一种基于变形模板的椭圆跟踪算法

给出一种新的基于活动轮廓与光流约束的椭圆跟踪算法。椭圆变形模板在引入对目标模型严格的全局约束的同时,降低了计算复杂度;基于模型的光流技术被用于提取目标的运动信息并引导轮廓的变形;借助扩展Kalman(EKF)滤波器有机组合目标的形状与运动信息;最后利用光流测量方程给出的误差测度及EKF给出的估计方差对虚假样本点作出判断与舍弃,从而保证对图像噪声、遮挡及伪边缘具有较强的克服能力。算法除可用于跟踪刚体运动之外,也可用于非刚体(例如人头)运动的跟踪。计算实例表明了算法的有效性。     

一种基于GVF变形模板的椭圆提取算法

给出一种结合梯度矢量流（GVF）及椭圆变形模板的椭圆提取新算法。普通的动态轮廓算法仅提供局部的连续与正则性约束，虽然使得曲线可以灵活适应各种不同的边缘形状，但也导致轮廓强烈敏感于图像噪声及邻近边缘点，引入全局模型是改善性能的关键。给出一种新的基于椭圆形状约束的变形模板算法，其能量最小化过程也直接在椭圆的参数空间中进行，从而保证了提取结果一定是椭圆；算法与GVF相结合，大大扩展了边缘能量的捕获范围，而不致造成边缘模糊；此外，本算法容许同时提取多个椭圆，且可利用各个椭圆参数及其相关性（例如同心椭圆）等先验知识，从而实现快速、准确、鲁棒的椭圆提取，仿真结果与实际图像应用验证了算法的有效性。     

基于机会理论的复杂装备系统风险传递GERT研究

针对复杂装备系统任务活动中风险分析传递类型单一、风险机理分析不全面的问题,构建不确定随机图形评审技术模型。首先,根据复杂装备系统的风险特点,基于机会理论提出了风险度,定义不确定随机矩母函数,结合风险基元、风险流构建了图形评审技术(gragh evaluation review technique, GERT)网络分析模型;然后,改进模型通过基元风险度、系统风险度、风险基元重要度等参数,进一步描述风险传递关系;其次,利用矩估计法处理专家信度,采用改进的量子菌群算法求解极大熵模型,分别求得不确定分布函数和概率密度函数,从而得到矩母函数,计算网络模型的参数。最后,选取某型战机执行眼镜蛇机动任务为例,定量评估飞行风险,分析风险机理,验证模型的有效性。     

空中目标编队自动分析挖掘算法

针对战场态势数据分析与规律知识挖掘需求，基于掌握的战场目标历史活动信息，分析目标间深层次关联特征，运用Prim算法和模板匹配思想构建目标关联性研判、目标编队自动提取以及编队特征匹配识别模型，提出了一种快速实用的空中目标编队自动分析挖掘算法。通过若干案例仿真验证了该算法模型的可行性和有效性。所提算法能够快速有效地从海量历史活动数据中挖掘出存在关联性的目标编队，给出目标关联可信度，能够对目标间关联关系、编队类型等编队特征进行有效识别，并且该算法计算量小，易于工程实现。     

序列医学图像三维分割的一种方法

介绍了一种Live Wire和轮廓插值算法相结合的序列医学图像分割算法，在这个算法中又借鉴了活动轮廓模型方法的思想，使得这三种算法有机的结合在一起。并对传统的轮廓插值算法和-Live Wire进行了改进，结合活动轮廓模型方法的思想在重建的轮廓中根据实际图像的局部特征进行了自动收缩。实验表明这种算法能快速准确的从序列医学图像中分割出感兴趣的物体。     

基于ROEWA算子局部活动轮廓的SAR图像分割算法

针对经典可变区域拟合(region scalable fitting,RSF)模型无法分割合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的问题,提出了一种基于指数加权均值比(ratio of exponentially weighted averages, ROEWA)算子的改进RSF局部活动轮廓模型。算法首先以SAR图像目标边缘的ROEWA算子的负指数函数为边缘指示函数,对区域可伸缩能量项和弧长项进行加权,消除了原模型中梯度算子对于乘性相干斑满布的SAR图像边缘检测失效的弊端,还防止了目标弱边界的泄漏,避免了边界缺失;其次在零水平集演化的偏微分方程中加入权系数可变的面积项,提升了算法在目标边缘处的自适应捕获能力,同时也提高了算法对目标多层轮廓的检测能力,并且最大化地保留了目标的外轮廓;面积项的可变权系数可根据目标的ROEWA算子的模值来自动调整大小,很好地保持了目标的边缘细节。改进算法不受初始轮廓的影响,对相干斑噪声不敏感,且实验证明算法的计算复杂度仅与图像的尺寸有关。通过对合成与真实的SAR图像数据进行实验,验证了所提方法的直观性和有效性。     

