流式过滤体捕集微细颗粒过程的数值模拟

压降是评价过滤体性能的重要指标。针对壁流式过滤体捕集微细颗粒物的过程,建立了描述通道内流场和颗粒层分布的一维非稳态模型。通过数值计算,研究了颗粒层滑移对颗粒层分布和过滤压降的影响,同时研究了过滤体结构参数与来流参数对过滤压降的影响。研究结果表明:颗粒层分布直接影响过滤压降,随着颗粒层滑移效应的加强,颗粒层由平坦转向直线递增型分布,过滤压降则先增后降;增加过滤体长度有助于降低过滤压降;增加过滤体孔目数,增加了过滤体工作初始阶段的压降,但可降低高颗粒沉积量时的过滤压降;此外,随来流流量和颗粒浓度的增加,过滤压降增加。     

基于GA-MCMC的粒子滤波图像恢复算法

针对粒子滤波的退化和贫化问题,提出一种GA-MCMC粒子滤波图像恢复算法.该算法引入遗传算法(GA)全局寻优和粒子总数多样性的特性,结合马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC)的收敛性,将交叉、变异和选择操作融入到粒子滤波图像恢复中,提高了粒子滤波的鲁棒性、精确性和灵活性.实验结果表明,该算法能减少贫化和退化问题,且在对具有混合噪声的真实图像恢复效果方面显示了其优越性.     

迭代无迹Kalman粒子滤波的建议分布

对非线性非Gauss系统,粒子滤波是一种有效的状态估计方法。粒子滤波的关键是建议分布的选择,好的建议分布会改进粒子贫化和样本耗尽等粒子滤波存在的普遍问题。该文用迭代无迹Kalman滤波产生粒子滤波的建议分布,提出了一种新的粒子滤波算法——迭代无迹Kalman粒子滤波。给出的建议分布将最新的观测融入样本过程并修正该过程,从而改进了滤波性能。数值模拟结果表明,提出的算法与常用的无迹粒子滤波、扩展Kalman粒子滤波相比,具有数值稳定、估计结果精确的优点。     

人工蜂群粒子滤波信道估计算法研究

人工蜂群算法是用以解决复杂优化问题的新方法,具有收敛速度快、优化性能高等特点.将人工蜂群算法与粒子滤波相结合应用于信道估计可以摆脱常规方法对线性高斯条件的束缚,具有理论依据和现实意义.结合2种算法的优势提出了人工蜂群粒子滤波,采用人工蜂群算法确定粒子滤波的建议分布.仿真将Alpha稳定分布作为非高斯噪声模型,实现了粒子滤波及其改进算法的信道估计研究.结果表明人工蜂群算法与其他智能算法相比具有更快的收敛速度,改进人工蜂群粒子滤波与无迹粒子滤波相比极大地提高了信道估计精度.     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

Two-stage prediction and update particle filtering algorithm based on particle weight optimization in multi-sensor observation

The reasonable measuring of particle weight and effective sampling of particle state are consid- ered as two important aspects to obtain better estimation precision in particle filter. Aiming at the comprehensive treatment of above problems, a novel two-stage prediction and update particle filte- ring algorithm based on particle weight optimization in multi-sensor observation is proposed. Firstly, combined with the construction of muhi-senor observation likelihood function and the weight fusion principle, a new particle weight optimization strategy in multi-sensor observation is presented, and the reliability and stability of particle weight are improved by decreasing weight variance. In addi- tion, according to the prediction and update mechanism of particle filter and unscented Kalman fil- ter, a new realization of particle filter with two-stage prediction and update is given. The filter gain containing the latest observation information is used to directly optimize state estimation in the frame- work, which avoids a large calculation amount and the lack of universality in proposal distribution optimization way. The theoretical analysis and experimental results show the feasibility and efficiency of the proposed algorithm.     

并行局部概率假设密度(PHD)粒子滤波

针对概率假设密度滤波权值更新效率低下的问题, 提出一种并行局部概率假设密度粒子滤波?通过聚类将粒子按目标估计个数进行分类并添加标签,通过一步预测和跟踪门限将观测区域划分为目标存在区域和不包含目标的杂波区域,修正目标所在的局部区域杂波强度公式,独立并行地计算每个目标所在区域的局部概率假设密度?仿真结果表明,并行的局部概率假设密度粒子滤波时效性更高,误差更低?