面向光学三维测量的非均匀条纹生成方法

针对投影条纹间距比较小和被测表面法向处于变化范围较大的状态时局部条纹形变严重、分布密集,甚至出现条纹间重叠干涉现象,导致相位求解、条纹中心提取等方法失效的问题,提出了一种非均匀投影条纹生成算法。先利用投影均匀条纹到被测物体上,对相机采集图像中局部条纹分布密集的区域进行相位梯度调整,再运用反向条纹投影原理计算出非均匀投影条纹。对投影均匀条纹和非均匀条纹到被测物体表面进行光学三维测量,仿真和实验结果表明:当测量精度均达到50μm时,投影均匀条纹测量时有7.2%的数据点丢失,投影非均匀条纹时仅有0.24%的数据点丢失,基本上解决了局部条纹变形严重、分布密集导致点云丢失的问题,从而保证测量数据的可靠性。     

条纹动感片影响迭加条纹黑白比例关系的因素及其规律

对影响迭加条纹黑白条纹比例关系的动片条纹、定片条纹等因素进行了深入探讨,并通过对实验数据的分析找出了影响迭加条纹黑白比例关系的因素及其规律性。     

频闪全息图的分析技术

本文讨论了频闪—时均法、宽脉冲法判别频闪全息干涉图的零级条纹的技术,从条纹函数理论出发,提出了实时频闪全息的零级条纹判别技术和条纹漂移计量术两种新的频闪全息分析技术。这两项技术简单实用,解决了频闪全息图判别零级条纹的困难、同时消除了实时全息原始条纹对定量分析的影响。     

内应力在线测量的电子散斑图像采集和处理系统

通过设计基于电子散斑的内应力测量图像采集与处理系统,为毛坯内应力场的自动测量奠定了硬件和软件的基础。研究散斑条纹处理的算法,根据散斑条纹噪声产生的原因以及设计的测量光路的特点,提出了条纹去噪和条纹校正的算法,利用该算法对条纹进行处理,获得了清晰有效的条纹。     

Fourier方法分析Moire条纹

该文用Fourier光学方法分析了分离一定距离的2个Ronchi光栅产生的Moire条纹。在第二块光栅后面直接观察,所得Moire条纹实质上为多光束干涉条纹。在第二块光栅后面加上滤波系统,适当滤波后,Moire条纹成为三光束干涉条纹或双光束干涉条纹。文中对滤波后的Moire条件进行了理论分析,给出了零号频谱滤波和Ⅰ号频谱滤频波下Moire条纹的方程和对比度,得到条纹的方程和对比度与两光栅间距的关系,并给出了与理论相一致的实验结果。     

噪声背景下干涉条纹提取算法

干涉条纹提取是干涉条纹图象自动定量分析的基础.本文提出一种有效的干涉条纹提取算法.首先检测出条纹曲线点,然后对被检测出的条纹曲线点进行跟踪和断口连接.文中详细讨论了条纹曲线点检测原理、条纹曲线点跟踪及断口连接准则,并给出了令人满意的实验结果.     

非均匀放电管正柱区条纹特性

实验研究了非均匀管径放电管中直流辉光放电发光条纹的特性及条纹特性的影响因素,设计了一种阶梯状的放电管,并测试了条纹间距与管径、电流和气体气压等因素的关系. 结果表明,不同管径处的条纹间距明显不同,条纹间距与管径之间具有分数指数关系;气压升高使条纹间距几乎呈线性下降;放电电流密度增大使条纹间距略微增加.     

迈克耳逊干涉仪的干涉图样中干涉直条纹的分析与利用

针对迈克尔逊干涉仪的干涉图样中干涉直条纹的相关问题做了论述。文中首先对迈克耳逊干涉仪的干涉条纹由圆变直这一矛盾转化的原因进行了分析 ,然后对在实验中干涉直条纹的应用做了举例说明 :利用直条纹可以使仪器调节得更好 ;利用直条纹可以确定等臂位置 ;利用直条纹也可以测钠光 D双线波长差。     

光载波:光波相位调制的原理

本文提出了一种图像调制原理,即用一族密条纹调制另一幅条纹图,使其适于光学处理,称为光载波,并介绍了它在条纹图倍增中的应用。这是一个对光测力学中各种干涉条纹都适用的普遍方法。     

分析Moire条纹的Fourier方法

本文给出一种分析Moire条纹的Fourier方法,这一方法比常规的几何分析法和衍射分析法简法、直观,且同衍射分析法同样严谨。文中除分析了通常两光栅所形成的Moire条纹外,还分析了包括干涉条纹光场照明光栅时,以及两干涉条纹光场交叠时的情况。上述三种情况实际上包含了可能产生 Moire 条纹的所有物理情况。文中还详细分析了Moire条纹的净化和对比度改善问题,并给出了净化和改善对比度的途径。实验结果证实了分析的正确性。     

基于隐马尔可夫模型和遗传算法的地图匹配算法

综合采用隐马尔可夫模型(HMM)和遗传算法,提出了一种新的地图匹配算法.首先初始化HMM概率矩阵,然后使用前向后向算法进行参数学习,用Viterbi算法预测一组路段序列,最后将路段序列作为种群,通过遗传算法得到最优的路段序列.采用北京市2012年出租车GPS定位数据分别对传统的基于隐马尔可夫模型的算法和新算法进行测试,实验结果表明,传统的基于隐马尔可夫模型的算法的匹配精确度低于90%,新算法的匹配精确度高达90%以上.     

