改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法

针对多幅异源影像匹配准确性不高的问题，提出了一种改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法。首先利用基于快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子与鲁棒性交叠的标准特征描述子，来增强特征匹配的鲁棒性；然后提出改进的随机抽样一致性算法，来提高模型估计的执行效率，同时保证鲁棒性；最后提出针对多幅异源影像匹配的平差方法，来优化异源匹配结果。实验结果表明，在异源影像存在较大差异的情况下，改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法具有精度高的优势。      

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题，提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration，MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化，推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系，并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影，从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正，利用期望极大化迭代，实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性，且配准性能优越。     

基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法

为进一步提高配准算法的鲁棒性、速度及自适应程度，提出了一种基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法.依据中心像素与其邻域像素灰度值差异计算分块图像对比度，自适应地确定其角点检测的阈值，并通过灰度相似性剔除伪角点；在构建的尺度空间中检测角点，解决了Harris算法需凭经验手动设定阈值，所提取的角点分布不均匀，对尺度敏感且含有伪角点的问题；采用斜率和距离约束剔除粗匹配后的部分误配准点对，再通过随机抽样一致性（random sample consensus，RANSAC）进行精配准.实验结果表明，与4种同类配准算法相比，所提出的配准算法对于JPEG压缩、模糊、视角、光照及尺度变化图像都具有更好的鲁棒性，配准正确率更高，自适应性更强，且配准时间大幅减少.      

基于模糊数学的对抗网络图像配准建模

为了解决传统方法特征提取结果受外界环境影响大,且没有考虑对抗网络图像中高频信息的特殊作用,影响配准精度的问题,通过模糊数学方法分析对抗网络图像配准建模问题。分析了对抗网络,在生成模型与判别模型中添加条件变量,通过对抗网络,利用表征向量对图像进行重构,生成图像数据。通过变换对图像对比度进行扩展,通过反变换获取原空间域中的边缘增强图像,通过抑制干扰能力强的Susan算子提取对抗网络图像边缘特征。在边缘特征提取的基础上,引入模糊数学中的模糊隶属度,对图像中不同点属于梯度的模糊隶属度进行定义,构造图像的模糊梯度场,通过模糊数学中的贴进度构造模糊梯度相似性测度,将模糊梯度相似性高的图像作为配准图像,实现对抗网络图像配准。结果表明:研究方法配准效果好;针对存在平移、灰度变化、细节变化、区域变化和尺度差异情况下的图像,可保持很高的性能。研究结果应用性强,配准准确性好。     

我国住房价格未来走向模拟与调控——基于人口结构和城镇化长周期视角

结合已有文献和实证检验发现,我国住房价格高速攀升与人口结构的变迁和城镇化进程的加快关系密切,其中城镇化为直接推动力,人口结构以城镇化为媒介影响住房价格,且二者对住房价格的推动力将逐渐减弱直至消失。通过构建含有城镇人口增速的Poterba模型进行模拟分析,结果表明:在现有人口结构变迁和城镇化发展趋势下,我国住房价格将于2021年转为负增长,即我国的住房市场在未来的7年左右仍然看好;若放宽二胎政策并加大户籍制度改革力度,主动、恰当地调整人口结构和城镇化的发展趋势,可将住房价格负增长转折时间点推迟至2027年左右。     

基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法

提出一种基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法。首先,根据SIFT算法分别在参考影像与待配准影像中提取特征点;然后,对特征点进行匹配,并利用RANSAC一致性分级检验方法,由粗至精分级排除错误匹配点;最后,利用同名匹配点构建薄板样条配准模型,并完成图像配准结果。实验结果表明,文中方法能有效解决遥感影像在时相变化、几何变形等条件下的配准,具有较高的实用性。     

采用熵函数法的多传感器空间配准算法的研究

针对传感器空间配准问题,提出了一种基于滑窗法的极小化极大熵函数的传感器空间配准算法。该算法使用熵函数作为优化准则,根据传感器的量测模型推导出关于传感器系统偏差的目标函数,然后借助极大熵函数的思想,将目标函数的绝对值转化为对应的极大熵函数,并且使用拟牛顿法求得的极大熵函数的解作为传感器系统偏差的估计值。在单目标跟踪场景和多目标跟踪场景下,与传统传感器空间配准算法在相同的仿真条件下进行对比,仿真结果表明,所提算法能够有效地提高传感器距离量测和角度量测系统偏差的估计精度,从而实现高精度的空间目标跟踪。     

面向三维人体重建的前、后片配准算法

针对传统三维图像配准算法需要获取目标物体多个模型数据的不便,以及三维重建过程耗时较长的不足,提出了一种基于三维人体表面前、后片模型的配准算法.该算法首先使用Kinect三维扫描设备获取的人体表面前、后片模型点云数据,作为配准过程的参考点集和目标点集;然后,选取前、后片模型的边缘轮廓信息作为配准特征点,通过迭代优化过程,使得前、后片能够较好地配准;最后,通过空间曲线插值方法填充模型边缘缝隙,得到完整的三维人体模型.试验结果表明,该算法只需要获取目标物体的前、后片三维数据,模型采集及配准效率高,配准精度好,即使针对初始位置相差较大的两个模型片也能得到准确的配准效果.     

注册入学制度下民办高职院校分层教学模式探究

注册入学制度和高考生源逐年下滑降低了民办高职院校的入学门槛,导致了录取学生质量参差不齐、学习基础两极分化严重,产生课堂教学质量危机,部分学生"吃不饱",部分学生"吃不了"。解决这个问题的方法之一就是采取分层教学模式,本文分析了分层教学的必要性,并探究了具体的分层教学实施方案。     

增强现实技术概念及分析

介绍增强现实( AR)技术的概念和产生背景，分析增强现实系统的主要技术特点和其在国内外的部分应用现状，并对增强现实技术的发展进行展望。