变形模板技术及其在多目标跟踪中的应用

变形模板技术是一种能够精确匹配、分割目标轮廓的图像处理技术。在过去20多年左右的时间里,该项技术已取得了长足的发展并显示出强大的生命力,如今变形模板模型已被广泛的应用于图像分析和计算机视觉等领域之中。从方法论的角度介绍了变形模板技术的理论基础、建模的一般过程及技术难点与解决方法,并以一种基于Snake模型的多目标跟踪算法为例介绍了该项技术在高空对地观测中对多个运动目标的精确分割与跟踪的应用。     

基于目标运动模型的跟踪方法

针对常用的机动目标模型不能准确描述目标实际运动规律及常用跟踪算法只拟合目标的形心而不是目标轮廓轨迹的问题,提出一种基于目标运动模型的跟踪算法。该算法提取已检测出目标轮廓上的角点作为样本点,采用神经网络来构建目标运动模型,将用此模型预测出的目标轮廓上的点作为主动轮廓线的初始控制点来检测出目标真实轮廓,并反馈回神经网络的输入端来修正模型误差。实验结果表明该跟踪算法能很好地将前续目标检测结果继承到后续的目标检测过程中,对于目标跟踪中的遮挡问题也能很好地解决。     

航空弹药技术保障模拟训练智能评估

量化评估是航空弹药技术保障模拟训练的一个重要环节，为了实现模拟训练自动评估，引入智能评估技术，从中提出一种基于Sigmoid 回归的预测模型。在分析成绩指标样本数据线性关系基础上，选择特征指标子集作为预测数学模型的输入，为了避免梯度下降法陷入局部解问题，给出“梯度下降+ 粒子群”求解算法。经过成绩样本测试，求解算法能够寻找到全局最优解，而且基于Sigmoid模型预测效果没有发生过拟合和欠拟合问题。在实际应用时，可以不需要依赖主观评估成绩，发挥基于计算机技术的模拟训练自动量化评估优势。     

一种面向交互式虚拟环境的自适应变形方法

研究针对交互式虚拟环境提出了一种自适应变形方法,基于累进网格和层次式聚类,为模型构建一个累进网格二叉树;根据此结构和环境参数,将网格模型划分为若干个子网格分别进行简化,再缝合成一个多细节层次模型作为变形过程的输入。为了简化变形过程,变形约束被标准化为四种变形基元,根据空间映射规则投影到多细节层次模型上,控制变形操作和保持模型属性不变。实验表明该方法能够动态地灵活地构建多细节层次网格模型和调整各种变形约束,并应用在一个交互式虚拟环境即虚拟博物馆浏览系统中,实现实时的变形操作和良好的视觉效果。     

基于区域边界的图像变形算法

基于区域边界的图像变形算法使用不同类型的区域划分图像，在区域内建立仅与该区域边界相关的扭曲函数，使区域内象素的扭曲局部化，同时又保证区域问扭曲函数的连续性，从而克服了基于特征线段、基于网格扭曲等方法的缺点。本文详细讨论了区域的划分类型和方法，给出了区域的扭曲函数，最后对复杂的人脸图像进行了实验。实验结果表明，该算法所需用户控制少，方便用户对渐变精细度的控制，运算速度快，能产生理想的平滑渐变效果。     

面向虚拟场景生成的Morphing扩充方法

针对基于特征线段的Morphing方法在虚拟场景生成中的缺陷,研究提出了一种扩充方法,称为Morphing 。该方法通过增加图像间的映射关系,使其满足透视性质;增加了由点到特征线中点的距离控制参数,增强对特征线作用大小调节;同时,引入了位置特征线的概念来控制场景中对象可见性的变化,使得特征线的作用更合理,变换更真实。Morphing 克服了以前方法中存在的透视、可见性、特征线岐义、效率低等问题,提高了绘制效率,结果图像更逼真。     

Constrained cooperative control design for distributed morphing wing systems

An efficient design method is proposed for the cooperative control problem of morphing wing systems with distributed structures and bounded control inputs. The multi-agent model of the distributed morphing wing system is established. The cooperative controllers with saturation constraints are presented. By introducing the concepts in consensus algorithms, the cooperative information links in the controllers are described by graphs, and the corresponding Laplacian matrix is defined. The design conditions of the cooperative controllers are proposed, in the form of linear matrix inequalities. For the case of undirected information links, the controller design conditions are simplified as algebraic inequalities, which highly reduce the computation cost. The designed controllers are implemented on a distributed morphing wing platform, and experiments are carried out. Simulation and experiment results show that the controllers can make all the actuating units in the morphing wing system cooperatively achieve the desired positions, which demonstrates the effectiveness of the proposed theory.     