一种新的单次快拍二维ESPRIT算法

针对复杂电磁干扰背景下相干信源的二维波达方向快速估计问题,从减小协方差矩阵计算量角度,提出了一种新的单次快拍二维ESPRIT算法(SS-ESPRIT). 该算法仅用一次快拍数据构造4个等效的协方差矩阵,进一步构造扩展的等效协方差矩阵,通过对其一次特征分解,即可实现完全解相干和二维波达方向估计. 为进一步提升该算法估计性能,提出了同相位数据叠加的对策. 数值仿真验证了SS-ESPRIT算法在提升实时性的同时,不会造成估计性能的下降,仅利用一次快拍数据的该算法估计性能优于快拍数为50次的空域平滑波达方向矩阵算法(DOAM),且接近快拍数为100次的DOAM算法,叠加8次同相数据后的该算法性能明显优于200次快拍的DOAM算法. 结果表明新算法适用于小数据样本估计或对实时性要求高的应用背景.      

求解LP问题的部分基变量算法

一般形式的线性规划问题在找不到基本可行解或对偶问题的基本可行解时,无法用传统的单纯形法或对偶单纯形法求解,即"两看一算"算法.为了解决这个问题,结合两种"两看一算"算法,提出了一种新的算法--部分基变量算法.该算法首先从部分基变量出发,由初等行变换将LP问题转化为准典式,然后由初等行变换找到全部可行基变量,最后用对偶单纯形法得到最优解.对算法的正确性和可行性进行了严格证明,提出算法的实现方式并举例进行了说明,对算法的特点进行了讨论.分析表明所提出的算法是实现线性规划问题求解的较为理想的算法.     

从数据库中提取规则的神经网络方法

评述了利用神经网络从数据库中进行规则发现的几种方法,采用权值组合算法提取规则;利用模糊推理神经网络,采用CamDelta算法提取模糊规则;基于从数据中提取模糊控制规则利用生长自组织映射神经网络,采用分级聚类SOM算法发现规则利用CFNet网络,基于可信度因子,提取不确定性规则;利用模糊颗粒神经网络,采用启发式学习算法,从数值-语言数据中发现规则.提出了数据库中提取规则所面临的几个问题,以及解决这些问题的某些思路.具体提出了一种分布式环境下基于多Agent技术的规则提取方法.图6,参17.     

医学图像三维重建Splatting体绘制的研究与改进

采用Splatting(抛雪球)体绘制法对医学图像进行三维重建.论述了体绘制和Splatting算法的成像理论,分析了Splatting算法的重建误差,并对Splatting算法的图像合成进行了改进.使用Visual C++和OpenGL,实现了改进的Splatting体绘制算法,消除了Splatting体绘制中的条纹现象,取得了较好的成像效果.     

基于组合神经网络的软件可靠性预测研究

为了进一步提高神经网络的预测能力,提出了一种前馈神经网络混合学习算法,并将其应用于组合神经网络.该算法由一种模式提取算法(Alopex)和伪逆算法组成.在该混合学习算法中,网络的学习任务被分解为2个部分:隐藏层的权值先随机给定,然后使用Alopex算法不断地对其进行扰动;输出层的权值使用伪逆算法确定.所使用的组合神经网络由多个结构相同的前馈神经网络组成,每个前馈神经网络都使用混合学习算法(采用不同的初值)进行训练.实验结果表明,这种组合神经网络能够显著提高软件可靠性的预测精度.     

基于ISS特征点的快速CPD建筑物点云配准算法

针对大规模建筑物点云数据采用CPD（coherent point drift）算法进行配准时,计算复杂度增大的问题,提出了一种基于建筑物点云特征点简化数据的快速配准ISS-CPD算法。该配准算法采用ISS(intrinsic shape signature)算法求得建筑物点云的特征点,可减少建筑物点云的数据量规模,再对所提取的不同视角下建筑物点云的特征点用CPD算法进行配准。实验结果表明,改进的配准算法提高了建筑物点云的配准效率。     

基于改进遗传算法的二维不规则零件优化排样

针对二维不规则零件排样问题,提出了一种改进的优化排样算法.对最小包络矩形求取方法进行了改进,提高了算法的运算速度;借助最优选择策略,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;提出了高度调整法,对解码算法进行了改进,提高了算法的精度.排样实例表明,算法性能得到了很大提高,该算法是行之有效的.     

AKS算法及关于它的一种改进算法的实现分析

2002年，Agrawal、Kayal和Saxena成功地解决了多项式时间判别素数这一著名的世界难题，他们给出了一个算法(简称AKS算法)，该算法对输入整数是素数还是合数进行判断。它是一个确定的多项式时间算法．后来许多科学家对该算法进行了改进，其中一个比较好的改进是由Bernstein给出的(简称Bernstein算法)．作者详细分析了这两种算法，利用C语言实现了这两种算法，并进行了比较，找出了真正需要用到AKS算法和Bemstein算法来判断其为素数和合数的最小数，并估计出所需要的运行时间．     

扰动谱尺度BFGS算法及收敛性分析

在前人提出的扰动BFGS算法的基础上,结合谱尺度算法的思想,提出一种扰动谱尺度BFGS算法,建立算法的全局收敛性定理,本研究证明该扰动谱尺度BFGS算法在一定条件下采用单调Wolfe-Powell型线性搜索和非单调Wolfe-Powell型线性搜索均具有全局收敛性,同时还证明采用单调Wolfe-Powell型线性搜索具有2-线性收敛性.