变体飞行器变形辅助机动的建模与滑模控制

以伸缩翼变体飞行器为对象,研究了机翼伸缩辅助机动飞行的建模与控制问题。建立了飞行器气动参数与翼展变形率的函数关系,将机翼伸缩视为辅助操纵方式,构建了变形辅助机动的动力学模型。针对飞行器模型高度非线性的特点和机翼伸缩等会引起复合干扰的问题,提出了一种基于反馈线性化的非奇异动态终端滑模控制(non-singular dynamic terminal sliding mode control,NDTSMC)策略,在保证有限时间收敛的基础上,通过对切换信号的积分作用消除抖振,实现对不确定性的抑制。仿真结果表明,非奇异动态终端滑模控制方法能提高变体飞行器的控制精度和鲁棒性能,更好地消除抖振;变形辅助机动的变体飞行器比常规飞行器具有更强的机动性能和抗干扰能力。     

基于自适应四叉树视相关的多分辨率地形简化

提出了一基种于自适应四叉树结构视相关的动态多分辨率地形简化算法。主要讨论了地形简化中多分辨率地形网格生成、节点评价函数、多分辨率LOD转化时的图像跳跃以及多分辨率地形纹理映射着等关键技术问题，有效地解决了多分辨率地形网络拼接中的裂缝问题和层次细节转化中的图像跳跃现象。     

基于范数优化路径的视频稳像算法

针对运动相机中视频的随机抖动和低频晃动问题,提出了一种基于范数优化路径的视频稳像算法。该算法在特征点粗匹配之后引入概率进化抽样一致性算法剔除误匹配点,避免了局部运动对全局运动估计的影响,然后在定制的L1范数约束下构建相机的最优化运动路径,最后利用新的路径进行运动矫正获取稳定的视频图像序列,实验结果验证了算法的有效性。     

Spectral matching algorithm based on nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform

A new spectral matching algorithm is proposed by using nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform.The nonsubsampled contourlet transform is used to decompose an image into...     

Interaction model of artificial fish in virtual environment

Conventional artificial fish has some shortages on the interaction with environment, other fish, and the animator. This article proposes a multi-tier interaction control model of artificial fish, realizes the interaction model through integration of virtual reality technology and Markov sequence, and provides a virtual marine world to describe the interaction between artificial fish and the virtual environment and the interaction between the artificial fish and the animator. Simulation results show that the interaction model owns not only the basic characteristics of virtual biology, but also has high trueness interaction function.     

特征点法SLAM视觉里程计自适应优化算法

为减少动态环境对移动机器人同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)的影响,提出了一种特征点法视觉里程计自适应优化算法。该算法有助于改善光照条件变化情况下图像特征的不变性,有效提取纹理信息不充分区域的特征用于图像匹配。采用降采样法建立图像金字塔,将每个缩放后的图像根据预先设定规则划分为多个图像块。在每个图像块上进行光照非线性调整来增加图像细节,通过计算图像灰度概率分布来剔除无纹理区域。基于提出的方法建立了SLAM系统视觉里程计,并在TUM数据集上进行了验证。结果表明：该算法可以减小移动机器人运动轨迹误差,改善机器人在不稳定动态环境下视觉里程计的性能。     

自适应脉冲耦合神经网络在图像处理中应用

尽管Johnson 提出的PCNN模型具有强大的图像处理功能,以时间序列进行特征提取时具有旋转、尺度、平移、扭曲不变性,可实践中发现依然存在着不足,特别对图像亮度、对比度比较敏感.添加了误差反向传播(Error Back Propagation, EBP)学习准则的自适应脉冲耦合神经网络模型能自适应设定模型参数,是脉冲耦合神经网络模型研究的主要内容.特别地,应用这种自适应模型进行特征提取时,能弥补原来PCNN模型对亮度、对比度敏感的缺陷,而且具有一定的泛化能力,有效克服了亮度、对比度对图像识别精度的影响.